Avances en procedimientos de la explotación de información con algoritmos basados en la densidad para la identificación de outliers en bases de datos

La información se ha convertido en uno de los activos más importantes para las organizaciones, por ello es necesario garantizar la seguridad, calidad y legalidad de la misma. Es aquí donde la auditoría de sistemas tiene un papel central en la prevención de riesgos relacionados con el gobierno de la...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Kuna, Horacio Daniel, Pautsch, J. Germán A., Rey, Martín, Cuba, C., Rambo, Alice, Caballero, Sergio, Steinhilber, A., García Martínez, Ramón, Villatoro, Francisco
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2011
Materias:
Ciencias Informáticas
procesos de explotación de información
Data mining
auditoria de sistemas
Database Administration
pistas de auditoría
minería de datos
cluster
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20015
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La información se ha convertido en uno de los activos más importantes para las organizaciones, por ello es necesario garantizar la seguridad, calidad y legalidad de la misma. Es aquí donde la auditoría de sistemas tiene un papel central en la prevención de riesgos relacionados con el gobierno de la Tecnología de la Información (TI). En general, el desarrollo y la aplicación Técnica de Auditoría Asistida por Computadora (CAATs) es aún incipiente, en particular la Minería de Datos (MD) se aplica de manera asistemática a tareas relacionadas con la auditoría de sistemas. Actualmente no se encuentran procedimientos formales especialmente orientados a aplicar técnicas de MD en la auditoría de sistemas y a la búsqueda de datos con ruido, inconsistentes y faltantes Este trabajo busca establecer procesos formales de MD, en particular aplicando algoritmos basados en la densidad, con la finalidad de detectar datos anómalos en Bases de Datos (BD). Esto será de gran utilidad para la tarea de los auditores de sistemas ya que permitirá automatizar la detección de outliers en bases de datos.
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