Scientia et Technica Año XVI, Vol.30, No 01, Mes enero-marzo de Año 2025. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN 0122-1701 y ISSN-e: 2344-7214
36
Abstract— Ethical hacking, also known as penetration testing
(pentesting), is an essential practice for identifying vulnerabilities
in Information Technology (IT) systems through controlled
cyberattack simulations, thereby enhancing IT security. However,
the traditional manual approach has limitations due to the
exponential growth of technological assets and the increasing
complexity of infrastructures. These challenges lead to significant
time and resource consumption, as well as the need for specialized
technical expertise.This paper examines the integration of Robotic
Process Automation (RPA) into pentesting as a solution to
streamline and optimize these processes. Through a comparative
analysis of documented methodologies and existing RPA tools, we
propose a specific tool designed to automate penetration testing
within a controlled and secure environment. Experimental results
demonstrate that the proposed tool is a viable solution for
improving the efficiency, accessibility, and scalability of security
audits, offering a practical and robust approach to cybersecurity
for a broad range of stakeholders, including both organizations
and individuals.
Index Terms— Automated pentesting, Cybersecurity,
Pentesting methodologies, Penetration testing, Robotic Process
Automation (RPA).
Resumen— El hacking ético, también conocido como
pentesting, es una práctica clave para identificar vulnerabilidades
en sistemas de Tecnologías de la Información (TI) mediante
simulaciones controladas de ataques cibernéticos, lo que permite
mejorar la seguridad informática. Sin embargo, el enfoque
tradicional, que depende de intervenciones manuales, se enfrenta
a limitaciones debido al aumento exponencial de activos
This manuscript was submitted on January 25, 2025, accepted on March 15,
2025, and published on March 31, 2025.
This article presents progress on the research project “Functional Prototype
of a Computer Platform for Information Security Risk Management and
Penetration Testing, Using Automation Technologies and Artificial Intelligence
Techniques,” developed by the Metropolitan Technological Institute (ITM)
and the company Grupo Nex, and funded by the Colombian Ministry of
Science, Technology and Innovation.
M. J. Yepes Díaz, Software Development Technology student at the
Metropolitan Technological Institute. Cybersecurity Research Group (e-mail:
mariayepes309613@correo.itm.edu.co).
G.E. Taborda Blandón, PhD in Complex Systems Thinking, MS in
Information Security, MS in Computer Science. Researcher in the Automation,
Electronics and Computational Sciences group. OTC Teacher at the
Metropolitan Technological Institute (e-mail: gabrieltaborda@itm.edu.co).
tecnológicos y la complejidad de las infraestructuras, lo que
implica un alto consumo de tiempo, recursos y la necesidad de
experiencia técnica especializada. Este artículo explora la
integración de la Automatización Robótica de Procesos (RPA) en
el pentesting como una solución para optimizar estos procesos. A
través de un análisis comparativo de metodologías documentadas
y herramientas RPA disponibles, se propone una herramienta
específica para automatizar el pentesting en un entorno controlado
y seguro. Los resultados experimentales obtenidos indican que esta
herramienta es una alternativa viable para mejorar la eficiencia,
accesibilidad y escalabilidad de las auditorías de seguridad, lo que
la convierte en una solución efectiva en el ámbito de la seguridad
informática.
Palabras claves— Automatización Robótica de Procesos (RPA),
Ciberseguridad, Metodologías de pentesting, Pentesting
automatizado, Pruebas de penetración.
I. INTRODUCCION
E
N el ámbito de la evaluación y pruebas de seguridad
informática, el hacking ético, también conocido como
pentesting, se refiere a la ejecución de pruebas controladas en
sistemas de TI para identificar brechas de seguridad y generar
informes que orienten a los administradores en la
implementación de medidas preventivas. [1] Esta práctica
emula ataques cibernéticos reales, permitiendo evaluar la
resiliencia de una infraestructura tecnológica frente a
potenciales amenazas [2].
Tradicionalmente, el pentesting ha sido un proceso manual que,
debido a su complejidad, se limita a un número reducido de
activos para garantizar su efectividad. Sin embargo, el
crecimiento exponencial de las redes informáticas ha llevado a
la necesidad de automatizar herramientas de pentesting para
cubrir un mayor espectro de activos en menor tiempo. Hasta
hace poco, las pruebas de penetración dependían
exclusivamente de especialistas altamente capacitados con años
de experiencia, pero esta limitación, combinada con la escasez
de expertos y los altos costos de los procesos manuales, ha
evidenciado la necesidad de soluciones más eficientes y
accesibles [3] [4].
Este trabajo presenta avances del proyecto de investigación
Aplicación de Herramientas de Automatización Robótica
de Procesos (RPA) en Procesos de Pentesting para
MiPyMEs
Application of Robotic Process Automation (RPA) Tools in Pentesting Processes for MSMEs
M. J. Yepes Díaz ; G. E. Taborda Blandón
DOI: https://doi.org/10.22517/23447214.25743
Scientific and technological research paper
Scientia et Technica Año XVI, Vol.30, No 01, Mes enero-marzo de Año 2025. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN 0122-1701 y ISSN-e: 2344-7214
37
“Prototipo funcional de una plataforma informática para la
gestión del riesgo de seguridad de la información y pentesting,
utilizando tecnologías de automatización y técnicas de
inteligencia artificial”, desarrollado por el Instituto
Tecnológico Metropolitano de Medellín y la empresa Grupo
Nex, que es financiado por el Ministerio de Ciencias,
Tecnología e Innovación (MinCiencias. La parte que se centra
este artículo está relacionada con la Automatización Robótica
de Procesos (RPA) en pentesting y fue apoyada por Maria José
Yepes como Joven Investigadora vinculada al proyecto.
En este contexto, se propone un estudio que analiza la
integración de la automatización en las auditorías de seguridad
informática, especialmente en un entorno donde es crucial
fortalecer la ciberseguridad frente a amenazas cada vez más
sofisticadas. Este enfoque busca emplear herramientas que
optimicen procesos manuales, garanticen respuestas oportunas
y hagan más accesible este conocimiento a una audiencia más
amplia. El objetivo principal del artículo es explorar la
incorporación de la Automatización Robótica de Procesos
(RPA) en el pentesting, proponiendo una metodología para la
ejecución autónoma de pruebas de seguridad. La propuesta
incluye una herramienta de RPA capaz de integrar diversas
herramientas utilizadas en diferentes fases del pentesting,
recolectar resultados de manera eficiente y presentarlos de
forma clara, con un enfoque práctico para su aplicación en
pequeñas y medianas empresas (MiPyMEs).
