Browsing by Autor "Mendoza de los Santos, Alberto Carlos"

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Estado actual de la Auditoria de base de datos: Beneficios y Tecnologías emergentes
(Rev. Cien. Tec. In., 2023) Guevara Vega, Evelyn Milles Duval; Delgado Deza, Jose Ricardo; Mendoza de los Santos, Alberto Carlos
La auditoría de bases de datos es un proceso esencial para garantizar la seguridad, integridad y calidad de la información almacenada en ellas. Además, la auditoría permite identificar posibles amenazas, vulnerabilidades y errores en la gestión de datos. Por esta razón, se ha llevado a cabo una revisión sistemática de la literatura con el objetivo de analizar las últimas investigaciones en torno a la auditoría, por lo que se realiza esta pregunta: ¿Cuál es el panorama actual de la auditoría de bases de datos? La revisión se enfoca en la relación e importancia entre la auditoría y la base de datos, las herramientas y tecnologías utilizadas para realizarla, los beneficios y el posible futuro de la auditoría de base de datos con las nuevas tecnologías en este campo. Esta búsqueda se logró gracias a las revisiones de artículos publicados en base de datos como Scopus, ResearchGate, Dialnet, World Wide Science, Proquest y BASE comprendida entre los años 2018 a 2023. Como resultados se resalta la contribución de la inteligencia artificial en la auditoría de base de datos.
IMPACTO DE LA INTEGRACIÓN DEL GOBIERNO DE TI EN LA ADOPCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
(Inv. y Des., 2023) Azabache Santos, José Diego; Ángeles Piedra, Nelson Alejandro; Mendoza de los Santos, Alberto Carlos
Estamos actualmente presenciando un entorno totalmente cambiante y una adopción de tecnologías de inteligencia artificial. En este contexto, se precisa saber cómo está impactando el gobierno de TI en la adopción de la inteligencia artificial, saber con exactitud si los marcos regulatorios se vienen adaptando a los cambios, si ya existen marcos específicos o qué enfoques existen para inteligencia artificial, así como los aspectos éticos que se están tomando en cuenta y también a qué desafíos éticos se enfrentan las organizaciones o gobiernos al adoptar una inteligencia artificial. Obteniendo resultados que esta integración facilita la toma de decisiones estratégicas al alinear las operaciones de TI con los objetivos empresariales y las regulaciones vigentes. En cuanto a marcos se incluyen COBIT, ISO 38500, CMMI, ITIL, TOGAF, PMBOK, PRINCE2 y SCRUM destacándose COBIT como uno de los más utilizados en este aspecto. En cuestiones éticas se obtuvo que la transparencia, la rendición de cuentas y la participación ciudadana se consideran esenciales para un enfoque ético y equitativo en la IA y teniendo como principales desafíos éticos al sesgo algorítmico, la alineación de los valores humanos y los desafíos de control humano. Además, se menciona que es importante la capacitación e inclusión de los empleados en cuanto a los diferentes miedos y prejuicios que suelen tener en cuanto a la adopción. Concluyendo finalmente que la adopción de la IA es un proceso multidimensional que involucra cuestiones éticas, legales, técnicas y sociales. La adopción responsable de la IA requiere una consideración exhaustiva de todas estas facetas para garantizar su éxito en diversas aplicaciones.
Medidas de control interno para preservar la seguridad de los datos dentro de las empresas e-commerce: Una revisión sistemática
(Rev. Cien. Tec. In., 2023) Lecca Rengifo, Luis Rolando; Paz Medrano, Harrison Jordi; Mendoza de los Santos, Alberto Carlos
El comercio electrónico ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años, lo que ha llevado a un aumento considerable en la cantidad de datos confidenciales que almacenan y manejan las empresas de este sector. Por esta razón, es fundamental garantizar la seguridad de estos datos para proteger tanto la reputación de la empresa como la privacidad de los usuarios. El control interno se ha convertido en uno de los principales enfoques para evaluar la confiabilidad y eficiencia de los sistemas de gestión organizacional, misma que permite diseñar pruebas de auditoría y de esta manera determinar el grado de confianza que se puede tener en la información manejada en el comercio electrónico, por ello en la presente revisión sistemática establecemos la siguiente pregunta: ¿Cuáles son las diferentes medidas utilizadas en el control interno y cómo se aplican en las empresas de comercio electrónico?, para responder esta interrogante se efectuó la revisión de artículos publicados en Scopus, Science Direct y IEEE Xplore, dentro del periodo 2018 - 2023.
MÉTODOS EMERGENTES DE AUDITORÍA EN INTEGRIDAD DE DATOS EN LA NUBE: UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA DE LAS ÚLTIMAS TENDENCIAS
(Inv. y Des., 2023) Ríos Reyes, Jairo Aldair; Vásquez Chiclayo, Renzo Yanpier; Mendoza de los Santos, Alberto Carlos
Los métodos de auditoría de integridad de datos en la nube son esenciales para garantizar la protección y confidencialidad de los datos almacenados. En este sentido, se han desarrollado diversas técnicas de auditoría que se centran en la detección y prevención de manipulaciones de datos maliciosas o no autorizadas. La revisión sistemática examinó diferentes enfoques de auditoría de integridad de datos, incluyendo la auditoría basada en políticas, la auditoría dinámica, la auditoría multi-copia y la auditoría basada en identidades, entre otras. Se identificó que algunos de los métodos más exitosos y prometedores son aquellos que utilizan técnicas criptográficas avanzadas, como la encriptación de atributos basada en políticas y la encriptación de identidades. Además, se encontró que la mayoría de los métodos propuestos utilizan estructuras de árbol de Merkle y tablas hash para mejorar la eficiencia y la escalabilidad de los procesos de auditoría. En general, esta revisión sistemática proporciona una visión general de los métodos emergentes de auditoría de integridad de datos en la nube, lo que puede ser útil para investigadores y profesionales de la seguridad de la información que buscan implementar soluciones eficientes y efectivas para la protección de datos.