Estudio comparativo de buenas prácticas para la recolección de la evidencia digital

Este trabajo de investigación consiste en la comparación de un conjunto de buenas prácticas para la recolección de la evidencia digital. En la República Argentina se evidenciaba la ausencia de un manual, un procedimiento o de un código sobre la recolección de la evidencia digital. Esto conllevo a que una gran cantidad de casos quedasen inconclusos y sin resolución, hasta la creación de la Guía de obtención, preservación y tratamiento de evidencia digital de la Procuración General de la Nación Argentina, en Marzo del año 2016. Se consideraron buenas prácticas de nivel internacional y nacional, entre ellas la Guía de buenas prácticas para evidencia digital de ACPO (Association of Chief Police Officers), la Guía para las mejores prácticas en el examen forense de tecnología digital de ISFS (Information Security and Forensic Society), la Guía para recolectar y archivar evidencia de RFC 3227 e Investigación en la escena del crimen electrónico del Departamento de Justicia de los Estados Unidos de América y la Guía de obtención, preservación y tratamiento de evidencia digital de la Procuración General de la Nación Argentina. Se realizará una revisión sistemática para la identificación de los aportes y áreas de vacancias de las buenas prácticas consideradas.Eje: Seguridad Informática.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Buenas prácticas para la recolección de la evidencia digital en la Argentina

En la República Argentina se evidenciaba la ausencia de un manual, un procedimiento o de un código sobre la recolección de la evidencia digital. Esto conllevo a que una gran cantidad de casos quedasen inconclusos y sin resolución, hasta la creación de la Guía de obtención, preservación y tratamiento de evidencia digital de la Procuración General de la Nación Argentina, en Marzo del año 2016. En este trabajo se realiza una revisión sistemática de guías y buenas prácticas de nivel internacional y nacional, identificando los aportes y áreas de vacancias. Se presenta un conjunto de buenas prácticas para la recolección de la evidencia digital en Argentina, logrando subsanar las áreas de vacancia identificadas. Para la correcta validación del conjunto de buenas prácticas, aplicaremos el conjunto a un caso de estudio aplicado a la realidad que consta de la recepción de un mail malicioso en una computadora de escritorio.VI Workshop de Seguridad Informática (WSI).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Perfiles de tesistas de la disciplina informática y su vinculación con los proyectos de investigación de la UM

La participación de estudiantes de carreras de grado en proyectos de investigación permite detectar vocaciones para que desarrollen su carrera como investigadores en el ámbito académico y/o reconozcan la importancia de la investigación en el contexto industrial. En este trabajo, el objetivo es descubrir la relación entre las características de los tesistas y su vinculación con los proyectos de investigación ejecutados en la UM, como así también la identificación de los tesistas que han experimentado de otras actividades vinculadas a la investigación. Para alcanzar el objetivo, se realizó un conjunto de experimentos utilizando los algoritmos Kmeans, Expetation Maximization, J4.8, NaivesBayes, y BayesNet. Se utilizaron los entornos WEKA y Elvira. Los resultados de los experimentos permitieron descubrir que el motivo de la selección de la tesis es el atributo de mayor incidencia hacia la participación en proyectos de investigación como así también en otras actividades de investigación propuestas por la cátedra.XVIII Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Perfiles de tesistas de la disciplina informática y su vinculación con los proyectos de investigación de la UM

La participación de estudiantes de carreras de grado en proyectos de investigación permite detectar vocaciones para que desarrollen su carrera como investigadores en el ámbito académico y/o reconozcan la importancia de la investigación en el contexto industrial. En este trabajo, el objetivo es descubrir la relación entre las características de los tesistas y su vinculación con los proyectos de investigación ejecutados en la UM, como así también la identificación de los tesistas que han experimentado de otras actividades vinculadas a la investigación. Para alcanzar el objetivo, se realizó un conjunto de experimentos utilizando los algoritmos Kmeans, Expetation Maximization, J4.8, NaivesBayes, y BayesNet. Se utilizaron los entornos WEKA y Elvira. Los resultados de los experimentos permitieron descubrir que el motivo de la selección de la tesis es el atributo de mayor incidencia hacia la participación en proyectos de investigación como así también en otras actividades de investigación propuestas por la cátedra.XVIII Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Buenas prácticas para la recolección de la evidencia digital en la Argentina

