RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Phishingutils: estudio sobre herramientas de detección de phishing en URLs
A1 Agudelo Bernal, Sergio
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Framework
K1 Machine Learning
K1 Página web
K1 Phishing
AB Los ciberataques son cada vez más frecuentes, complejos y pueden tener mayorpotencial de causar daños graves en sociedades completas. El phishing es uno deellos, y constituye una de las más grandes vulnerabilidades actuales, siendo objetode numerosas investigaciones sobre su prevención. La mayoría de ataques ocurrenpor medio de páginas web, y la identificación de phishing por medio de URLs hademostrado ser una de las técnicas más efectivas, utilizando técnicas de clasificaciónde Machine Learning. Debido a que es requerido realizar la tarea de recopilarun gran volumen de muestras para desarrollar una detección fiable, se evidenciala necesidad de crear herramientas que realicen este proceso automáticamente,además de hacer disponibles conjuntos de datos masivos para investigaciones futuras.Para contribuir con dicha necesidad, se ha creado en este proyecto una bibliotecade Python, que permite gestionar automáticamente el proceso de recopilación yconsolidación de conjuntos de datos, a partir de solo algunas configuraciones porparte del usuario. Para demostrar el funcionamiento de esta biblioteca, se realizóuna revisión literaria de 30 artículos relacionados y publicados en los últimos 5años, para obtener el estado del arte de atributos y parámetros para la detección deURLs phishing. Como resultados, se cuenta con la versión publicable de la bibliotecadesarrollada, un conjunto de datos de 2.500.000 muestras, aproximadamente 20veces el tamaño de la más grandes fuentes de datos existentes actualmente, tambiéncomo la documentación de la revisión literaria realizada, propuesta como referenciapara investigaciones futuras. Se aplicaron modelos de clasificación al conjunto dedatos construido, resultando en valores de precisión de más de 99 %.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71506
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71506
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 29-nov-2024