|
|
--- |
|
|
title: Détecteur de Phishing par IA |
|
|
emoji: 🛡️ |
|
|
colorFrom: red |
|
|
colorTo: blue |
|
|
sdk: gradio |
|
|
sdk_version: 5.49.1 |
|
|
app_file: app.py |
|
|
pinned: false |
|
|
--- |
|
|
|
|
|
# 🛡️ Détecteur de Phishing par Intelligence Artificielle |
|
|
|
|
|
Application de détection de phishing utilisant **BERT fine-tuné avec adversarial training**. |
|
|
|
|
|
## 🎯 Objectif du Projet |
|
|
|
|
|
Cette application fait partie d'un projet de recherche sur : |
|
|
- 🎯 **Robustesse adversariale** : Résistance aux attaques de phishing générées par IA |
|
|
- 🌐 **Généralisation cross-linguale** : Capacité à détecter du phishing en français et en anglais |
|
|
|
|
|
## 📊 Données d'Entraînement |
|
|
|
|
|
Le modèle a été entraîné sur : |
|
|
- **Enron Email Dataset** (500k emails légitimes) |
|
|
- **SMS Spam Collection** (5,574 SMS) |
|
|
- **Phishing Email Dataset** (18,650 emails de phishing) |
|
|
- **Phishing adversariaux** générés par Ollama + Gemma3:1b (1,968 échantillons) |
|
|
|
|
|
## 🤖 Modèle |
|
|
|
|
|
- **Architecture :** BERT-base-uncased (110M paramètres) |
|
|
- **Fine-tuning :** Adversarial training (50% baseline + 50% adversarial) |
|
|
- **Performance :** F1-Score ~95% sur phishing adversarial |
|
|
|
|
|
## 🚀 Utilisation |
|
|
|
|
|
1. Collez un email dans la zone de texte |
|
|
2. Cliquez sur "🔍 Analyser" |
|
|
3. Obtenez le verdict et les probabilités |
|
|
|
|
|
## ⚠️ Disclaimer |
|
|
|
|
|
Cette application est fournie **à des fins éducatives et de recherche uniquement**. |
|
|
Ne l'utilisez pas comme unique système de protection contre le phishing. |
|
|
|