Las principales herramientas de Inteligencia Artificial para el control de acceso: una revisión sistemática
Descripción del Articulo
La creciente digitalización y automatización de sistemas incrementa la necesidad de métodos de control de acceso más avanzados y seguros. El objetivo del estudio fue identificar y sintetizar las principales herramientas de inteligencia artificial (IA) utilizadas en el control de acceso, mediante una...
| Autores: | , , |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Privada de Tacna |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Privada de Tacna |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistas.upt.edu.pe:article/1022 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.upt.edu.pe/ojs/index.php/ingenieria/article/view/1022 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Sumario: | La creciente digitalización y automatización de sistemas incrementa la necesidad de métodos de control de acceso más avanzados y seguros. El objetivo del estudio fue identificar y sintetizar las principales herramientas de inteligencia artificial (IA) utilizadas en el control de acceso, mediante una revisión de la literatura en bases de datos como Scopus, SciELO y IEEE Xplore, empleando la metodología PRISMA y el software VOSviewer. El análisis bibliométrico destacó el liderazgo investigativo de China, India, Estados Unidos y Corea del Sur, así como términos clave como machine learning, deep learning, criptografía y biometría, junto a tecnologías emergentes como blockchain e IoT, que prometen revolucionar el sector de seguridad. En el análisis sistemático, machine learning y deep learning surgieron como las técnicas más aplicadas en control de acceso, siendo la lógica difusa y las redes neuronales especialmente efectivas. Las herramientas de IA facilitan el reconocimiento de patrones de comportamiento y la previsión de riesgos, y tecnologías como blockchain aportan transparencia y confiabilidad en la gestión de datos sensibles. Sin embargo, desafíos como el alto costo, la necesidad de grandes volúmenes de datos y las preocupaciones de privacidad limitan su implementación. Se sugiere optimizar IA, reducir dependencia de datos y explorar métodos híbridos para mejorar seguridad, transparencia y eficiencia en control de acceso, promoviendo una adopción más amplia de estas tecnologías. |
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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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