<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-04-10T16:10:41Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/78718" metadataPrefix="marc">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/78718</identifier><datestamp>2025-10-16T19:04:37Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
<leader>00925njm 22002777a 4500</leader>
<datafield tag="042" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">dc</subfield>
</datafield>
<datafield tag="720" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">Jiménez Moreno, Iván</subfield>
<subfield code="e">author</subfield>
</datafield>
<datafield tag="260" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="c">2025</subfield>
</datafield>
<datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">En este Trabajo de Fin de Grado he desarrollado un sistema cuyo objetivo es facilitar la detección de vulnerabilidades en aplicaciones web. Por un lado,&#xd;
he entrenado una inteligencia artificial capaz de analizar un dominio introducido por el usuario y detectar posibles fallos de seguridad a partir de patrones&#xd;
conocidos y nuevos. Por otro lado, he creado una aplicación web en la que se ha integrado esta IA, de forma que cualquier usuario pueda interactuar con&#xd;
el sistema de manera sencilla e intuitiva. La aplicación no solo muestra las vulnerabilidades encontradas, sino que también ofrece recomendaciones&#xd;
prácticas para mitigarlas, lo que aporta un valor añadido en entornos donde no siempre se dispone de conocimientos avanzados en ciberseguridad. De&#xd;
esta forma, el proyecto combina el entrenamiento de modelos de Machine Learning con el desarrollo de una herramienta accesible y útil en el campo del&#xd;
Pentesting</subfield>
</datafield>
<datafield tag="024" ind2=" " ind1="8">
<subfield code="a">https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78718</subfield>
</datafield>
<datafield tag="245" ind1="0" ind2="0">
<subfield code="a">Detección de vulnerabilidades de dominios web</subfield>
</datafield>
</record></metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>