URL Detection System – Machine Learning for Cybersecurity

ركز هذا المشروع على بناء نظام تعلم آلي لتصنيف عناوين الروابط (URLs) إما كروابط سليمة (آمنة) أو خبيثة (غير آمنة). تم تصميم النظام لحالات الاستخدام الواقعية مثل اكتشاف التصيد الاحتيالي (phishing) والبرمجيات الخبيثة (malware). وقد جمع بين عدة مجموعات بيانات عامة، مع هندسة ميزات مخصصة (مثل طول الرابط، معدل العشوائية (entropy)، نسب الحروف، أنماط النطاقات الفرعية، والكلمات المفتاحية المشبوهة)، وتطبيق خوارزمية Random Forest Classifier التي تم ضبطها باستخدام RandomizedSearchCV و GridSearchCV. وتمت معايرة النموذج النهائي للحصول على تقديرات احتمالية موثوقة، وتصديره كملف مضغوط بصيغة .pkl للنشر والاستخدام.