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ISSN: 2224-6274, RNPS: 0514, Vol. 22, No. 2, julio - diciembre, 2025
INVESTIGACIÓN
Herramienta para el monitoreo
y análisis de trazas en la Fiscalía
Provincial de Mayabeque
Tool for monitoring and trace analysis in the
Provincial Prosecutor’s Oce of Mayabeque
TS. Laura Celín Sosa Martínez*
Recibido: 11/2025 | Aceptado: 11/2025 | Publicado: 12/2025
Resumen
Este estudio abordó la implementación de una herramienta espe-
cializada para el monitoreo y análisis de trazas, con el objetivo de
fortalecer la supervisión de los sistemas informáticos y reducir la ex-
posición ante amenazas. Se establecieron criterios para la selección e
integración de la herramienta, priorizando la centralización de regis-
tros, el análisis en tiempo real y la visualización accesible de la infor-
mación. La solución fue implementada en un entorno controlado, lo
que permitió la detección de eventos relevantes, la identicación de
patrones anómalos y la clasicación de amenazas según su nivel de
impacto. La validación de la herramienta evidenció mejoras signi-
cativas en la capacidad para interpretar datos críticos y responder de
forma oportuna ante posibles fallos, optimizando así la supervisión
de la infraestructura tecnológica. Los resultados obtenidos conrma-
ron que el análisis de trazas con soporte visual representa una estra-
tegia efectiva para garantizar la continuidad operativa y la protección
de los sistemas en instituciones públicas.
Palabras clave: amenazas, análisis de trazas, monitoreo, visua-
lización de datos, seguridad informática
*
Dirección de Seguridad Informática de la UCI, Carretera a San Antonio de los Baños,
Km 2 ½, reparto Torrens, municipio Boyeros, La Habana, Cuba.lsosa@uci.cu.
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Abstract
This study addressed the implementation of a specialized tool for
monitoring and analyzing traces, with the goal of strengthening the
oversight of information systems and reducing exposure to threats.
Criteria were established for the selection and integration of the tool,
prioritizing the centralization of logs, real-time analysis, and acces-
sible visualization of information. The solution was implemented
in a controlled environment, allowing for the detection of relevant
events, identication of anomalous patterns, and classication of
threats based on their level of impact. The validation of the tool de-
monstrated signicant improvements in the ability to interpret criti-
cal data and respond promptly to potential failures, thus optimizing
the supervision of technological infrastructure. The results conr-
med that trace analysis with visual support represents an eective
strategy for ensuring operational continuity and protecting systems
in public institutions.
Keywords: threats, trace analysis, monitoring, data visualiza-
tion, cybersecurity
Introducción
El monitoreo y análisis de trazas se ha vuelto una práctica esen-
cial para el correcto funcionamiento de los sistemas informáticos en
instituciones públicas y privadas. En el contexto actual, donde los
sistemas informáticos están cada vez más interconectados y depen-
den de la tecnología para operar, es fundamental poder supervisar
las actividades de las redes y los servidores para identicar proble-
mas de rendimiento, fallos en los procesos y posibles amenazas (Al-
zahrani et al., 2025).
A medida que las organizaciones se digitalizan y dependen más
de los sistemas tecnológicos; la seguridad de la información y la
eciencia operativa se convierten en prioridades claves. Las trazas
registran información detallada sobre cada evento dentro de los sis-
temas, lo que permite no solo realizar diagnósticos precisos de los
problemas, sino también asegurar la condencialidad e integridad
de los datos (Ahmed et al., 2023).
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En el caso de Cuba, el monitoreo y análisis de trazas se ha vuelto
una prioridad creciente a medida que el país avanza en su proceso
de informatización de la sociedad. Con la adopción de nuevas tec-
nologías y la digitalización de los servicios públicos, la necesidad de
implementar soluciones efectivas para monitorear los sistemas infor-
máticos es más importante que nunca. A pesar de los desafíos tecno-
lógicos y de conectividad, Cuba ha logrado avances signicativos en
el fortalecimiento de su infraestructura tecnológica, priorizando la
seguridad y el desempeño de sus sistemas (Álvarez & Andrés, 2023).
La Fiscalía Provincial de Mayabeque, fundada en el año 2010,
tiene como objetivo velar por el cumplimiento de la Constitución,
las leyes y demás disposiciones legales, tanto de los organismos del
Estado como de los ciudadanos. Su misión es ejercer el control de
la investigación penal y la acción penal pública en representación
del Estado, asegurando el estricto cumplimiento normativo, prote-
giendo los datos y la información. Esto implica un compromiso con
la seguridad y la privacidad de la información manejada, todo lo
anterior garantiza no solo la transparencia en sus funciones, sino
también el respeto a los derechos de las personas.
En la Fiscalía Provincial de Mayabeque se evidenció una grave de-
ciencia en el monitoreo de trazas. Uno de los hallazgos más preocu-
pantes fue la falta de un sistema efectivo para rastrear y documentar
las trazas de información, lo que afecta directamente la capacidad
de la Fiscalía para detectar anomalías y fallos recurrentes en sus sis-
temas informáticos, esto pone en riesgo la eciencia de los servicios
que ofrece.
