نظام كشف مواقع التصيد الاحتيالي باستخدام Machine Learning

قمت بتنفيذ مشروع في مجال الأمن السيبراني يهدف إلى اكتشاف مواقع التصيد الاحتيالي (Phishing Websites) وتحليل الروابط المشبوهة باستخدام تقنيات Machine Learning.

يعتمد النظام على تحليل خصائص الرابط (URL Features) واستخدام عدة خوارزميات تعلم آلي لاختيار أفضل نموذج دقة في التنبؤ، مثل:

Random Forest – SVM – KNN – Naive Bayes – XGBoost – Gradient Boosting

يقوم المستخدم بإدخال أي رابط، ثم يقوم النظام بتحليله والتنبؤ بما إذا كان:

موقع آمن

موقع تصيد احتيالي

تم تدريب النموذج على Dataset حقيقية تحتوي على آلاف الروابط الحقيقية والمزيفة، مع تطبيق مراحل:

Data preprocessing

Feature extraction

Model training & evaluation

Deployment بواجهة استخدام بسيطة

يساعد هذا النظام في:

حماية المستخدمين من سرقة البيانات

اكتشاف الهجمات مبكرًا

دعم بيئات SOC وتحليل التهديدات

تحليل فكرة المشروع وتحديد مشكلة الـ Phishing وكيفية اكتشافها تقنيًا

جمع وتجهيز البيانات (Dataset) الخاصة بالروابط الحقيقية والمزيفة

تنفيذ مراحل Data Preprocessing وتنظيف البيانات

استخراج خصائص الروابط (Feature Extraction) المؤثرة في اكتشاف الهجمات

تدريب عدة نماذج Machine Learning ومقارنتها لاختيار الأعلى دقة

تنفيذ النموذج النهائي وربطه بواجهة استخدام لإدخال الروابط وتحليلها

اختبار النظام والتأكد من دقة النتائج وتحسين الأداء