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1. Aplicación Móvil Basado en Procesamiento de Lenguaje Natural para la Prevención y Denuncia de Delitos Cibernéticos en el Distrito de San Miguel 29/09/2025 AUTORES: Alfaro Deza, Piero Tadeo Torres Llanos, Leus Deniro Ingeniería de Sistemas de Información

2. AGENDA Problem á tica Propuesta de solución Resultado

3. Datos preliminares 2000% Crecimiento de denuncias por delitos cibernéticos (2010-2020) Fraude informático Daños económicos por ciberataques 50 % Delitos en Lima Centro 21,687 Denuncias registradas Fuente: Ministerio público fiscalía de la nación 2021 78 % Fuente: Defensoría del pueblo 2023 Usuarios mayores de 6 años en internet 35% 2010 73% 2022 3 billones 2015 6 billones 2021

4. PROBLEMÁTICA Alta vulnerabilidad de los ciudadanos del distrito de San Miguel ante delitos cibernéticos y dificultades en la denuncia efectiva de estos delitos (Mejía Lobo et al., 2023).

5. PROBLEMÁTICA A continuación, se detallan las principales causas que agravan esta situación y que requieren atención urgente para proteger a los ciudadanos frente a delitos cibernéticos y facilitar el proceso de denuncia de estos crímenes. Causa 1 Causa 2 Causa 3 La mayoría desconoce amenazas básicas y prácticas de protección, lo que facilita ataques y dificulta denuncias efectivas. Causa 4 Las técnicas de ciberataques avanzan rápido y las defensas quedan obsoletas con facilidad. Las víctimas no cuentan con un canal accesible 24/7 que ofrezca soporte, generando incertidumbre y retrasos en la respuesta. Los procesos de denuncia actuales son lentos y complejos, lo que desincentiva a las víctimas.

6. PROBLEMÁTICA ¿En qué medida una aplicación móvil basado en procesamiento de lenguaje natural puede ayudar a prevenir, a los ciudadanos del distrito de San Miguel, frente a los delitos cibernéticos y, además, facilitar el proceso de denuncia de estos crímenes?

7. PROPUESTA DE SOLUCIÓN

8. ANÁLISIS DE FRAMEWORKS PARA APLICACIÓN MÓVIL BASADO EN LOS CRITERIOS MÁS IMPORTANTES DE LA ISO/IEC 25010 Criterios   Impacto   Flutter   React Native   Ionic   Xamarin   Puntaje   Ajuste   Puntaje   Ajuste   Puntaje   Ajuste   Puntaje   Ajuste   Tiempo de Implementación   17.4%  5  0.87  4 0.696  3  0.522 3  0.522  Facilidad de Uso y Aprendizaje  13.0%  4  0.52  4 0.52  5  0.65  3  0.39  Rendimiento y Eficiencia  13.0%  5  0.65  4 0.52  3  0.39  4  0.52  Flexibilidad y Capacidad de Personalización  17.4%  5  0.87  4 0.696  3  0.522 4  0.522  Soporte y Comunidad  21.7%  4  0.868  5 1.085  4  0.868 3  0.868  Compatibilidad y Soporte para Múltiples Plataformas  17.4%  5  0.87  4 0.696  4  0.696 4  0.696  Total  28 4.648 25 4.213  22  3.648 21  3.518 

9. ANÁLISIS DE PLATAFORMA DE CHATBOT BASADO EN LOS CRITERIOS MÁS IMPORTANTES DE LA DE ISO/IEC 25010 Criterios   Impacto  Dialogflow Microsoft Bot Framework  IBM Watson Assistant   Rasa  Puntaje  Ajuste  Puntaje  Ajuste  Puntaje  Ajuste  Puntaje  Ajuste  Capacidades de Procesamiento del Lenguaje Natural   22.73%  5  1,14  4  0,91  4  0,91  4  0,91 Integración y Compatibilidad con Canales  18.18%  5  0,91  5  0,91  4  0,73  3  0,55 Escalabilidad y Rendimiento  18.18%  4  0,73  5  0,91  4  0,73  3  0,55 Personalización y Flexibilidad  13.64%  4  0,55  4  0,55  3  0,41  5  0,68  Facilidad de Desarrollo y Mantenimiento  13.64%  4  0,55  4  0,55  3  0,41  3  0,41 Capacidades de Análisis e Informes  13.64%  4  0,55  3  0,41  4  0,55  2  0,27 Total  26 4,41 25  4,23  22  3,73  20  3,36

10. ANÁLISIS DE BASES DE DATOS BASADOS EN LOS CRITERIOS MÁS IMPORTANTES DE LA DE ISO/IEC 25010 Criterios  Impacto  Firebase (Google)  Amazon Web Services (AWS) - DynamoDB  Microsoft Azure - Cosmos DB  MongoDB Atlas  Puntaje  Ajuste  Puntaje  Ajuste  Puntaje  Ajuste  Puntaje  Ajuste  Modelo de Datos y Flexibilidad   25.00%  5 1,25 5  1,25  4  0,91  5  1,25 Rendimiento y escalabilidad  20,00%  5 1 5  1  4  0,80  3  0,60  Seguridad y Cumplimiento  20,00%  5 1 4  0,80  3  0,60  2  0,40 Soporte para Aplicaciones Móviles  15,00%  5 0,75 4  0,60  4  0,60  4  0,60  Disponibilidad y fiabilidad  10,00%  4 0,40 4  0,40  4  0,40  3  0,3  Facilidad de Uso y Herramientas de Desarrollo  10,00%  5 0,40 4  0,40  4  0,40  3  0,30 Total  29 4,8 26  4,45  23  3,71  20  3,45

