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Sistema de detección de correos phishing basado en big data

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dc.contributor.advisorVélez Uribe, Juan Pablo
dc.contributor.authorSánchez García, Cristian David
dc.date.accessioned2026-01-22T18:26:18Z
dc.date.available2026-01-22T18:26:18Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractMediante técnicas de Big Data y el aprendizaje automático se desarrolló el siguiente proyecto, donde el objetivo principal es lograr hacer una eficiente identificación de correos electrónicos tipo Phising. El siguiente planteamiento tuvo como objetivo realizar una aplicación prototipo que permitió implementar una identificación manual de correos tipo Phishing, ya que esta sigue siendo una de las amenazas más frecuentes a los usuarios de internet. El identificador de correos tipo Phising se realizó utilizando Python y Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) para la captura de características del contenido dentro de los correos electrónicos, transformando este contenido en una representación numérica para su análisis. Después, se entrenó un modelo Multinomial Naive Bayes, que se caracteriza por su eficiencia en tareas de clasificación de texto, ya sea en datasets pequeños o medianos y por último se diseñó una interfaz gráfica inicial con Streamlit, para que cualquier persona pueda hacer uso de la aplicación. Este es un prototipo inicial, por lo que se plantea que pueda ser escalable en el tiempo utilizando técnicas de Big Data para capturar grandes cantidades de información, almacenarla y analizarla. Los resultados que se presentan en el siguiente documento son evidencia que incluso haciendo uso de modelos sencillos con el correcto uso de las herramientas, podemos identificar correos electrónicos tipo Phising y garantizar la seguridad de la información; ya sea personal o empresarial.
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Seguridad de la Informaciónspa
dc.format.extent23 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/8996
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeArmenia (Quindío, Colombia)spa
dc.publisher.programEspecialización en Seguridad de la Informaciónspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2026spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectBig dataspa
dc.subjectCiberseguridadspa
dc.subjectMachine learningspa
dc.subjectPhishingspa
dc.subjectClasificador de correosspa
dc.subject.lembCorreo electrónico
dc.subject.lembSeguridad en computadores
dc.subject.lembCiberespacio
dc.titleSistema de detección de correos phishing basado en big dataspa
dc.typeTrabajo de grado - Especializaciónspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especialización
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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