📱 ボイスフィッシング検知アプリ | SSGcam

💡 プロジェクト概要

• アプリ名: SSGcam
• 開発期間: 2024年3月 ~ 2024年6月
• 開発体制: 4人チーム
• 開発目的:
  • 通話内容をリアルタイムに解析し、ボイスフィッシングやディープボイスを検知
  • AIによる分析結果をモバイルアプリ上で直感的にユーザーへ提示

✅ 主な機能

• 1. 会員登録・ログイン
  • 必要な権限（マイク・通知など）を許可
• 2. ボイスフィッシング検知
  • 通話中の最初の 4文 をSTTで変換し、AIサーバで判定 → 疑わしい場合は通知（バナー／音／振動）
• 3. ディープボイス検知
  • 通話開始から 10秒間の音声 をAIサーバで分析し、疑わしい場合は通知を表示
• 4. 検知記録
  • 検知された通話をアプリ内に保存し、後で再生可能
• 5. チャットボット
  • ボイスフィッシング対処法や口座振込停止手続きなど、主要なFAQを案内

💻 技術スタック

• フロントエンド: Flutter, Swift
• バックエンド: Node.js, MongoDB
• AI/ML: TensorFlow, Keras

⚙️ アーキテクチャ概要

• クライアント（Flutter） ↔ サーバ（Node.js） ↔ AIモデルサーバ／DB（MongoDB）
• サーバは STT結果を収集し、AIモデルと連携して判定結果をアプリへ返却

👨‍💻 担当範囲

• Flutterを用いたアプリ開発: UI/UX設計・実装、サーバAPI連携
• バックエンド開発: STT結果の収集 → AIサーバ判定 → アプリ通知までの送信ロジックを実装

🔎 工夫した点

• リアルタイム処理の最適化
  • Google STTの結果を文単位で収集し、4文ごとにサーバへ送信する設計
  • 遅延（レイテンシー）を抑え、ユーザーへ迅速に警告を表示
• iOS通知機能の実装
  • Flutterのみでは制約のあったiOS通知処理を Swift（AppDelegate）＋ flutter_local_notifications で補完
  • バナー／振動／サウンド通知 を安定的に提供し、ユーザー体験を改善

📷 画面

ボイスフィッシング検知	検知記録	疑わしい番号検索	チャットボット