Modelo de aprendizaje automático para evaluar vulnerabilidad de ingeniería social en usuarios de internet del Tecnológico de Estudios Superiores Chalco - Romero Castro, Raúl; Ruperto Villalpando, José Daniel; Córdoba Beltrán, Dulce Arisbeth; Soberanes Martín, Fabián; Villanueva Valdivia , Guadalupe Nayeli (Arandu UTIC, 2025)
El desarrollo de un modelo auxiliar enfocado en el análisis de la ciberdelincuencia en el Tecnológico de Estudios Superiores de Chalco, busca delimitar los niveles de vulnerabilidad presentes, proponiendo un tema de relevancia para la población, particularmente en el análisis de riesgos y vulnerabilidades relacionados con técnicas de ingeniería social, las cuales exponen a los usuarios a situaciones desfavorables en la protección de sus datos personales, especialmente la Información Personal Identificable (PII). Una vez que las personas interactúan con el modelo, comienzan a generar conciencia acerca del nivel de riesgo y de la necesidad de fortalecer sus medidas de seguridad digital. El modelo diseñado para procesar esta información es impulsado por técnicas de Machine Learning y para su desarrollo se seleccionan características esenciales, como el aprendizaje supervisado, empleando algoritmos de regresión logística múltiple que permiten la clasificación del conjunto de datos suministrado, garantizando un análisis estructurado y confiable. El objetivo principal consiste en examinar un dataset específico para generar predicciones precisas y resultados interpretables. La metodología contempla la recolección, limpieza, tratamiento y preparación de datos, seguida de la implementación del algoritmo de regresión logística múltiple, lo que permite modelar relaciones complejas entre múltiples variables independientes y una variable dependiente categórica.