[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.

[es] Hoy en día, las páginas web maliciosas son una de las mayores amenazas que pueden tener los usuarios de internet. Los métodos tradicionales para detectar páginas web maliciosas, como las listas negras, no se actualizan con la rapidez necesaria para poder identificar con precisión nuevos tipos de ataques en la web. Para solucionar esta necesidad proponemos un sistema que se puede añadir en un cortafuegos o en una extensión de Google Chrome. Empezando con un conjunto de datos (dataset) que contiene páginas web maliciosas y benignas, los clasificamos extrayendo numerosos atributos. Además, los atributos se formatean, se analizan y se procesan previamente para crear datos fácilmente separables y clasificables. El modelo consiste en una red neuronal prealimentada (FFNN). Evaluamos distintas combinaciones de neuronas en el modelo y realizamos un estudio en profundidad de la red con mejor rendimiento. Nuestros resultados muestran una precisión de detección de páginas web maliciosas de hasta el 99,88% y, un 2,61% de detección de falso positivo (es decir, sitios web malignos clasificados como benignos). El sistema ha sido probado con 10.000 páginas webs no vistas previamente y la detección de falso positivo disminuye hasta el 1,026%. Para hacer más accesible el sistema a los usuarios finales, se desarrolla una interfaz gráfica que al insertar una URL sospechosa devuelve el resultado obtenido de esta. También se estudia el tiempo de respuesta de la interfaz. Este proporciona un valor medio de 2,53 segundos, que es un valor inferior al límite de 4 segundos en que el usuario empieza a perder la atención. En general el sistema propuesto es capaz de clasificar correctamente los datos tanto vistos con anterioridad como los que no. Por tanto, protege de nuevos ataques. Aparte, la interfaz crea un espacio donde el usuario puede consultar rápidamente la malicia de la URL.