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Tipo de material : bachelorThesis
Título : Aplicación de métodos de Big data para la detección de líneas bypass en operadoras telefónicas
Autor : Flores Cadme, Fernando Javier
Tutor : Freire Cabrera, Jose Julio
Palabras clave : SEÑALES;ELECTRÓNICA Y TELECOMUNICACIONES;DELITOS INFORMÁTICOS;TRANSMISIÓN DE VOZ
Fecha de publicación : 2020
Editorial : Quito: Universidad de las Américas, 2020
Citación : Flores Cadme, F. (2020). Aplicación de métodos de big data para la detección de líneas bypass en operadoras telefónicas.(Tesis de pregrado). Universidad de las Américas, Quito
Resumen : Las empresas telefónicas disponen de áreas especializadas en la detección de fraudes, las cuales realizan controles llamados perfilamientos, realizados de manera manual en hojas de calculo o bases de datos básicas. Siendo muy importante hoy en día que la obtención de los datos sea caracterizada por la fiabilidad de la fuente, su alcance potencial y la rapidez de procesamiento, el presente proyecto plantea aplicar métodos de Big Data al perfilamiento de números Bypass de empresas de telecomunicaciones, TELCOS, con el uso de herramientas que faciliten el análisis y predicción de comportamientos en el trafico de los diferentes servicios brindados por las empresas, en este caso especial el trafico de voz, para la detección de potenciales escenarios fraudulentos. Para cumplir con la solución planteada se realizara el estudio de diferentes técnicas de Big Data aplicables a la solución propuesta, que analizaran los registros de las diferentes centrales telefónicas, para obtener la optimización del perfilamiento de los datos obtenidos
Descripción : Telephone companies have specialized areas for fraud detection, which carry out controls called profiling, carried out manually in spreadsheets or basic databases. Being very important today that data collection is characterized by the reliability of the source, its potential scope and speed of processing, this project aims to apply Big Data methods to the profiling of Bypass numbers of telecommunications companies, TELCOS , with the use of tools that facilitate the analysis and prediction of traffic behaviors of the different services provided by companies, in this special case voice traffic, for the detection of potential fraudulent scenarios. To comply with the proposed solution, the study of different Big Data techniques applicable to the proposed solution will be carried out, which will analyze the records of the different telephone exchanges, in order to optimize the profiling of the data obtained
URI : http://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/12731
Aparece en las colecciones: Ingeniería en Redes y Telecomunicaciones

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