Кейс "Система обнаружения поддельных сайтов кредитно-финансовых организаций"
Основые библиотеки:
- Django
- django-crispy-forms
- django-widget-tweaks
- Pillow
- windows-curses
База данных:
- sqlite (Возможно изменить)
- matrix_disabler/ - основной модуль с настройками, wsgi, asgi итп
- main/ - модуль обработки основных страниц
- users/ - модуль обработки страниц авторизации, регистрации, профилей
- media/ - медиа файлы
- manage.py - управление приложением
- db.sqlite3 - база данных
- requirements - список необходимых для установки библиотек
В базе данных содержится список всех ресурсов всех банков РФ (На момент создания приложения). Данные получались путем парсинга с сайта ЦБ (cbr.ru). Список сайтов-подделок можно добавлять через админ-панель (/admin), принимая предложения через форум.
Индикаторы делятся на 3 типа, в соответствии с результатом:
- является оффициальным сайтом
- не занесен в базу данных, и скорее всего является поддельным
- является поддельным сайтом
Первый индикатор выдается при нахождении сайта в базе данных с пометкой "Чистый". Второй индикатор выдается при отсутствии домена вообще в базе данных. Третий индикатор выдается при присутствии в базе данных с пометкой "Обман".