Diseño e implementación de sistema automatizado de recolección y análisis de mensajes de texto fraudulentos

Abstract

Los fraudes mediante telefonía han aumentado con la expansión de la tecnología. Esta memoria aborda el problema de los fraudes realizados mediante mensajes de texto, desarrollando un sistema automatizado para la recolección y análisis de mensajes de texto fraudulentos. El objetivo es generar reportes a las autoridades a tiempo y prevenir este tipo de fraudes. El sistema, de código abierto, representa el primer paso para futuros estudios sobre el comportamiento de las estafas y posibles nuevas implementaciones para automatizar la detección de actividades sospechosas.

Para esta memoria, se utilizaron dispositivos como una Raspberry Pi 5 junto con una serie de módems USB conectados a ella.

Para implementar el sistema, fue necesario obtener datos de mensajes tanto fraudulentos como legítimos para entrenar un modelo de clasificación. Se utilizó el método Random Forest para entrenar el modelo, que luego se empleó para clasificar los mensajes antes de su almacenamiento.

Se implementó una base de datos local dentro del sistema, que permite el acceso y almacenamiento de los datos recogidos por los dispositivos conectados. Se desarrolló un backend que gestiona la lógica necesaria para el procesamiento de los datos y la generación de reportes automáticos. El frontend del sistema ofrece una visualización de las métricas de los datos obtenidos, implementando gráficos con la información procesada por el backend.

El proyecto demuestra la viabilidad de la automatización para la prevención de fraudes, con la posibilidad de extenderse y adaptarse a futuros avances. El enfoque principal es fortalecer la privacidad y seguridad de los usuarios de teléfonos móviles en Chile