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Un análisis sistemático de técnicas de aprendizaje profundo para la detección de correos electrónicos de phishing

Autores: Kyaw, Phyo Htet; Gutierrez, Jairo; Ghobakhlou, Akbar

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Un análisis sistemático de técnicas de aprendizaje profundo para la detección de correos electrónicos de phishing


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Phishing
Amenazas por correo electrónico
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Ciberdelincuentes
Mecanismos de detección

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 33

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El paisaje de las amenazas de correos electrónicos de phishing está evolucionando continuamente en la actualidad, lo que dificulta combatirlo de manera efectiva con métodos tradicionales incluso con filtros de spam de calidad de operador. Los mecanismos de detección tradicionales como listas negras, listas blancas, basados en firmas y basados en reglas no pueden prevenir de manera efectiva el phishing, el spear-phishing y los ataques de día cero, ya que los ciberdelincuentes están utilizando técnicas sofisticadas y proveedores de servicios de correo electrónico de confianza.

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