A partir de lo antes expuesto se plantea el siguiente problema de
investigación: ¿Cómo contribuir al mejoramiento del monitoreo y
análisis de trazas en la Fiscalía Provincial de Mayabeque?
Para dar solución a dicho problema, se tiene como objetivo ge-
neral: implementar una herramienta para el monitoreo y análisis de
trazas en la Fiscalía Provincial de Mayabeque con el n de detectar
anomalías.
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Materiales y métodos
Para seleccionar la herramienta adecuada para el monitoreo y
análisis de trazas, se realizó una búsqueda exhaustiva de soluciones
tecnológicas reconocidas por su capacidad de análisis avanzado y
su ecacia en la detección de problemas. Entre las opciones eva-
luadas se identicaron Grafana, Prometheus y ELK Stack, todas de
código abierto y ampliamente utilizadas en entornos de observabi-
lidad y supervisión de sistemas.
Grafana es una herramienta de visualización que analiza datos en
tiempo real mediante paneles interactivos y personalizables. Se inte-
gra con múltiples fuentes como Prometheus, Elasticsearch e InuxDB
y ofrece funcionalidades como alertas congurables, integración con
OpenTelemetry y diseño de paneles grácos (Leppänen, 2021).
Prometheus, por su parte, está orientada a la recopilación de métri-
cas en forma de series temporales. Su modelo de datos multidimen-
sional y su lenguaje de consulta PromQL permite realizar análisis
detallados y generar alertas personalizadas. Aunque su visualización
es limitada, se complementa de manera ecaz con Grafana (Kim et
al., 2024).
ELK Stack se destaca por su capacidad para centralizar y analizar
trazas de múltiples fuentes en sistemas distribuidos. Su arquitectura
escalable gestiona grandes volúmenes de datos, correlaciona even-
tos en tiempo real y detecta patrones de comportamiento. Además,
facilita la visualización detallada mediante Kibana, lo que mejora la
interpretación de datos y la toma de decisiones (Gatsi et al., 2023).
Para responder a las necesidades especícas de la Fiscalía Pro-
vincial de Mayabeque, se denieron criterios clave para la selección
de la herramienta: compatibilidad con los sistemas existentes, cos-
to nulo por ser de código abierto, capacidad avanzada de análisis
de trazas, eciencia en la búsqueda de datos, facilidad de uso para
personal no técnico y amplias opciones de visualización.
A continuación, se presenta una tabla comparativa (Tabla 1) que
resume las características de las herramientas evaluadas:
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Herramientas
Compabilidad Usabilidad VisualizaciónCosto
Análisis
de Trazas
Búsqueda
de Datos
Grafana
Prometheus
ELK Stack
Gratuito
Gratuito
Gratuito
Se integra con
Windows, Linux y
MacOS.
Se integra con
Windows, Linux y
MacOS.
Se integra con
Windows, Linux y
MacOS.
Limitado, depende de
integración externa.
Buena capacidad para
patrones complejos.
Alta capacidad para
detectar patrones.
No realiza
búsquedas directas.
Consultas
avanzadas.
Búsquedas rápidas
y ecientes.
Interfaz gráca
personalizable.
Requiere conoci-
mientos técnicos.
Interfaz intuiva y
exible.
Interfaz gráca
personalizable.
Visualización limitada,
se complementa
con Grafana.
Visualización
dinámica y en
tiempo real.
Tabla 1. Comparación de las herramientas para monitoreo de trazas
Con base en esta comparación, se determinó que ELK Stack es la
herramienta más adecuada para implementar en la Fiscalía Provincial
de Mayabeque. Su versatilidad, capacidad de análisis, eciencia en
la búsqueda de datos y facilidad de uso la convierten en la solución
ideal para mejorar el monitoreo de trazas.
La interfaz gráca de Kibana permite una adopción rápida por parte
del personal, mientras que la integración con Logstash y Elasticsearch
garantiza una centralización efectiva de los registros. ELK Stack cum-
ple con todos los requisitos establecidos, y ofrece una plataforma
robusta para la supervisión de sistemas, la detección de anomalías
y la generación de informes visuales que facilitan la toma de deci-
siones informadas.
Resultados y discusión
La herramienta ELK Stack fue implementada en un entorno con-
trolado dentro de la Fiscalía Provincial de Mayabeque, con el propó-
sito de validar su efectividad en el monitoreo y análisis de trazas. Se
conguraron los componentes principales: Logstash, para la recolec-
ción y procesamiento de datos; Elasticsearch, para el almacenamien-
to y búsqueda eciente; y Kibana, para la visualización interactiva de
los registros.
Durante la implementación, se denieron variables de entorno
especícas (Figura 1) que permitieron adaptar la herramienta a las
características de la infraestructura tecnológica de la Fiscalía. Se ve-
ricó el funcionamiento de los índices generados por Elasticsearch
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Figura 1. Variables de entorno
Figura 2. Comprobación de los índices
Figura 3.
