Implementación de sistema de detección de ataques phishing por medio de inteligencia artificial en entornos IOT

Abstract

El presente trabajo de titulación aborda la creciente problemática que representan los ataques phishing en la seguridad informática de entorno IoT. El objetivo general se centra en implementar un sistema de detección de ataques phishing que opere en conjunto con un sistema de detección de intrusos (IDS) y utilice un modelo de inteligencia artificial basado en procesamiento de lenguaje natural. El desarrollo sigue los lineamientos de la metodología en cascada, y se estructura en 4 fases principales. En la primera fase se determinan los requerimientos del sistema haciendo uso del estándar ISO/IEC/IEEE 29148:2018. En la siguiente fase correspondiente al de diseño, se establece la arquitectura del sistema con un enfoque hacia el Internet de las Cosas, definiendo tanto la red IoT, así como del modelo de detección de phishing. En la fase de implementación, se despliegan los servicios necesarios para la comunicación por medio de CoAP, se enlazan los servicios de almacenamiento y monitorización de datos, además de que se realiza el entrenamiento del modelo para su posterior integración en la red simulada. La fase final se centra en la evaluación del sistema en general, por medio de un plan de pruebas. En base al plan se evalúa la funcionalidad de los segmentos y procesos que forman parte de la red IoT, así como de las funciones asociadas al análisis de phishing en correos electrónicos. Los resultados obtenidos demostraron que la integración de técnicas de inteligencia artificial con sistemas de detección de intrusos mejora significativamente la capacidad de detección de amenazas, permitiendo una detección más precisa de elementos relacionados con el phishing. En conclusión, la solución propuesta muestra evidencias de mejora de la seguridad en redes IoT, además que agregan una capa extra de seguridad en las interacciones de los usuarios. Si bien se recomienda su evaluación en entornos reales y la adición de más parámetros de análisis al modelo, en general se logra establecer un modelo operativo que permite afrontar ataques phishing por medio de correos electrónicos.