Show simple item record

dc.contributor.advisorCaldas Núñez, Jesus Manuel
dc.contributor.advisorMurga Fernandez, Raúl Jorge
dc.contributor.advisorBarrera Salazar, Juan Carlos
dc.contributor.authorLlerena Gutiérrez, Manuel Alfredo
dc.contributor.authorVargas Salazar, Ydael
dc.date.accessioned2022-09-15T23:37:55Z
dc.date.available2022-09-15T23:37:55Z
dc.date.issued2022-04-21
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10757/661055
dc.description.abstractEn el presente proyecto, se realizó un estudio sobre la identificación de operaciones indebidas de forma predictiva y la implementación de un workflow de gestión de las incidencias. Estas últimas, identificadas por el área de seguridad y asociadas con los accesos y transacciones que realiza el usuario con acceso al sistema comercial core de una empresa de telecomunicaciones. Se definieron conceptos fundamentales tales como el de fraude. Además, se describieron a detalle los modelos y técnicas utilizadas, así como las principales aplicaciones que soportan el proceso de análisis predictivo. Este último, implementado y sostenido mediante el lenguaje de programación Python, se desarrolló en base al modelo de análisis probabilístico conocido como “árboles de decisión” (aprendizaje supervisado). Se implementó también un sistema que permite el registro y la iteración de los actores involucrados en el proceso con la finalidad de dar tratamiento a las incidencias identificadas. Este sistema incorpora flujos para un sustento de bloqueo, uno de desbloqueo y otro correspondiente a las excepciones. Como parte de la metodología tradicional de desarrollo de software se estableció la propuesta de solución; así como los antecedentes, tendencias, beneficios, objetivos, y conclusiones pertinentes. Finalmente, se documentaron casos de benchmarking y gestión de proyectos; además de otros casos referentes al uso, reglas y realización de un negocio.es_PE
dc.description.abstractIn this project a study was conducted on the identification of improper operations in a predictive way and on the implementation of an incident management workflow. The latter have been identified by the security area and associated with accesses and transactions performed by the user with access to the core commercial system of a telecommunications company. Fundamental concepts such as fraud were defined. In addition, the models and techniques used as well as the main applications supporting the predictive analysis process were described in detail. This process, implemented and supported by the Python programming language, was developed based on the probabilistic analysis model known as “decision trees”. A system was also implemented to record and iterate the actors involved in this process in order to deal with identified incidents. This system incorporates flows for a support of blocking, unblocking and exceptions. As part of the traditional software development methodology, the proposed solution was established as well as the background, trends, benefits, objectives, and relevant conclusions. Finally, we de documented cases of benchmarking and project management as well as other cases relating to the use, rules and implementation of a business.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.formatapplication/epubes_PE
dc.formatapplication/mswordes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.sourceRepositorio Académico - UPCes_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.subjectModelos predictivoses_PE
dc.subjectFraudees_PE
dc.subjectPatroneses_PE
dc.subjectProcesos analíticoses_PE
dc.subjectModelo supervisado y no supervisadoes_PE
dc.subjectRendimiento de datoses_PE
dc.subjectMachine learninges_PE
dc.subjectPredictive modelses_PE
dc.subjectFraudes_PE
dc.subjectPatternses_PE
dc.subjectAnalytical processeses_PE
dc.subjectSupervised and unsupervised modeles_PE
dc.subjectData performancees_PE
dc.titleSistema de seguridad para el monitoreo y control de eventos de transacciones críticas comerciales de una empresa de telecomunicaciones aplicando machine learninges_PE
dc.title.alternativeSecurity System for the Monitoring and Control of Events of Commercial Critical Transactions of a Telecommunications Companyes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)es_PE
thesis.degree.levelLicenciaturaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.nameIngeniero de sistemases_PE
thesis.degree.programDivisión de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)es_PE
refterms.dateFOA2022-09-20T01:34:20Z
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00es_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.identifier.isni0000 0001 2196 144X
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6051-284Xes_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8416-2511es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9712-9473es_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline612076es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.type.otherTesises_PE


Files in this item

Thumbnail
Name:
Llerena_GM.pdf
Size:
10.24Mb
Format:
PDF
Thumbnail
Name:
Llerena_GM.docx
Embargo:
2092-09-19
Size:
11.74Mb
Format:
Microsoft Word 2007
Thumbnail
Name:
Llerena_GM_Ficha.pdf
Embargo:
2092-09-19
Size:
172.5Kb
Format:
PDF

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess