Detección de ataques de Phishing utilizando Procesamiento de Lenguaje Natural y Modelo Oculto de Markov

Abstract

Con la llegada de Covid-19, han aumentado los correos electrónicos de Spam que intentan engañar a las personas para hacerlas víctimas de estafas o algún engaño. Es posible invertir en software y hardware, pero al final basta con el descuido de un usuario o su desconocimiento para ser víctima de algún ciberataque. Así, este estudio ofrece principalmente dos cosas: primero, hace una revisión de la literatura sobre las soluciones que utiliza Natural Language Processing: y segundo, analiza los resultados obtenidos por los algoritmos Hidden Markov Model (HMM) versus los obtenidos por Machine Learning (ML) en la detección de estos ataques. Con la revisión literaria se puede afirmar que no se han encontrado muchos artículos que utilicen HMM para solucionar este tipo de ataques con una gran precisión; esto se debe a que este tipo de modelo no cuenta con una amplia investigación previa para poder ser aplicado con gran efectividad, sin embargo, su presencia ha abierto una nueva línea de investigación para poder prevenir este tipo de ataques.