DATOS CONCEPTUALES

Embed Size (px)

Citation preview

  • 8/18/2019 DATOS CONCEPTUALES

    1/2

    DATOS CONCEPTUALES:

    Phishing:

    La palabra phishing de la frase "sitio de phishing" es una variación de la palabra"pesca". La idea es que el cebo se lanza hacia fuera con la esperanza de que unusuario va a agarrar y morder en ella al igual que el pescado. En la mayoría de loscasos, el cebo es o bien un correo electrónico o un sitio de mensajería instant nea,que se llevar al usuario a sitios !eb de phishing hostiles #ames, $%%& '.

    Phisher:

    1. PAPER: Intelligent phishing detection system for e-banking usingfuzzy data mining

    1.1. atos !enerales

    Autores: "aher Alburrous# ".A. $ossian# %esha& ahal# 'adi (habtah

    ()tulo: Intelligent phishing detection system for e-banking using fuzzydata mining

    A*o de Publicaci+n: , 1

    ournal: E/0E IER

    1.,. Problema

    (etección e identificación de los sitios !eb de phishing en tiempo real, enparticular para la banca electrónica, es realmente un problema complejo ydin mico que involucra muchos factores y criterios.

    )ishing son p ginas !eb maliciosos creados para imitar las p ginas !ebaut*nticas de banca electrónica. Estas p ginas !eb tienen varias similitudes

    para estafar a sus víctimas, en algunos casos pueden verse e+actamente iguala los reales. Las víctimas de pishing pueden e+poner a su cuenta bancaria,contrase a, n-mero de tarjeta de cr*dito, u otra información importante, con ladivulgación de esta información puede sufrir p*rdidas de dinero o de otrostipos, en los -ltimos a os se han incrementado de una forma acelerada lacreación de p ginas !eb con phishing.

    "uchos de los productos anti-phshing propusieron utilizar barra deherramientas en los na&egadores# sin embargo muchosin&estigadores han demostrado 2ue est3s herramientas no impidene4cazmente los ata2ues de pishing.

    1.5. 6b7eti&os

    http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417410003441#bib18http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417410003441#bib18http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417410003441#bib18

  • 8/18/2019 DATOS CONCEPTUALES

    2/2

    6b7eti&o Principal:

    $acer un modelo basado en l+gica difusa combinado conalgoritmos de ata "ining.

    6b7eti&os Espec)4cos:

    - In&estigar t8cnicas mediante una clasi4caci+n por tipo dePishing.

    - e4nir los 9 criterios de Phishing en banca electr+nica

    - rear un m8todo ;ePropuesta?

    1.@. E