El estudio planteó tres objetivos específicos: analizar
metodologías de pentesting para identificar las más adecuadas
y automatizables, evaluar herramientas de RPA para
seleccionar la más idónea, y validar la eficiencia del modelo de
automatización mediante pruebas experimentales en un entorno
controlado. Este enfoque se encuentra plasmado en el siguiente
trabajo.
II. ESTADO DEL ARTE
La metodología aplicada para la construcción del estado del
arte se encuentra incluida dentro del anexo 1 “Metodología
aplicada para el estado del arte”.
A. Pentesting
El pentesting, o prueba de penetración, es un proceso
mediante el cual se simulan ataques cibernéticos reales sobre
una infraestructura tecnológica para evaluar la solidez de su
seguridad y obtener información que podría comprometer el
funcionamiento correcto del sistema. Este proceso se basa en
un conjunto de métodos, técnicas y estrategias diseñadas para
evaluar la robustez de un sistema o red, con el fin de identificar
y corregir posibles fallos o vulnerabilidades, poniéndose en el
lugar de un atacante que podría intervenir en estos sistemas [5].
En la actualidad, el pentesting ha ganado terreno debido a la
creciente relevancia de la seguridad de la información, tanto
para empresas como para individuos. Como resultado, muchas
organizaciones contratan expertos en ciberseguridad con el
propósito de realizar pruebas que evalúan la defensa y
mecanismos de seguridad de su infraestructura tecnológica y
prevengan posibles ataques que son simulados en estas pruebas,
mediante la corrección de los errores detectados y el
fortalecimiento de sus sistemas [6].
En este sentido, los resultados retornados por las pruebas de
pentesting proporcionan, además información relacionada al
cumplimiento de las políticas de seguridad y recuperación ante
desastres que son definidas por la organización ante estas
situaciones, los mecanismos de mitigación de las brechas de
seguridad e incluso la conciencia de seguridad de los empleados
de esta [5].
Fig. 1. Fases de un ataque informático (Elaboración Propia)
En Fases de un ataque a un Sistema Informático [7] fig. 1 se
revela la complejidad de los ataques cibernéticos, que, como
señalan [2], buscan aprovechar las vulnerabilidades de los
sistemas informáticos para causar un impacto negativo, incluso
tomando el control completo de un sistema. Estos ataques
representan una seria amenaza para la integridad y seguridad de
los sistemas, y se manifiestan a través de distintas fases, desde
el reconocimiento inicial hasta la eliminación de huellas para
evitar ser detectados como se describe a continuación.
B. Metodologías de Pentesting
De acuerdo con la estructura de un ataque informático
descrita anteriormente, se parte de metodologías y frameworks
de aplicación de Pentesting con métodos específicos y enfoques
que pueden variar de acuerdo con las necesidades que se
Scientia et Technica Año XVI, Vol.30, No 01, Mes enero-marzo de Año 2025. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN 0122-1701 y ISSN-e: 2344-7214
38
presentan para organizaciones y personas. A continuación, en
la tabla I, se detallan algunas de las metodologías más
conocidas:
TABLA I
METODOLOGÍAS DE PENTESTING
Metodología
Descripción
Fuente
PTES
Proporciona pasos para auditorías:
reconocimiento, análisis de
vulnerabilidades, explotación,
explotación posterior y elaboración
de informes detallados.
[1] [6]
OSSTMM
Ofrece una metodología revisada
por pares para pruebas de
penetración y auditorías. Cubre la
seguridad informática, de procesos,
tecnologías, comunicaciones e
inalámbrica.
[2] [8] [9]
[10]
OWASP
Metodología de pruebas de
seguridad en aplicaciones web.
Define fases para pruebas a lo largo
del ciclo de vida del software:
diseño, desarrollo, despliegue y
producción.
[11]
ISAAF
Framework de pentesting que divide
el proceso en planificación,
evaluación y reporte. Se enfoca en
requisitos de evaluación de
seguridad y gestión de riesgos.
[2] [12]
NIST SP 800-
115
Guía técnica para pruebas de
seguridad, define fases como
planificación, descubrimiento,
ataque, notificación de resultados y
sugerencias de mejora.
[13]
C. Comparación de Metodologías de Pentesting
En el marco de referencia ISO/IEC 250:10:2013, se definen
algunos parámetros claves para definir la calidad de un modelo
como son la extensibilidad, mantenibilidad, cobertura de
dominio, usabilidad, disponibilidad y confiabilidad. Estos
indicadores se utilizarán para medir la metodología más sólida
en cuanto a la aplicación de automatización de procesos y a
partir de la valoración dada, se seleccionará la mejor valorada
según la literatura, que tenga una estructura sólida para el
proceso de pentesting y existencia de medidas de contención
claras y definidas que permitan la automatización del proceso
de pentesting, definiendo los criterios a utilizar para ser
medidos de la siguiente manera:
1) Extensibilidad
Evalúa si la metodología es clara en sus directrices para
extender o personalizar los procedimientos de esta en
diferentes escenarios y casos de estudio usando
herramientas o técnicas variables.
2) Mantenibilidad
Verifica si la documentación de la metodología está bien
organizada y es fácil de entender, la frecuencia con la que
se actualiza la metodología para reflejar nuevas amenazas y
tecnologías y si está dividida en módulos o fases que pueden
ser modificados de manera independiente.
3) Cobertura
La cobertura revisa la amplitud de áreas de seguridad que la
metodología cubre y su adaptación a diferentes industrias y
entornos.
4) Usabilidad
Evalúa si la metodología contiene materiales de formación
y soporte adecuados y qué tipo de errores o problemas
encuentran los usuarios al aplicar la metodología
5) Disponibilidad
Este criterio verifica si la metodología está fácilmente
disponible para los profesionales, evalúa la disponibilidad
de herramientas, guías y plantillas que la complementen.
En la Tabla II se sintetiza un comparativo de las metodologías
de pentesting con basa a diversos autores.
D. Herramientas de Pentesting
De acuerdo con lo anteriormente descrito sobre pentesting,
los tipos existentes y las fases que lo componen, es importante
destacar algunas herramientas que en cada fase del pentesting,
desde el reconocimiento hasta la explotación, ofrecen utilidades
específicas que maximizan la efectividad del proceso.
En la tabla III se hará la descripción de algunas de las
herramientas más utilizadas para el proceso de pentesting
debido a su reconocimiento, soporte de la comunidad, solidez
en el mercado y funcionalidades.
E. RPA
La automatización de procesos ha sido definida como la
ejecución por parte de una máquina o un agente virtual de una
función que anteriormente fue realizada por un humano, de esta
manera se permite la gestión automatizada parcial o total de
actividades que son manuales y basadas en reglas [14] [15].
