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dc.contributor.authorArévalo Altamirano, Julio Daniel-
dc.contributor.authorMalave Yela, Roberto Francisco-
dc.contributor.authorRobinson Casierra, Ray Ricardo-
dc.contributor.authorSilva Naranjo, Bryan Patricio-
dc.contributor.authorVizcaíno, Paulina (tutor)-
dc.contributor.authorReyes Chacón, Iván (tutor)-
dc.date.accessioned2026-08-21T19:31:22Z-
dc.date.available2026-08-21T19:31:22Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationArévalo Altamirano, Julio Daniel; Malave Yela, Roberto Francisco; Robinson Casierra, Ray Ricardo; Silva Naranjo, Bryan Patricio. (2026). Análisis comparativo del phishing tradicional y del phishing generado por IA con evaluación experimental de modelos de detección en entornos corporativos. Maestría en ciberseguridad. UIDE. Quito. 105 p.es
dc.identifier.otherUIDE-Q-TMCSE-2026-102-
dc.identifier.urihttps://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9764-
dc.description.abstractEl phishing sigue siendo una de las amenazas m·s frecuentes dentro de entornos empresariales que utilizan el correo electrÛnico como uno de sus principales medios de comunicaciÛn. En los ˙ltimos aÒos, las herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) han permitido generar correos cada vez m·s convincentes, con una redacciÛn m·s natural, con menos errores ortogr·ficos y un contexto m·s acertado, lo que dificulta su detecciÛn por parte de los usuarios y de algunos mecanismos tradicionales de seguridad. El presente trabajo tuvo como objetivo analizar las diferencias entre el phishing tradicional y el phishing generado por IA, asÌ como evaluar el comportamiento de distintos modelos de detecciÛn aplicados al correo electrÛnico...Phishing continues to be one of the most common threats in corporate environments where email is one of the main communication channels. In recent years, Artificial Intelligence (AI) tools have made it possible to generate increasingly convincing emails with more natural writing, fewer spelling mistakes, and more accurate context, making them more difficult for both users and some traditional security mechanisms to detect. The objective of this study was to analyze the differences between traditional phishing and AI-generated phishing, as well as to evaluate the performance of different detection models applied to email classification...es
dc.language.isoeses
dc.publisherQUITO/UIDE/2026es
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectPHISHINGes
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes
dc.subjectCIBERSEGURIDADes
dc.subjectCORREO ELECTRÓNICOes
dc.titleAnálisis comparativo del phishing tradicional y del phishing generado por IA con evaluación experimental de modelos de detección en entornos corporativoses
dc.typeThesises
Appears in Collections:Tesis - Maestría - En Ciberseguridad

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