UAM-I concluye que el PREP es seguro y resistente a ataques informáticos; seguirán realizando pruebas

UAM-I concluye que el PREP es seguro y resistente a ataques informáticos; seguirán realizando pruebas

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El Instituto Nacional Electoral (INE) informó que luego de la auditoría al sistema informático del Programa de Resultados Electorales Preliminares (PREP) federal 2024, realizada por la Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztapalapa (UAM-I), se concluyó que éste es seguro y resistente a ataques informáticos.

Según el INE, a partir de pruebas funcionales, la UAM-I verificó que en el sistema informático del PREP los datos ingresados, a través de procesos de digitalización y captura, fueran registrados, capturados y validados de acuerdo con el Proceso Técnico Operativo del PREP. Con esto, se aseguró su consistencia y procesamiento para garantizar que los resultados publicados sean los asentados por las y los funcionarios de casilla en las Actas de Escrutinio y Cómputo.

Además, el Instituto detalló que mediante un procedimiento de validación, la Universidad ratificó ante Notario Público que el sistema informático auditado es el mismo que el INE operará a partir de las 20:00 horas de este 2 de junio y que su base de datos no contiene resultados preliminares.

A pesar de que estas revisiones ya se llevaron a cabo, el INE agregó que la UAM-I aún realizará un par de verificaciones adicionales; la primera durante la operación del PREP y otra posterior para validar que el sistema informático sea el mismo que el auditado.

La evaluación a cargo de la División de Ciencias Básicas e Ingeniería de la UAM-I también incluyó pruebas de seguridad informática a la infraestructura tecnológica del INE aplicada en el PREP, así como para evaluar la disponibilidad del portal del programa.

El INE detalló que este sistema informático cuenta con módulos de captura de actas digitalizadas y de datos, además de funciones de verificación y cotejo entre los datos capturados, así como la imagen del Acta de Escrutinio y Cómputo, lo cual permite asegurar que la información que se publica en el módulo de resultados es confiable.

 

 

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