Detección y mitigación del phishing en correos electrónicos mediante aprendizaje automático y análisis de datos preexistentes - Panchi Canchignia, Alex Sebastian (2026)
Institución académica es organización muy importante, si el correo electrónico institucional es vulnerado, va a riesgo la confidencialidad del correo universal y acceso a muchos recursos. Este proyecto procura un modelo de detección de correos fraudulentos por medio de técnicas de aprendizaje automático (M_L) supervisado, procesamiento del lenguaje natural sobre datos previos. Se hace una revisión del contenido textual, con pretratamiento, extracción de caracteres de entrada y el entrenamiento de modelos de clasificación binaria, la instancia establece el umbral para distinguir correos legítimos de peligrosos. El trabajo se realiza en un ambiente académico en la Carrera de Ciencias Computacionales de la UPS. Se encuentra en fase de investigación, aunque el modelo no se lleva a cabo en sistemas reales ni en tiempo real, a modo de referente se constata su efectividad mediante métricas como precisión, recall y F1-score. El presente proyecto de investigación ha constatado –en entornos educativos– la viabilidad de utilizar el aprendizaje automático y el análisis textual para detectar phishing, sentando las bases para futuras investigaciones y elevando el nivel de conciencia en materia seguridad informática en la carrera de Ciencias Computacionales.