Sistema de detección de sitios phishing utilizando Machine Learning

MLphish es un proyecto enfocado en la detección de sitios web de phishing utilizando técnicas de Machine Learning.

El objetivo del proyecto es demostrar cómo los modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a identificar automáticamente páginas maliciosas, analizando características extraídas de URLs y otros patrones utilizados comúnmente en ataques de phishing.

Este proyecto combina conocimientos de:

• Machine Learning
• Ciberseguridad
• Análisis de datos
• Detección de phishing

Tecnologías principales utilizadas en el proyecto:

• Python
• Scikit-learn
• Git
• GitHub
• Visual Studio Code

✔ Detección automática de sitios phishing ✔ Extracción de características de URLs ✔ Preprocesamiento de datasets ✔ Entrenamiento y evaluación de modelos ✔ Estructura modular para facilitar experimentación

MLphish
│
├── dataset
│
├── models
│
├── utils
│
├── train.py
├── predict.py
│
└── README.md

1. Se extraen características relevantes de URLs.
2. Se limpia y procesa el dataset.
3. Se entrena un modelo de Machine Learning.
4. El modelo predice si un sitio es phishing o legítimo.

Clonar el repositorio

git clone https://github.com/Mik0-T3ch/MLphish.git
cd MLphish

Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

Entrenar el modelo

python train.py

Realizar predicción

python predict.py

• Implementar modelos de Deep Learning
• Mejorar la calidad del dataset
• Desplegar el modelo como API
• Crear una extensión de navegador para detectar phishing

Este proyecto fue creado con fines educativos y de investigación.

El gatito miau miau :3

Entusiasta de Machine Learning y Ciberseguridad

GitHub https://github.com/Mik0-T3ch