[ca] Les webs malicioses en aquest moment són una de les amenaces més grans que poden tenir els usuaris d'internet. Els mètodes tradicionals que detecten pàgines web malicioses, com les llistes negres, no s'actualitzen amb la rapidesa necessària per poder detectar amb precisió nous atacs a la web. Per a solucionar aquesta necessitat proposem un sistema que es pot afegir a un tallafoc o una extensió de Google Chrome. Començant amb un conjunt de dades (dataset) que conté llocs web malicioses i benignes, els classifiquem traient nombrosos atributs. Addicionalment, els atributs es formaten, s'analitzen i es processen prèviament per crear dades fàcilment separables i classificables. Amb les dades processades, l'estudi proposa un model d'Aprenentatge Profund (DL) per a classificar cada mostra. El model consisteix en una xarxa neuronal directa (FFNN). Avaluem diferents combinacions de neurones al model i realitzem un estudi en profunditat de la xarxa amb millor rendiment. Els nostres resultats mostren una precisió de detecció de pàgines web malicioses de fins al 99,88% i el 2,61% de detecció de fals positiu (és a dir, llocs web malignes classificats com a benignes). A part, el sistema ha estat provat amb 10.000 llocs webs no vistos prèviament i la detecció de fals positiu disminueix fins a l'1,026%. Per fer més accessible el sistema als usuaris finals, es desenvolupa una interfície que a l'inserir una URL sospitosa retorna el resultat obtingut d'aquesta. El temps de resposta d'aquesta interfície dóna un valor mitjà de 2,53 segons, que és un valor inferior al límit de 4 segons en què l'usuari comença a perdre l'atenció. En general, el sistema proposat és capaç de classificar correctament les dades vistes amb anterioritat i les que no. Per tant, protegeix contra nous atacants. A més, la interfície crea un espai on l'usuari pot consultar ràpidament la malícia de la URL.

[en] Malicious websites are currently one of the most severe threats to internet users. Traditional methods that detect malicious websites, such as blacklists, do not update frequently, and they cannot detect new attackers. To address this need, we propose a system that can be inserted into a firewall or Google Chrome extension. Starting with a dataset that contains both malicious and benign websites, we classify it by extracting numerous features. Furthermore, the features are parsed, analyzed, and preprocessed to create easily separable and categorized data. With the preprocessed data, the study proposes a Deep Learning (DL) model to classify each sample. The model consists of a Feed-Forward Neural Network (FFNN). We evaluate different combinations of neurons in the model and computes an in-depth study of the best performing network. Our results show up to 99.88% of detection of malicious websites and 2.61% of false hits (i.e. malicious websites classified as benign). Additionally, the system was tested with 10000 unseen websites, and the false hit rate decreased to 1.026%. To approach the system to end-users, an interface is created to insert the suspicious URL and return the prediction output. The interface response time gives a mean response time of 2.53 seconds. This value is beneath the 4-second limit where the user's start to lose attention. Overall, the proposed system can correctly classify both previously seen and unseen data, protecting thus against new attackers. Additionally, the interface creates a space where the user can quickly consult the URL maliciousness.