En la República Argentina se evidenciaba la ausencia de un manual, un procedimiento o de un código sobre la recolección de la evidencia digital. Esto conllevo a que una gran cantidad de casos quedasen inconclusos y sin resolución, hasta la creación de la Guía de obtención, preservación y tratamiento de evidencia digital de la Procuración General de la Nación Argentina, en Marzo del año 2016. En este trabajo se realiza una revisión sistemática de guías y buenas prácticas de nivel internacional y nacional, identificando los aportes y áreas de vacancias. Se presenta un conjunto de buenas prácticas para la recolección de la evidencia digital en Argentina, logrando subsanar las áreas de vacancia identificadas. Para la correcta validación del conjunto de buenas prácticas, aplicaremos el conjunto a un caso de estudio aplicado a la realidad que consta de la recepción de un mail malicioso en una computadora de escritorio.VI Workshop de Seguridad Informática (WSI).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Perfiles de tesistas de la disciplina informática y su vinculación con los proyectos de investigación de la UM

La participación de estudiantes de carreras de grado en proyectos de investigación permite detectar vocaciones para que desarrollen su carrera como investigadores en el ámbito académico y/o reconozcan la importancia de la investigación en el contexto industrial. En este trabajo, el objetivo es descubrir la relación entre las características de los tesistas y su vinculación con los proyectos de investigación ejecutados en la UM, como así también la identificación de los tesistas que han experimentado de otras actividades vinculadas a la investigación. Para alcanzar el objetivo, se realizó un conjunto de experimentos utilizando los algoritmos Kmeans, Expetation Maximization, J4.8, NaivesBayes, y BayesNet. Se utilizaron los entornos WEKA y Elvira. Los resultados de los experimentos permitieron descubrir que el motivo de la selección de la tesis es el atributo de mayor incidencia hacia la participación en proyectos de investigación como así también en otras actividades de investigación propuestas por la cátedra.XVIII Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aplicación de tecnologías inteligentes de explotación de información para el análisis de perfiles de tesistas de las carreras de grado de Informática de la Universidad de Morón

En esta comunicación se comparte un Proyecto de Investigación que se enmarca en la línea de investigación de Informática Aplicada y Nuevas Tecnologías según la convocatoria 2017 de nuestra Universidad. Se emplearán tecnologías inteligentes de explotación de información para el análisis de los perfiles de los tesistas de las carreras de grado de informática (Licenciatura en Sistemas e Ingeniería en Informática) que se imparten en la Universidad de Morón. En una primera instancia se diseñará un instrumento de recolección de datos, se realizarán las pruebas de validez, fiabilidad y consistencia del instrumento como su prueba en campo. Para el desarrollo metodológico del proyecto de explotación de información, se utilizará la metodología CRISPDM. Se realizará la evaluación de distintos ambientes de trabajo para la realización del proceso de minería de datos y en función de la evaluación se optará por la más conveniente dependiendo de los modelos a construir. A partir del conocimiento obtenido, las cátedras reflexionarán y elaborarán un conjunto de recomendaciones, las cuales permitirán redefinir las líneas de investigación a proponer a los alumnos, brindar el apoyo académico necesario para que los alumnos concluyan sus trabajos de fin de carrera, identificar áreas de interés de los alumnos para diseñar una oferta de cursos de posgrado y cursos de extensión entre otras.In this communication a Research Project is shared that is part of the research line of Applied Computing and New Technologies according to the 2017 call of our University. Information Mining (also known as Knowledge Discovery Process) will be used for the analysis of the profiles of the students of the computer science degree programs (Bachelor of Systems and Computer Engineering) taught at the University of Morón. In the first instance a data collection instrument will be designed, the tests of validity, reliability and consistency of the instrument will be carried out as its field test. For the methodological development of the information exploitation project, the CRISP-DM methodology will be used. The evaluation of different work environments will be carried out to carry out the data mining process and, depending on the evaluation, the most convenient one will be chosen depending on the models to be built. From the knowledge obtained, the chairs will reflect and develop a set of recommendations, which will redefine the lines of research to be proposed to the students, provide the necessary academic support for the students to complete their final year projects, identify areas of interest of the students to design an offer of postgraduate courses and extension courses among others

