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Nowadays phishing is as serious a problem as any other, but it has intensified a lot in the current coronavirus pandemic, a time when more than ever we all use the Internet even to make payments daily. In this context, tools have been developed to detect phishing, there are quite complex tools in a computational calculation, and they are not so easy to use for any user. Therefore, in this work, we propose a web architecture based on 3 machine learning models to predict whether a web address has phishing or not based mainly on Random Forest, Classification Trees, and Support Vector Machine. Therefore, 3 different models are developed with each of the indicated techniques and 2 models based on the models, which are applied to web addresses previously processed by a feature retrieval module. All this is deployed in an API that is consumed by a Frontend so that any user can use it and choose which type of model he/she wants to predict with. The results reveal that the best performing model when predicting both results is the Classification Trees model obtaining precision and accuracy of 80%. En la actualidad el phishing es un problema tan serio como cualquier otro, pero se ha intensificado bastante en la actual pandemia del coronavirus, un momento en el que más que nunca todos utilizamos internet hasta para realizar pagos cotidianamente. En este contexto se han desarrollado herramientas para detectar phishing, existen herramientas bastante complejas en calculo computacional y que no son de tan sencilla utilización para cualquier usuario. Por ende, en este trabajo proponemos una arquitectura web basada en 3 modelos de aprendizaje automático para predecir si una dirección web tiene phishing o no basados principalmente en Random Forest, Classification Trees y Support Vector Machine. Por lo tanto, se desarrollan 3 modelos distintos con cada una de las técnicas indicadas y 2 modelos basados en los anteriormente mencionados modelos, los cuales son aplicados a direcciones web previamente procesadas por un módulo de obtención de características. Todo ello se despliega en un API la cual es consumida por un Frontend para que cualquier usuario lo pueda utilizar y escoger con qué tipo de modelo quiere predecir. Los resultados revelan que el modelo que mejor se comporta al momento de predecir ambos resultados es el modelo de Árboles de clasificación obteniendo una precisión y exactitud de 80%.

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La banca electrónica surgió ante el aumento de la demanda de los clientes como un canal alternativo de fácil acceso, que permite el ahorro de tiempo en su desplazamiento físico, siendo importante que el cliente sienta confianza y que este canal satisface su necesidad. Las aplicaciones bancarias pueden generar riesgos latentes si no se han implementado adecuadamente con ello se genera una mala percepción de los servicios de banco en general. Por ello, en la literatura existen diversos estudios sobre la aplicación de modelos de calidad en diversos rubros, pero no se han aplicado a la banca electrónica peruana, por esta razón, en el presente trabajo se propone un modelo de calidad en uso para portables web bancarias en Perú que permita conocer la percepción al usar el canal electrónico. El modelo consta de 6 características y 11 sub características, lo cual fueron obtenidas por la valoración de expertos en la banca electrónica. Para corroborar la validez de los datos se aplicó alfa de Crombach obteniéndose un 85% de confiabilidad de los datos. Como principal resultado se obtuvo que la sub característica “seguridad” se muestra como la más importante siendo este factor el más sensible como determinante de la adopción de los canales electrónicos, seguido de la “eficiencia” y “efectividad”.