Publication:
Sistema inteligencia de detección de URLS maliciosas

Simple item page
dc.contributor.advisorLópez Segura, Danny
dc.contributor.authorRestrepo Quintero, Jair
dc.contributor.authorQuiñones Rodríguez, Lorena
dc.date.accessioned2025-05-12T13:51:41Z
dc.date.available2025-05-12T13:51:41Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEste proyecto propone el desarrollo de una herramienta automatizada basada en inteligencia artificial para la detección de URLs maliciosas, con el objetivo de fortalecer la ciberseguridad en un entorno digital cada vez más expuesto a amenazas. Utilizando técnicas de aprendizaje automático supervisado y un conjunto de datos reales compuesto por más de 650,000 registros, el sistema es capaz de identificar enlaces asociados a malware, phishing, defacement y otros ataques comunes. La metodología incluye limpieza, preprocesamiento, vectorización y codificación de datos, seguida del entrenamiento de un modelo con el algoritmo Random Forest. Se evalúa su desempeño mediante métricas clave como precisión, recall, f1-score y matriz de confusión, complementadas con visualizaciones que facilitan la interpretación de resultados. Más allá de su utilidad inmediata, el proyecto se estructura de manera modular y reutilizable, permitiendo su integración en futuras soluciones de ciberseguridad. En conjunto, se presenta una propuesta técnica, escalable y proactiva frente a una amenaza persistente como lo son las URLs maliciosas, ayudando a proteger tanto a usuarios individuales como a organizaciones.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent31 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/7125
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeCali (Valle del Cauca, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025spa
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.subjectCiberseguridadspa
dc.subjectURLs maliciosasspa
dc.subjectMachine Learningspa
dc.subjectDetección automáticaspa
dc.subject.lembPáginas web
dc.subject.lembSeguridad en computadores
dc.subject.lembVirus y otros códigos dañinos
dc.titleSistema inteligencia de detección de URLS maliciosasspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
RIU-PRE-2025 Sistema inteligencia deteccion.pdf
Size:
668.85 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
No Thumbnail Available
Name:
BL-FR-11 Cesión Derechos_Lorena Jair.pdf
Size:
216.5 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
Collections
Ingeniería de Sistemas