En la actualidad se evidencia el crecimiento de ataques informáticos y de forma específica los ataques phishing, la presente investigación tiene como problema fundamental el rendimiento en la detección de sitios web phishing. Las causas encontradas sugieren profundizar el proceso de la ciberseguridad y la detección de phishing, por lo que se plantea como objetivo: Aplicar un sistema de detección de phishing, sustentada en un modelo de machine learning, para el rendimiento en la detección de sitios web falsos. Se propone un modelo de machine learning en la detección de sitios web phishing, construida en seis dimensiones: Sitio web, inteligencia de amenazas, preparación de datos, algoritmos de machine learning, entrenamiento y detección; visto holísticamente que permite la integración de todas las dimensiones; este modelo propuesto se materializa mediante un sistema de detecciÃ...

La diabetes es considerada como una enfermedad crítica, y su detección temprana permite mejorar la atención y calidad de vida del paciente. Esta investigación desarrolla una red neuronal convolucional para la detección de la diabetes usando imágenes del fondo de ojo del conjunto de imágenes IDRID. El análisis de rendimiento de la red neuronal convolucional aplica una validación cruzada y se compara con otros modelos utilizados en estudios previos basados en métodos como Random Forest, Extra Trees, SVM y AdaBoost. Nuestro modelo CNN consta de una capa de entrada, tres capas convolucionales, tres capas de agrupación, dos capas completamente conectadas, y una capa de salida con dos neuronas. Los resultados de la evaluación del modelo de red neuronal convolucional con 103 imágenes produjeron un accuracy de 83.50% lo que representa un mejor rendimiento comparado con estudios prev...