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

  • Andrés Eduardo Moncada Vargas Universidad de Lima
Palabras clave: Anti-Phishing, Machine Learning, Ciberseguridad, Advertencia Phishing, Phishing, Ciberataque

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.

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Publicado
2020-12-22
Cómo citar
Moncada Vargas, A. E. (2020). Comparación de técnicas de machine learning para detección de sitios web de phishing. Interfases, (013), 77-103. https://doi.org/10.26439/interfases2020.n013.4886
Sección
Artículos de investigación