Malicious URL Detector

Résumé

IA hybride combinant 4 modèles ML pour détecter les URLs malveillantes avec >95% de précision en <2s.

• TensorFlow
• PyTorch
• FastAPI
• Scikit-learn
• Pandas
• NumPy

Résultats mesurés

Fonctionnalités

• 01🤖 IA hybride combinant 4 modèles ML avancés
• 02⚡ Détection ultra-rapide en moins de 2 secondes
• 03🎯 Précision supérieure à 95% sur URLs malveillantes
• 04🔍 Analyse multi-dimensionnelle des caractéristiques URL
• 05📊 Modèles ensemble (Random Forest, SVM, Neural Networks)
• 06🛡️ Protection temps réel contre phishing et malware
• 07📈 Apprentissage continu avec mise à jour des modèles
• 08🔄 API REST pour intégration dans systèmes existants

Détails techniques

• ▸Ensemble de 4 modèles ML (Random Forest, SVM, Neural Networks, Gradient Boosting)
• ▸Extraction de 50+ caractéristiques URL (longueur, entropie, domaine, etc.)
• ▸Pipeline de preprocessing avec normalisation et feature scaling
• ▸Système de vote pondéré pour décision finale des modèles
• ▸Cache Redis pour optimisation des prédictions répétées
• ▸API REST avec validation Pydantic et rate limiting
• ▸Monitoring des performances avec métriques de précision temps réel
• ▸Base de données de réputation avec mise à jour automatique
• ▸Interface web responsive avec visualisations des résultats
• ▸Déploiement containerisé avec Docker et load balancing

Architecture