Tesis
Detección de anomalías en el rpi aplicando minería de datos
Autor
Kathleen Saskia Zavala Varela
Manuel Salvador García Lacayo
Resumen
Con esta investigación se buscó formalizar el descubrimiento de patrones anómalos en las transacciones del Registro de la Propiedad Inmueble (RPI) que se encuentran almacenadas en el Sistema Unificado de Registros (SURE), basado en los métodos y técnicas de minería de datos. Se realizó la recopilación de las transacciones y casos que han motivado quejas o denuncias y de esta manera se definió un catálogo de esquemas de anomalías. Posteriormente se realizo una prueba de funcionalidad del modelo utilizando un software gratuito a través del cual se aplicaron diversos algoritmos para detectar anomalías en conjuntos de datos de prueba, demostrando que los métodos de minería de datos pueden identificar registros maliciosos. Se propuso la implementación de un modelo de detección de anomalías, que pueda ser integrado a futuro en el SURE, el cual actúe como un mecanismo de alarma sobre registros irregulares que requieran de un mayor análisis por parte de las autoridades. This study aimed to formalize the discovery of anomalous patterns in the Registro de la Propiedad Inmueble (RPI) transactions which are stored in the Sistema Unificado de Registros (SURE), based on data mining the methods and techniques. We performed a compilation of transactions and cases that have motivated complaints and reports and thus defined a catalog of patterns of anomalies. Subsequently a functional test of the model using an open source software through which various algorithms were applied to detect anomalies in the test datasets, showing that data mining methods can identify malicious records. We proposed the implementation of an anomaly detection model that can be integrated to SURE in the future, which act as an alarm mechanism on irregular records that will require further analysis by authorities.