Predicción de áreas de investigación de tesistas de carreras de informática de la Universidad de Morón

En trabajos anteriores se analizó el problema que se les presenta a los tesistas de las carreras de informática de la Universidad de Morón, en el momento de la elección del tema de su tesina de grado, aplicando distintos algoritmos de minería de datos para obtener modelos de clasificación. En este desarrollo, se planteó la obtención de un modelo de predicción mediante redes bayesianas, ya que éstas tienen una semántica muy rica y son fácilmente interpretables. Se presentan los resultados del mapeo sistemático de literatura (SMS), cuyo propósito ha sido identificar los problemas que se resuelven con la minería de datos en el nivel de educación superior. Luego se realizó la comparación de los algoritmos J4.8 y Naïve Bayes como algoritmos de clasificación aplicados a los datos actuales, y se analizó la red obtenida para predecir evidencias futuras. Los resultados expuestos no son concluyentes ya que se sigue recolectando información, pero la descripción del estudio realizado pone en valor el interés de la técnica empleada y sienta las bases para mejorar el alcance de la investigación en trabajos futuros.Tema: Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Predicción de áreas de investigación de tesistas de carreras de informática de la Universidad de Morón

En trabajos anteriores se analizó el problema que se les presenta a los tesistas de las carreras de informática de la Universidad de Morón, en el momento de la elección del tema de su tesina de grado, aplicando distintos algoritmos de minería de datos para obtener modelos de clasificación. En este desarrollo, se planteó la obtención de un modelo de predicción mediante redes bayesianas, ya que éstas tienen una semántica muy rica y son fácilmente interpretables. Se presentan los resultados del mapeo sistemático de literatura (SMS), cuyo propósito ha sido identificar los problemas que se resuelven con la minería de datos en el nivel de educación superior. Luego se realizó la comparación de los algoritmos J4.8 y Naïve Bayes como algoritmos de clasificación aplicados a los datos actuales, y se analizó la red obtenida para predecir evidencias futuras. Los resultados expuestos no son concluyentes ya que se sigue recolectando información, pero la descripción del estudio realizado pone en valor el interés de la técnica empleada y sienta las bases para mejorar el alcance de la investigación en trabajos futuros.Tema: Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Descubrimiento de las áreas de investigación seleccionadas por los tesistas de las carreras de informática de la UM mediante árboles de decisión

Las cátedras de las materias de tesis, en las carreras de informática de la Universidad de Morón, cuentan con diferentes herramientas, que brindan apoyo académico a los que comienzan el cursado. Se ha observado que los alumnos tienen dificultad para seleccionar el tema de tesis y, en algunos casos, motiva el abandono o retraso en su carrera. Contar con un registro de tesis, de los graduados, resultó ser útil para obtener patrones sobre la relación entre: el área de investigación abordada en dicha tesis y características que definen al tesista. Para nuestro trabajo se utilizó “el proceso de descubrimiento de conocimiento en base de datos”. Finalmente, se presentan los resultados de la utilización de los algoritmos J4.8 en WEKA, ID3 en RapidMiner y CART en Knime y los distintos modelos generados, con los datos recopilados.XVII Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI