EmailXpose
AI 驱动的邮件清晰洞察
EmailXpose 是一个开源 AI 系统，用于分析电子邮件，检测网络钓鱼、垃圾邮件、诈骗和恶意软件，同时解读文本、图片和视频中的上下文含义。它将威胁情报、行为分析和多模态符号理解整合到一个统一的检测引擎中，超越了传统安全工具。
🚨 EmailXpose 能做什么
EmailXpose 通过分析收到的电子邮件内容并识别以下内容来保护用户：
- 网络钓鱼尝试和社会工程攻击
- 垃圾邮件和未经请求的消息
- 诈骗模式和欺诈意图
- 恶意软件和携带木马的附件
- 操纵性心理语言
- 图片和视频中的视觉欺骗与符号误导
它提供清晰、可解释的风险评估，让用户不仅了解什么是危险的，还了解为什么危险。
🧠 核心功能集
1. 高级威胁情报层
- 实时域名信誉评分
- 链接行为预分析（安全重定向追踪）
- 网络钓鱼模式指纹识别（发票诈骗、CEO 欺诈、虚假警报）
2. 行为与心理分析
- 操纵检测（紧迫感、恐惧、权威压力）
- 社会工程评分
- 情感胁迫检测
- 语气转变异常检测（可能的账户被盗）
3. 深度媒体理解（多模态安全）
- Logo 伪造检测（品牌冒用识别）
- 图片上下文不匹配检测（文本与视觉不一致）
- 隐藏文本与隐写术信号检测
- 针对被操纵或误导性内容的视频帧异常分析
- 图片文本与邮件意图之间的 OCR + 语义对齐
4. 身份与发件人信任系统
- 发件人身份图谱建模
- 仿冒域名检测（例如 micros0ft.com）
- 已验证发件人记忆（本地信任列表）
- 组织结构验证与一致性检查
5. 恶意软件与附件防御
- 附件执行前沙箱隔离
- 静态与行为文件分析
- Office 和 PDF 文件中的宏/脚本检测
- 启发式恶意软件模式识别
6. 可解释性层（信任透明）
- 完整的“为何标记”解析
- 高亮显示的可疑元素（链接、短语、附件）
- 分步风险评分解释
- 邮件内容的可视化标注
7. 用户智能层
- 自适应个人威胁画像
- 随时间变化的收件箱风险热力图
- 每日和每周威胁摘要
- 个性化诈骗定向检测
8. AI 研究与符号学解读层
- 符号解读引擎（视觉 + 文本含义）
- 叙事意图建模（邮件试图让你相信什么）
- 上下文漂移检测（文本与图片在含义上的不一致）
- 文化与心理符号映射
- 将多模态意图融合为统一的“意图图”
9. 系统安全层
- 离线优先安全模式
- 零点击附件隔离
- 邮件头取证分析（SPF、DKIM、DMARC 验证）
- 完整元数据检查仪表板
10. 可选网络情报层
- 匿名自愿威胁共享
- 全球网络钓鱼模式追踪
- 新兴诈骗趋势检测仪表板
🛠 技术栈
后端与 AI
- Python
- FastAPI
- PyTorch
- Hugging Face Transformers（BERT、RoBERTa 等）
计算机视觉与媒体分析
- OpenCV
- Tesseract OCR
- CLIP / BLIP 多模态模型
恶意软件与安全
- ClamAV
- VirusTotal API（可选集成）
邮件处理
- IMAP/SMTP 库（
imaplib、email）
- 邮件头解析与验证工具
前端（可选桌面应用）
- Electron（跨平台）
- PyQt（原生桌面界面选项）
🧩 系统概览
EmailXpose 通过多阶段流水线处理电子邮件：
- 邮件接入（IMAP/API/本地导入）
- 邮件头 + 发件人验证
- 文本 NLP 分析
- 附件沙箱隔离与扫描
- 图片/视频深度分析
- 符号学 + 意图建模
- 风险评分聚合
- 可解释性报告生成
🔐 设计理念
- **隐私优先：**可完全离线运行
- **可解释的 AI：**每项决策都透明
- **多模态智能：**文本、图片和视频一并分析
- **安全设计：**不执行不受信任的内容
- **开源：**社区驱动的改进
📌 标语
AI 驱动的邮件清晰洞察
🤝 贡献
欢迎并鼓励贡献。请阅读 CONTRIBUTING.md，并确保所有提交均遵循项目的许可证和署名要求。
规范品牌许可 (SBL)
标准
- 完全符合 AGPL-3.0+ 的系统
- 网络部署强制实施 Copyleft
- 必需署名：
可选
许可证与声明要求
EmailXpose 根据 GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 或更高版本 (AGPL-3.0+) 发布。
通过向本项目贡献，您同意您的贡献也将根据该许可证发布。
请注意以下事项：
- 所有贡献必须符合 AGPL-3.0+ 条款。
- 根据许可证的 第 7 条，所有再分发、分支和衍生作品必须保留对以下对象的署名：
Roxanne Ardary 和 roxanneardary.com。
- EmailXpose 规范在署名的情况下可免费使用。规范品牌许可可按需协商。
- 项目的 notice.md 文件记录署名要求和贡献者致谢。
任何添加新贡献者或修改署名的更新也应更新 notice.md。
- 提交拉取请求时，请确保任何新文件在适用情况下保留署名头。
- 本软件的网络部署版本也必须完全符合 AGPL-3.0+，包括在许可证适用的情况下公开源代码修改。
有关完整的法律细节，请参阅 AGPL-3.0+ 许可证和项目的 notice.md 文件。
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