ESTRATEGIAS DE PROTECCIÓN DE DATOS EN LA BÚSQUEDA DE EMPLEO UN ANÁLISIS DE VULNERACIONES Y PROPUESTAS DE MEJORA
| dc.contributor.author | ALVARADO PAEZ JESUS ENRIQUE | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-13T18:04:50Z | |
| dc.date.available | 2025-11-13T18:04:50Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Este estudio aborda las filtraciones de datos personales en el ámbito de la búsqueda de empleo, destacando los riesgos inherentes a las plataformas digitales. El objetivo fue analizar críticamente estas amenazas, incluyendo sus causas y proponer estrategias de moderación efectivas dirigidas tanto a los usuarios como a las entidades responsables de los procesos de contratación. Se utiliza un enfoque cualitativo basado en la observación de casos representativos, complementado con una evaluación de riesgos que permite clasificar las amenazas según su expectativa e impacto. Los riesgos identificados incluyen el phishing, la exposición incontrolada de datos personales en perfiles públicos y la creación de cuentas fraudulentas que facilitan el acceso a información personal. También se observan prácticas como la exigencia de certificaciones falsas para obtener beneficios económicos y abusar aún más de la privacidad de los usuarios. El progreso del estudio permite esbozar estrategias, en las que destacan la privacidad, la verificación de la identidad por parte de los empleadores y la autenticación. Asimismo, se subraya la importancia de orientar a los usuarios e implementar políticas más estrictas en las plataformas para proteger la seguridad de los datos. Los resultados obtenidos resaltan la importancia de fortalecer la determinación en entornos digitales, proponiendo soluciones que equilibren la necesidad de una percepción competente con la seguridad de la información individual. Este estudio concluye con recomendaciones que promueven una mayor responsabilidad por parte de usuarios y plataformas, sentando las bases para futuras investigaciones que evalúen el impacto de las estrategias propuestas en diferentes contextos. | |
| dc.description.abstract | This study addresses personal data breaches in the job search environment, highlighting the risks inherent to digital platforms. The aim was to critically analyse these threats, include their causes and aim for effective moderation strategies aimed at both users and the entities responsible for the hiring processes. A qualitative approach based on the observation of representative cases is used, complemented by an assessment of risks that allows the threats to be ranked according to their expectation and impact. The risks identified include phishing, uncontrolled exposure of personal data in public profiles and the creation of fraudulent accounts that facilitate access to personal information. Practices such as the obligation of false certifications to obtain economic benefits and further abuse the privacy of users are also observed. The progress of the study allows for the outlining of strategies, in which the figure of privacy, evidence from employers and authentication stand out. Also, the importance of guiding users and implementing stricter policies on platforms to protect data security is underlined. The results obtained highlight the importance of strengthening determination in digital environments by proposing solutions that balance the need for competent perceptibility with the security of individual information. This study concludes with recommendations that promote greater duty on the part of users and platforms, laying the groundwork for future research that evaluates the impact of the proposed strategies in different contexts. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uees.edu.ec/handle/123456789/4648 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.subject | Protección de datos | |
| dc.subject | Plataforma de empleo | |
| dc.subject | Reclutamiento | |
| dc.subject | Riesgos | |
| dc.subject | Privacidad | |
| dc.subject | Estrategias | |
| dc.title | ESTRATEGIAS DE PROTECCIÓN DE DATOS EN LA BÚSQUEDA DE EMPLEO UN ANÁLISIS DE VULNERACIONES Y PROPUESTAS DE MEJORA | |
| dc.type | Thesis |
