Imagen de desmostración del proyecto de manera de ejemplo realizado por mi autoría:
Nombre de la Universidad/instituación
Instituto Politécnico Nacional
Descripción del Proyecto
Problemática:
Tras el avance de la tecnología y la facilidad de encontrar todo en la extensa inmensidad del Internet, también surge un aumento de robo de identidad / credenciales a usuarios en diferentes plataformas por medio de ataques en las cuales despojados de su información y cuentas personales con fines maliciosos.
E-comerce.
Bancos.
Redes sociales.
Solución:
Teniendo en cuenta lo anterior, mediante el uso de tecnologías específicas se desarrolló AUSB-AI, como una propuesta de solución con las siguientes características:
Análisis de páginas web por medio de recuperación de datos con “web scraping”, convirtiendo a código binario a imagen y siendo comparados por IA entrenada arrojando así un resultado de autenticidad o de falsedad y el tráfico de dominios maliciosos o falsos.
Tipos de ataques en la siguiente manera:
Seguridad de dominios.
Phishing.
Man-in-the-middle attack (MITM).
Business Email Compromise.
Eavesdropping.
Doxing.
Sector (a quien va dirigido):
Usuarios con poca noción en tecnología de la información y navegación web.
Objetivo:
Ofrecer una mayor seguridad a los cibernautas los cuales deseen corroborar que las páginas en las que ingresan son verídicas, oficiales y seguras.
Herramientas:
**Azure Cognitive Services.
Azure Virtual Machine.
Github.
Azure MySQL.
Azure App Services.
Librerías de python (NumPy, matplotlib, PIL, etc).
Ejemplo:
Proceso de scrapping:
Se ingresa a la página deseada, adquiriendo la liga del mismo para ser depositada en el el sistema de scrapping.
En este ejemplo se ingresa a: https://www.wikipedia.org/
Una vez obtenido el enlace se ingresa en el sistema:
Se preguntará si se desea mostrar el código extraído:
Proceso de traducir a binario:
Se preguntará si se desea presentar lo convertido:
Proceso de generación a imagen por medio de un mapeo binario:
Una vez almacenado:
Las imágenes generadas se compará por medio de inteligencia artificial entrenada dictaminando el porcentaje que considere que sea una página confiable o no.
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Nombre del proyecto
AUSB-AI
Repositorio del proyecto
https://github.com/TristanDom/AUSB-AI
Project URL
Imagen de desmostración del proyecto de manera de ejemplo realizado por mi autoría:
Nombre de la Universidad/instituación
Instituto Politécnico Nacional
Descripción del Proyecto
Problemática:
Tras el avance de la tecnología y la facilidad de encontrar todo en la extensa inmensidad del Internet, también surge un aumento de robo de identidad / credenciales a usuarios en diferentes plataformas por medio de ataques en las cuales despojados de su información y cuentas personales con fines maliciosos.
Solución:
Teniendo en cuenta lo anterior, mediante el uso de tecnologías específicas se desarrolló AUSB-AI, como una propuesta de solución con las siguientes características:
Análisis de páginas web por medio de recuperación de datos con “web scraping”, convirtiendo a código binario a imagen y siendo comparados por IA entrenada arrojando así un resultado de autenticidad o de falsedad y el tráfico de dominios maliciosos o falsos.
Tipos de ataques en la siguiente manera:
Sector (a quien va dirigido):
Usuarios con poca noción en tecnología de la información y navegación web.
Objetivo:
Ofrecer una mayor seguridad a los cibernautas los cuales deseen corroborar que las páginas en las que ingresan son verídicas, oficiales y seguras.
Herramientas:
**Azure Cognitive Services.
Documento:
Hackaton.pdf
Ejemplo: Proceso de scrapping: Se ingresa a la página deseada, adquiriendo la liga del mismo para ser depositada en el el sistema de scrapping. En este ejemplo se ingresa a: https://www.wikipedia.org/
Una vez obtenido el enlace se ingresa en el sistema:
Se preguntará si se desea mostrar el código extraído:
Proceso de traducir a binario: Se preguntará si se desea presentar lo convertido:
Proceso de generación a imagen por medio de un mapeo binario:
Una vez almacenado: Las imágenes generadas se compará por medio de inteligencia artificial entrenada dictaminando el porcentaje que considere que sea una página confiable o no.
Referencias:
http://facundoq.github.io/courses/images/res/04_imagenes_numpy.html https://es.acervolima.com/cree-un-patron-binario-local-de-una-imagen-usando-opencv-python/ https://www.delftstack.com/es/howto/matplotlib/how-to-save-plots-as-an-image-file-without-displaying-in-matplotlib/ https://sitiobigdata.com/2018/08/25/sugerencias-uso-efectivo-matrices-numpy/# https://docs.opencv.org/4.x/d9/df8/tutorial_root.html https://journals.plos.org/plosone/article/figure?id=10.1371/journal.pone.0258361.g001 https://entrenapython.com/procesamiento-de-imagenes-con-python-numpy/#:~:text=Procesamiento%20de%20im%C3%A1genes%20con%20Python%2C%20NumPy%201%20C%C3%B3mo,binarizaci%C3%B3n%20...%208%20Correcci%C3%B3n%20gamma%20...%20M%C3%A1s%20elementos https://github.com/cortesi/scurve/blob/master/colormap https://corte.si/posts/code/hilbert/portrait/index.html https://www.youtube.com/watch?v=-judWEWZMyY&list=LL&index=2&t=343s https://entredesarrolladores.com/12097/crear-imagen-a-partir-de-datos-binarios https://github.com/kentavv/binary_viewer https://codisec.com/veles/ https://github.com/ReFirmLabs/binwalk https://onlinebinarytools.com/convert-binary-to-image https://noemioocc.github.io/tabs/archives/ https://www.trendmicro.com/vinfo/es/threat-encyclopedia/malicious-url/6445 https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.array-creation.html https://matplotlib.org/stable/api/image_api.html https://www.educba.com/beautifulsoup-get-text/ https://programmerclick.com/article/21262014759/ https://binvis.io/#/ http://facundoq.github.io/courses/images/res/02_python.html
Herramientas del GitHub Student Developer Pack Tools usadas
Microsoft Azure, GitHub, Other