RPA permite pensar sobre robots que ejecutan tareas
humanas donde estos, en realidad, corresponden a una solución
de software que puede significar una extrapolación de las tareas
de un humano ejecutando tareas estructuradas y repetitivas [16].
Scientia et Technica Año XVI, Vol.30, No 01, Mes enero-marzo de Año 2025. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN 0122-1701 y ISSN-e: 2344-7214
39
TABLA II
COMPARACIÓN DE METODOLOGÍAS DE PENTESTING
Factor
PTES
OSSTM
OWASP
ISSAF
NIST SP 800-115
(1)
Reconocida y utilizada
ampliamente Potencial
para desarrollarse en un
framework.
Alta, con resultados
medibles y verificables
en varios ámbitos de
seguridad.
Muy extensible con
herramientas y recursos
integrables en diversos
entornos de desarrollo
web
Marco detallado y
útil para
evaluaciones de
seguridad en varias
áreas tecnológicas.
Flexible y adaptable a diversos
entornos y necesidades
organizacionales
(2)
Documentación
accesible y estructurada.
Última actualización en
2016.
Actualizada por una
comunidad activa desde
2010, con un enfoque
científico y métrico.
Revisiones y
actualizaciones
frecuentes por una
comunidad global.
Última versión en 2020.
Sin actualizaciones
activas desde 2006.
Publicada en 2008, última
revisión en 2021. Mantenida por
NIST, asegurando autoridad y
reconocimiento
(3)
Define el alcance en la
interacción previa con el
cliente. No tan amplia
como OSSTMM, ISSAF
u OWASP.
Amplia, cubriendo
seguridad física,
telecomunicaciones,
redes, interacciones
humanas y aplicaciones.
Amplia variedad de
pruebas de seguridad en
aplicaciones web. Cubre
todo el ciclo de
desarrollo de software.
Cobertura integral
desde seguridad de
infraestructura hasta
aplicaciones y
evaluación de
riesgos.
Amplia cobertura, incluyendo
pruebas de penetración, revisiones
de configuración y controles de
seguridad operacionales.
(4)
Estructura clara con
guías técnicas detalladas
para cada fase.
Recursos detallados y
ejemplos prácticos.
Complejidad media y
fácil implementación en
procesos de
reestructuración de
seguridad informática
Documentación
detallada, guías y
herramientas accesibles
y fáciles de usar, incluso
para principiantes.
Directrices claras y
detalladas. Ejemplos
prácticos y estudios
de caso para mejorar
la implementación.
Procedimientos claramente
definidos, accesibles y fáciles de
seguir. Documentación disponible
públicamente.
(5)
Recursos en línea
variados, pero sin
historial de cambios
detallado.
Documentación y
recursos disponibles a
través de ISECOM y
canales autorizados
Herramientas,
documentos y foros
gratuitos y abiertos a
cualquier persona
interesada en seguridad
de aplicaciones.
Documentación
detallada
públicamente
accesible, pero sin
un repositorio
oficial fácilmente
reconocible
Disponible gratuitamente en el
sitio web de NIST, junto con
documentación complementaria.
TABLA III
HERRAMIENTAS DE PENTESTING
Herramienta
Fase de
Pentesting
Descripción
Fuente
The
Harvester
Reconocimiento
pasivo
Recolecta
información de
internet sobre el
objetivo, como
correos,
subdominios y
metadatos.
[17]
Nmap
Reconocimiento
activo
Escanea puertos y
revela información
de sistemas
operativos,
servicios y
versiones
utilizadas.
[18]
Shodan
Reconocimiento
activo
Permite identificar
configuraciones de
red, puertos
expuestos y
geolocalización de
dispositivos.
[11]
OWASP ZAP
Análisis de
vulnerabilidades
Detecta brechas de
seguridad
mediante escaneo
pasivo y ataques
de fuerza bruta.
[17]
Metasploit
Explotación
Framework
avanzado para
pruebas de
explotación,
análisis de código
y ataques de fuerza
bruta.
[19]
De esta manera RPA define una manera simple para crear,
desplegar y manejar sistemas de software robóticos que imitan
los movimientos humanos mientras manipulan la información
generada por otros sistemas digitales. Estos robots como las
personas pueden comprender lo que se muestra en pantalla, que
tipo de teclas deben ser presionadas, a que sistema deben
moverse y cómo localizar y extraer información para ejecutar
una variedad de otras tareas [20].
La Automatización Robótica de Procesos (RPA) ofrece
múltiples ventajas para las empresas, destacando su facilidad de
configuración, permitiendo su implementación incluso por
desarrolladores sin experiencia en programación. Además, es
una tecnología no invasiva que se adapta a los sistemas
existentes sin necesidad de costosas plataformas nuevas [16].
RPA incrementa la productividad y precisión, reduciendo
errores y perfeccionando procedimientos, lo que mejora la
calidad y la satisfacción en las industrias que la adoptan.
También alivia la carga laboral del personal, mejora la
consistencia de los datos y fortalece la competitividad.
Con un costo inicial bajo y un retorno de inversión alto, RPA
fomenta la eficiencia y permite generar ahorros significativos,
facilitando iniciativas tácticas [21]. Según [20], combinar RPA
con la fuerza laboral humana puede reducir los costos
operativos entre un 30% y un 50% en actividades
transaccionales.
Scientia et Technica Año XVI, Vol.30, No 01, Mes enero-marzo de Año 2025. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN 0122-1701 y ISSN-e: 2344-7214
40
Según [22], los criterios típicos para los procesos adecuados
para RPA son:
1) Requisitos cognitivos bajos
Es difícil que los procesos complejos que contienen una
alta cantidad de tareas puedan ser manejados por RPA.
2) Poco acceso a múltiples sistemas
RPA se aplica sobre las aplicaciones existentes o cuenta
con integración a unas herramientas específicas y puntuales.
3) Procesos realizados con frecuencia
Los procesos que tienen una alta frecuencia de ejecución
o repetición son buenos candidatos para la implementación
de RPA.
4) Procesos con alta probabilidad de error humano
Los procesos que requieren un alto nivel de detalle y
presentan un elevado riesgo de errores debido a su
complejidad, amplitud o manejo de grandes volúmenes de
información deberían priorizarse para la implementación de
RPA.
F. Herramientas de RPA
RPA es considerada como la tecnología que “automatiza la
automatización”, debido a su enorme potencial para
automatizar procesos. Dicha automatización se realiza
mediante agentes de software denominados robots, los cuales
se encargan de realizar la ejecución de las tareas; por ejemplo,
establecer comunicación entre las interfaces gráficas de usuario
de dos aplicaciones de manera autónoma sin la intervención
humana. Entre estas herramientas podríamos mencionar
algunas como lo son: Uipath, Automation Anywhere, Blue
Prism, WorkFusion. [17].
