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

Interfases

Andrés Eduardo Moncada Vargas¹ 

[1] Universidad de Lima;

关键词: anti-phishing;    machine learning;    ciberseguridad;    advertencia phishing;    phishing;    ciberataque;   

DOI  :  10.26439/interfases2020.n013.4886

来源: DOAJ

【 摘 要 】

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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