Red neuronal difusa autoexpandible basada en la teoría de la resonancia adaptativa para detectar sitios de phishing

Resumen

El Phishing es un ciberataque basado en el fraude digital, cuyo objetivo es el robo de información. Este problema tiende a agravarse debido al crecimiento exponencial del flujo de información en el entorno digital, unido a la dificultad de identificar este tipo de ataques, ya que los métodos actuales de detección de Phishing tardan más de lo deseado y suelen clasificar falsos negativos. En consecuencia, se han propuesto ampliamente enfoques que utilizan Machine Learning, ya que tienen la capacidad de detectar el Phishing en tiempo real y con rendimiento. Es en este escenario que se inserta este trabajo, que presenta los resultados de la detección de sitios de Phishing a través de una Red Neuronal Difusa Autoexpandible basada en la Teoría de Resonancia Adaptativa utilizando el "Phishing Websites Dataset" disponible en el Repositorio de Aprendizaje Automático de la UCI. El modelo se ajustó bien al problema del Phishing, alcanzando resultados de 94,7% de sensibilidad y 92,2% de precisión.