streamingphish 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

streamingphish 是一个基于 Python 的开源项目，主要利用监督机器学习技术来从证书透明度日志网络中检测钓鱼域名。该项目通过 certstream 网络提供的域名和 SSL 证书的实时流，对钓鱼域名进行识别和分类。streamingphish 包含了所有训练初始预测模型所需的数据，以及一个 Jupyter 笔记本来展示监督机器学习生命周期的每个步骤。

项目的核心功能

streamingphish 的核心功能包括：

1. 利用监督机器学习对钓鱼域名进行分类。
2. 通过 certstream 实时监控证书透明度日志网络。
3. 提供命令行界面（CLI）工具，用于训练分类器并在手动模式下或针对证书透明度日志网络评估域名。
4. 使用数据库存储训练后的分类器、性能指标以及特征提取代码。

项目使用了哪些框架或库？

streamingphish 项目主要使用了以下框架或库：

• Docker：用于创建和运行应用容器。
• Docker Compose：用于容器编排。
• Python3：项目的编程语言。
• Scikit-learn：用于训练分类器的开源机器学习库。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

• cli：包含命令行界面工具的代码。
• jupyter：包含 Jupyter 笔记本文件，用于演示机器学习训练过程。
• training_data：包含用于训练初始预测模型的数据。
• .gitignore：指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的 Apache 2.0 许可证文件。
• README.md：项目说明文件。
• docker-compose.yml：定义 Docker 容器和服务的配置文件。
• install_streamingphish.sh：项目的安装脚本。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 增强模型性能：可以通过添加新的特征、优化算法参数或尝试不同的机器学习模型来提高钓鱼检测的准确率。

2. 扩展数据源：整合更多的数据源，例如其他 CT 日志服务或第三方钓鱼域名数据库，以提供更全面的钓鱼域名信息。

3. 用户界面开发：开发一个图形用户界面（GUI），使得非技术用户也能够轻松地使用该工具进行钓鱼域名检测。

4. 自动化与集成：将 streamingphish 集成到现有的网络安全工具或服务中，提供自动化的钓鱼域名监控和警报系统。

5. 多语言支持：为 CLI 工具添加多语言支持，使其在不同语言环境中更加友好。

通过这些扩展和二次开发，streamingphish 将能够更好地服务于网络安全领域，帮助用户及时发现并防御钓鱼攻击。