Detección de phishing por envenenamiento del servidor de nombre de dominio para evitar el robo de información en aplicaciones web de microempresas peruanas utilizando aprendizaje de máquina - Garcia Gutierrez, Kevin Gianmarco (2023)
A través de los últimos años los atacantes cibernéticos han venido mejorando la manera de ejecutar ataques, es así, que existen ya muchas técnicas hoy en día para el robo de información confidencial, tal es el caso de las técnicas de ingeniería social, es la táctica más utilizada por los ciberdelincuentes para manipular a las personas y así mismo divulgar información confidencial, existen ciertos tipos de ataques Phishing, como es el caso de los ataques de tienen como nombre Envenenamiento DNS, que es un tipo de ataque Phishing. El Envenenamiento DNS es un tipo de ataque especial donde el atacante no apunta a un solo usuario si no que envenena o ataca al servidor del Sistema de Nombres de Dominio (DNS), es así, que todos los usuarios que utilizan el servicio DNS serán víctimas de un ataque Phishing de este Tipo. Es por ello que numerosos trabajos de investigación se han venido desarrollando para la identificación de tipos de ataques de phishing por envenenamiento de DNS, Sin embargo, cada año los ciber delincuentes siguen cambiando sus estrategias de distintas nuevas formas, además de que son difíciles de detectar, es así que suelen aparecer también nuevos métodos para detectar ataques de tipo Phishing. Por esta Razón en este trabajo de investigación se realizó un estudio para detectar ataques de phishing por envenenamiento del servidor DNS en aplicaciones web, para esto se utilizaron algoritmos de Machine Learning en base a la mejor precisión que tuvieron en sus respectivos estudios. Los resultados obtenidos demuestran que de entre los algoritmos de detección como Naive Bayes, XGBoost, Random Forest, Perceptrón Multicapa, el que mejor resultados obtuvo fue Naive Bayes ya que este arrojó un 99.04% de precisión para la detección de ataques de envenenamiento a servidores DNS, seguido de Perceptrón Multicapa con un 80%, dejando atrás a los algoritmos de XGBoost y Random Forest con un 63% y 75% respectivamente. Entonces queda evidenciado que el algoritmo Naive Bayes puede detectar ataques de Phishing de una manera eficaz.