Sistema de seguridad para el monitoreo y control de eventos de transacciones críticas comerciales de una empresa de telecomunicaciones aplicando machine learning
Descripción del Articulo
En 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 usuar...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/661055 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/661055 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Aprendizaje automático Modelos predictivos Fraude Patrones Procesos analíticos Modelo supervisado y no supervisado Rendimiento de datos Machine learning Predictive models Fraud Patterns Analytical processes Supervised and unsupervised model Data performance https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
Sumario: | En 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. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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