Implementación de un sistema basado en técnicas de machine learning para la detección de correos electrónicos de spear phishing
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Abstract
The purpose of this project was to develop an automated solution capable of identifying malicious emails using large-scale language models (LLM) and machine learning techniques. For its implementation, an application programming interface (API) integrated into the n8n platform was designed, allowing for the establishment of a functional workflow for analyzing suspicious emails and automatically generating reports. Additionally, the Hybrid Analysis tool was incorporated to scan potentially malicious files and links, optimizing threat detection and classification processes.
During the research, studies and official data were collected that demonstrate the increase in phishing and spear phishing attacks in Colombia, especially during the COVID-19 pandemic, highlighting the need to implement technological solutions based on artificial intelligence. The system was validated through controlled tests with simulated emails, yielding positive results in identifying and classifying fraudulent messages, demonstrating the effectiveness of the developed model.
Description
El presente proyecto plantea la idea de desarrollar una solución automatizada capaz de identificar correos electrónicos maliciosos mediante el uso de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) y técnicas de aprendizaje automático. Para lograrlo, se implementa una interfaz de programación de aplicaciones (API) integrada en la plataforma n8n, la cual permitió establecer un flujo de trabajo funcional orientado al análisis de correos sospechosos y la generación automática de reportes. Asimismo, incorporó la herramienta Hybrid Analysis para realizar el escaneo de archivos y enlaces potencialmente maliciosos, con el fin de reforzar los procesos de detección y clasificación de amenazas.
Durante la investigación, se recopilaron estudios y datos oficiales que evidencian el incremento de los ataques de phishing y spear phishing en Colombia, especialmente a través de la pandemia del COVID-19, lo que destaca la necesidad de implementar soluciones tecnológicas basadas en inteligencia artificial. La validación del sistema se realizó mediante pruebas controladas con correos electrónicos simulados, obteniendo resultados positivos en la identificación y clasificación de mensajes fraudulentos, lo que demuestra la eficacia del modelo desarrollado.
Keywords
Phishing, Spear Phishing, Machine Learning, Inteligencia Artificial, API, Ciberseguridad.