我的旅程

我從零開始打造 URL 威脅偵測系統 —— 從 v0 到 v2 的學習心得

幾個月前，我在這裡發文，徵求大家對我正在開發的早期版本釣魚偵測器提供建議與回饋。今天，我要分享 v2 —— 它已經上線部署，而且功能比一開始強大許多。
以下是我的旅程。

起源
這個想法來自一個真實問題。我身邊的人——朋友、家人、加密社群成員——常常點擊可疑連結而被詐騙。他們沒有簡單的工具能在點擊前檢查連結。因此我決定打造一個。
v0 很基礎。它能運作，但粗糙、功能有限，而且我不夠有信心廣泛分享。我甚至不敢把它貼到 Facebook 頁面上，因為害怕別人的評論。
那種恐懼浪費了時間。第一個教訓。

v2 的樣貌
v2 是一個完整的威脅偵測系統：
同時使用 7 家威脅情資供應商 —— VirusTotal、Google Safe Browsing、PhishTank、ThreatFox、URLhaus、AbuseIPDB、DNS Blocklist
以超過 50 萬筆真實釣魚與安全 URL 訓練的自訂 ML 模型
0 到 1 的風險分數，並附完整說明
完整網站分析的深度掃描模式
多個 URL 的批量掃描
結果快取以支援即時重複掃描
結果在 20 秒內完成
我學到的教訓

1. 即使還沒準備好也要發佈 v0 教會我的比任何教學都多。真實回饋暴露出我自己永遠不會發現的問題。
2. 供應商備援很重要 當某個供應商無法使用時，系統仍能運作。為失敗而設計。
3. 單靠 ML 是不夠的 我的 ML 模型有時會誤判合法 URL。教訓是 —— 結合多種訊號，不要只信任其中一種。
4. 透明建立信任 我的 DSA 主席審查了這個工具。他最大的擔憂不是偵測能力，而是透明度。使用者需要知道你檢查什麼、如何評分、以及你如何處理他們的資料。

接下來
隱私權政策與關於頁面
評分方法文件
私人 IP 封鎖以防止濫用
使用 Redis 進行持久化快取
行動應用程式與瀏覽器擴充功能
立即試用
🔗 aeglixmind.com
免費。無需登入。無需註冊。
歡迎提供回饋 —— 尤其是來自資安研究人員與開發者。告訴我哪裡有問題、缺少什麼、以及可以如何改進。

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