🔐 CyberEnigma - Spam Aniqlash Tizimi

CyberEnigma - bu sun'iy intellekt va mashinali o'rganish texnologiyalari yordamida spam xabarlarni aniqlaydigan Flask asosidagi web ilova.

📋 Loyiha Haqida

Bu loyiha xabar matnlarini tahlil qilib, ularning spam yoki spam emasligini aniqlaydi. Tizim Naive Bayes algoritmi va scikit-learn kutubxonasidan foydalangan holda xabarlarni klassifikatsiya qiladi.

✨ Asosiy Xususiyatlar

• 🤖 Spam Aniqlash - Matnli xabarlarni tahlil qilish va spam/ham klassifikatsiyasi
• 📊 Machine Learning - Naive Bayes algoritmi asosida o'qitilgan model
• 🗄️ Ma'lumotlar Bazasi - MySQL bilan integratsiya
• 🔐 Autentifikatsiya - Foydalanuvchilarni ro'yxatdan o'tkazish va kirish tizimi
• 🌐 RESTful API - Flask orqali yaratilgan API endpointlar
• 🚀 CORS Qo'llab-quvvatlash - Frontend bilan oson integratsiya

🛠️ Texnologiyalar

• Backend: Flask (Python)
• Machine Learning: scikit-learn, pandas, numpy
• Ma'lumotlar Bazasi: MySQL
• ORM: SQLAlchemy
• Autentifikatsiya: Flask-Login, Flask-Bcrypt
• Server: Gunicorn

📁 Loyiha Strukturasi

cyberenigma/
├── controller/           # Controllerlar (biznes logika)
│   ├── sitecontroller.py    # Asosiy sahifa va spam tekshirish
│   └── authcontroller.py    # Autentifikatsiya
├── model/               # Ma'lumotlar bazasi modellari
│   ├── spam.py             # Spam modeli
│   └── user. py             # Foydalanuvchi modeli
├── routes/              # URL marshrutlar
│   ├── site. py             # Asosiy marshrutlar
│   └── auth.py             # Auth marshrutlar
├── services/            # Servislar va yordamchi funksiyalar
│   └── spamanalizer.py     # Spam tahlil qilish servisi
├── main.py              # Asosiy kirish nuqtasi
├── db.py                # Ma'lumotlar bazasi konfiguratsiyasi
├── spam.csv             # O'qitish uchun dataset
├── requirements.txt     # Python kutubxonalari
└── req.txt              # To'liq kutubxonalar ro'yxati

🚀 O'rnatish va Ishga Tushirish

1. Repozitoriyani Klonlash

git clone https://github.com/root0x7/cyberenigma.git
cd cyberenigma

2. Virtual Muhitni Yaratish

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# yoki
venv\Scripts\activate  # Windows

3. Kerakli Kutubxonalarni O'rnatish

pip install -r requirements.txt

4. Ma'lumotlar Bazasini Sozlash

MySQL ma'lumotlar bazasini yarating:

CREATE DATABASE enigma;

main.py faylida ma'lumotlar bazasi ulanishini sozlang:

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://foydalanuvchi:parol@localhost/enigma'

5. Ilovani Ishga Tushirish

python main.py

Ilova http://localhost:5000 manzilida ishga tushadi.

📡 API Endpointlar

Asosiy Endpointlar

1. Asosiy Sahifa

GET /

Javob: Flask ilovasi ishlayotganligini tasdiqlaydi

2. Spam Tekshirish (CSV ma'lumotlari asosida)

GET /analiz? msg=your_message_here

Parametrlar:

• msg - Tekshiriladigan xabar matni

Javob:

{
  "status": "spam"  // yoki "not-spam"
}

3. Spam Tekshirish (Bazadagi ma'lumotlar asosida)

GET /spam? msg=your_message_here

Parametrlar:

• msg - Tekshiriladigan xabar matni

Javob:

{
  "status": "spam"  // yoki "not-spam"
}

Autentifikatsiya Endpointlar

1. Kirish

GET /auth/login? login=username&password=password

Parametrlar:

• login - Foydalanuvchi nomi
• password - Parol

Javob:

{
  "login": "username",
  "pass": "password"
}

2. Profil

GET /auth/profile

Javob: Foydalanuvchi profili ma'lumotlari

🧠 Machine Learning Modeli

Loyihada Multinomial Naive Bayes algoritmi qo'llanilgan:

1. Dataset: spam.csv fayli - spam va ham xabarlar to'plami
2. Feature Extraction: CountVectorizer - matnni raqamli ko'rinishga o'tkazish
3. Train/Test Split: 67% o'qitish, 33% test
4. Model: MultinomialNB klassifikatori

Model Ishlash Prinsipi

1. Matnni vektorlarga aylantirish (CountVectorizer)
2. Modelni o'qitish (train data)
3. Yangi xabarni tahlil qilish
4. Natija:  spam yoki ham

💾 Ma'lumotlar Bazasi Modellari

Spam Modeli

- id: Integer (Primary Key)
- status: String (spam/ham)
- message: Text (xabar matni)
- date: Date (sana)

User Modeli

- id: Integer (Primary Key)
- login: String (foydalanuvchi nomi)
- password: String (parol - hash qilingan)
- role: String (foydalanuvchi roli)

🔧 Konfiguratsiya

CORS Sozlamalari

CORS(app, origins=["http://localhost:8080"])

Ma'lumotlar Bazasi

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://phpmyadmin:xroot@localhost/enigma'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

Secret Key

app.secret_key = 'juda_ishonchli_parol'

📊 Foydalanish Misollari

cURL yordamida

# Spam tekshirish
curl "http://localhost:5000/analiz?msg=Congratulations!  You won $1000"

# Kirish
curl "http://localhost:5000/auth/login?login=admin&password=123456"

Python yordamida

import requests

# Spam tekshirish
response = requests.get('http://localhost:5000/analiz', 
                       params={'msg': 'Free money click here'})
print(response.json())

🤝 Hissa Qo'shish

1. Repozitoriyani fork qiling
2. Feature branch yarating (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. O'zgarishlarni commit qiling (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Branchga push qiling (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Pull Request oching

📝 Litsenziya

Bu loyiha ochiq kodli loyiha hisoblanadi.

👨‍💻 Muallif

root0x7 - GitHub Profile

📧 Aloqa

Savollar yoki takliflar uchun GitHub Issues orqali murojaat qiling.

---

⭐ Agar loyiha yoqsa, repo'ga yulduzcha qo'yishni unutmang!