Clasificación de capturas de smishing con aprendizaje profundo e IRIS
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10904Palabras clave:
Seguridad, Aprendizaje Profundo, Apoyo a Operadores Humanos, Redes Sociales, Automatización para la Ayuda InternacionalResumen
El Smishing es una variante del Phishing que utiliza el Servicio de Mensajes Cortos, los smartphones y la confianza de los usuarios en los servicios de mensajería como herramientas de comunicación para poder llevar a cabo actividades maliciosas. Los usuarios suelen informan de estos mensajes a los Equipos de Respuesta ante Emergencias Informáticas a través de capturas de pantalla de sus teléfonos. Estos equipos pueden beneficiarse de una herramienta que clasifique las capturas de pantalla en distintas categorías, antes de extraer su contenido. Comparamos el rendimiento de Redes Neuronales Convolucionales y Vision Transformers, pre-entrenados en conjuntos de datos como ImageNet, para clasificar estas capturas de smishing en dos categorías: texto dividido en múltiples líneas y texto unido. Publicamos un nuevo conjunto de datos, IRIS-244, que contiene 244 capturas de pantalla de mensajes Smishing con URLs de phishing. Combinando estas arquitecturas con técnicas de augmentación, descubrimos que Xception es la arquitectura con el mejor rendimiento, con una precisión media de $78.36$.
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