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dc.contributor.advisorMancera Méndez, Luz Helena
dc.contributor.advisorFlorez Lozano,, Johana Maria
dc.contributor.authorVelandia Yepes, Javier Arturo
dc.date.accessioned2024-08-14T12:22:15Z
dc.date.available2024-08-14T12:22:15Z
dc.date.issued2024-02-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10818/61043
dc.description58 páginases_CO
dc.description.abstractLa detección de sitios web maliciosos se ha convertido en un problema cada vez más relevante, dado que en la actualidad gran parte de la actividad humana se lleva a cabo en línea. Los sitios web maliciosos, también conocidos como sitios web de phishing, pueden engañar a los usuarios para que revelen información personal y financiera confidencial, lo que puede llevar a fraudes y delitos financieros. Este es un desafío importante para la seguridad en línea y afecta significativamente a todo el entorno de operaciones digitales, no solo por las pérdidas económicas que se generan sino por el deterioro de la confianza de los consumidores. Puesto que se trata de un problema de gran escala e involucra ingentes cantidades de datos la analítica de datos se ha posicionado como una herramienta idónea para abordar este flagelo.es_CO
dc.formatapplication/pdfes_CO
dc.language.isospaes_CO
dc.publisherUniversidad de La Sabanaes_CO
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.otherSitios Web
dc.subject.otherAprendizaje automático
dc.subject.otherInnovaciones tecnológicas
dc.subject.otherProtección de datos
dc.subject.otherPhishing (Estafas cibernéticas)
dc.titleSistema de clasificación de sitios web de phishing costo eficiente basado en aprendizaje automático para diferentes tipos de despliegue en 2023es_CO
dc.typemaster thesises_CO
dc.type.hasVersionpublishedVersiones_CO
dc.rights.accessRightsopenAccesses_CO
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingenieríaes_CO
thesis.degree.levelMaestría en Analítica Aplicadaes_CO
thesis.degree.nameMagíster en Analítica Aplicadaes_CO


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