Clasificación de datos en el análisis forense digital en la Universidad Privada de Tacna, Tacna 2024

Abstract

El objetivo de la presente investigación fue determinar cómo la clasificación de datos correlaciona en el análisis forense digital en la Universidad Privada de Tacna durante el año 2024. Se empleó un enfoque cuantitativo, de tipo básico, con diseño no experimental. La muestra estuvo conformada por 161 estudiantes vinculados al ámbito de tecnologías de la información y análisis forense. Los hallazgos revelaron que la clasificación de información tiene una influencia directa en el análisis forense digital, lo cual se corrobora con el coeficiente de correlación de Spearman (0,726) y un valor de significancia p = 0,000, indicando una relación alta y positiva entre ambas variables. Esta relación estadística permite afirmar que el uso de herramientas tecnológicas y automatizadas en la clasificación de datos incrementa la exactitud y rapidez en el tratamiento de evidencias digitales. Asimismo, se identificó que los algoritmos aplicados en este proceso se correlacionan significativamente en la detección y organización de datos relevantes, favoreciendo la precisión del análisis forense. También se comprobó que el estudio de patrones de tráfico digital permite detectar anomalías que aportan a la reconstrucción de eventos. Por último, la incorporación de tecnologías especializadas refuerza la eficiencia, trazabilidad y seguridad en los procedimientos forenses. En conclusión, esta investigación valida que la clasificación de datos es un componente clave para optimizar el análisis forense digital en contextos académicos. Su adecuada implementación contribuye a elevar la calidad técnica, la confiabilidad de los informes periciales y la capacidad institucional de respuesta frente a incidentes de ciberseguridad en la Universidad Privada de Tacna.