• Modelo de identificación de ciberamenazas para PYMES de servicios tecnológicos usando herramientas de Data Analytics

      Subauste Oliden, Daniel Alejandro; Villayzan Chancafe, Renzo Adrian; Gutierrez Perona, Juan Diego (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2020-10-27)
      Este proyecto tiene como propósito mejorar la capacidad que tienen las empresas pequeñas y medianas de detectar ciberamenazas que puedan encontrarse en sus ambientes, y que no hayan sido detectadas por las herramientas de seguridad tradicionales, como los antivirus. El objetivo del proyecto fue desarrollar un modelo de análisis de logs que permita identificar ciberamenazas utilizando herramientas de Data Analytics en PYMES de servicios tecnológicos. De acuerdo con un estudio realizado por el Ponemon Institute en el 2018, el 82% de las empresas encuestadas reportaron que los exploits maliciosos evadieron sus soluciones de antivirus. El modelo propuesto fue validado mediante una simulación de ataque de phishing, el cual permitió generar un fileless malware que consiguió generar persistencia en la computadora de la víctima. Los registros obtenidos a partir de la simulación fueron utilizados para entrenar un modelo de machine learning, el cual proporcionó la información necesaria para clasificar el evento según las tácticas y técnicas del framework Att&ck del MITRE. Finalmente, con la clasificación del ataque, se tiene la capacidad de proponer estrategias de mitigación y mejoras en las políticas de seguridad de información de la empresa. Adicionalmente, al analizar los resultados obtenidos a partir del experimento de machine learning, se evidenció su eficacia, pues presentaba mejores métricas en comparación con investigaciones académicas similares.
      Acceso abierto
    • Modelo de madurez de analítica de datos para el sector financiero

      Pérez Pichis, Roy; Perales Manrique, Jonathan Hernán; Molina Chirinos, Jorge Alonso (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2020-03-02)
      La analítica de datos permite a las organizaciones del sector financiero obtener una ventaja competitiva a través de procesos destinados a obtener datos, procesarlos y mostrarlos como información valiosa para comprender el comportamiento de sus clientes y estar preparados contra riesgos como el lavado de dinero, el fraude crediticio, entre otros. Sin embargo, las organizaciones no pueden identificar fácilmente las brechas relacionadas con el personal, los sistemas de información y los procesos comerciales que obstaculizan la mejora de su entorno de analítica de datos. En este contexto, los modelos de madurez evalúan, con base en criterios definidos, el estado actual de una organización e identifican su nivel de madurez para mejorar en función de los hallazgos. En este documento, se propone un modelo de madurez para identificar brechas en el entorno analítico de las compañías financieras que conducen a la reducción de estas. Este modelo incluye artefactos y criterios de evaluación centrados en tecnología, gobernanza, gestión de datos, cultura y analítica en sí, lo que proporciona un proceso de diagnóstico más amplio y estructurado con respecto al entorno analítico. El modelo propuesto se probó en tres empresas del sector financiero peruano y los resultados sugieren que los especialistas obtuvieron una perspectiva más clara que sus pensamientos iniciales sobre la situación del entorno analítico de sus empresas.
      Acceso abierto
    • Modelo tecnológico de Data Analytics para los procesos de la cadena de abastecimiento para pymes

      Quispe Tuesta, Julio Enrique; Barrenechea Flores, Oscar Felipe; Mendieta Retuerto, Aaron Andres (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2019-12-09)
      Este proyecto de inteligencia de negocios tiene como objetivo general implementar un modelo tecnológico de Data Analytics para los procesos de la cadena de abastecimiento para pymes para el fortalecimiento en la toma decisiones. Para su desarrollo, principalmente se recopiló información de la empresa identificando sus requerimientos de negocio. Asimismo, se utilizó la metodología Kimball y PMBOK para la elaboración de entregables y artefactos del proyecto y como herramienta principal para la implementación se seleccionó Pentaho Business Analytics 7.1. Nuestra propuesta pretende mejorar la eficiencia en los procesos de Compras, Inventarios y Ventas y obtener respuestas en tiempo real que permitan mejorar el servicio al cliente, así como medir el desempeño del personal y de los procesos de la cadena de abastecimiento. De esta forma se utilizó una metodología de inteligencia de negocios que soporte el desarrollo de nuestra solución, con la cual proponemos Indicadores de gestión, Dashboards, elaboración de reportes y gráficas de manera dinámica. Para poder validar nuestro modelo tecnológico de Data Analytics, se realizó el despliegue correspondiente de la plataforma y se empezó a evaluar el progreso a lo largo del tiempo obteniendo los siguientes resultados y conclusiones en base a los tiempos y costos: Ayudar a controlar los procesos de la cadena de abastecimiento a partir métricas específicas. Apoyar en la toma de decisiones para obtener resultados confiables y efectivos con base en las buenas prácticas y herramientas de BI. Reducir tiempo y costos que se emplean para analizar la información registrada en el sistema.
    • Sistema para el control y monitoreo de alteraciones hipertensivas en el embarazo

      Rivas Galloso, Paul Harry; Balbin Lopez, Betsy Diamar; Reyes Coronado, Diego Antonio (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2019-01-31)
      En el Perú, según estudios realizados en el 2010, el 42% de los pacientes hipertensos son tratados, pero solo el 14% de los pacientes logran ser controlados. Esto se debe a que el proceso actual de control de la hipertensión no es completamente eficiente debido a que el paciente no se adhiere completamente al tratamiento y que los controles de la tensión arterial resultan ser muy puntuales tras periodos de tiempo largos de los cuales no se tiene información confiable relacionada con el progreso del paciente. Se plantea un sistema para el control y monitoreo de alteraciones hipertensivas en el embarazo con el uso de sensores biomédicos no invasivos. De esta manera aseguramos que la medición continua brinde la información precisa y confiable para que las mujeres gestantes puedan detectar a tiempo alguna alteración hipertensiva. Además, en segunda instancia, el sistema alerta a los familiares y al médico encargado sobre los niveles de presión arterial en caso de emergencia. El aporte del proyecto es reducir el aumento en la prevalencia de las enfermedades crónicas mediante la integración de los servicios de salud con la tecnología, y gestionar la información desde la colección de datos a través del wearable hasta la exposición. En base a las pruebas realizadas con pacientes gestantes, se obtiene que el 38.64% son controladas y monitoreadas el 75% del tiempo. Estos resultados indican que el uso de la tecnología puede influenciar positivamente en la reducción de la hipertensión en general o en enfermedades crónicas similares.
      Acceso abierto