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Análisis de la percepción en la integración de visión e inteligencia artificial en el monitoreo de seguridad física y cibernética: caso servicio Aeroportuario Nacional, Honduras, 2024

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dc.campusUnitec San Pedro Sula
dc.catalogadorRegina Matamoros
dc.collectionTesis de Postgrado
dc.contributor.advisorJesús Ricardo Rodríguez Rivera
dc.contributor.authorMarcio Javier Paz Cardona
dc.coverageSan Pedro Sula, Cortes, Honduras
dc.date.accessioned2026-03-24T18:35:35Z
dc.date.available2026-03-24T18:35:35Z
dc.date.issued2026-01-01
dc.description.abstractEste estudio examinó la percepción del personal del Servicio Aeroportuario Nacional (SAN) acerca de la integración de sistemas de visión e inteligencia artificial en el monitoreo de la seguridad cibernética y física en infraestructuras aeroportuarias de Honduras comprendidos en el año 2024. La investigación se ejecutó frente al aumento de amenazas hibridas que combinan riesgos físicos y digitales, así como las limitaciones de los sistemas tradicionales de vigilancia operados de una manera fragmentada. Por medio del diseño de estudio de caso, se recopilaron datos por medio de entrevistas semiestructuradas, triangulación de fuentes, y análisis documental con el fin de evaluar la eficacia percibida de los sistemas integrados ante la gestión de alertas manuales. Los resultados evidenciaron que la integración de estas tecnologías contribuye a una mejor detección oportuna de amenazas, mayor rapidez en la toma de decisiones operativas y reducción de falsos positivos. Sin embargo, se identificaron desafíos asociados por la falta de personal especializado, resistencia al cambio, limitaciones presupuestarias, y ausencia de protocolos estandarizados. El estudio concluyó que la adopción de soluciones integradas asentadas en inteligencia y visión artificial blinda la resiliencia operativa y la gestión integral del riesgo en el entorno aeroportuario.
dc.description.abstractThis study examined the perception of National Airport Service (SAN) personnel regarding the integration of vision and artificial intelligence systems in monitoring cybersecurity and physical security in Honduran airport infrastructure in 2024. The research was conducted in response to the increase in hybrid threats that combine physical and digital risks, as well as the limitations of traditional surveillance systems operated in a fragmented manner. Using a case study design, data was collected through semi-structured interviews, triangulation of sources, and document analysis to assess the perceived effectiveness of integrated systems in managing manual alerts. The results showed that the integration of these technologies contributes to better timely detection of threats, faster operational decision-making, and a reduction in false positives. However, challenges were identified due to a lack of specialized personnel, resistance to change, budgetary constraints, and the absence of standardized protocols. The study concluded that the adoption of integrated solutions based on intelligence and artificial vision strengthens operational resilience and comprehensive risk management in the airport environment.
dc.disciplineIngeniería y TI/ Engineering & IT
dc.facultyFacultad de Postgrado
dc.finalwork.creationdate01/01/2026
dc.formatPDF
dc.identifier.urihttps://repositorio.unitec.edu//handle/123456789/14247
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITEC
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International.
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
dc.sourceUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITEC
dc.subjectCiberseguridad
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectmonitoreo integrado
dc.subjectSeguridad aeroportuaria
dc.subjectVisión computacional
dc.subject.ddc005.8 P348
dc.thesis.degreelevelPostgrado
dc.thesis.degreenameMaestría en Gestión de Tecnologías de la Información / M-26
dc.titleAnálisis de la percepción en la integración de visión e inteligencia artificial en el monitoreo de seguridad física y cibernética: caso servicio Aeroportuario Nacional, Honduras, 2024

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