Modelo de evaluación de riesgos informáticos basado en analítica de datos para la comunidad educativa del centro de servicios y gestión empresarial del SENA Regional Antioquia

Resumen

Las tecnologías de Internet aparecen vinculadas a múltiples procesos empresariales, independiente del sector económico donde estas se desarrollan. Es decir que, las organizaciones actuales contienen en su infraestructura tecnológica redes que le permiten almacenar y gestionar la información dentro y fuera de ellas, convirtiéndose en un activo intangible de gran importancia para su operación. En ese sentido, todas las acciones orientadas a garantizar la disponibilidad, la integridad y la confiabilidad de la información son de vital importancia para la permanencia y competitividad de las empresas, por tanto, todas las personas vinculadas a los procesos organizacionales deben ser responsables en su actuar frente a la información y ser conscientes de las diferentes amenazas existentes, y de esta manera, realizar actividades que permitan mitigar los riesgos a los que están expuestas.

Las empresas implementan acciones para mitigar los riesgos de ataques informáticos, sin embargo, estos procesos no son habituales en el sector educativo, por lo que se hace necesario adelantar actividades que cooperen con la identificación de las prácticas de seguridad informática de los integrantes de las instituciones, independiente del nivel de formación, con el fin de salvaguardar la información personal e institucional. De acuerdo con lo anterior, este trabajo inicialmente realiza una investigación documental para identificar los escenarios de aplicación de diferentes modelos de evaluación de seguridad informática que se tienen en la actualidad como OCTAVE, MEHARI, MAGERIT, CRAM, NIST SP 800-30 y otras herramientas investigativas basadas entrevistas, encuestas u observaciones. Después se analizan documentos relacionados con los delitos informáticos que se vienen presentado en diversos escenarios académicos, con el fin, de identificar cuáles son los que más se presentan en estos espacios que, por el tipo de personas que involucran, exponen características particulares.

Posteriormente, se aplica técnicas de Analítica de Datos y Machine Learning a partir de los datos recopilados de una encuesta con 37 preguntas, respondida por 273 integrantes del Centro de Servicios y Gestión Empresarial, del SENA Regional Antioquia, residentes en Medellín, Colombia. Se pudo identificar, que la población estudiada se puede segmentar en dos grupos respecto a la vulnerabilidad en seguridad informática, uno de alta vulnerabilidad y otro de baja vulnerabilidad, a partir de los resultados obtenidos con la aplicación de algoritmos de clasificación como el K-Means y de predicción como los Árboles de Decisión y el K-Nearest Neighbor (KNN