Обнаружение спама и фишинговых писем с использованием машинного обучения и объяснимого ИИ | Выпус...

Обнаружение спама и фишинговых писем с использованием машинного обучения и объяснимого ИИ | Python | Дипломный проект | Проект IEEE 2026-2027. 🛒Ссылка для покупки: (или) Чтобы приобрести исходный код этого проекта на Python онлайн, свяжитесь с нами: 📲WhatsApp: 91-9952649690 🔗Email: jpinfotechprojects@gmail.com, 🌐Веб-сайт: https://www.jpinfotech.org 📌Название нашего предлагаемого проекта: Обнаружение спама и фишинговых писем с использованием машинного обучения и объяснимого ИИ. 💡Реализация: Python. 🔬Используемые алгоритмы/модели: Hybrid Ensemble, LightGBM, XGBoost, Multinomial Naive Bayes, Complement Naive Bayes. 🌐Веб-фреймворк: Flask. 🖥️Фронтенд: HTML, CSS, JavaScript. 💰Стоимость (в индийских рупиях): 3000 рупий. 📘Аннотация проекта: 📌Основные моменты и ключевые особенности проекта 👉Реальная проблема кибербезопасности: Решает проблемы спама и сложных фишинговых атак с помощью интеллектуального машинного обучения и объяснимого ИИ (XAI). 👉Обширный набор данных: Обучение на 82 486 образцах электронных писем из легитимных, спам- и фишинговых сообщений из нескольких общедоступных корпусов. 👉Расширенная разработка признаков: Сочетает векторизацию TF-IDF (n-граммы слов и символов) с 12 созданными вручную структурными/поведенческими признаками (например, плотность подозрительных URL-адресов, лингвистическая срочность, несоответствия доменов). 👉Мощные модели машинного обучения: Оцениваются LightGBM, XGBoost, многомерный наивный байесовский классификатор, комплементарный наивный байесовский классификатор и гибридная ансамблевая модель с мягким голосованием. 👉Непревзойденная производительность: Гибридная ансамблевая модель достигает точности 98,84%, превосходя отдельные классификаторы. 👉Интеграция объяснимого ИИ (XAI): Выделяет конкретные подозрительные слова, фразы и структурные индикаторы, делая решения о классификации прозрачными и понятными. 👉Полнофункциональное веб-приложение: Создано с использованием Python, Flask, SQLite, HTML, CSS и JavaScript. 💡 Ищете впечатляющую идею для дипломного проекта по информатике, науке о данных или кибербезопасности? Посмотрите полное видео, чтобы узнать, как работает это комплексное приложение машинного обучения и XAI! 🚀Название статьи в базе данных IEEE: Эффективное и облегченное обнаружение фишинга: аргументы в пользу устойчивой кибербезопасности с использованием TF-IDF и LightGBM. 📍ССЫЛКА: Андре Луис Маркес Серрано, Габриэль Аркелау Пимента Родригес, Жералдо Перейра Роча Фильо, Винисиус Перейра Гонсалвес, Родриго Бонасин, Гильерме Дантас Биспо, Мария Габриэла Мендонса Пейшото и Родольфо Иполито Менегетт, «Эффективное и легкое обнаружение фишинга: аргумент в пользу устойчивой кибербезопасности с помощью TF-IDF» и LightGBM», IEEE Access, ТОМ 14, 2026 г. 🏷️теги: #cybersecurity #machinelearningproject #aiprojects #machinelearning #finalyearproject #ieeeprojects #finalyearprojects #datascience #datascienceproject #artificialintelligenceproject #projects #computerscienceproject #крупныепроекты #академическиепроекты #крупныйпроект #проектыпоинформатике #студенческиепроекты #идеипроектов