EmailXpose

EmailXpose 规格说明 AI 驱动的电子邮件清晰度分析 HTML 镜像：https://roxanneardary.com/emailxpose-specification/ 规格概述 EmailXpose 是一个开源、模块化的 AI 电子邮件安全与情报系统，旨在分析电子邮件内容、发件人身份、链接、附件、图片和视频，以识别网络钓鱼、垃圾邮件、诈骗、恶意软件、社会工程、欺骗行为及上下文异常。 EmailXpose 将传统电子邮件安全分析与自然语言处理、计算机视觉、多模态智能、行为分析、威胁情报和符号学解读相结合。该系统旨在解释其发现，而非仅仅给出威胁分类。...

young-domain-guard

🛡️ Young Domain Guard 一个浏览器扩展，当您访问最近注册域名的网站时会发出警报。 🤔 为什么？ 钓鱼和诈骗域名不断被创建和废弃——大多数存活不到一个月就被关闭并替换。传统的黑名单无法跟上，因为新的恶意域名出现速度比它们被编目的速度快。 Young Domain Guard 采取不同的方法：不是维护一个永远过时的黑名单，而是检查您访问的域名的年龄 。如果域名是最近注册的（默认：少于30天），您会收到警告。简单、有效，且始终最新。 ⚙️ 工作原理 1. 🌐 您访问一个网站 2. 🔍 扩展向 RDAP（注册数据访问协议）查询域名的注册日期 3. 🚨...

dnstwist

See what sort of trouble users can get in trying to type your domain name. Find lookalike domains that adversaries can use to attack you. Can detect typosquatters, phishing attacks, fraud, and brand impersonation. Useful as an additional source of targeted threat intelligence. DNS fuzzing is an...

ai-email-threat-research

Threat Terminal A cybersecurity research game measuring how humans detect AI-generated phishing emails. Built as a retro terminal experience. Live: research.scottaltiparmak.com The Problem AI can now generate phishing emails with perfect grammar, flawless spelling, and convincing context. The old...

opensquat

openSquat 核心 📑 目录 什么是 openSquat？ 特色亮相 开放核心模型 主要功能 快速开始 系统要求 用法 高级和 API 模式 配置 自动化 CLI 参考 贡献 作者 许可证 🎯 什么是 openSquat？ openSquat 是一个开源情报（OSINT）安全工具，用于识别针对您品牌或域名的网络抢注威胁： 🌟 特色亮相 "品牌保护的一把强力瑞士军刀" — WhoisXML API 博客，2022年8月 "一款拥有强大能力来对抗域名抢注及所有相关网络恶意行为的工具。" — WhoisXML API 博客，2022年8月 "一款收集新注册域名信息的便捷工具。" — 排名...

typodetect

TypoDetect このツールは、ブルーチーム、SOC、研究者、企業が自社ドメインのアクティブな変異を検出し、フィッシングやスミッシングなどの不正活動にこれらのドメインが使用されるのを防ぐ機能を提供します。 そのために、TypodetectはIANAウェブサイトに公開されている最新のTLD（トップレベルドメイン）の使用、Blockchain DNSにおける分散型ドメインの検証、DoHサービス（DNS over HTTPS）でのマルウェアレポートを可能にします。...

phishing_catcher

Phishing Catcher Certificate Transparency Log CTL に報告された不審なTLS証明書の発行を、CertStream API を介してほぼリアルタイムで検出します。「不審」とは、設定ファイルに基づいてドメイン名のスコアが特定のしきい値を超えたものを指します。 これは動作するPoCです。ニーズに合わせてコードを自由に修正・調整してください。👍 インストール このスクリプトはPython2またはPython3で正常に動作します。いずれの場合も、ソースコードをクローンまたはダウンロードした後、以下のコマンドで依存パッケージをインストールしてください。...

MurMurHash

MurMurHash この小さなツールは、ファビコンの MurmurHash 値を計算して、Shodan プラットフォーム上でフィッシングウェブサイトをハントするためのものです。 MurMurHash とは？ MurmurHash は、汎用的なハッシュベースのルックアップに適した非暗号化ハッシュ関数です。その名前は、内部ループで使用される2つの基本操作、乗算（MU）とローテーション（R）に由来します。現在のバージョンは MurmurHash3 であり、32ビットまたは128ビットのハッシュ値を生成します。128ビットを使用する場合、x86 と x64...

