EmailXpose

AI-संचालित ईमेल स्पष्टता

EmailXpose एक ओपन सोर्स AI प्रणाली है जो फ़िशिंग, स्पैम, स्कैम और मैलवेयर का पता लगाने के लिए ईमेल का विश्लेषण करती है, साथ ही टेक्स्ट, छवियों और वीडियो में प्रासंगिक अर्थ की व्याख्या भी करती है। यह खतरे की खुफिया जानकारी, व्यवहारिक विश्लेषण और बहु-मोडल प्रतीकात्मक समझ को एक ही एकीकृत डिटेक्शन इंजन में संयोजित करके पारंपरिक सुरक्षा उपकरणों से आगे जाती है।

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🚨 EmailXpose क्या करता है

EmailXpose आने वाली ईमेल सामग्री का विश्लेषण करके और निम्न की पहचान करके उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा करता है:

• फ़िशिंग प्रयास और सोशल इंजीनियरिंग हमले
• स्पैम और अनचाहे संदेश
• स्कैम पैटर्न और धोखाधड़ीपूर्ण इरादे
• मैलवेयर और ट्रोजन-युक्त अटैचमेंट
• हेरफेर करने वाली मनोवैज्ञानिक भाषा
• छवियों और वीडियो में दृश्य धोखा और प्रतीकात्मक भटकाव

यह स्पष्ट, व्याख्या-योग्य जोखिम आकलन प्रदान करता है ताकि उपयोगकर्ता न केवल यह समझें कि क्या खतरनाक है, बल्कि यह भी कि यह खतरनाक क्यों है।

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🧠 मुख्य फीचर सेट

1. उन्नत खतरा खुफिया परत

• रीयल-टाइम डोमेन प्रतिष्ठा स्कोरिंग
• लिंक व्यवहार पूर्व-विश्लेषण (सुरक्षित रीडायरेक्ट ट्रेसिंग)
• फ़िशिंग पैटर्न फ़िंगरप्रिंटिंग (इनवॉइस स्कैम, CEO धोखाधड़ी, नकली अलर्ट)

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2. व्यवहारिक और मनोवैज्ञानिक विश्लेषण

• हेरफेर का पता लगाना (अत्यावश्यकता, भय, अधिकार का दबाव)
• सोशल इंजीनियरिंग स्कोरिंग
• भावनात्मक बाध्यता का पता लगाना
• स्वर परिवर्तन विसंगति का पता लगाना (संभावित खाता समझौता)

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3. गहन मीडिया समझ (बहु-मोडल सुरक्षा)

• लोगो स्पूफ़िंग का पता लगाना (ब्रांड प्रतिरूपण पहचान)
• छवि संदर्भ बेमेल का पता लगाना (टेक्स्ट बनाम दृश्य असंगति)
• छिपे हुए टेक्स्ट और स्टेग्नोग्राफ़ी सिग्नल का पता लगाना
• हेरफेर या भ्रामक सामग्री के लिए वीडियो फ्रेम विसंगति विश्लेषण
• छवि टेक्स्ट और ईमेल इरादे के बीच OCR + शब्दार्थ संरेखण

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4. पहचान और प्रेषक विश्वास प्रणाली

• प्रेषक पहचान ग्राफ़ मॉडलिंग
• समान दिखने वाले डोमेन का पता लगाना (जैसे, micros0ft.com)
• सत्यापित प्रेषक मेमोरी (स्थानीय विश्वास सूची)
• संगठन संरचना सत्यापन और स्थिरता जाँच

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5. मैलवेयर और अटैचमेंट सुरक्षा

• अटैचमेंट के लिए पूर्व-निष्पादन सैंडबॉक्सिंग
• स्थैतिक और व्यवहारिक फ़ाइल विश्लेषण
• Office और PDF फ़ाइलों में मैक्रो/स्क्रिप्ट का पता लगाना
• अनुमानी मैलवेयर पैटर्न पहचान

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6. व्याख्यात्मकता परत (विश्वास पारदर्शिता)

• पूर्ण “क्यों फ़्लैग किया गया” विवरण
• हाइलाइट किए गए संदिग्ध तत्व (लिंक, वाक्यांश, अटैचमेंट)
• चरण-दर-चरण जोखिम स्कोरिंग स्पष्टीकरण
• ईमेल सामग्री की दृश्य एनोटेशन

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7. उपयोगकर्ता खुफिया परत

• अनुकूली व्यक्तिगत खतरा प्रोफाइलिंग
• समय के साथ इनबॉक्स जोखिम हीटमैप
• दैनिक और साप्ताहिक खतरा सारांश
• व्यक्तिगत स्कैम टार्गेटिंग का पता लगाना

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8. AI अनुसंधान और प्रतीकवाद व्याख्या परत

• प्रतीक व्याख्या इंजन (दृश्य + पाठ्य अर्थ)
• कथात्मक इरादा मॉडलिंग (ईमेल आपको क्या विश्वास दिलाने की कोशिश कर रहा है)
• संदर्भ विचलन का पता लगाना (अर्थ में टेक्स्ट बनाम छवि बेमेल)
• सांस्कृतिक और मनोवैज्ञानिक प्रतीक मानचित्रण
• बहु-मोडल इरादा संलयन एक एकीकृत “इरादा ग्राफ़” में

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9. सिस्टम सुरक्षा परत

• ऑफ़लाइन-प्रथम सुरक्षित मोड
• जीरो-क्लिक अटैचमेंट क्वारंटाइन
• ईमेल हेडर फोरेंसिक विश्लेषण (SPF, DKIM, DMARC सत्यापन)
• पूर्ण मेटाडेटा निरीक्षण डैशबोर्ड

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10. वैकल्पिक नेटवर्क खुफिया परत

