Comparación de técnicas de machine learning para detección de sitios web de phishing

Andrés Eduardo Moncada Vargas

Producción científica: Contribución a una revistaArtículo (Contribución a Revista)revisión exhaustiva

Resumen

El phishing es el robo de datos personales a través de páginas web falsas. La víctima de este robo es dirigida a esta página falsa, donde se le solicita ingresar sus datos para validar su identidad. Es en ese momento que se realiza el robo, ya que al ingresar sus datos, estos son almacenados y usados por el hacker responsable de dicho ataque para venderlos o ingresar a las entidades y realizar robos o estafas. Para este trabajo se ha investigado sobre distintos métodos de detección de páginas web phishing utilizando técnicas de machine learning. Así, el propósito de este trabajo es realizar una comparación de dichas técnicas que han demostrado ser las más efectivas en la detección de los sitios web phishing. Los resultados obtenidos demuestran que los clasificadores de árboles, denominados Árbol de Decisión y Bosque Aleatorio, han alcanzado las mayores tasas de precisión y efectividad, con valores de entre 97 % y 99 % en la detección de este tipo de páginas.
Idioma originalInglés estadounidense
PublicaciónInterfases
DOI
EstadoPublicada - 1 ene. 2020
Publicado de forma externa

Categoría OCDE

  • Ingeniería de sistemas y comunicaciones

Categorías Repositorio Ulima

  • Ingeniería de sistemas / Diseño y métodos

Temas Repositorio Ulima

  • Computer crimes
  • Computer security
  • Data protection
  • Delitos informáticos
  • Identidad en Internet
  • Online identities
  • Protección de datos
  • Seguridad informática

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Comparación de técnicas de machine learning para detección de sitios web de phishing'. En conjunto forman una huella única.

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