zpettry/AI-Deep-Learning-for-Phishing-URL-Detection
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टzpettry
Bi-LSTM न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके फिशिंग URL की पहचान करने वाला एक डीप लर्निंग आधारित सुरक्षा टूल।
यह प्रोजेक्ट फिशिंग URL का पता लगाने की समस्या के लिए डीप लर्निंग लागू करके साइबर सुरक्षा के प्रति एक परिष्कृत दृष्टिकोण अपनाता है। इसके मूल में, सिस्टम एक Bidirectional LSTM आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो कैरेक्टर-लेवल URL स्ट्रिंग्स जैसे अनुक्रमिक डेटा को संसाधित करने के लिए अत्यधिक प्रभावी है। इनपुट अनुक्रम की दोनों दिशाओं से पैटर्न को कैप्चर करके, मॉडल दुर्भावनापूर्ण इरादे के सूक्ष्म संकेतकों की पहचान कर सकता है जिन्हें पारंपरिक नियम-आधारित फिल्टर चूक सकते हैं।
यह कार्यान्वयन Keras और TensorFlow इकोसिस्टम पर बनाया गया है, जो मॉड्यूलरिटी और प्रशिक्षण में आसानी सुनिश्चित करता है। रिपॉजिटरी डेटा प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल आर्किटेक्चर परिभाषा और प्रशिक्षण के लिए एक स्पष्ट पाइपलाइन प्रदान करती है। इसके अलावा, इसमें एक Flask वेब सर्वर कार्यान्वयन शामिल है, जो डेवलपर्स को प्रशिक्षित मॉडल को एक कार्यात्मक API में बदलने की अनुमति देता है। यह फिशिंग डिटेक्शन क्षमता को मौजूदा सुरक्षा डैशबोर्ड, ब्राउज़र एक्सटेंशन या नेटवर्क मॉनिटरिंग टूल में एकीकृत करना आसान बनाता है। यह प्रोजेक्ट उन लोगों के लिए एक उत्कृष्ट शैक्षिक संसाधन के रूप में कार्य करता है जो वास्तविक दुनिया की सुरक्षा चुनौतियों के लिए रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क लागू करना चाहते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─Bidirectional LSTM आर्किटेक्चर
- ├─Flask-आधारित API एकीकरण
- └─कैरेक्टर-लेवल URL विश्लेषण
🎯के लिए
- ├─साइबर सुरक्षा शोधकर्ता
- ├─AI इंजीनियर
- └─सुरक्षा सॉफ्टवेयर डेवलपर्स