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Sistema On-Premise de detección de phishing en tiempo real utilizando LLMs
| dc.contributor.author | Gutiérrez-Escobar, Andrés Camilo | |
| dc.contributor.author | Moreno-Moreno, Mónica Patricia | |
| dc.date | 2025-02-05 | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-01T11:10:57Z | |
| dc.date.available | 2025-12-01T11:10:57Z | |
| dc.identifier.uri | https://reunir.unir.net/handle/123456789/18502 | |
| dc.description | This project aims to develop an on-premise real-time phishing monitoring and detection system through the use of open source Large Language Models (LLMs), the purpose of this system is to overcome the limitations of traditional solutions based on blacklists and static heuristics, which fail to effectively adapt to new phishing variants, and for its development, the methodology includes the integration of advanced techniques such as Fine-Tuning, Prompt Engineering, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) to adjust the LLMs to the specific characteristics of phishing attacks, in addition this system allows to analyze emails in real time without exposing the data to the cloud, thus improving corporate privacy and security, allowing in this way an increase in the precision and capacity of the system to adapt to emerging threats, while maintaining total control over the critical information of the organization. | es_ES |
| dc.description.abstract | Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema on-premise de monitoreo y detección de phishing en tiempo real mediante el uso de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) de código abierto, el propósito de este sistema es superar las limitaciones de las soluciones tradicionales basadas en listas negras y heurísticas estáticas, las cuales no logran adaptarse eficazmente a las nuevas variantes de phishing, y para su desarrollo, la metodología incluye la integración de técnicas avanzadas como Fine-Tuning, Prompt Engineering, y Retrieval-Augmented Generation (RAG) para ajustar los LLMs a las características específicas de los ataques de phishing, además este sistema permite analizar correos electrónicos en tiempo real sin exponer los datos a la nube, mejorando así la privacidad y seguridad corporativa, permitiendo de esta manera un aumento en la precisión y la capacidad del sistema para adaptarse a las amenazas emergentes, manteniendo el control total sobre la información crítica de la organización. | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.subject | phishing | es_ES |
| dc.subject | LLM | es_ES |
| dc.subject | NLP | es_ES |
| dc.subject | ciberseguridad | es_ES |
| dc.subject | monitoreo | es_ES |
| dc.subject | cybersecurity | es_ES |
| dc.subject | monitoring | es_ES |
| dc.subject | Máster Universitario en Ciberseguridad | es_ES |
| dc.title | Sistema On-Premise de detección de phishing en tiempo real utilizando LLMs | es_ES |
| dc.type | masterThesis | es_ES |
| reunir.tag | ~MUCS | es_ES |