11. ANÁLISIS DE SERVICIOS DE AUTENTICACIÓN BASADO EN LOS CRITERIOS MÁS IMPORTANTES DE NIST SP 800-63 (IDENTIDAD DIGITAL) Criterios Impacto Firebase Authentication   Auth0  Okta   OneLogin   Puntaje  Ajuste  Puntaje Ajuste  Puntaje  Ajuste  Puntaje  Ajuste  Seguridad y Protección de Datos   18,18%  4  0.72  4  0.72  5  0.9  4  0.72  Facilidad de Integración  27,27%  5  1.36  4  1.09  4  1.09  3  0.81  Escalabilidad y Rendimiento  27,27%  4  1.09  4  1.09  4  1.09  4  1.09  Flexibilidad y Personalización  9,09%  4  0.36  3  0.27  4  0.36  3  0.27 Costo y Modelo de Licenciamiento  18,18%  5  0.9  3  0.54  3  0.54  2  0.36  Total  22 4.43 18  3.71  20  3.98  16  3.25

12. ARQUITECTURA LÓGICA

13. ARQUITECTURA FÍSICA

14. CRITERIOS DE VALIDACIÓN

15. Resultado de la Validación Basado en ISO/IEC 25010 – Criterios Más Importantes de Validación para el Sistema de Procesamiento de Lenguaje Natural Caso  Tipo de ataque  Precisión extracción (%)  Campos faltantes (%)  Tiempo denuncia (s)  PDF generado correctamente  1  Phishing  94  6  130  Sí  2  Smishing  91  9  175  Sí  3  Vishing  93  7  150  Sí  4  Carding  90  10  140  Sí  5  Suplantación de identidad  92  8  160  Sí  6  SIM Swapping  89  11  170  Sí  7  Malware y Ransomware  95  5  155  Sí  8  Estafas avanzadas y extorsión  92  8  145  Sí  9  Venta de bases de datos  93  7  165  Sí 

16. Caso  Tipo de ataque  Precisión extracción (%)  Campos faltantes (%)  Tiempo denuncia (s)  PDF generado correctamente  10  Phishing  90  10  180  Sí  11  Smishing  91  9  120  Sí  12  Vishing  94  6  135  Sí  13  Carding  92  8  155  Sí  14  Suplantación de identidad  89  11  175  Sí  15  SIM Swapping  93  7  140  Sí  16  Malware y Ransomware  90  10  160  Sí  17  Estafas avanzadas y extorsión  92  8  150  Sí  18  Venta de bases de datos  94  6  130  Sí  19  Phishing  91  9  170  Sí  20  Smishing  93  7  145  Sí  Resultado de la Validación Basado en ISO/IEC 25010 – Criterios Más Importantes de Validación para el Sistema de Procesamiento de Lenguaje Natural

17. Resultado de la Validación Basado en ISO 9241 – Criterios Más importantes de Validación para la Usabilidad y Experiencia del Usuario del Sistema Usuario  SUS (0-100)  Tiempo registro (s)  Tiempo denuncia (s)  Feedback principal  U1  88  37  150  “Interfaz clara, rápido acceso al chatbot.”  U2  82  42  165  “Buen flujo, pero faltaría ayuda contextual inicial.”  U3  85  40  152  “Preguntas del bot muy precisas y fáciles de entender.”  U4  87  36  158  “Registro sencillo, recomendaria más opciones de temas.”  U5  80  45  170  “Carga un poco lento en móviles antiguos.”  U6  90  35  145  “Muy intuitiva, excelente respuesta del asistente.”  U7  83  43  160  “Buen diseño, pero el contraste de colores podría mejorar.”  U8  86  39  155  “Funcional y amigable; el tutorial inicial ayudaría.”  U9  84  41  162  “Fácil navegación, sugeriría más explicaciones en ‘Infórmate’.”  U10  89  38  148  “Excelente integración de módulos y rapidez de respuestas.” 

18. CONCLUSIONES Objetivo 2 Flutter obtuvo la calificación más alta (4.64) en ISO/IEC 25010, confirmando su capacidad para el frontend móvil . DialogFlow lideró la evaluación de plataformas chatbot (4.41), asegurando capacidades avanzadas de PNL. Los wireframes y mockups fueron validados con criterios de accesibilidad y usabilidad , obteniendo aprobación unánime . Los voluntarios completaron registro , denuncia y consulta sin ayuda y en tiempos cortos (< 45 s y < 3 min), con satisfacción de 4,3/5, lo que confirma que la interfaz es accesible e intuitiva para usuarios del distrito de San Miguel.

19. Gracias