Desarrollo de sistema Machine Learning para la prevención de suplantación de identidad en PYMES de Independencia-Lima - Tesis 2024

Aug 4, 2026

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La investigación desarrolla un sistema basado en Machine Learning orientado a prevenir la suplantación de identidad en PYMES de Independencia, Lima. El trabajo formula el tipo y diseño de investigación, define variables y su operacionalización, y detalla la población, muestra y muestreo. Asimismo, especifica técnicas e instrumentos de recolección, procedimientos, método de análisis de datos y consideraciones éticas. Finalmente, organiza resultados, discusión, conclusiones y recomendaciones, incorporando anexos con arquitectura del sistema y validación del instrumento.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas62

Tiempo de lectura1 h 35 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Introducción

Marco teórico

Metodología

Tipo y diseño de la investigación

Variables y operacionalización

Población, muestra y muestreo

Técnicas e instrumentos de recolección de datos

Procedimientos

Método de análisis de datos

Aspectos éticos

Resultados

Discusión

Conclusiones

Recomendaciones

Referencias

Anexos

FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS Desarrollo de sistema Machine Learning para la prevención desuplantación de identidad en PYMES de Independencia-Lima 2024 TESIS PARA OBTENER EL TÍTULO PROFESIONAL DE: Ingeniero de Sistemas AUTOR: Colonia Isidro, Jesus Julian ([orcid.org/0000-0002-8775-1629](orcid.org/0000-0002-8775-1629)) ASESOR: Mg. Liendo Arevalo, Milner David ([orcid.org/0000-0002-7665-361X](orcid.org/0000-0002-7665-361X) ) LÍNEA DE INVESTIGACIÓN: Sistemas de Información y Comunicaciones LÍNEA DE RESPONSABILIDAD SOCIAL UNIVERSITARIA: Desarrollo económico, empleo y emprendimiento LIMA – PERÚ DEDICATORIA Esta tesis le dedico a mis queridos padres y mis familiares que me hanapoyado desde el principiode mi vocación universitaria, dándome ánimos y su apoyo incondicional. 2. AGRADECIMIENTO Doy las gracias a cada unode los maestros de la Escuela de Ingeniería de Sistemas de la Universidad César Vallejo, en particular a nuestro profesor Mg. Milner David Liendo Arévalo quien me apoyó en la culminaciónde esta investigación con su experta asesoría yorientación. Declaratória de autenticidad del asesor. Declaratória de originalidad del autor. ÍNDICE DE CONTENIDOS CARÁTULA ............................................................................................................................... i DEDICATORIA.......................................................................................................................... ii AGRADECIMIENTO .................................................................................................................. iii DECLARATÓRIA DE AUTENTICIDAD DEL ASESOR............................................................iv DECLARATÓRIA DE ORIGINALIDAD DEL AUTOR............................................................... v Í [NDICE DE CONTENIDOS .......................................................................................................](NDICE DE CONTENIDOS .......................................................................................................vi)[vi](NDICE DE CONTENIDOS .......................................................................................................vi) ÍNDICE DE TABLAS ................................................................................................................ vii ÍNDICE DE FIGURAS ............................................................................................................. viii ÍNDICE DE ANEXOS ................................................................................................................ ix RESUMEN ................................................................................................................................ x ABSTRACT ...............................................................................................................................xi I. INTRODUCCIÓN .................................................................................................................... 1 II. MARCO TEÓRICO ............................................................................................................... 6 III. METODOLOGÍA ................................................................................................................ 12 3.1. TIPO Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN............................................................................... 13 3.2. VARIABLES Y OPERACIONALIZACIÓN ................................................................................ 13 3.3. POBLACIÓN, MUESTRA Y MUESTREO.................................................................................. 14 3.4. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS ................................................... 15 3.5. PROCEDIMENTOS ............................................................................................................. 15 3.6. MÉTODO DE

Preguntas frecuentes

Cuál es el objetivo principal del sistema basado en Machine Learning?

Desarrollar un sistema para prevenir la suplantación de identidad en PYMES de Independencia, Lima.

Qué elementos incluye la sección de metodología?

Incluye tipo y diseño de investigación, variables y operacionalización, población, muestra y muestreo, técnicas e instrumentos de recolección, procedimientos, método de análisis y aspectos éticos.

Qué se presenta en las secciones finales del trabajo?

Se incluyen resultados, discusión, conclusiones, recomendaciones y referencias, además de anexos como la arquitectura del sistema y validaciones relacionadas con el instrumento.

Aug 4, 2026

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