Evaluación de algoritmos de machine learning para la detección de url´s maliciosas
Trabajo de Investigación
- Autores:
-
Rojas-González, Christian David
Vargas-González, Yuly Marcela
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Católica de Colombia
- Repositorio:
- RIUCaC - Repositorio U. Católica
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/30289
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10983/30289
- Palabra clave:
- SEGURIDAD INFORMÁTICA
APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO)
ALGORITMOS
SITIOS WEB - EVALUACIÓN
620 - Ingeniería y operaciones afines
Algoritmo
Ciberseguridad
Machine Learning
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- openAccess
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- Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022
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Osorio-Reina, Diegoe1e5e544-4aff-4ae5-96b1-c934aab2939f-1Rojas-González, Christian David59109996-51d4-49ed-b6a7-2b21c2532ea4-1Vargas-González, Yuly Marcelae5cef7d8-0426-4b88-be55-620a04926e29-12023-04-26T19:47:58Z2023-04-26T19:47:58Z2022Trabajo de InvestigaciónEn este trabajo se realiza la comparación entre diferentes algoritmos de machine learning, con el fin de evaluar la precisión de éstos a la hora de predecir si una URL es maliciosa o no. Para este fin, se realiza la construcción de un dataset con alrededor de 50 mil URL´s de fuentes públicas de información, clasificadas como malware, phishing, engaño, spam y benignas. Se construyen varias tuberías (pipelines) que tienen diferentes propósitos, desde la lectura de datos, hasta la evaluación de los datos en los algoritmos, todo dentro de un entorno colaborativo gratuito en la nube llamado Google Colab. Se evalúan cuatro (4) algoritmos: Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine y red neuronal, como también un ensamble de éstos. La decisión de utilizar estos algoritmos parte de un análisis de investigaciones ya realizadas en el mundo, en las cuales, evalúan algoritmos machine learning para la predicción de URL´s maliciosas. Una vez evaluados los resultados de predicción obtenidos, se escoge uno de los algoritmos para realizar pruebas concepto, esto es, tomar varias URL´s y probar que efectivamente el modelo esté funcionando correctamente. Finalmente, se realiza un análisis de los resultados obtenidos en todo el proceso, desde la obtención de los datos, pasando por la construcción y evaluación de los algoritmos, hasta terminar en las pruebas de concepto. (Tomado de la fuente).EspecializaciónEspecialista en Seguridad de la InformaciónINTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES 2. MARCOS DE REFERENCIA 3. METODOLOGÍA 4. PRODUCTOS A ENTREGAR 5. RESULTADOS ESPERADOS E IMPACTOS 6. ENTREGA DE RESULTADOS 7. CONCLUSIONES 8. BIBLIOGRAFÍA92 páginasapplication/pdfRojas-González, C. D. & Vargas-González, Y. M. (2022). Evaluación de algoritmos de machine learning para la detección de url´s maliciosas. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Especialización en Seguridad de la Información. Bogotá, Colombia.https://hdl.handle.net/10983/30289spaUniversidad Católica de ColombiaFacultad de IngenieríasBogotáEspecialización en Seguridad de la InformaciónSOPHOSLABS. “Amenazas interrelacionadas contra un mundo interdependiente”. {En línea}.{20 de abril de 2022}. Primera edición, global. SophosLabs, Sophos Managed Threat Response, Sophos Rapid Response y SophosAI. 2022INTERPOL. “Ciberdelincuencia: Efectos de la COVID 19''{En línea}. Primera edición.Lyon, Francia. 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IDENTIFICACIÓN TRABAJO TESIS DE GRADO (1).pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg16157https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/2611c0c8-8c82-44ac-ae62-20b48ccd1fbe/downloada9141d32c1a3b7469cd26adbb562bdacMD51310983/30289oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/302892023-04-27 03:00:33.034https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022https://repository.ucatolica.edu.coRepositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - 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