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La ULE y el Incibe colaboran en la detección de tiendas 'online' falsas

La ULE y el Incibe colaboran en la detección de tiendas 'online' falsas

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Imagen de archivo del Incibe. | L.N.C. Ampliar imagen Imagen de archivo del Incibe. | L.N.C.
Ical | 02/11/2021 A A
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La ULE y el Incibe colaboran en la detección de tiendas 'online' falsas
Ciberseguridad Para tomar decisiones, se ha entrenado la inteligencia artificial con información de cientos de 'e-commerce', tanto legítimas como fraudulentas
El Grupo de Investigación Visión y Sistemas Inteligentes de la Universidad de León colabora con el Instituto Nacional de Ciberseguridad para desarrollar soluciones basadas en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático para detectar páginas web fraudulentas de venta online, una estafa que, según un reciente estudio realizado por la Comisión Europea, han sufrido el 23 por ciento de los europeos, cifra que aumenta hasta el 26 por ciento en el caso de España.

Para ello, los investigadores del GVIS de la ULE, Enrique Alegre Gutiérrez, Manuel Sánchez Paniagua y Eduardo Fidalgo Fernández, llevan trabajando casi un año en la detección de sitios falsos de e-commerce, en colaboración con el Incibe, a través del proyecto ‘Identificación de sitios web fraudulentos de comercio electrónico a través de técnicas de aprendizaje automático’.

“La investigación se ha centrado en entrenar un modelo inteligente que aprenda a diferenciar entre sitios web de comercio electrónico legítimos y fraudulentos, como lo podría hacer manualmente un experto en la materia”, explica Eduardo Fidalgo. De esta forma, ese modelo inteligente podría estar disponible para los ciudadanos y avisar en caso de posible fraude para así evitar el robo de dinero o de información.

Durante el periodo de la investigación, Incibe ha facilitado al grupo GVIS hasta 600 muestras de sitios web de comercio electrónico fraudulentos. Para enseñar a tomar decisiones a ese módulo, la inteligencia artificial se entrenó con la información de cientos de tiendas web online, tanto legítimas como fraudulentas recolectadas entre diciembre de 2020 y junio de 2021 tanto por Incibe como por el Grupo de Investigación GVIS.

Tras ese proceso se elaboró una inspección minuciosa para determinar cuáles son los rasgos más característicos que diferencian las tiendas legítimas y fraudulentas, que se enseñan a la inteligencia artificial, para que aprenda de ellos y ella misma sea capaz de tomar una decisión cuando reciba nuevos datos.

Después de ese proceso de entrenamiento con páginas web legítimas y sospechosas de ser fraudulentas, se midió el rendimiento del modelo entrenado de Inteligencia Artificial, y sobre los datos de evolución, dicho modelo clasificó correctamente el 97.8 por ciento de las páginas”, según detalla Eduardo Fidalgo, quien incide en que el análisis realizado “aporta conocimiento sobre la estructura de los ataques y explica las técnicas que los atacantes utilizan para embaucar a sus víctimas”.

“El sistema presentado no depende del lenguaje de la página para mantener sus buenos resultados, por lo que puede emplearse en cualquier idioma”, matiza Eduardo Fidalgo quien asegura que la investigación “contribuirá a la comunidad científica con un conjunto de datos para que otros investigadores continúen sus estudios en esta materia”. En un futuro, Incibe podría utilizar este sistema inteligente para detectar proactivamente páginas potencialmente peligrosas y avisar a la ciudadanía antes de que cualquier persona pudiera acceder a esos sitios webs o incluso informar sobre la seguridad o legitimidad de esas webs.

En el último trimestre de 2020 se registraron en España 307,9 millones de transacciones, el mayor número de transacciones de comercio electrónico hasta la fecha, con un volumen de facturación que en 2019 superó los 50.000 millones de euros.
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