• गुमनाम ऑप्ट-इन खतरा साझाकरण
• वैश्विक फ़िशिंग पैटर्न ट्रैकिंग
• उभरते स्कैम रुझान का पता लगाने वाला डैशबोर्ड

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🛠 टेक स्टैक

बैकएंड और AI

• Python
• FastAPI
• PyTorch
• Hugging Face Transformers (BERT, RoBERTa, आदि)

कंप्यूटर विज़न और मीडिया विश्लेषण

• OpenCV
• Tesseract OCR
• CLIP / BLIP मल्टीमॉडल मॉडल

मैलवेयर और सुरक्षा

• ClamAV
• VirusTotal API (वैकल्पिक एकीकरण)

ईमेल प्रोसेसिंग

• IMAP/SMTP लाइब्रेरीज़ (imaplib, email)
• ईमेल हेडर पार्सिंग और सत्यापन उपकरण

फ्रंटएंड (वैकल्पिक डेस्कटॉप ऐप)

• Electron (क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म)
• PyQt (नेटिव डेस्कटॉप इंटरफ़ेस विकल्प)

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🧩 सिस्टम अवलोकन

EmailXpose एक बहु-चरणीय पाइपलाइन के माध्यम से ईमेल प्रोसेस करता है:

1. ईमेल अंतर्ग्रहण (IMAP/API/स्थानीय आयात)
2. हेडर + प्रेषक सत्यापन
3. टेक्स्ट NLP विश्लेषण
4. अटैचमेंट सैंडबॉक्सिंग और स्कैनिंग
5. छवि/वीडियो गहन विश्लेषण
6. प्रतीकवाद + इरादा मॉडलिंग
7. जोखिम स्कोरिंग एकत्रीकरण
8. व्याख्यात्मकता रिपोर्ट निर्माण

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🔐 डिज़ाइन दर्शन

• गोपनीयता-प्रथम: पूरी तरह से ऑफ़लाइन चल सकता है
• व्याख्यात्मक AI: हर निर्णय पारदर्शी होता है
• बहु-मोडल खुफिया: टेक्स्ट, छवि और वीडियो सभी का एक साथ विश्लेषण
• डिज़ाइन द्वारा सुरक्षा: अविश्वसनीय सामग्री का कोई निष्पादन नहीं
• ओपन सोर्स: समुदाय-संचालित सुधार

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📌 टैगलाइन

AI-संचालित ईमेल स्पष्टता

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🤝 योगदान

योगदानों का स्वागत है और उन्हें प्रोत्साहित किया जाता है। कृपया CONTRIBUTING.md पढ़ें और सुनिश्चित करें कि सभी प्रस्तुतियाँ परियोजना के लाइसेंस और एट्रिब्यूशन आवश्यकताओं का पालन करती हैं।

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स्पेसिफिकेशन ब्रांडिंग लाइसेंस (SBL)

मानक

• पूर्ण रूप से AGPL-3.0+ अनुरूप प्रणाली
• नेटवर्क तैनाती के लिए कॉपीलेफ्ट लागू
• आवश्यक एट्रिब्यूशन:
  • Roxanne Ardary
  • https://www.roxanneardary.com/

वैकल्पिक

• स्पेसिफिकेशन ब्रांडिंग लाइसेंस (SBL)
  • एट्रिब्यूशन-मुक्त वाणिज्यिक तैनाती
  • स्केल, उपयोग और तैनाती के दायरे के आधार पर मूल्य निर्धारण
  • https://roxanneardary.com/emailxpose/

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लाइसेंस और नोटिस आवश्यकताएँ

EmailXpose को GNU Affero General Public License v3.0 या बाद के संस्करण (AGPL-3.0+) के तहत जारी किया गया है।
इस परियोजना में योगदान करके, आप सहमत हैं कि आपके योगदान भी इसी लाइसेंस के तहत जारी किए जाएंगे।

कृपया निम्नलिखित पर ध्यान दें:

• सभी योगदान AGPL-3.0+ की शर्तों का पालन करने चाहिए।
• लाइसेंस की धारा 7 के तहत, सभी पुनर्वितरण, फोर्क और व्युत्पन्न कार्यों में निम्न का एट्रिब्यूशन बनाए रखना आवश्यक है:
  Roxanne Ardary और roxanneardary.com।
• EmailXpose स्पेसिफिकेशन एट्रिब्यूशन के साथ उपयोग के लिए स्वतंत्र हैं। अनुरोध पर एक स्पेसिफिकेशन ब्रांडिंग लाइसेंस पर बातचीत की जा सकती है।
• परियोजना की notice.md फ़ाइल एट्रिब्यूशन आवश्यकताओं और योगदानकर्ता स्वीकृतियों को ट्रैक करती है।
  कोई भी अपडेट जो नए योगदानकर्ता जोड़ता है या एट्रिब्यूशन को संशोधित करता है, उसे notice.md को भी अपडेट करना चाहिए।
• पुल रिक्वेस्ट सबमिट करते समय, सुनिश्चित करें कि कोई भी नई फ़ाइल जहाँ लागू हो वहाँ एट्रिब्यूशन हेडर बनाए रखे।
• इस सॉफ़्टवेयर के नेटवर्क-तैनात संस्करण भी पूरी तरह से AGPL-3.0+ अनुरूप रहने चाहिए, जिसमें लाइसेंस के तहत लागू होने पर सोर्स कोड संशोधनों का खुलासा भी शामिल है।

पूर्ण कानूनी विवरण के लिए, कृपया AGPL-3.0+ लाइसेंस और परियोजना की notice.md फ़ाइल देखें।

Open Arsenal Hub
https://gitlab.com/Roxanne_Ardary/open-arsenal-specs