Las herramientas RPA son básicamente programas de
software que operan sobre la interfaz gráfica de otros sistemas
informáticos como si fueran humanos. Hay muchas
herramientas disponibles en el mercado que se utilizan para
desarrollar RPA como UiPath, Automation Anywhere, Blue
Prism, etc [20].
La elección de la herramienta de Robotic Process
Automation (RPA) adecuada es crucial para el éxito de la
automatización de procesos en una organización. Una selección
incorrecta puede resultar en un retorno de inversión (ROI)
deficiente, ya que la herramienta elegida podría no ser capaz de
manejar las especificidades de los procesos que se desean
automatizar. [23] Algunas de las herramientas más destacadas
se presentan en la tabla IV.
TABLA IV
HERRAMIENTAS DE RPA
Herramienta
Descripción
Fuente
UiPath
Herramienta basada en C# y vb.net para
construir y desplegar robots de software.
Ofrece funcionalidades de RPA con IA
como reconocimiento de imágenes y
minería de texto. Interfaz intuitiva y fácil
de usar.
[20] [24]
[25] [26]
[27]
Automation
Anywhere
Plataforma enfocada en escalabilidad y
seguridad. Proporciona controles
centralizados, integración con ERP,
capacidades de IA, y opciones para
automatización compleja.
[25] [26]
[27] [28]
Blue Prism
Basada en .NET, con arquitectura cliente-
servidor. Enfocada en gobernanza y
seguridad, ideal para empresas con datos
sensibles. Permite modelar y diagramar
procesos de automatización con énfasis
en eficiencia y seguridad.
[23] [26]
[27] [29]
Robocorp
Herramienta open-source basada en
Python (Robot Framework). Versátil y
asequible, permite crear robots
personalizados y utilizar editores como
Visual Studio. Ideal para organizaciones
que buscan adaptabilidad y reducción de
costos.
[24] [30]
[31]
G. Comparación de Herramientas de RPA
Para la elaboración del análisis comparativo se definen los
siguientes criterios de comparación
1) Arquitectura
Este criterio se refiere a la estructura técnica de la herramienta,
ya sea basada en cliente-servidor o por medio de un orquestador
en la web, esto permite definir de manera clara el proceso de
implementación y despliegue de RPA para pentesting.
2) Integración
La integración evalúa la capacidad de la herramienta para
interactuar con otras aplicaciones y sistemas existentes. Una
buena integración es crucial para la automatización fluida de
procesos que involucran múltiples plataformas como es el caso
de las pruebas de pentesting.
3) Procesos que pueden ser automatizados
Indica si la herramienta es adecuada para la automatización de
procesos de oficina, atención al cliente o procesos más
complejos en diferentes sectores.
4) Precio
Se considera el costo de la licencia del software o si es de
código abierto, lo que es un factor determinante para la
ejecución de pruebas en entornos que tengan herramientas y
funcionalidades avanzadas.
5) Soporte y Comunidad
Se evalúa la calidad del soporte que se ofrece con la herramienta
y la existencia de una comunidad activa que proporcione
documentación y de razón de la mantenibilidad de la
herramienta.
Scientia et Technica Año XVI, Vol.30, No 01, Mes enero-marzo de Año 2025. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN 0122-1701 y ISSN-e: 2344-7214
41
6) Popularidad
Este criterio considera la popularidad de la herramienta a través
del análisis de búsquedas y de herramientas que proporcionan
distintas métricas con el fin de determinar su grado de
aceptación y reconocimiento por parte del público objetivo.
A continuación, se presenta una comparación de las
herramientas UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism y
Robocorp, en relación con estos criterios definidos:
UiPath
• Arquitectura: Basada en un orquestador web con
componentes como UiPath Studio, Orchestrator y
Robots, para administrar robots en la nube o
localmente [23] [29].
• Integración: Compatible con herramientas de
ofimática (Word, Excel, correo), plataformas como
AWS, Oracle, Microsoft y SAP, facilitando la
interacción con objetos en pantalla [26] [32].
• Procesos que automatiza: Inicialmente, desarrolló
bibliotecas para IBM, Google y Microsoft,
enfocándose en sectores como BFSI, salud,
telecomunicaciones y retail [23] [29].
• Precio: Ofrece una edición gratuita (Community) con
limitaciones para distribución de bots y una
empresarial con costos iniciales de $3,000–$5,000
USD, con una prueba gratuita de 60 días [26] [28].
• Soporte y Comunidad: Más de 1.5 millones de
descargas, 750,000 desarrolladores y 250 socios
tecnológicos respaldan la herramienta [28].
• Popularidad: Tendencia de crecimiento estable, con
alta popularidad en Norteamérica, Europa y Asia
[34].
Automation Anywhere
• Arquitectura: Cliente-servidor con tres componentes
principales: Bot Creator, Control Room y Bot
Runner, que permiten medir el rendimiento del robot
[23] [29].
• Integración: Compatible con Google, Salesforce,
SAP, Azure y otras APIs. [26]
• Procesos que automatiza: Utilizada en procesos de
sectores como BFSI, salud, manufactura y
telecomunicaciones (p.e.j., General Motors, JP
Morgan Chase) [23] [29].
• Precio: Cuenta con una versión Community gratuita
y opciones empresariales desde $9,000 USD anuales.
No incluye pruebas dedicadas [24] [26].
• Soporte y Comunidad: Academia en línea, eventos,
webinars y soporte especializado [33].
• Popularidad: Posición destacada en Norteamérica,
Asia y Latinoamérica [34].
Blue Prism
• Arquitectura: Cliente-servidor, con componentes
para diagramado, modelado y despliegue en la nube,
local o híbrido [23] [29] [33].
• Integración: Compatible con Microsoft Power
Platform, Azure, Salesforce, SAP y Google, aunque
con mayor complejidad en la identificación de objetos
[26] [35].
• Procesos a Automatizar: Sectores regulados como
BFSI, telecomunicaciones y manufactura, con
enfoque en gobernanza y cumplimiento normativo
[27].
• Precio: Learning Edition gratuita por 180 días, luego
una prueba de 30 días. Costos anuales de $15,000
USD [26] [35].
• Soporte y Comunidad: Foro Digital Exchange (DX)
para compartir herramientas y certificaciones en línea
[33] [36].
• Popularidad: Base de usuarios fieles en Europa y
Norteamérica, especialmente en sectores regulados
[34].
Robocorp
• Arquitectura: Nativa en la nube, soporta despliegue
en instalaciones propias, nube o entornos híbridos
[25] [36].