Servidor de Kibana activo
Una vez completada la conguración, se procedió a la validación
funcional de la herramienta. Se realizaron pruebas de detección de
eventos, comprobación de alertas y análisis de trazas en distintos
escenarios simulados (Figura 2). Los resultados mostraron que la
herramienta fue capaz de identicar patrones anómalos, clasicar
amenazas según su nivel de impacto y generar alertas oportunas
ante posibles fallos (Figura 3 y Figura 4).
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y se activó el servidor de Kibana para la visualización en tiempo real
de los eventos registrados.
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Figura 4. Configuración del Logstash
La visualización de los eventos detectados permitió al personal
técnico interpretar los datos de forma clara y rápida, lo anterior fa-
cilitó la toma de decisiones informadas. Además, se logró una mejo-
ra signicativa en la capacidad de respuesta ante incidentes y esto
contribuyó a optimizar la supervisión de los sistemas informáticos
(Figura 5; Figura 6; Tabla 2; Tabla 3; Tabla 4).
Figura 5. Eventos detectados
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Figura 6. Clasificación de amenazas
Evento
Gravedad
Candad
Detectada
Acción
Realizada
15 Críco
Medio
Bajo
Intentos de acceso
no autorizado.
Bloqueo de IP y
ajustes de rewall.
Descargas
sospechosas.
Restricción de
descargas.
Acvidades
sospechosas.
Monitoreo
connuo.
10
5
Problema Estado
Acción
Correcva
Resuelto
En proceso
Servicio vulnerable
expuesto.
Acvidades
sospechosas.
Reconguración y aplicación
de restricciones.
Capacitación de usuarios y
monitoreo connuo.
Descripción
Clasicación
de Gravedad
Amenaza
Idencada
Acciones
Recomendadas
Críco
Medio
Bajo
Servicio expuesto
vulnerable
Actualizar congu-
raciones y aplicar
polícas estrictas
Conguración deciente que
permite acceso no autorizado
desde Internet.
Descargas que pueden intro-
ducir malware al sistema sin
intervención de usuarios.
Aplicaciones maliciosas entre-
gadas por correo electrónico o
descargadas por usuarios.
Descargas no
autorizadas
Restringir
descargas.
Ataques basados
en ingeniería social
Implementar
ltros de correo y
educar a usuarios.
Tabla 2. Clasificación de eventos detectados
Tabla 3. Clasificación de amenazas identificadas
Tabla 4. Resumen de problemas y resoluciones
Los resultados obtenidos evidencian que la solución propuesta
constituye una mejora sustancial respecto a las prácticas anterio-
res. La centralización de registros, el análisis avanzado de trazas y
la visualización dinámica representan una novedad en el contexto
de la Fiscalía Provincial de Mayabeque, donde no existía una herra-
mienta con estas capacidades.
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ELK Stack demostró ser superior a otras soluciones similares en
términos de funcionalidad, adaptabilidad y facilidad de uso, lo que
conrma el cumplimiento de los objetivos planteados en este estu-
dio. Su implementación no solo fortaleció la seguridad informática
de la institución, sino que también sentó las bases para futuras me-
joras en la gestión tecnológica.
Conclusiones
La implementación de la herramienta ELK Stack en la Fiscalía
Provincial de Mayabeque mejoró de forma signicativa el monito-
reo y análisis de trazas en sus sistemas informáticos. Esta solución
tecnológica respondió de manera efectiva al problema identicado
en la auditoría, al proporcionar una plataforma capaz de centralizar
registros, detectar eventos relevantes y visualizar datos de forma
clara y dinámica.
Se cumplió el objetivo general del estudio, al establecer una herra-
mienta que facilita la identicación de anomalías, fortalece la seguridad
de la infraestructura tecnológica y optimiza la supervisión operativa.
Los resultados obtenidos evidencian que el uso de trazas con soporte
visual representa una estrategia eciente para garantizar la continui-
dad de los servicios institucionales.
El trabajo realizado constituye un aporte relevante en el campo
de la administración de redes y seguridad informática, al demos-
trar que es posible implementar soluciones avanzadas con recur-
sos accesibles y de código abierto. La experiencia adquirida en este
proceso puede servir de referencia para otras instituciones públi-
cas que enfrenten desafíos similares en la gestión de sus sistemas
tecnológicos.
Como proyección futura, se recomienda continuar el desarrollo
de la herramienta incorporando mecanismos de inteligencia arti-
cial para la detección predictiva de amenazas, así como ampliar su
integración con otros sistemas de monitoreo existentes. Además, se
sugiere capacitar al personal técnico en el uso de estas tecnologías
para garantizar su aprovechamiento pleno y sostenible.
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Gatsi, T., Mensah, K., & Boateng, E. (2023). Enhancing system obser-
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Leppänen, M. (2021). Grafana dashboards for real-time system
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