Doctorado Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática

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    Método para reducir pruebas de regresión de software basado en acceso a los datos en entornos de desarrollo iterativo incremental
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Rosero Miranda, Raúl Hernán; Rodríguez Rafael, Glen Darío
    Actualmente, en diferentes contextos, en mayor o menor grado, los productos de software tienen acceso a bases de datos, siendo necesario considerar las pruebas de regresión para productos de software, tales como los sistemas de información. Esta tesis presenta dos aportes de investigación que permiten motivar e introducir una nueva técnica/método para pruebas de regresión por selección para software con acceso a datos. El primer aporte establece los aspectos y factores considerados hasta el año 2020, que evidencia la escasa aplicabilidad de las investigaciones de la academia en la industria. El segundo aporte es el diseño de un método para pruebas de regresión que realiza una combinación de técnicas de clusterización probabilística no supervisada con valores de centroide aleatorios y pruebas unitarias, que juntamente con el esquema de la base de datos, determinar los casos de prueba relacionados con las modificaciones o adiciones de nuevas funcionalidades del producto software. El método fue validado empíricamente bajo el enfoque de ingeniería de software experimental, mediante 32 de 37 pruebas de regresión de cinco proyectos de software de pequeña y mediana escala, utilizando indicadores del campo de la búsqueda y recuperación de información. Los resultados sugieren que el método propuesto mejora las pruebas de regresión en productos de software con acceso a datos bajo entornos de desarrollo iterativo incremental.
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    Propuesta de un modelo conceptual de preservación digital aplicable a la mejora de la preservación de evidencia digital en instituciones de investigación criminal
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2017) Molina Granja, Fernando Tiverio; Rodríguez Rafael, Glen Darío
    Diseña un modelo de referencia de preservación de evidencia digital en repositorios digitales de instituciones de investigación criminal, basado en técnicas de preservación digital a largo plazo, para mejorar la admisibilidad de la evidencia digital en un proceso judicial. Determina cómo la aplicación de procesos de infraestructura organizacional, procesos de administración de objetos digitales, procesos de infraestructura técnica y de riesgo de seguridad, y procesos de gestión de integridad, en un modelo de preservación, influyen en la admisibilidad de evidencia digital en un proceso judicial. El modelo es validado por 74 expertos del sistema de justicia de la Ciudad de Riobamba en Ecuador conformados por 5 custodios de evidencia, 24 fiscales, 35 jueces, 5 peritos informáticos, y 5 técnicos administrativos a quienes se les aplicó un cuestionario. Como resultado del análisis estadístico global de los datos obtenidos, se determina que las cuatro dimensiones influyen altamente en la determinación del nivel de admisibilidad de la evidencia digital en la corte, por lo que la aplicación de un modelo de preservación de evidencia digital para instituciones de investigación criminal denominado PREDECI, garantiza una mayor admisibilidad de la evidencia en la corte. Desarrolla un prototipo para evidenciar la funcionalidad y usabilidad del modelo, que es evaluado en las mismas condiciones por los actores en cinco casos específicos, obteniendo en general una aceptación adecuada del aplicativo como herramienta para preservar le evidencia digital en términos de elevar la admisibilidad. Esto permite determinar que es un prototipo que puede aplicarse para procedimientos de preservación de evidencia digital.