Estrategias avanzadas de defensa ante ciberataques generados por IA ofensiva: Un prototipo de detección robusta de phishing basado en Machine Learning

Esta Trabajo Final de Grado se enmarca en el ámbito de la ciberseguridad, con especial atención ante una de las posibles tendencias futuras derivadas del auge de la IA: los ciberataques impulsados por IA ofensiva. En un escenario donde los atacantes emplean técnicas basadas en IA ofensiva con el objetivo de evadir la seguridad informática, se plantea un desafío universal en el que es necesario estudiar estrategias tecnológicas y metodológicas avanzadas para hacer frente a esta casuística. La finalidad del proyecto reside en el análisis riguroso de las estrategias avanzadas de defensa ante este tipo de ataques emergentes, junto con el estudio del machine learning como refuerzo en la detección de amenazas mediante aprendizaje automático. No obstante, dicho proyecto incluirá el diseño e implementación de un prototipo basado en técnicas de machine learning que detectará ataques avanzados de phishing simulados con variantes, a fin de recrear comportamientos adaptativos generados por IA y, evaluar la robustez ante estos casos en tendencia. Los resultados deseados consisten en demostrar qué tan eficaces son los modelos de aprendizaje automático ante el auge de ataques phishing avanzados y dinámicos, así como detectar sus limitaciones ante amenazas adaptativas y evaluar frente a casos normales. Para finalizar, este proyecto pretende contribuir a la creación de un marco de defensa robusto, aplicando técnicas de machine learning junto con estrategias avanzadas de seguridad para solventar una preocupación mundial en tendencia por la IA ofensiva en ciberataques, poniendo a prueba la resistencia de los sistemas digitales.

Grantor dc:publisher

Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Year dc:date.issued

2026

Author dc:creator

• Luna Boncompte, Xavier

• cybersecurity strategies
• offensive AI
• machine learning

Statement dc:rights

• CC BY-NC

Licence dc:rights.uri

• https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

https://hdl.handle.net/10609/154036

OAI identifier oai:identifier

oai:openaccess.uoc.edu:10609/154036