Ítem
Acceso Abierto
Fortalecimiento de la Ciberseguridad Institucional mediante la identificación de amenazas en Deep & Dark web
Título de la revista
Autores
Cordero Silva, Leidy Yanire
Soler Paez, Leidy Tatiana
Tibata Urrego, Luis Andres
Montaña Carpintero, Liana Carolina
Fecha
2025-11-17
Directores
Ruiz Ramos, Cristhian Fabian
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
Este proyecto propone la implementación de una herramienta de monitoreo que integre fuentes de información de la Deep y Dark web, foros clandestinos, marketplaces y entornos de malware. Mediante el uso de tecnologías avanzadas de crawling, inteligencia artificial y machine learning, la solución permitirá recolectar, procesar y analizar datos relevantes, generando alertas accionables, reportes ejecutivos y análisis de amenazas específicos a la coordinación de telecomunicaciones y ciberseguridad de la universidad del rosario. La herramienta contempla la generación de reportes periódicos y alertas de seguridad en tiempo real, habilitando respuestas rápidas tales como el bloqueo de accesos no autorizados o el reseteo preventivo de credenciales comprometidas.
Abstract
This project proposes the implementation of a monitoring tool that integrates information sources from the Deep and Dark Web, clandestine forums, marketplaces, and malware environments. Through the use of advanced crawling technologies, artificial intelligence, and machine learning, the solution will collect, process, and analyze relevant data, generating actionable alerts, executive reports, and threat analyses tailored to the Telecommunications and Cybersecurity Coordination of Universidad del Rosario. The tool includes the generation of periodic reports and real-time security alerts, enabling rapid responses such as blocking unauthorized access or proactively resetting compromised credentials.
Palabras clave
Web Profunda , Web Oscura , Ciberseguridad , Crawler , Inteligencia Artificial , Machine Learning , Amenaza Cibernética , Monitoreo , Alertas , Dashboard , Riesgos digitales , Incidentes , Datos , Información , Credenciales , Automatización , Inteligencia de Amenazas
Keywords
Deep Web , Dark Web , Cybersecurity , Crawler , Artificial Intelligence , Digital Risk , Incident , Automation
