Implementación de un sistema antimalware inteligente para detección de enlaces maliciosos en códigos QR

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.