Implementar un sistema de detección y prevención de intrusiones enfocado a ataques de ingeniería social diseñado específicamente para su aplicación en entornos de transacciones en línea, a través del uso de inteligencia de amenazas. - Nacimba Caiza, Melany Vanesa (2024)
El presente proyecto aborda la implementación de un sistema de detección y prevención de intrusos (IDPS) diseñado específicamente para enfrentar ataques de ingeniería social en entornos de transacciones en línea. Este sistema integra inteligencia de amenazas para identificar de manera precisa patrones maliciosos en IPs, dominios, URLs y cuerpos de correos electrónicos. Tras evaluar diversos modelos de machine learning, se seleccionó Random Forest por su destacada precisión y rendimiento en la detección de ataques de phishing. La combinación de técnicas avanzadas de machine learning con inteligencia de amenazas permite al sistema ofrecer una detección de phishing con alta precisión y una velocidad de procesamiento optimizada. Esta integración no solo mejora la exactitud en la identificación de amenazas, sino que también asegura una respuesta ágil y eficiente ante posibles ataques. El sistema se distingue por su interfaz intuitiva y fácil de usar, que facilita la visualización y gestión de alertas en tiempo real. Los usuarios reciben notificaciones instantáneas sobre posibles amenazas, lo que permite una respuesta rápida y eficiente. Las alertas se presentan en un dashboard claro y accesible, donde también tienen la opción de reportarlas y almacenarlas en una base de datos para su análisis y revisión futura. Este enfoque integral no solo mejora la capacidad de detección de ataques, sino que también optimiza la respuesta frente a amenazas emergentes, fortaleciendo así la seguridad en transacciones en línea.