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Phishing form detection

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
go, html, machine-learning
Ambito
machine-learning, security

Direzione di ricerca

Non sono indicati file, test o punti di ingresso. Inizia esaminando il flusso esistente di classificazione delle pagine HTML, dei moduli e dei campi, inclusi i componenti LogReg e CRF, quindi determina come rappresentare le baseline dei siti legittimi e i risultati sospetti. Il lavoro sarà completato quando i moduli potranno essere confrontati con pattern legittimi noti e le potenziali imitazioni di phishing verranno segnalate.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

enhancement

Score forms against known patterns of legitimate sites to identify potential phishing pages.

Compare form structure, field names, and classification results against a baseline to flag suspicious imitations.

Lingua principale
Go
Stelle
17
Fork
4
Merge medio
16h 38m
PR unite (30g)
6

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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