Detección de patrones de Phishing en imágenes mediante técnicas de Deep Learning

Este trabajo presenta una solución basada en técnicas de Deep Learning para detectar patrones visuales en imágenes asociadas a phishing, una de las principales amenazas en ciberseguridad. Utilizando la arquitectura VGG16 basada en redes neuronales convolucionales (CNN), se implementó y evaluó un mod...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Soria, Karen Micaela
Otros Autores: Morales, Martín
Formato: info:eu-repo/semantics/other info:ar-repo/semantics/otro acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional Arturo Jauretche. Instituto de Ingeniería y Agronomía 2024
Materias:
Aprendizaje profundo
Phishing
Redes Neuronales Convolucionales
VGG16
Ciberseguridad
Detección de patrones visuales
Deep Learning
Convolutional Neural Networks
Cybersecurity
Visual Pattern Detection
Acceso en línea:https://rid.unaj.edu.ar/handle/123456789/3305
Aporte de:
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (RID UNAJ) de Universidad Nacional Arturo Jauretche

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