• Integración: Compatible con SAP, Salesforce,
HubSpot, navegadores, APIs, herramientas
ofimáticas y funciones de IA [36].
• Procesos a Automatizar: Flexible para sectores
financieros, consultoría y salud, con casos como
Grant Thornton LLP [36].
• Precio: Open-source y gratuito para proyectos
individuales, con opciones empresariales para
orquestación en la nube [24] [36].
• Soporte y Comunidad: Comunidad activa,
documentación extensa y soporte para pequeñas y
medianas empresas [33].
• Popularidad: Crecimiento sostenido en Norteamérica
y Europa [24] [34].
En función de los criterios anteriormente mencionados y la
descripción de las herramientas, se muestra a continuación en
la fig. 2 la valoración de las características:
Fig. 2. Valoración por medio de criterios de Comparación de herramientas de
RPA (Elaboración Propia)
En la fig. 3 se presenta la gráfica de búsqueda en Google de
la diferente herramienta de RPA, que apoya el criterio de
popularidad.
Scientia et Technica Año XVI, Vol.30, No 01, Mes enero-marzo de Año 2025. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN 0122-1701 y ISSN-e: 2344-7214
42
Fig. 3. Tendencias de búsqueda de herramientas de RPA por Google Trends [33]
Fig. 4. Modelo conceptual del funcionamiento de RPA en ambiente controlado de pruebas (Elaboración Propia)
La necesidad de construir un prototipo de RPA que permita
la automatización de tareas de pentesting de manera eficiente,
con capacidad de escalabilidad y de tipo open-source, se decide
que la herramienta más adecuada es Robocorp.
Robocorp ofrece una arquitectura nativa de la nube que
permite un despliegue versátil y eficiente, ya sea en la nube, en
las instalaciones o con configuraciones híbridas; además de que
el modelo de código abierto de la herramienta reduce
significativamente los costos asociados al desarrollo y
despliegue de robots.
El modelo de código abierto de Robocorp permite escalar las
operaciones de manera más eficiente, con una implementación
personalizada que integra herramientas de pentesting, en
contraste con otras ofertas donde las operaciones bajo esquemas
de licencia pueden resultar prohibitivas.
H. Pentesting Automatizado con RPA
En el trabajo de Matzenberger, [31] Robocorp se usa junto
a Process Mining para identificar procesos repetitivos en
organizaciones y desarrollar robots que los ejecuten
eficientemente. Este enfoque asegura que los robots optimicen
el flujo de trabajo mediante un ciclo de análisis, pruebas y
monitoreo continuo, maximizando la eficiencia en la operación
de tareas estructuradas.
El artículo de Delilovic [30] expone cómo Robocorp puede
integrarse de manera segura con Amazon AWS, utilizando el
AWS Security Token Service (STS) para la autenticación con
credenciales temporales. Este tipo de integración permite
automatizar tareas en la nube sin comprometer la seguridad, al
cumplir con requisitos de autenticación multifactor y acceso
controlado. Esta implementación ofrece un modelo extensible
para cualquier entorno de nube que demande altos estándares
de seguridad.
En [37] Robocorp ha demostrado ser una herramienta
efectiva para automatizar pruebas de seguridad. Correia
presenta una implementación donde Robocorp se integra con el
escáner de vulnerabilidades ZAP (Zed Attack Proxy),
utilizando el lenguaje ASL4RPA para definir y ejecutar pruebas
de seguridad en aplicaciones web. Esta configuración permite
simular ataques de inyección SQL y cross-site scripting (XSS),
documentando los resultados en tiempo real.
Esta integración optimiza el proceso de auditoría al reducir
en un 75-85% procesos manuales, permitiendo que los
Scientia et Technica Año XXVIII, Vol. 30, No. 01, enero-marzo de 2025. Universidad Tecnológica de Pereira.
44
especialistas en seguridad se enfoquen en el análisis de
vulnerabilidades en lugar de la configuración de herramientas.
La combinación de Robocorp con ZAP no solo incrementa la
eficiencia en pruebas de seguridad, sino que facilita la adopción
de RPA como parte de las estrategias de ciberseguridad,
permitiendo auditorías no asistidas o parcialmente asistidas.
III. METODOLOGIA
Robocorp, como herramienta de automatización robótica de
procesos (RPA), ha sido ampliamente adoptada en distintas
industrias para optimizar tareas repetitivas y complejas. Su
flexibilidad le permite adaptarse tanto a la automatización de
procesos convencionales como a aplicaciones avanzadas en
entornos seguros.
Con el propósito de la construcción de una herramienta de
automatización de pentesting por medio de automatización
robótica de procesos, se propone el marco de la herramienta
Robocorp y los procesos descritos por la metodología PTES
dada la secuencialidad y síntesis de esta.
Para respaldar y dar un acercamiento a la herramienta con
necesidades reales, se construye una encuesta la cual tiene por
objetivo, evaluar dentro de un rango de expertos en
ciberseguridad las herramientas con más potencial de
automatización en el marco de RPA y que procesos de
pentesting serían eficientemente automatizados por
herramientas de RPA. Los resultados detallados de la encuesta
se encuentran en el anexo 2 “Tablero de Power BI con
resultados de la encuesta” De acuerdo con esta encuesta, fue
posible recolectar la siguiente información:
• El nivel de experiencia de área de los encuestados se
sitúa en un nivel Avanzado e Intermedio comprendiendo
el uso de técnicas de pentesting o la familiaridad con
procesos de seguridad informática en un período desde
los 2 años a más de 5 años, esto con un porcentaje del
38% respectivamente para cada uno, y de un 24% de
principiantes para conocimiento inferior a 2 años.
• De estos expertos, la segmentación de áreas donde
trabajan se ubica dentro del área de la gestión de
vulnerabilidades en un 20%, la gestión de riesgos de
ciberseguridad, pruebas de pentesting y auditorías de
seguridad en una mayor medida con un porcentaje de
17,78% cada una. También se detallan algunas otras
áreas de actividad de las personas encuestados a
continuación.
• Se evidencia que el 72,73% de los encuestados no ha
utilizado herramientas de pentesting automatizado para
ejecutar pruebas de seguridad en contraste con un 27,2%
que afirma haber utilizado estas herramientas, de esta
manera es posible inferir que no es muy conocido el uso
de automatización dentro de los procesos de pentesting.
• Para los encuestados que han utilizado estas
herramientas, se destaca la funcionalidad de
automatización de escaneos, en la que sobresalen
Nessus, OpenVAS y Tennable, cada una con un 20% de
preferencia. Estas herramientas permiten realizar
análisis de vulnerabilidades sobre direcciones IP o
dominios, eliminando la necesidad de intervenciones
manuales para obtener información de seguridad.
