Shake Tool

Abstract

El siguiente proyecto involucra una problemática relacionada con la recepción de correos electrónicos con contenido fraudulento en las instituciones, específicamente en el Banco de la República Oriental del Uruguay (BROU). Los correos electrónicos fraudulentos no solo afectan en términos de reputación a las empresas que los reciben, sino que ponen en evidencia la dificultad de tratar el tema de procesar estos casos y de centralizar la información para una mejor toma de decisiones de alta gerencia. Se planteó desarrollar una prueba de concepto con la finalidad de automatizar el proceso de análisis de correos electrónicos, clasificándolos de forma automática, con la intención de facilitar la gestión a los usuarios finales y analistas de seguridad de la información y a su vez proveer de datos que permitan tomar acciones tempranas y eficientes. Para ello se apoya en aprendizaje automático y en la capacidad de utilizar la información y conocimiento ya adquirido para entrenar los algoritmos y contar con modelos ajustados a la casuística del banco. También se deja abierta la posibilidad de incorporar varias estrategias a futuro, como la incorporación de nuevos modelos, procesamiento por una combinación de los modelos más eficientes e incluso el procesamiento mediante otras técnicas como el análisis de la Meta Data. El resultado ha sido la creación de una prueba de concepto que provee la capacidad de analizar correos electrónicos, brindando al equipo de soporte información de los casos detectados y de aquellos casos que requieran la participación de analistas de seguridad de la información para emitir una segunda opinión.