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dc.contributor.authorMoncada-Vargas, Andrés-Eduardo
dc.contributor.otherMoncada-Vargas, Andrés-Eduardoes_PE
dc.date.accessioned2021-01-14T15:04:50Z
dc.date.available2021-01-14T15:04:50Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationMoncada Vargas, A. E. (2020). Comparación de técnicas de machine learning para detección de sitios web de phishing. Revista Interfases, (013), 77-103. https://doi.org/10.26439/interfases2020.n013.4886es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/12275
dc.descriptionIndexado en DOAJes_PE
dc.description.abstractEl 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.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad de Limaes_PE
dc.relation.ispartofurn:issn:1993-4912
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulimaes_PE
dc.sourceUniversidad de Limaes_PE
dc.subjectProtección de datoses_PE
dc.subjectIdentidad en Internetes_PE
dc.subjectSeguridad informática
dc.subjectDelitos informáticos
dc.subjectData protection
dc.subjectOnline identities
dc.subjectComputer security
dc.subjectComputer crimes
dc.subject.classificationIngeniería de sistemas / Diseño y métodoses_PE
dc.titleComparación de técnicas de machine learning para detección de sitios web de phishinges_PE
dc.type.otherArtículo en DOAJes_PE
dc.identifier.journalInterfases
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.peer-reviewRevisión por pareses_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.26439/interfases2020.n013.4886


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