• Otras herramientas mencionadas en las respuestas
incluyen: Burp Suite que permite automatizar pruebas de
penetración y detectar vulnerabilidades, Checkmarx que
realiza análisis estático de código (SAST) de forma
automatizada, Immuni Web para facilitar escaneos
automáticos en aplicaciones web, móviles y API y Nikto
para escanear servidores web en busca de
configuraciones inseguras.
• Se logra evidenciar además una tendencia dentro del uso
de herramientas de pentesting, destacándose como
herramientas principales Nmap (12,57%), Nessus
(11,98%); Wireshark (10,78%), OWASP ZAP (9,58%)
y Metasploit (8,98%).
• Los encuestados proporcionan su visión de algunos de
los procesos con potencial de automatización, donde se
destacan principalmente el escaneo de puertos y
servicios (12,27%), el escaneo de vulnerabilidades
(11,66%), la generación de informes (10,43%) y las
pruebas de fuerza bruta (9,82%) pero también se
presentan otras opciones con potencial de
automatización como las pruebas de inyección de
código, inyección SQL y de DoS y DDoS.
• De esta manera y en concordancia con lo anterior, se
solicita especificar qué herramientas cuentan con un
mayor potencial de automatización donde se destaca
Nmap (20,22%) como una de las herramientas más aptas
para automatización, seguida de Nessus (16,85%),
Metasploit (14,61%), OWASP ZAP (8,99%) y
BurpSuite (7,87%).
Gracias a la encuesta realizada fue posible determinar
algunas perspectivas claves de cómo algunas herramientas
existentes proporcionan una funcionalidad de automatización
como es el caso de Nessus, OpenVAS, Burp Suite, donde se es
posible por medio de una entrada de información de un target
específico ejecutar una serie de pruebas.
También se identifica una tendencia de automatización de
procesos de pentesting en torno a procesos que involucran
escaneos de puertos, identificación de servicios y
configuraciones de red, además de destacarse la realización de
pruebas y generación de reportes.
Finalmente, frente a la apreciación descrita para algunas
herramientas que tienen potencial de automatización, se logra
ver que algunas de las respuestas reflejan utilidades que ya
Scientia et Technica Año XXVIII, Vol. 30, No. 01, enero-marzo de 2025. Universidad Tecnológica de Pereira.
44
cuentan con una automatización propia dentro de su estructura
como es el caso de Nessus y OWASP ZAP, por lo que da a
entender un concepto de automatización por parte de los
encuestados que involucre automatización en integración con
otras herramientas o que permita aplicar automatización con
respecto a otros procesos como los seleccionados por los
encuestados. En la Fig. 4 se ilustra el modelo conceptual
implementado en esta investigación.
IV. DESARROLLO DE LA SOLUCION
De esta manera, para la ejecución de las pruebas se propone
la implementación de un RPA que permita por medio de una
entrada de tipo IP o dominio web, realizar diferentes procesos
con las herramientas mejor valoradas con potencial de
automatización por parte de los encuestados y que logren cubrir
en su mayoría los procesos descritos.
Se seleccionan en orden de relevancia, la herramienta Nmap
utilizada para el proceso de escaneo de puertos y
reconocimiento de servicios, Nessus para el escaneo integral de
vulnerabilidades y configuraciones, Metasploit en la realización
de pruebas de explotación y SQLMap con participación activa
en pruebas de inyección de código SQL. Estas fases están
descritas dentro de la metodología PTES como las etapas
principales para la elaboración de pentesting, todo esto
finalizando con la recolección de los resultados de estas pruebas
por parte del RPA en un archivo que pueda sintetizarlos.
El RPA se encontrará dentro de una máquina virtual de Kali
Linux, lo cual le proporcionará la capacidad de elaborar la
integración con herramientas de pentesting de manera mucho
más eficiente y donde recorrerá de manera ordenada cada uno
de los procedimientos con las herramientas utilizando la
herramienta Robocorp dentro del entorno de desarrollo de
Visual Studio Code en el lenguaje de programación de Python.
El diagrama de flujo que describe el proceso del RPA se
describe a continuación.
Dentro del entorno de desarrollo controlado que se dispuso
dentro de la máquina virtual, se implementó en Python un script
que realiza mediante diferentes pasos, procedimientos con las
diferentes herramientas seleccionadas. En primer lugar, se
realiza para la fase de reconocimiento y escaneo de puertos un
escaneo con Nmap fig. 5 que incluye los servicios que se están
ejecutando sobre los puertos que el mismo software logra
encontrar y se almacenan dentro de un archivo con los
resultados:
Fig. 5. Código Python utilizado en Robocorp para ejecución de escaneo en
Nmap.
Seguidamente, se ejecuta el proceso con el escáner de
vulnerabilidades de Nessus fig.6, haciendo una petición a la
API para poder ejecutar un análisis de red básico, y recolectar
también los resultados de la operación
Fig. 6. Fragmento de código en Python utilizado para realizar escaneo de
vulnerabilidades con la Herramienta Nessus.
Para finalizar, se realiza una prueba de directory listing por
medio de Metasploit sobre el target y una prueba de inyección
SQL por medio de la herramienta SQLMap utilizando las
siguientes instrucciones como se muestra en la fig. 7.
Fig. 7. Fragmento de código en Python para realizar escaneo de
vulnerabilidades con la Herramienta SQLMap
V. RESULTADOS
La ejecución del robot se da por medio del comando
ROBOT_TARGET= {target} rcc run el cual permite recibir
como parámetro una dirección IP o dominio para realizar las
pruebas. Para la ejecución de pruebas se utiliza la IP local,
sobre una aplicación desplegada dentro de la máquina virtual,
corriendo dentro del mismo servidor y que es conocida por
su amplia gama de vulnerabilidades para ejecutar pruebas de
seguridad.
Los resultados devueltos por cada proceso de las
herramientas se encuentran en un documento que recoge los
hallazgos principales del escaneo realizado a la aplicación
desplegada de manera local. Principalmente se encuentran
los resultados de la fase de Reconocimiento con la
herramienta de Nmap fig. 8.
Scientia et Technica Año XXVIII, Vol. 30, No. 01, enero-marzo de 2025. Universidad Tecnológica de Pereira.
44
Fig. 8. Resultados del escaneo Nmap por medio del RPA incluidos en un
documento de texto.
Los resultados evidenciados anteriormente permiten obtener
más información sobre los puertos abiertos dentro del objetivo
y algunos de los posibles servicios ejecutándose en los mismos.
De manera similar se ejecuta el escaneo de vulnerabilidades
utilizando la API de Nessus como insumo principal para dirigir
el escaneo.
