000			02640nam a2200277Ia 4500
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008			150801s2013 ec 00 0 spa d
040			_aPUCESD _bspa _erda
082	0	4	_aESIS _bL9597 2013
090			_aPlanta Alta
100	1		_aLopez Oña, Cristian Guillermo
245	1	0	_aDETECCION DE FRAUDES EN TELEFONIA CELULAR UTILIZANDO REDES NEURONALES / _cCristian Guillermo López Oña, Humberto Carlos Robayo Nuñez
264		1	_aEcuador : _b[sin editorial] , _c2013
300			_a148 páginas ; _c30 cm.
336			_atxt
337			_an
338			_anc
500			_aIncluye CD Costo USD120,00
500			_aDirector: Rodolfo Sirilo Cordova Galvez,Mg. Lectores: Franklin Andres Carrasco Ramirez,Ing. Margareth Viviana Hurtado Quiroz, Ing.
502			_aTesis _bIngenieros de Sistemas y Computación. Escuela de Sistemas _c Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Santo Domingo _d2013
505	0		_aEn esta Disertacion de Grado se investigo la deteccion de fraudes en telefonia celular y se aplico en el desarrollo de un simulador de deteccion de fraude en mensaje de texto corto utilizando redes neuronales artificiales. El proceso de construccion del simulador se llevo a cabo tomando como elemnto de partida la investigacion de los diferentes patrones usados de telefonia movil, obteniendo asi informacion relevante para el posterior entrenamiento de la red neuronal. El siguiente paso se centro en la investigacion sobre el funcionamiento de la tecnologia GSM y GPRS para el envio de mensajes de texto corto. Se realizo un analisis detallado de la estructura para determinar los parametros que se utilizaron en la simulacion. El siguiente proceso de investigacion se baso en el funcionamiendo de las Redes Neuronales Artificiales para la posterior seleccion de una de ellas. Se investigo el funcionamiento de la aplicacion MATLAB para el entrenamiento de la red neuronal utilizando los patrones obtenidos mediante la encuesta realizada a los usuarios de telefoia movil. Una vez obtenida la informacion necesaria y relevante para la construccion del simulador se procedio a la etapa de desarrollo, para lo cual se utilizaron las herramientas Visual. NET como Lenguaje de Programacion y Oracle XE como motor de BDD. Como resultado final el Simulador recibe un mensje de texto corto, lo procesa y si el mensaje es de tipo fraudolento, arroja una alerta al usuario previniendole acerca del fraude, caso contrario el mensaje se recibira sin incoveniente.
590			_aPC
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