A szakdolgozat célja egy olyan szoftverarchitektúra kidolgozása, amely az ingatlanpiaci adatok automatizált feldolgozását és prediktív értékelését ötvözi a szigorú kiberbiztonsági elvárásokkal. A kutatás keretében egy Scrapy alapú adatkinyerő rendszer került kialakításra, amely több ezer hirdetés adatait gyűjtötte be, megteremtve a modellezéshez szükséges konzisztens adatbázist. A rendszer magját egy XGBoost regressziós modell alkotja, amely kiterjedt jellemzőkinyerés alkalmazásával kiemelkedő pontosságot nyújt az ingatlanok árbecslése terén. Az elemzési eredmények transzparens bemutatása egy Streamlit alapú interaktív felület szolgál, amely vizualizációkkal segíti a felhasználói élményt és az adatok értelmezését. Az architektúra a "Security by Design" elvet követve épült fel, garantálva a védelmet a hagyományos webes OWASP sérülékenységekkel szemben. A biztonsági keretrendszert egy AI-specifikus elemekkel kiterjesztett STRIDE+ fenyegetésmodell egészíti ki, amely hatékonyan kezeli a mesterséges intelligenciát érintő modern kockázatokat, például az adatszivárgást, az utasításbefecskendezést vagy a modellmérgezést. Összességében a projekt egy olyan robusztus, end-to-end megoldást kínál, amely a fejlett adatanalitikai módszereket a legmagasabb szintű informatikai biztonsági tudatossággal kombinálja.