Aplicación de un modelo de clustering para el análisis del comportamiento de usuarios de la banca en línea para la clasificación de riesgos cibernéticos

Este estudio se centra en la relación entre los hábitos de los usuarios de banca en línea y su susceptibilidad a ciberataques dentro del sistema bancario mexicano. En un contexto de creciente digitalización de los servicios financieros, se identifica el problema de cómo determinadas prácticas de los usuarios pueden incrementar los riesgos de ser víctimas de fraude financiero. Se utilizó una metodología cuantitativa mediante la aplicación de una encuesta diseñada para descubrir patrones de comportamiento de riesgo entre los usuarios de banca en línea para con ello crear una clasificación utilizando el método de clustering k-means. Los resultados revelaron que hábitos como el uso de conexiones inseguras, la falta de software de seguridad y las malas prácticas de gestión de contraseñas están directamente relacionados con una mayor incidencia de fallos de seguridad. El estudio concluye con recomendaciones para mejorar la educación y las políticas de seguridad dirigidas a los usuarios, así como estrategias para que las entidades financieras refuercen sus sistemas frente a ciberataques.