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Aplicación de big data para la detección y prevención de ciber amenazas en el sector bancario colombiano

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dc.contributor.advisorVélez Uribe, Juan Pablo
dc.contributor.authorRodríguez Murillo, Juan Esteban
dc.date.accessioned2025-08-27T21:44:53Z
dc.date.available2025-08-27T21:44:53Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl sector bancario colombiano ha experimentado en la última década una transformación significativa debido a la digitalización de sus servicios, el uso masivo de canales electrónicos y la creciente adopción de herramientas tecnológicas por parte de los clientes. Este avance ha generado un volumen exponencial de datos, tanto transaccionales como comportamentales, que pueden ser aprovechados mediante técnicas de Big Data para mejorar la eficiencia operativa, la toma de decisiones y, de manera especial, la ciberseguridad. En paralelo, la banca se ha convertido en uno de los sectores más atacados por la ciberdelincuencia en Colombia, enfrentando amenazas como el fraude electrónico, phishing, malware, robo de credenciales y ataques a la infraestructura tecnológica. Estas amenazas no solo provocan pérdidas económicas considerables, sino que también afectan la confianza de los clientes y la reputación de las entidades. El presente trabajo tiene como objetivo analizar cómo la implementación de herramientas y metodologías de Big Data puede contribuir a la detección temprana y prevención de ciberataques en el sector bancario colombiano. Se revisan conceptos clave de Big Data, sus componentes tecnológicos (almacenamiento masivo, procesamiento distribuido, analítica avanzada, machine learning) y su integración con sistemas de seguridad informática. Asimismo, se examinan casos de éxito internacionales y nacionales que evidencian la efectividad de estas soluciones. La metodología utilizada se basa en una revisión bibliográfica y documental de informes emitidos por organismos como Asobancaria, MinTIC, CSIRT Financiero y empresas de ciberseguridad, así como en el análisis de tendencias y herramientas aplicadas en el contexto colombiano. Como resultado, se identifica que el uso de Big Data permite el monitoreo en tiempo real de grandes volúmenes de transacciones, el reconocimiento de patrones anómalos y la predicción de comportamientos fraudulentos antes de que generen pérdidas significativas. Además, se plantea un modelo conceptual que integra análisis predictivo, inteligencia artificial y automatización de alertas para fortalecer la protección de las entidades bancarias. Finalmente, se concluye que la combinación de Big Data y ciberseguridad representa una estrategia esencial para el presente y futuro de la banca en Colombia, siempre que vaya acompañada de inversión en infraestructura tecnológica, capacitación del personal y cumplimiento de las normativas de protección de datos vigentes.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent25 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/7910
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeSogamoso (Boyacá, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectBig Dataspa
dc.subjectCiberseguridadspa
dc.subjectSector bancariospa
dc.subjectColombiaspa
dc.subjectAnálisis predictivospa
dc.subjectFraude financierospa
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lembDigitalización de la información
dc.subject.lembBig data
dc.titleAplicación de big data para la detección y prevención de ciber amenazas en el sector bancario colombianospa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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Ingeniería de Sistemas