La esteganografía es el conjunto de técnicas que tienen como objetivo ocultar información en mensajes como imágenes. Recientemente, las técnicas estenográficas se han combinado con ataques políglotas para entregar exploits en navegadores web. En trabajos anteriores se han propuesto enfoques de aprendizaje automático como solución para detectar estenografía en imágenes, pero los detalles de ocultar código de exploit no se han abordado sistemáticamente hasta la fecha. Este documento propone el uso de métodos de aprendizaje profundo para dicha detección, teniendo en cuenta los detalles de la situación en la que las imágenes y el contenido malicioso se entregan utilizando algoritmos de esteganografía en Dominio Espacial y de Frecuencia. Los métodos fueron evaluados utilizando bases de datos de imágenes de referencia con colecciones de exploits de JavaScript, para diferentes niveles de densidad y técnicas esteganográficas en imágenes. Se construyó una red neuronal convolucional para clasificar las imágenes infectadas con una precisión de validación de alrededor del 98.61% y un puntaje de AUC de validación de 99.75%.