Se obtiene la lista de vulnerabilidades por parte de Nessus
que logra encontrar en el target local, mostrando además dentro
del archivo algunos de los controles aplicables como se
evidencia en la fig. 9. Comprendiendo la fase de análisis de
vulnerabilidades y modelamiento de amenazas propuesta por la
metodología PTES.
Fig. 9. Resultados del escaneo Nessus por medio del RPA incluidos en un
documento de texto.
De acuerdo con los hallazgos se procede a realizar pruebas
de explotación sobre el objetivo utilizando el framework
Metasploit y la herramienta SQLMap.
Se completa la prueba retornando algunas de las rutas que fue
posible encontrar dentro de la aplicación seguidos de un código
que indica la respuesta del target al intentar acceder a estas
rutas. fig. 10
Fig. 10. Resultados de prueba de directory listing utilizando Metasploit
Framework por medio del RPA incluidos en un documento de texto.
Finalmente, por medio de la herramienta SQLMap fue
posible identificar la tecnología principal que utiliza el target a
nivel de base de datos, como se ilustra en la fig. 11 y que es
información útil que conlleva a la realización de pruebas
combinadas.
Fig. 11. Resultados de prueba de SQL Injection utilizando SQLMap por
medio del RPA incluidos en un documento de texto.
VI. CONCLUSIONES
Dada la creciente importancia de la ciberseguridad en las
micro, medianas y pequeñas empresas la implementación de
una solución basada en Automatización Robótica de Procesos
(RPA) para optimizar tareas de pentesting ha demostrado ser
viable y altamente beneficiosa permitiendo que mediante una
instrucción puedan ejecutarse pruebas específicas que pueden
ser relevantes para una organización y le den resultados que
pueda utilizar para comprender qué tipo de información podría
tener un agente externo si llegase a darse un ataque a un activo
de información.
Mediante el uso del software RPA Robocorp como
plataforma base, se logró desarrollar una herramienta de código
abierto, escalable y personalizable, adecuada para entornos
controlados como una máquina virtual Kali Linux.
Este prototipo ha permitido automatizar de manera eficiente
las fases principales de la metodología PTES (desde el
reconocimiento hasta la explotación), integrando herramientas
clave de ciberseguridad como Nmap, Nessus, Metasploit y
SQLMap y algunas pruebas simples como son el escaneo de
puertos, escaneo de vulnerabilidades, enumeración de usuarios
e inyección de código SQL.
Fig. 1. Magnetization as a function of applied field. Note that “Fig.” is
abbreviated. There is a period after the figure number, followed by two spaces.
It is good practice to explain the significance of the figure in the caption.
Scientia et Technica Año XXVIII, Vol. 30, No. 01, enero-marzo de 2025. Universidad Tecnológica de Pereira.
44
El desarrollo e integración de esta solución destacan por su
capacidad para simplificar procesos complejos, reducir
significativamente los costos y tiempos de ejecución, además,
su flexibilidad permite ampliar el alcance de las auditorías
mediante la integración de nuevas herramientas y procesos,
ofreciendo un enfoque escalable y adaptable a diferentes
escenarios.
Este trabajo no sólo valida el uso de RPA en el contexto del
pentesting, sino que también abre nuevas posibilidades para la
automatización en ciberseguridad, especialmente en procesos
definidos. Sin embargo, queda mucho terreno por explorar en
la automatización de tareas más dinámicas y no estructuradas,
lo que subraya la necesidad de continuar investigando y
desarrollando soluciones innovadoras en esta área que puedan
ofrecer además una mejor organización de la información y un
catálogo de controles que apoyen a las MiPyMEs.
La herramienta desarrollada representa un avance
significativo hacia la optimización del pentesting, demostrando
que la automatización no solo es posible, sino también práctica
y efectiva en entornos controlados. Este enfoque marca un
punto de partida para futuras investigaciones y aplicaciones en
la automatización de pruebas de seguridad.
ANEXOS
Anexo 1: Método empleado para la revisión sistemática de
la literatura, para no hacer muy extenso este manuscrito es
ubico en el siguiente enlace: Metodología aplicada para el
estado del arte
Anexo 2: La encuesta o consulta a expertos de seguridad
informática sobre herramientas de pentesting y los resultados
obtenidos se encuentran en el enlace: Tablero de Power BI con
resultados de la encuesta
Anexo 3: Las preguntas que fueron llevadas a cabo en la
encuesta hacia los expertos de seguridad informática es
posible encontrarlas en el enlace a continuación: Encuesta
sobre Herramientas de Pentesting y su Automatización con RPA
REFERENCIAS
[1] I. B. Lahmar, Cybersecurity: Hacking and penetration testing techniques
and methodologies, 2021.
[2] I. A. Coronel and D. I. Quirumbay, "Seguridad informática,
metodologías, estándares y marco de gestión en un enfoque hacia las
aplicaciones web," 2022.
[3] M. C. Ghanem, T. M. Chen, and E. G. Nepomuceno, "Hierarchical
reinforcement learning for efficient and effective automated penetration
testing of large networks," Journal of Intelligent Information Systems,
vol. 60, 2022. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/s10844-022-
00738-0
[4] E. A. Altulaihan, A. Alismail, and M. Frikha, "A survey on web
application penetration testing," Electronics, vol. 12, no. 5, 2023.
[Online]. Available: https://doi.org/10.3390/electronics12051229
[5] A. M. Ortiz, Introducción a las pruebas de penetración, 2020.
[6] A. Arce Rendón, A. Samacá Burbano, and C. Urcuqui López, "Artificial
intelligence model for the automation of information collection in the
recognition phase of pentesting," 2023.
[7] J. Calle Condori, "Fases de un ataque a un Sistema Informático," Revista
PGI. Investigación, Ciencia y Tecnología en Informática, no. 7, pp. 52-
55, 2020.
[8] J. F. Caranqui Allaica, "Auditoría de la seguridad informática siguiendo
la metodología Open Source Security Testing Methodology Manual
(OSSTMM) para la empresa MEGAPROFER S.A.," 2020.
[9] ISECOM, OSSTMM 3, 2010.
[10] C. Núñez Alcalá, Penetration testing: Auditoría profesional, 2021.
[11] OWASP, Web security testing guide. WSTG - Stable OWASP
Foundation. [Online]. Available: https://owasp.org/www-project-web-
security-testing-guide/stable/. [Accessed: 2024].
[12] A. Shanley and M. N. Johnstone, "Selection of penetration testing
methodologies: A comparison and evaluation," in Australian
Information Security Management Conference, 2015.
