Informática con mención en Ciencias de la Computación

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    Gestión de riesgos de seguridad de información, bajo el estándar ISO/IEC 27005:2022, aplicando ontologías de dominio
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-07) Santos Llanos, Daniel Elías; Brossard Núñez, Ian Paul; Beltrán Castañón, César Armando
    El proceso de gestión de riesgos, en el dominio específico de la seguridad de información, es una labor compleja pero necesaria para prevenir eventos adversos que perjudiquen a las organizaciones. Bien por obligaciones regulatorias o porque se requiere propiciar el logro de los objetivos estratégicos, la gestión de riesgos de seguridad de información (GRSI) se ha convertido en un proceso necesario y recurrente. El desarrollo de una GRSI se fundamenta en normas locales e internacionales que establecen protocolos, actividades y criterios, que establecen diversos conceptos que guardan relaciones complejas en sus términos y taxonomías. En consecuencia, se requieren especialistas experimentados para ejecutar este proceso de manera competente. Esto, a su vez, ocasiona que los resultados de este proceso estén intrínsecamente expuestos a la subjetividad e influencia de las personas que lo realizan. En esta tesis se propone e implementa un proceso de gestión de riesgos de seguridad de información, basado en una ontología de dominio, cuyo corpus está basado en los términos establecidos en los estándares ISO de seguridad de información, las normas técnicas peruanas afines y otras regulaciones internacionales relacionadas. Como resultado de la investigación aplicada se ha comprobado que es posible estructurar los conceptos y taxonomías sobre los dominios de gestión de riesgos y seguridad de la información, en una ontología integrada. Esta ha sido implementada, para guiar y automatizar, mediante una solución informática, la ejecución de una GRSI, de manera que se han mitigado la subjetividad y los errores de consistencia en los resultados de este proceso.
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    Generación de datos sintéticos usando Redes Generativas Adversariales para la minería de datos respetuosa de la privacidad
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-28) Montalvo García, Peter Jonathan; Alatrista Salas, Hugo
    La minería de datos permite conocer patrones en grandes volúmenes de datos; pero dentro de estos datos puede haber información sensible que compromete la privacidad. En tal sentido, se han desarrollado técnicas para la minería de datos respetuosa de la privacidad, siendo la más utilizada la privacidad diferencial debido a las propiedades que otorga a los datos resultantes, de la mano de técnicas de aprendizaje profundo. Estas técnicas se han utilizado en conjuntos de datos de números escritos e imágenes, pero no en datos de georreferenciación. El presente trabajo tiene como objetivo medir la eficacia de los datos sintéticos generados a través redes generativas adversariales y privacidad diferencial en datos de georreferenciación. La generación de estos datos se hace a través de selección de datos, sanitización para la obtención de la base de datos sintéticos y evaluación a través de modelos de movilidad a partir de las trazas que sirven para medir la pérdida de información y el riesgo de divulgación. En líneas generales, los resultados demuestran que la aplicación de estas técnicas sobre datos de georreferencia da como producto un conjunto de datos sintéticos con una pérdida de información y riesgo de divulgación bajos, y se concluye que estos conjuntos de datos obtenido se puede realizar una minería de datos similar a la que se haría con los datos originales y sin comprometer información sensible.