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@article{blanco-medina_clasificacion_2024,

title = {Clasificación de capturas de smishing con aprendizaje profundo e IRIS},

author = {Pablo Blanco-Medina and Andrés Carofilis-Vasco and Eduardo Fidalgo and Enrique Alegre},

url = {https://revistas.udc.gal/index.php/JA_CEA/article/view/10904},

year  = {2024},

date = {2024-01-01},

journal = {Jornadas de Automática},

number = {45},

abstract = {El Smishing es una variante del Phishing que usa mensajes de texto y smartphones para realizar actividades maliciosas. Los equipos de respuesta ante emergencias informáticas pueden beneficiarse de una herramienta para clasificar capturas de pantalla de smishing antes de extraer su contenido. Se compararon Redes Neuronales Convolucionales y Vision Transformers para clasificar estas capturas en dos categorías: texto dividido en líneas y texto unido. El conjunto de datos IRIS-244, con 244 capturas de smishing, se utilizó en el estudio, encontrando que la arquitectura Xception logró el mejor rendimiento con una precisión del 78.36%.},

keywords = {Apoyo a Operadores Humanos, Aprendizaje Profundo, Automatización para la Ayuda Internacional, Redes Sociales, Seguridad},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}