Aplicación de los árboles de decisión en la identificación de sitios web fraudulentos

• Layme Fernández, Christian ^[1] ; Suri Canaza, José Manuel ^[1] ; Peña Ugarte, David Jose ^[1] ; Luna Quispe, Jhon Yoset ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
• Localización: Revista Innovación y Software, ISSN 2708-0935, ISSN-e 2708-0927, Vol. 3, Nº. 1, 2022 (Ejemplar dedicado a: March - August), págs. 6-16
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Application of decision trees in the identification of fraudulent websites
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• Resumen
  • español

    La seguridad informática, es un área muy importante en cualquier sistema que tenga conexión a internet, debido a que existen sitios Web fraudulentos que pueden realizar acciones delictivas hacia una persona, organización u otra entidad. Por lo cual es necesario poder detectar qué sitios web son fraudulentos antes de poder ingresar a ella, para ello se desarrolló una implementación mediante Árboles de Decisión con el lenguaje de Python para poder detectar y clasificarlos en Legítimos, Sospechosos y Fraudulentos por medio de 1353 casos que clasifican a los sitios webs.

  • English

    Computer security is a very important area in any system that has an internet connection because there are fraudulent websites that can carry out criminal actions towards a person, organization or other entity. Therefore, it is necessary to be able to detect which websites are fraudulent before being able to enter them, for this an implementation was developed through Decision Trees with the Python language to detect and classify them as Legitimate, Suspicious and Fraudulent through 1353 cases that they rank websites.