SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.25 número1Vacuum dip frying of green banana slices with edible coatingsCreation of a dielectric testing laboratory in the department of Boyacá índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Journal

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Em processo de indexaçãoCitado por Google
  • Não possue artigos similaresSimilares em SciELO
  • Em processo de indexaçãoSimilares em Google

Compartilhar


Ingeniería y competitividad

versão impressa ISSN 0123-3033versão On-line ISSN 2027-8284

Resumo

CHANCHI-GOLONDRINO, Gabriel Elías; OSPINA-ALARCON, Manuel Alejandro  e  MUNOZ-SANABRIA, Luis Freddy. Caracterización de delitos cibernéticos del departamento de Cundinamarca durante el primer semestre de 2021 mediante análisis exploratorio y aprendizaje de máquina. Ing. compet. [online]. 2023, vol.25, n.1, e-20511760.  Epub 30-Dez-2022. ISSN 0123-3033.  https://doi.org/10.25100/iyc.v25i1.11760.

Teniendo en cuenta la amplia difusión que ha tenido la analítica de datos en diferentes ámbitos de aplicación y considerando la escasez de datasets específicos asociados a los delitos informáticos dentro de las estrategias de datos abiertos en Colombia, este artículo tiene como objetivo realizar la caracterización de los delitos informáticos del departamento de Cundinamarca, mediante el uso de técnicas de análisis exploratorio y machine learning. La presente investigación fue desarrollada mediante 4 fases metodológicas: adecuación de los datos, análisis exploratorio de los datos, aplicación de modelos de machine learning y finalmente generación de información de valor agregado. Para el desarrollo del estudio propuesto, se conformó un conjunto de datos a partir del dataset de 35000 registros publicado por la Policía Nacional en el portal de datos abiertos de Colombia, el cual aborda los delitos de alto impacto dentro del departamento de Cundinamarca y ocurridos durante el primer semestre de 2021. El dataset de delitos cibernéticos conformado cuenta con un total de 1513 registros e incluye atributos tales como: día, trimestre, municipio, zona, víctima, edad y delito, de tal modo que a nivel del análisis exploratorio se aplicaron métodos de estadística descriptiva sobre los diferentes atributos, mientras que a nivel de machine learning se hizo uso de los modelos de reglas de asociación y clustering con el fin de determinar de manera respectiva la relación de los atributos con el tipo de delito, y los grupos representativos que se forman al relacionar la edad con el tipo de delito y el municipio con el tipo de delito. El estudio desarrollado permitió demostrar la utilidad y potencialidad que tienen las técnicas de analítica de datos en el campo de la ciberseguridad, de cara a apoyar la toma de decisiones por parte de las autoridades pertinentes.

Palavras-chave : Análisis exploratorio; Aprendizaje de máquina; ciberseguridad; delito cibernético.

        · resumo em Inglês     · texto em Espanhol     · Espanhol ( pdf )