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Title: Sistema de seguridad para el monitoreo y control de eventos de transacciones críticas comerciales de una empresa de telecomunicaciones aplicando machine learning
Other Titles: Security System for the Monitoring and Control of Events of Commercial Critical Transactions of a Telecommunications Company
Advisor(s): Caldas Núñez, Jesus Manuel; Murga Fernandez, Raúl Jorge; Barrera Salazar, Juan Carlos
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 21-Apr-2022
Institution: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Abstract: En el presente proyecto, se realizó un estudio sobre la identificación de operaciones indebidas de forma predictiva y la implementación de un workflow de gestión de las incidencias. Estas últimas, identificadas por el área de seguridad y asociadas con los accesos y transacciones que realiza el usuario con acceso al sistema comercial core de una empresa de telecomunicaciones. Se definieron conceptos fundamentales tales como el de fraude. Además, se describieron a detalle los modelos y técnicas utilizadas, así como las principales aplicaciones que soportan el proceso de análisis predictivo. Este último, implementado y sostenido mediante el lenguaje de programación Python, se desarrolló en base al modelo de análisis probabilístico conocido como “árboles de decisión” (aprendizaje supervisado). Se implementó también un sistema que permite el registro y la iteración de los actores involucrados en el proceso con la finalidad de dar tratamiento a las incidencias identificadas. Este sistema incorpora flujos para un sustento de bloqueo, uno de desbloqueo y otro correspondiente a las excepciones. Como parte de la metodología tradicional de desarrollo de software se estableció la propuesta de solución; así como los antecedentes, tendencias, beneficios, objetivos, y conclusiones pertinentes. Finalmente, se documentaron casos de benchmarking y gestión de proyectos; además de otros casos referentes al uso, reglas y realización de un negocio.

In this project a study was conducted on the identification of improper operations in a predictive way and on the implementation of an incident management workflow. The latter have been identified by the security area and associated with accesses and transactions performed by the user with access to the core commercial system of a telecommunications company. Fundamental concepts such as fraud were defined. In addition, the models and techniques used as well as the main applications supporting the predictive analysis process were described in detail. This process, implemented and supported by the Python programming language, was developed based on the probabilistic analysis model known as “decision trees”. A system was also implemented to record and iterate the actors involved in this process in order to deal with identified incidents. This system incorporates flows for a support of blocking, unblocking and exceptions. As part of the traditional software development methodology, the proposed solution was established as well as the background, trends, benefits, objectives, and relevant conclusions. Finally, we de documented cases of benchmarking and project management as well as other cases relating to the use, rules and implementation of a business.
Discipline: Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)
Grade or title: Ingeniero de sistemas
Register date: 15-Sep-2022



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