Importancia del machine learning en la seguridad de la información dentro del ámbito financiero
Descripción del Articulo
En la actualidad, el sector financiero está en constante evolución gracias a la aplicación de la inteligencia artificial, esta herramienta ha demostrado su gran poder en la capacidad de detectar y prevenir fraudes financieros. Sin embargo, estos delitos continúan siendo un riesgo para la protección...
| Autores: | , , |
|---|---|
| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur |
| Repositorio: | UNTL-Biotech |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs2.localhost:article/100 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.untels.edu.pe/index.php/files/article/view/100 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Aprendizaje Automático Seguridad de la información Sector financiero Inteligencia Artificial |
| id |
UNTL-RBiot_7169f2baff56c07446990caaf8aacd95 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:ojs2.localhost:article/100 |
| network_acronym_str |
UNTL-RBiot |
| network_name_str |
UNTL-Biotech |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Importancia del machine learning en la seguridad de la información dentro del ámbito financieroCaciano Arroyo, Maricielo EstefanyVasquez Cabrera, Antony FernandoMendoza de los Santos, Alberto CarlosAprendizaje AutomáticoSeguridad de la informaciónSector financieroInteligencia ArtificialEn la actualidad, el sector financiero está en constante evolución gracias a la aplicación de la inteligencia artificial, esta herramienta ha demostrado su gran poder en la capacidad de detectar y prevenir fraudes financieros. Sin embargo, estos delitos continúan siendo un riesgo para la protección de los datos sobre las instituciones financieras, lo que ha llevado a la implementación del Machine Learning como una medida eficaz para erradicar estas acciones ilegales. Se ha realizado una revisión sistemática con el propósito de evaluar la relevancia del aprendizaje automático en la protección de la información en el ámbito financiero. Durante este proceso, se han analizado exhaustivamente los estudios publicados en el período comprendido desde el 2021 hasta el 2023. Según los resultados obtenidos, la gran mayoría de los resultados revelan que los sistemas económicos emplean diferentes métodos de Machine Learning que contribuyen de forma efectiva a prevenir los fraudes y otras amenazas que afectan al sector. En este sentido, se pone de manifiesto la gran relevancia que tiene esta tecnología para avalar la seguridad de la información financiera.UNTELS2023-07-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo revisado por paresapplication/pdfhttps://revistas.untels.edu.pe/index.php/files/article/view/10010.52248/eb.Vol3Iss2.100Revista Científica: BIOTECH AND ENGINEERING ; Vol. 3 Núm. 2 (2023): BIOTECH & ENGINEERING2788-42952788-4295reponame:UNTL-Biotechinstname:Universidad Nacional Tecnológica de Lima Surinstacron:UNTLspahttps://revistas.untels.edu.pe/index.php/files/article/view/100/volDerechos de autor 2023 Revista Científica: BIOTECH AND ENGINEERING https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.esinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs2.localhost:article/1002023-09-12T20:39:53Z |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Importancia del machine learning en la seguridad de la información dentro del ámbito financiero |
| title |
Importancia del machine learning en la seguridad de la información dentro del ámbito financiero |
| spellingShingle |
Importancia del machine learning en la seguridad de la información dentro del ámbito financiero Caciano Arroyo, Maricielo Estefany Aprendizaje Automático Seguridad de la información Sector financiero Inteligencia Artificial |
| title_short |
Importancia del machine learning en la seguridad de la información dentro del ámbito financiero |
| title_full |
Importancia del machine learning en la seguridad de la información dentro del ámbito financiero |
| title_fullStr |
Importancia del machine learning en la seguridad de la información dentro del ámbito financiero |
| title_full_unstemmed |
Importancia del machine learning en la seguridad de la información dentro del ámbito financiero |
| title_sort |
Importancia del machine learning en la seguridad de la información dentro del ámbito financiero |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Caciano Arroyo, Maricielo Estefany Vasquez Cabrera, Antony Fernando Mendoza de los Santos, Alberto Carlos |
| author |
Caciano Arroyo, Maricielo Estefany |
| author_facet |
Caciano Arroyo, Maricielo Estefany Vasquez Cabrera, Antony Fernando Mendoza de los Santos, Alberto Carlos |
| author_role |
author |
| author2 |
Vasquez Cabrera, Antony Fernando Mendoza de los Santos, Alberto Carlos |
| author2_role |
author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Aprendizaje Automático Seguridad de la información Sector financiero Inteligencia Artificial |
| topic |
Aprendizaje Automático Seguridad de la información Sector financiero Inteligencia Artificial |
| description |
En la actualidad, el sector financiero está en constante evolución gracias a la aplicación de la inteligencia artificial, esta herramienta ha demostrado su gran poder en la capacidad de detectar y prevenir fraudes financieros. Sin embargo, estos delitos continúan siendo un riesgo para la protección de los datos sobre las instituciones financieras, lo que ha llevado a la implementación del Machine Learning como una medida eficaz para erradicar estas acciones ilegales. Se ha realizado una revisión sistemática con el propósito de evaluar la relevancia del aprendizaje automático en la protección de la información en el ámbito financiero. Durante este proceso, se han analizado exhaustivamente los estudios publicados en el período comprendido desde el 2021 hasta el 2023. Según los resultados obtenidos, la gran mayoría de los resultados revelan que los sistemas económicos emplean diferentes métodos de Machine Learning que contribuyen de forma efectiva a prevenir los fraudes y otras amenazas que afectan al sector. En este sentido, se pone de manifiesto la gran relevancia que tiene esta tecnología para avalar la seguridad de la información financiera. |
| publishDate |
2023 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2023-07-31 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares |
| format |
article |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://revistas.untels.edu.pe/index.php/files/article/view/100 10.52248/eb.Vol3Iss2.100 |
| url |
https://revistas.untels.edu.pe/index.php/files/article/view/100 |
| identifier_str_mv |
10.52248/eb.Vol3Iss2.100 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
https://revistas.untels.edu.pe/index.php/files/article/view/100/vol |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
Derechos de autor 2023 Revista Científica: BIOTECH AND ENGINEERING https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
Derechos de autor 2023 Revista Científica: BIOTECH AND ENGINEERING https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
UNTELS |
| publisher.none.fl_str_mv |
UNTELS |
| dc.source.none.fl_str_mv |
Revista Científica: BIOTECH AND ENGINEERING ; Vol. 3 Núm. 2 (2023): BIOTECH & ENGINEERING 2788-4295 2788-4295 reponame:UNTL-Biotech instname:Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur instacron:UNTL |
| instname_str |
Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur |
| instacron_str |
UNTL |
| institution |
UNTL |
| reponame_str |
UNTL-Biotech |
| collection |
UNTL-Biotech |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1870082349377519616 |
| score |
13.922664 |
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).
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).