Blockchain is a distributed ledger technology that ensures the security and transparency of data, guaranteeing that they cannot be altered. Its application in the peer review of scientific papers can contribute to improving the integrity, transparency, and efficiency of the process, mitigating issues of manipulation and fraud. This work analyzes the contributions of various research studies that address the use of blockchain technology in peer review. The study is a systematic literature review (SLR) in which the PRISMA methodology was applied. Fifty primary studies were identified through searches in databases such as Scopus, Science Direct, IEEE Xplore, and ACM. The analyzed research reveals innovative approaches, such as decentralized solutions, smart contracts, and token economy, to address challenges like biases, transparency, and speed in the review process. It is concluded that the use of blockchain in peer review processes is still emerging and has not yet been widely adopted globally. However, studies addressing this topic focus on its potential to improve transparency and trust in the process, offer incentives and rewards to reviewers and authors, enhance the quality and fairness of evaluations, and strengthen the security and privacy of the data involved.

El objetivo de la presente investigación es desarrollar un algoritmo esteganográfico basándose en la técnica LSB (Least Significant Bit), el filtro Canny Edge para la detección de bordes y la generación de números aleatorios para mejorar la seguridad de la información; para lo cual se compararon los indicadores de calidad de imagen Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) y Mean Square Error (MSE) y se aplicaron las pruebas esteganográficas: RS-Attack, Visual Attack , Byte Attack, pruebas benckmark para comprobar la hipótesis y obtener las conclusiones. Para desarrollar la aplicación se utilizó: Java (lenguaje de programación), Netbeans (IDE), Beyond Compare (comparar hexadecimales), Guiffy ImageDiff (comparar diferencias entre pixeles de las imágenes), StegSecret (realizar estegoanálisis) y Digital Invisible Ink Toolkit (para el cálculo métricas de calidad de imagen). Para tal fin se desarrolló dos prototipos (Prototipo I: LSB y Canny Edge; Prototipo II: LSB, Canny Edge y números aleatorios) y se comparó los resultados obtenidos, dando como resultado que se genera menos ruido al implementar el uso de número aleatorios en el proceso esteganográfico.

La inestabilidad económica pospandemia ha dejado obsoletos los modelos de valoración estática para pequeños proyectos productivos, lo que exige enfoques estocásticos. Esta investigación evalúa la viabilidad financiera y el riesgo del proyecto comercial Vendistribuidora S.A.S. B.I.C. (2019-2024), contrastando un análisis determinista con una simulación de Montecarlo. Metodológicamente, se formuló algebraicamente el flujo de caja descontado y se aplicaron pruebas de bondad de ajuste (Kolmogorov-Smirnov) para asignar distribuciones de probabilidad a variables críticas: la demanda se modeló con distribución PERT y los costos operativos con distribución Triangular, integrando una matriz de correlación de Spearman. Computacionalmente, se ejecutó un algoritmo de 5 000 iteraciones con un criterio de convergencia del 1 % y un MAPE predictivo del 5,2 %. Mientras el modelo determinista proyectó un Valor Actual Neto (VAN) ideal de 1 955 575,81 y una Tasa Interna de Retorno (TIR) del 32 %, la simulación ajustó el VAN medio esperado a 1 798 797,12 (con una desviación estándar de 846 668,26) y proyectó una TIR media del 38,48 %. El análisis de riesgo evidenció una probabilidad de pérdida de apenas el 3,8 % y un escenario extremo de -220 036,64, cuantificando la exposición máxima mediante el Valor en Riesgo (VaR) y el Valor Condicional en Riesgo (CVaR) al 95 % de confianza. Se concluye que el proyecto posee una asimetría positiva favorable (coeficiente de skewness = 0,41), pero la planificación lineal debe sustituirse por el CVaR para dimensionar reservas de liquidez, lo que valida a la matemática computacional como pilar de resiliencia financiera para las pymes.

La segmentación documental (chunking) desempeña un papel importante en la recuperación de información dentro de los sistemas Retrieval-Augmented Generation (RAG). Las estrategias Fixed Chunking, Sentence Chunking y Semantic Chunking utilizan distintos criterios para dividir los documentos, pero no consideran de forma conjunta las relaciones semánticas y estructurales entre las unidades textuales. En este trabajo se formuló e implementó una estrategia de Graph Chunking basada en teoría de grafos y optimización, y se comparó su comportamiento con las tres estrategias mencionadas. La investigación siguió un enfoque cuantitativo con diseño experimental. Primero se evaluaron nueve configuraciones del método propuesto y se seleccionó la configuración L100_T45_W10 para la comparación posterior. Las pruebas se realizaron sobre documentos de diferente extensión y se utilizaron las mismas consultas, el mismo modelo de embeddings y el mismo índice vectorial. Se consideraron los tiempos de procesamiento y las métricas Hit Rate, Precision, Recall, Mean Reciprocal Rank (MRR) y Normalized Discounted Cumulative Gain (nDCG). Graph Chunking obtuvo los valores más altos de Hit Rate y Recall en los tres documentos, además de los mayores valores de MRR y nDCG en los documentos grande y mediano. En el documento pequeño, Semantic Chunking presentó el mayor MRR, mientras que Graph Chunking y Semantic Chunking obtuvieron el mismo valor de nDCG. El método basado en grafos requirió mayor tiempo durante la segmentación, pero registró menores tiempos de recuperación y de generación de embeddings en los documentos analizados. Los resultados muestran que incorporar relaciones semánticas y estructurales durante la construcción de los fragmentos constituye una alternativa para la segmentación documental en sistemas RAG.

Technology Rain Journal ISSN 2953-464X, indexada en Latindex Catálogo 2.0, es una Revista enfocada en el área de Ciencias Informáticas, Ingeniería aplicadas,  y Ciencias Sociales. Posee una periodicidad Semestral con un volumen anual de dos números . Nuestra revista es editada por la editorial Kolibri, auspiciada por La Red de Investigacion en Ingenieria e Informatica  Ri3, el Instituto de Investigaciones Informáticas y Forenses del Ecuador,  y otras entidades sin fines de lucro.  La Revista publica artículos originales e inéditos, y evaluado en doble ciego. Revista de acceso abierto Licencia Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) Recepción permanente de artículos científicos Envios Formato

En la presente investigación se plantean técnicas avanzadas para proteger información sensible implementando la criptografía y esteganografía en conjunto, lo que mejora la confidencialidad. La criptografía cifra el mensaje original y la esteganografía oculta el mensaje cifrado en la imagen. Se implementa una variación en el algoritmo AES denominado ShiftDiagonal en el proceso de cifrado y el algoritmo de bordes Canny Edge con una variación en el cálculo de las posiciones de los pixeles utilizando números pseudoaleatorios, además se utiliza la técnica de LSB en la imagen BMP para el embebido. Se realizan las pruebas comparando los resultados de los algoritmos base frente a las nuevas propuestas tanto criptográficos como esteganográficos. Se concluye que el mensaje cifrado tiene mayor resistencia a ataques de fuerza bruta y se embebe en la imagen de forma más difusa en los borden, en comparación con los algoritmos base, mejorando la confidencialidad de este.