Fundamentos Teóricos Para Sustentar Un Modelo Preventivo En La Ciberseguridad Financiera
Cargando...
Fecha
Autores
Acosta Castiblanco, Julián Esteban
Rojas Bohórquez, Valentina
Director
Enlace al recurso
DOI
Google Scholar
Cvlac
gruplac
Descripción Dominio:
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Santo Tomás
Compartir
Descripción
La presente investigación analiza los fundamentos teóricos que sustentan un modelo preventivo en la ciberseguridad financiera, con el propósito de comprender cómo los enfoques conceptuales del Big Data, el aprendizaje automático y la gestión del riesgo tecnológico permiten fortalecer la anticipación de amenazas en el sistema financiero. El estudio se desarrolló bajo un enfoque cualitativo de tipo documental, mediante la revisión sistemática de literatura científica reciente y normativa colombiana relacionada con seguridad digital y riesgo operativo.
Los resultados evidencian que el aumento de la digitalización financiera ha incrementado la complejidad de los ataques cibernéticos, lo que limita la efectividad de los modelos tradicionales de seguridad. Investigaciones recientes señalan que el uso de inteligencia artificial y análisis masivo de datos permite detectar patrones anómalos y mejorar la capacidad de respuesta frente a amenazas emergentes (Alrafi & Mishra, 2024). En este sentido, los fundamentos teóricos revisados demuestran que los modelos preventivos deben basarse en sistemas adaptativos, análisis en tiempo real y cumplimiento normativo, con el fin de garantizar la estabilidad y la confianza en los entornos financieros digitales.
Se concluye que la integración de estos enfoques proporciona el sustento conceptual necesario para el desarrollo de modelos preventivos orientados a la anticipación del riesgo, contribuyendo al fortalecimiento de la ciberseguridad en el contexto financiero colombiano
Abstract
This study analyzes the theoretical foundations underpinning a preventive model in financial cybersecurity, with the aim of understanding how conceptual approaches to big data, machine learning, and technological risk management can enhance the anticipation of threats in the financial system. The study was conducted using a qualitative, documentary approach, involving a systematic review of recent scientific literature and Colombian regulations related to digital security and operational risk.
The results show that the rise of financial digitization has increased the complexity of cyberattacks, limiting the effectiveness of traditional security models. Recent research indicates that the use of artificial intelligence and big data analytics enables the detection of anomalous patterns and improves the ability to respond to emerging threats(Alrafi & Mishra, 2024). In this regard, the reviewed theoretical foundations demonstrate that preventive models must be based on adaptive systems, real-time analysis, and regulatory compliance in order to ensure stability and trust in digital financial environments.
It is concluded that the integration of these approaches provides the conceptual foundation necessary for the development of preventive models aimed at risk anticipation, thereby contributing to the strengthening of cybersecurity in the Colombian financial sector.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Acosta & Rojas (2026) Fundamentos Teóricos Para Sustenta Un Modelo Preventivo En La Ciberseguridad Financiera [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás].Repositorio Institucional
Colecciones
Licencia Creative Commons
Attribution-NonCommercial 2.5 Colombia