[13] I. M. Raazia, M. Malahayati, B. Basrulb, R. Maliac, and M. Fadhli,
"Analysis server security assessment of staffing management
information system using the NIST SP 800-115 method at UIN Ar-
Raniry Banda Aceh," Circuit: Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro,
vol. 8, 2024. [Online]. Available:
https://doi.org/10.22373/crc.v8i1.20808
[14] C. A. Bermúdez Irreño, "RPA - Automatización robótica de procesos:
Una revisión de la literatura," Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias
de la Información, vol. 8, 2021. [Online]. Available:
https://dx.doi.org/10.21017/rimci.2021.v8.n15.a97
[15] E. K. Chiou and J. D. Lee, "Trusting automation: Designing for
responsivity and resilience," Human Factors, vol. 65, no. 1, 2023.
[Online]. Available: https://doi.org/10.1177/00187208211009995
[16] J. G. Enríquez, A. Jímenez-Ramírez, F. J. Domínguez-Mayo, and J. A.
García-García, "Robotic process automation: A scientific and industrial
systematic mapping study," IEEE Access, vol. 8, 2020. [Online].
Available: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2974934
[17] S. Maji, H. Jain, V. Pandey, and V. A. Siddiqui, "White hat security: An
overview of penetration testing tools," in 2nd International Conference
on Advancement in Electronics & Communication Engineering (AECE
2022), 2022.
[18] Z. Asrak, Penetration testing tools: The use of penetration testing tools
in Kali Linux, 2020.
[19] I. U. Haq and T. A. Khan, "Penetration frameworks and development
issues in secure mobile application development," 2021. [Online].
Available: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3088229
[20] R. Mehta and R. Chaher, "Implementation of robotic process automation
(RPA) in digital marketing," in 3rd International Conference for
Emerging Technology (INCET), 2022.
[21] J. I. Amador Escalera, "Propuesta metodológica para implementar
RPA's," 2020.
[22] J. Siderska, "Robotic process automation — A driver of digital
transformation?," Engineering Management in Production and Services,
vol. 12, no. 2, 2020. [Online]. Available: https://doi.org/10.2478/emj-
2020-0009
[23] S. Khan, "Comparative analysis of RPA tools - UiPath, Automation
Anywhere and BluePrism," 2020. [Online]. Available:
https://doi.org/10.47760/ijcsma.2020.v08i11.001
[24] R. Sindhuja, P. T. Modugu, S. A. Goud, E. R. Kumar, G. S. Babu, and
R. Reddy, "A comparative analysis of RPA tools: UiPath, Automation
Anywhere and Robocorp," in 2024 OPJU International Technology
Conference (OTCON) on Smart Computing for Innovation and
Advancement in Industry 4.0, Raigarh, India, 2024, pp. 1-6, doi:
10.1109/OTCON60325.2024.10688237.
[25] J. Ribeiro, R. Lima, T. Eckhardt, and S. Paiva, "Robotic process
automation and artificial intelligence in Industry 4.0 – A literature
review," in CENTERIS - International Conference on ENTERprise
Information System, 2021. [Online]. Available:
https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.104
[26] B. Axmann and H. Harmoko, "Process & software selection for robotic
process automation (RPA)," 2022. [Online]. Available:
https://doi.org/10.31803/tg-20220417182552
[27] P. Desai, S. Joshi, Y. Desai, N. Kothari, and D. Sawant, "Leading
platforms in robotic process automation: Review," in Proceedings of the
International Conference on Cognitive and Intelligent Computing, 2022.
[Online]. Available: https://doi.org/10.1007/978-981-19-2350-0_62
[28] D. Andrade, "Challenges of automated software testing with robotic
process automation RPA - A comparative analysis of UiPath and
Automation Anywhere," International Journal of Intelligent Computing
Research, vol. 11, pp. 1066-1072, 2020.
doi:10.20533/ijicr.2042.4655.2020.0129.
Scientia et Technica Año XXVIII, Vol. 30, No. 01, enero-marzo de 2025. Universidad Tecnológica de Pereira.
44
[29] S. Baweja, "Exploring advanced process automation with Blue Prism,"
2023.
[30] N. Delilovic, Implementing Advanced Amazon AWS Authentication
Capabilities for the Robot Test-Automation Framework, 2022.
[31] R. Matzenberger, Exploring open-source robotic process automation:
The Robocorp approach, 2022.
[32] UiPath, "Integrations with enterprise applications - Automation
partners." [Online]. Available:
https://www.uipath.com/partners/technology-alliances. [Accessed: Nov.
21, 2024].
[33] S. Mandvikar, "Indexing robotic process automation products,"
International Journal of Computer Trends and Technology, vol. 71, pp.
52-56, 2023. doi: 10.14445/22312803/IJCTT-V71I8P108.
[34] Google Trends, "Explore Google Trends." [Online]. Available:
https://trends.google.com. [Accessed: Nov. 5, 2024].
[35] Blue Prism, "Blue Prism RPA software." [Online]. Available:
https://www.blueprism.com. [Accessed: Nov. 5, 2024].
[36] Robocorp, "Robocorp - Open source RPA for developers." [Online].
Available: https://robocorp.com. [Accessed: Nov. 21, 2024]
[37] C. Correia, A. Silva, and V. Lobo, "Cybersecurity test automation:
Experiences with RPA tools and ZAP technologies using ASL4RPA," in
2024 International Conference on Emerging Computing and
Engineering Technologies (ICECET), 2024, pp. 1-6, doi:
10.1109/ICECET61485.2024.10698536.
Maria José Yepes Díaz: Egresada del
programa Tecnología en Desarrollo de
Software del Instituto Tecnológico
Metropolitano y estudiante de
Ingeniería de Sistemas. Actualmente es
miembro activa del semillero de
investigación en Ciberseguridad,
participando en proyectos enfocados en
la automatización de procesos para
mejorar la eficiencia en pruebas de penetración (pentesting).
https://orcid.org/0009-0000-7369-7687.
Gabriel Enríque Taborda Blandón:
PhD en Pensamiento Complejo de
Multiversidad Mundo Real Edgar Morin
(México), Master en Seguridad
Informática por la Universidad
Internacional de La Rioja (España) y
Master en Computer Science de la
Atlantic International University (EEUU).
Profesor investigador en el área de
Ingeniería de Software y Seguridad Informática. Profesor en el
área de Sistemas en educación superior. Actualmente vinculado
al Instituto Tecnológico Metropolitano (docente OTC).
Liderando línea de investigación en Ciencias Computacionales
del Grupo de Investigación en Automatización, Electrónica y
Ciencias computacionales del Instituto Tecnológico
Metropolitano. https://orcid.org/0000-0002-8067-1490.