AI 기반 피싱 탐지 웹 애플리케이션 개발: Python, Flask, ML 활용

핵심 기술: 머신러닝(ML)을 활용하여 URL의 피싱 시도를 탐지하는 웹 애플리케이션을 Python, Flask, 그리고 JavaScript를 사용하여 개발했습니다.

기술적 세부사항:
* 백엔드: Python 기반의 Flask 웹 프레임워크를 사용하여 API를 구축하고 머신러닝 모델을 서빙합니다.
* 데이터셋: 피싱 URL과 정상 URL로 레이블링된 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시켰습니다.
* 프론트엔드: HTML, CSS, vanilla JavaScript를 사용하여 반응형이고 직관적인 사용자 인터페이스(UI)를 구현했습니다.
* 기능: 사용자가 URL을 입력하면, 학습된 모델이 실시간으로 URL의 안전성을 예측하고 확률과 함께 시각적인 바로 제공합니다.
* UI/UX: 눈길을 끄는 애니메이션 탐지 바, 즉각적인 피드백, 최소한의 직관적인 사용자 경험을 제공합니다.
* 확장성: 100% 커스터마이징 가능하며 개선을 위한 열린 자세를 취하고 있습니다.

개발 임팩트: 피싱 공격에 대한 실질적인 방어 수단을 제공하며, ML 기반 웹 서비스 개발 경험을 쌓을 수 있습니다. 인터넷 보안 강화에 기여할 수 있는 프로젝트입니다.

커뮤니티 반응: 개발자는 피드백과 기여를 적극적으로 환영하며, 협력을 통해 인터넷 안전을 증진시키고자 합니다.