หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2568
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2567
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
การตรวจจับและวิเคราะห์อีเมลฟิชชิ่งด้วยวิธีประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
NLP-Based Phishing E-mail Detection and Analysis
ผู้พัฒนา
6410500203 ชัยพจน์ ก้องจันทร์สว่าง
6410500360 อภิมุข ตราตรี
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
วิธวัช ตั้งตรงไพโรจน์
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
พีรวัฒน์ วัฒนพงศ์
บทคัดย่อ
ปัญหาอีเมลฟิชชิงยังคงเป็นภัยคุกคามที่สำคัญต่อความปลอดภัยของการสื่อสารผ่านระบบอีเมล งานวิจัยนี้นำเสนอระบบตรวจจับและวิเคราะห์อีเมลฟิชชิงโดยใช้กระบวนการวิเคราะห์แบบหลายขั้นตอน ได้แก่ (1) การตรวจสอบผู้ส่งด้วยฐานข้อมูลโดเมนที่น่าเชื่อถือ (2) การตรวจสอบลิงก์อันตรายผ่านเครื่องมือภายนอก เช่น VirusTotal และ (3) การวิเคราะห์หัวเรื่องและเนื้อหาของอีเมลด้วยโมเดลประมวลผลภาษาธรรมชาติ Llama 3 ที่ผ่านการปรับแต่งด้วยชุดข้อมูลเฉพาะ ระบบสามารถคัดกรองและจัดประเภทอีเมลที่มีความเสี่ยงเป็นฟิชชิงได้โดยอัตโนมัติ ผลลัพธ์จากการประมวลผลจะถูกจัดเก็บในฐานข้อมูล PostgreSQL และนำเสนอในรูปแบบกราฟด้วย Grafana เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์เชิงลึก จากการทดลองกับข้อมูลอีเมลจำนวน 10,000 รายการ ระบบสามารถตรวจจับอีเมลฟิชชิงได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีความแม่นยำเฉลี่ยที่ 82.5% ซึ่งสามารถเพิ่มความปลอดภัยในการใช้งานอีเมลทั้งในระดับบุคคลและองค์กร
Abstract
Phishing emails remain a critical threat to email communication security. This research proposes a phishing email detection and analysis system based on a multi-step process: (1) sender verification using a trusted domain database, (2) malicious link analysis via external tools such as VirusTotal, and (3) subject and content analysis using the Llama 3 natural language processing (NLP) model fine-tuned with a specialized dataset. The system automatically classifies emails as phishing if any part of the analysis indicates potential risk. Detection results are stored in a PostgreSQL database and visualized using Grafana to support in-depth analysis. Through experiments conducted on a dataset of 10,000 emails, the system achieved an average detection accuracy of 82.5%, demonstrating its capability to enhance email security at both personal and organizational levels.
คำสำคัญ (Keywords)
อีเมลฟิชชิง, การตรวจสอบผู้ส่ง, การวิเคราะห์ลิงก์, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, Llama, การแสดงผลข้อมูล
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
-
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
https://github.com/Atonniic/SeniorProject
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
อภิมุข
ตราตรี
(b6410500360)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ April 15, 2025, 4:23 p.m. โดย
อภิมุข
ตราตรี
(b6410500360)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