Metodología de prevención del cibercrimen mediante Web Scraping y procesamiento del lenguaje natural para la detección de filtraciones de datos en la Dark Web
Resumen El presente trabajo describe una metodología basada en la captura y el procesamiento de datos filtrados que han sido puestos a la venta en la Dark Web, una zona de internet con una alta prevalencia de contenido criminal. Uno de los principales desafíos en la recopilación y procesamiento de datos críticos vendidos en la Dark Web es la volatilidad del contenido y su falta de estructura. Por esta razón, se propone una metodología basada en técnicas de Web Scraping y procesamiento del lenguaje natural (PNL) para la detección de datos sensibles publicados en el mercado negro de Internet, con el objetivo de prevenir su uso en casos de extorsión, robo de identidad, divulgación de secretos y otro tipo de ciberdelitos.El software desarrollado representa un gran avance para el bienestar social, ya que permite la monitorización y la interpretación automática de datos filtrados en la Dark Web (por ejemplo, tarjetas de crédito, números de identificación personal, etc.) salvaguardando, de esta manera, la privacidad de los individuos y los organismos afectados. Además, al proporcionar un enfoque más rápido y preciso para abordar estas amenazas, la adopción de la arquitectura propuesta en este trabajo promueve un entorno en línea más seguro para todos los usuarios.
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