Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/117926
Título : Detección de URLs fraudulentas mediante técnicas de aprendizaje automático
Autoría: Marin Batista, Brian Enrique
Director: Hernández Jiménez, Enric
Tutor: Rifà-Pous, Helena  
Resumen : Actualmente dentro de los sistemas informáticos los datos representan un activo muy valioso e importante para las empresas, instituciones y gobiernos. Esto produce que cada vez haya más delitos informáticos que intentan robar, suplantar y vender estos datos tan cotizados en el mercado. Por ello, se encuentra que el foco principal de los atacantes y unos de los métodos más efectivos de robo de información son las técnicas de suplantación de identidad (phishing) que implican el uso de ingeniería social. Por lo que el siguiente trabajo de fin de máster tiene como objetivo la utilización de técnicas de aprendizaje automático que hacen uso de algoritmos de clasificación, para poder determinar cuando una URL es fraudulenta o legítima.
Palabras clave : detección
aprendizaje automático
phishing
phishing URL
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : 2-jun-2020
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Bachelor thesis, research projects, etc.

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