Detección de Sitios Web Falsos en Dispositivos Móviles mediante Algoritmos Supervisados de Aprendizaje Automático

Abstract

El phishing afecta a millones de personas en diferentes ámbitos, en busca de obtener alguna ganancia ya sea económica, de información o simplemente generar algún daño a la persona o compañía que se está atacando. Esta investigación busca poder responder a la necesidad de las personas de tener una herramienta que les permita detectar si un sitio web que se visita o un URL que le llega al correo electrónico puede ser una amenaza o no. En la investigación se analizan diferentes fuentes de información para entender que se ha hecho con respecto al análisis de URL y determinar que atributos son los necesarios para generar un conjunto de datos apropiado para un algoritmo de aprendizaje automático supervisado. Una vez que el conjunto de datos está listo, se realiza un estudio para analizar diferentes algoritmos de aprendizaje automático supervisado y determinar cual posee un mejor porcentaje de acierto y así utilizar un modelo basado en este algoritmo para implementar el servicio web. Luego de que el servicio web se encuentre funcionando, se iniciara la implementación de una aplicación móvil que permita a los usuarios detectar si el URL estaba relacionado con phishing o no.