Phishruffus

Phishruffus - インテリジェント脅威ハンター＆フィッシングサーバー Phishruffusは、不正なフィッシング行為に使用されるDNSサーバーやインターネット上の脅威を特定するために設計されたツールです。 https://lab.insightsecurity.com.br/phishruffus-intelligent-threat-hunter-and-phishing-servers/...

antisquat

AntiSquat AntiSquat は、自然言語処理（NLP）、大規模言語モデル（ChatGPT）などの AI 技術を活用し、タイポスクワッティングやフィッシングドメインの検出を強化します。 使用方法 git clone https://github.com/redhuntlabs/antisquat でプロジェクトをクローンします。 pip install -r requirements.txt で依存関係をすべてインストールします。 https://platform.openai.com/account/api-keys で ChatGPT API キーを取得します。...

certstreamcatcher

Certstreamcatcher フィッシングを捕まえるためにcertificate transparency logsを監視します。このツールは、リアルタイムでフィッシングサイトを検出するための効果的な基準を持つ正規表現に基づいており、certstreamを使用します。また、https://www.ṁyetḣerwallet.com のような punycode IDNA 攻撃も検出できます。 フィッシング Phishing インストール root@kitploit: $ cd /opt/ $ git clone...

kit_hunter

Kit Hunter：一个基本的钓鱼工具包检测工具 版本 2.6.0 2021年9月28日 测试和开发在 Python 3.7.3（Linux）上进行 Kit Hunter 是什么？ Kit Hunter 是一个用于学习 Python 的个人项目，也是一个基本的扫描工具，它会搜索目录并根据既定的标记定位钓鱼工具包。检测发生时，会为管理员生成一份报告。 默认情况下，脚本会生成一份报告，显示检测到的潜在问题文件，列出标记它们为问题文件的标记（也称为标签），然后显示检测发生的确切代码行。 使用方法： 详细的安装和使用说明可在 SteveD3.io 上获取 帮助 快速获取帮助：python3...

URL_CHECKER

URL 钓鱼检查器 一个轻量级的基于Web的工具，利用机器学习（随机森林/SVM）和基于启发式规则的混合方法检测URL是否可能为钓鱼或安全 。 用于网络安全和应用人工智能的教育目的和实验。 概述 钓鱼攻击通常依赖于视觉欺骗和URL操纵。该工具分析URL的结构和内容以判断其恶意意图。 主要特点 实时分析： 接受URL并立即处理。 混合检测： 结合机器学习概率与硬编码安全规则。 可解释性： 返回置信度分数和可读的原因（例如，“发现可疑关键词”）。 性能： 本地缓存结果以减少重复处理。 API支持： 包含用于程序化访问的JSON端点。 工作原理 1. 输入： 用户通过UI或API提交URL。 ...

Antiphishing v33854571962

Antiphishing — Predictive Phishing Intelligence for Suricata DONATE · DASHBOARD VECTORS · CONTRIBUTING · SUBMIT A VECTOR · REST API CTI · WIKI Predictive Phishing Intelligence for Suricata — Preemptive Defense from Day Zero Antiphishing is an open-source GPLv3 Cyber Threat Intelligence CTI...

Malwarebytes earns AV-TEST Top Product award, aces other third-party tests

Our job is to protect people from online threats, and independent testing is one of the best ways to measure how well we’re doing. Malwarebytes nabbed AV-TEST's Top Product award after scoring 17.5 points out of a possible 18 in the research organization's most recent Windows security test. The...

Evaluating and Combating the Impact of Concept Drift on the Performance of Machine Learning-Based Phishing Detection Systems

The expansion of the digital domain has resulted in a substantial increase in digital communication, with email emerging as one of the most prominent channels. The proliferation of email communication is apparent in both professional and personal contexts, thereby creating numerous vulnerabilitie...

A Lightweight Hybrid MLP-Based Framework for Real-Time Phishing URL Detection Using Structural URL Features

Phishing attacks remain a major cybersecurity threat, exploiting deceptive URLs to steal sensitive user information. Traditional blacklist and rule-based detection approaches are reactive and often fail to identify newly emerging phishing URLs. This paper proposes a lightweight hybrid framework f...

Explainable Machine Learning for Phishing Detection on Heterogeneous Datasets with MCP-Enabled Deployment

With the growth in digital transformation and Internet usage, the Social Engineering techniques such as Phishing have become a major concern for the users and the organizations. Phishing attacks involve deceptive techniques to trick users into revealing confidential information that causes...

Phishing Detection in Ethereum Via Temporal Graph Contrastive Learning

Blockchain and decentralized finance have revolutionized the financial ecosystem while simultaneously exposing it to cryptocurrency phishing attacks. Existing phishing detection methods primarily rely on graph learning, but they face significant limitations. Static graph learning approaches fail ...

Context-Aware Phishing Email Detection Using Machine Learning and NLP

Phishing attacks remain among the most prevalent cybersecurity threats, causing significant financial losses for individuals and organizations worldwide. This paper presents a machine learning-based phishing email detection system that analyzes email body content using natural language processing...