Implementación de un sistema antimalware inteligente para detección de enlaces maliciosos en códigos QR - Huamanchumo Trujillo, Francisco Gerardo; Campos Gamarra, Alejandro Roman; Guevara Saldaña, Rodrigo Alonso; Mendoza De Los Santos, Alberto Carlos (INGENIERÍA INVESTIGA, 2024)
El aumento del uso de códigos QR en diversos sectores ha facilitado la transferencia de información, pero también ha expuesto a los usuarios a nuevas amenazas cibernéticas, como el quishing, una variante del phishing que utiliza estos códigos para redirigir a sitios maliciosos. Ante este problema, el estudio tuvo como objetivo implementar un sistema antimalware que emplea aprendizaje automático junto con la API de VirusTotal para analizar y clasificar enlaces embebidos en códigos QR en tiempo real. La metodología se estructuró en cuatro etapas: captura y decodificación de códigos QR mediante OpenCV, análisis de URLs extraídas utilizando la API de VirusTotal, emisión de alertas preventivas según la clasificación del enlace y evaluación del desempeño con un conjunto de datos de 100 códigos QR (50 seguros y 50 maliciosos). Los resultados mostraron una precisión del 100 %, una sensibilidad del 95 % y un tiempo de respuesta promedio de 48,95 ms. No se detectaron falsos positivos y se observó un bajo número de falsos negativos, aunque algunos códigos quedaron clasificados como inciertos debido a la falta de información en VirusTotal. Se concluye que el sistema es una herramienta adecuada y adaptable para prevenir ataques de quishing, con potencial para su implementación en aplicaciones móviles y sistemas de pago, y posibles expansiones a otras tecnologías de codificación visual.