http://hdl.handle.net/20.500.14067/968 Tue, 07 Apr 2026 19:22:37 GMT 2026-04-07T19:22:37Z http://hdl.handle.net/20.500.14067/13064 Implementación y evaluación de un SIEM para el monitoreo de seguridad en redes corporativas Ramos Figueroa, Luiggi Gianfranco El presente proyecto corresponde a la “Implementación y Evaluación de un SIEM para el monitoreo de seguridad en redes corporativas”, el cual tuvo como objetivo conocer la implementación y evaluación de un SIEM y su relación con el monitoreo de seguridad en redes corporativas, para ello, se realizó un estudio de carácter básico, con un enfoque metodológico cuantitativo, un diseño de tipo no experimental, con estructura del nivel correlacional y de naturaleza de corte transversal, empleando una muestra compuesta por 79 trabajadores que conocen respecto al monitoreo que incluye seguridad dentro de redes corporativas. A estos participantes se les aplicó la técnica de encuesta utilizando un cuestionario como herramienta de recolección de datos. Los hallazgos indican que existe una relación entre la implementación y evaluación del SIEM y el monitoreo que incluye seguridad dentro de redes corporativas, lo que evidencia una alta valoración, reflejada en un coeficiente de Spearman de 0,833. Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/20.500.14067/13064 2026-02-20T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.14067/12986 Inteligencia artificial y rentabilidad de gestión en la Empresa Azucarera Guadalupe S.A. 2022 Rodriguez Trujillo, Miguel Angel Objetivo: Determinar si la inteligencia artificial se relaciona con la rentabilidad de la gestión de la Empresa Azucarera Guadalupe 2022. Método: El estudio se enmarcó en una investigación de tipo aplicada, y se situó en un nivel descriptivo-correlacional. Se recolectaron datos a través de técnicas como encuestas y cuestionarios. Para el análisis estadístico, se empleó el paquete SPSS 25.0, permitiendo así una interpretación rigurosa de los datos recopilados, presentados en forma de tablas y figuras estadísticas. Resultados: Los resultados obtenidos en la encuesta muestran que, en cuanto al uso de la inteligencia artificial (IA), el 50% de los trabajadores de la empresa Azucarera Guadalupe S.A. la utiliza casi nunca, mientras que el 28,6% la emplea ocasionalmente. Solo el 11,9% la usa casi siempre y el 7,1% la emplea siempre. En cuanto a la percepción sobre la rentabilidad, el 38,1% de los encuestados considera que la rentabilidad no se maneja de manera efectiva, y el 19% opina que nunca se aborda correctamente. Solo el 9,5% asegura que siempre se toma en cuenta. Conclusiones: Se determinó que la inteligencia artificial se relaciona significativamente con la rentabilidad de la gestión de la Empresa Azucarera Guadalupe 2023, con una correlación de Spearman de 0.726, lo que indica una correlación positiva alta. Esto resalta la influencia positiva de la IA en la optimización de procesos, lo que impulsa la rentabilidad organizacional. Fri, 16 Jan 2026 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/20.500.14067/12986 2026-01-16T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.14067/12985 Desarrollo de un modelo predictivo de machine learning para determinar las preferencias de herramientas informáticas en el desarrollo de software de los estudiantes de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión Zarate Carrion, Yerelynn Marialexandra; Morales Roca, Lincol Alejandro El estudio tuvo como finalidad identificar cómo se relaciona la construcción de un modelo de Machine Learning con las preferencias por las herramientas informáticas empleadas en el desarrollo de software por los estudiantes de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Asimismo, buscó establecer la relación entre dicho modelo, la utilidad percibida, la facilidad de uso y la preferencia por las herramientas tecnológicas utilizadas por los estudiantes en sus procesos de desarrollo de software. La investigación se ejecutó bajo un nivel correlacional y correspondió a un tipo de estudio básico–aplicado, con un diseño no experimental y un enfoque cuantitativo. La población de análisis estuvo conformada por los estudiantes de la Escuela Académico Profesional de Ingeniería Informática de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Para la recolección de datos se aplicó un cuestionario al total de participantes, alcanzando una muestra de 22 alumnos. Los resultados del estudio evidenciaron que el modelo de Machine Learning mantiene una relación significativa con las preferencias de uso de herramientas informáticas en el desarrollo de software por parte de los estudiantes. Esta conclusión se sustenta en los datos obtenidos a partir del procesamiento de los cuestionarios aplicados, lo que permitió validar las tres hipótesis específicas planteadas. Fri, 16 Jan 2026 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/20.500.14067/12985 2026-01-16T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.14067/12957 Implementación de un sistema web para la mejora de la gestión logística en la oficina de Bienestar Universitario de la UNJFSC - 2025 Rosales Changanaqui, Sebastian Eduardo La presente investigación tuvo como finalidad analizar el grado de influencia que ejerce la implementación de un sistema web mejora la gestión logística en la Oficina de Bienestar Universitario de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión (UNJFSC) durante el año 2025. El estudio fue de tipo aplicada, con un nivel de investigación aplicativo, enfoque cuantitativo y diseño preexperimental, utilizando la técnica de la encuesta estructurada con escala de Likert. La muestra esta conformada por 13 colaboradores de la Unidad de Servicio Social, quienes participaron tanto en la etapa de pretest como en el postest. Para el análisis de datos se utilizó el software estadístico SPSS v.26, aplicando la prueba no paramétrica de Wilcoxon. Los resultados mostraron mejoras significativas en todas las dimensiones evaluadas: la percepción de eficiencia en la gestión logística aumentó del 0 % al 92.3 % en nivel alto, y dimensiones como digitalización de procesos, automatización de evaluaciones e integración de la información superaron el 80 % de mejora en percepción. Asimismo, la gestión del comedor universitario, el procesamiento de solicitudes de fraccionamiento de pagos y exoneraciones, así como la evaluación socioeconómica de ingresantes, mostraron un avance notorio en términos de rapidez, trazabilidad y control. Se concluyó que la implementación del sistema web tuvo un impacto positivo y estadísticamente significativo (p = 0.001), optimizando los procesos internos, reduciendo errores y fortaleciendo la toma de decisiones basada en datos actualizados, en beneficio directo de los estudiantes y del personal responsable de la gestión institucional. Fri, 06 Mar 2026 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/20.500.14067/12957 2026-03-06T00:00:00Z