Comparación de técnicas de machine learning para detección de sitios web de phishing
Fuente:
Redalyc
Salvato in:
| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad de Lima
2020
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876430821307449344 |
|---|---|
| author | Andres Eduardo Moncada Vargas |
| author_facet | Andres Eduardo Moncada Vargas |
| contents | Comparación de técnicas de machine learning para detección de sitios web de phishing Andres Eduardo Moncada Vargas Computación dataset Phishing grid search clasificador ciberseguridad 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. 2020 artículo científico 1993-4912 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=730180372006 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=7301 Interfases application/pdf Universidad de Lima Interfases (Perú) Num.13 |
| format | Artículo científico |
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| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Universidad de Lima |
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