En el ámbito de la investigación digital, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta muy valiosa ✨. Su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y encontrar patrones ayuda a evitar que los investigadores pasen por alto pequeños detalles que podrían ser claves para la resolución de un caso.
La investigación digital es un proceso en el que se busca respuesta sobre eventos en fuentes de datos electrónicos como los ordenadores, dispositivos móviles, pendrives, discos externos, redes, memorias RAM, servidores, etc.
Los audios, videos, fotos, documentos, mensajes, emails y, en general todos los datos que se almacenan en estas fuentes, puede ser utilizados como evidencia digital. Y así, ser parte de una investigación que busque resolver algún tipo de delito que pueda haber ocurrido en un entorno corporativo.
Análisis forense digital
✅ Para que la evidencia tenga validez judicial, es necesario que se sigan los principios del análisis forense digital. Estos principios buscan preservar la integridad y mantener una estricta cadena de custodia de los datos que se investigan.
Algunos ejemplos de delitos que suelen estar sujetos a investigaciones internas dentro de las empresas suelen ser:
- el fraude
- la exposición de datos confidenciales
- la malversación de fondos
- o la exfiltración de información de propiedad intelectual
Sin embargo, en el ámbito corporativo el análisis forense también es utilizado como parte de la respuesta a incidentes, permitiendo determinar si un equipo ha sido infectado por un malware, si ha habido una intrusión en los sistemas de la empresa o determinar qué movimientos ha hecho un atacante dentro de la infraestructura de la organización.
Independientemente de cuál sea el objetivo o la necesidad de la investigación, el análisis forense debe hacerse siguiendo cuatro fases: recolección, evaluación, análisis y reporte.
Durante el proceso forense, tras la recolección, se transforman las fuentes de datos en evidencia 👀.
- Evaluación. La primera transformación ocurre cuando se extraen los datos de las fuentes y se genera un formato que pueda ser procesado por herramientas forenses. El más común es el formato E01.
- Análisis. La segunda sucede cuando los datos se transforman en información que puede ser analizada por un investigador.
- Reporte. Finalmente, la última transformación ocurre cuando se genera un informe en donde solo se incluyen aquellos hallazgos dentro de la información que sean relevantes para el caso.
📱 Los dispositivos móviles: fuente de evidencia en las investigaciones
Hoy en día muchas de las investigaciones se centran en el análisis de datos de los dispositivos móviles. Esta afirmación es bastante obvia, ya que contienen gran cantidad de información y, por lo tanto, son una fuente relevante de evidencia para la resolución de un delito.
La persona encargada de la extracción de datos suele ser un analista forense, un rol que debe desempeñar personal cualificado, ya que uno de sus principales objetivos es el de preservar la evidencia y evitar que se pierdan datos durante la adquisición.
Existen algunas metodologías que pueden ser altamente invasivas, como el Chip-Off y el Micro Read. Ambos son procedimientos muy sofisticados, requieren un alto nivel de precisión, son muy costosos y cualquier error podría ocasionar la pérdida definitiva de los datos.
Principales aplicaciones de la IA en la investigación
Una vez hecha la adquisición o extracción del contenido del dispositivo, es cuando entra en juego la IA.
Existen en el mercado muchas herramientas que integran funcionalidades basadas en inteligencia artificial y que ayudan al analista forense a acelerar las investigaciones. Esto permite descartar rápidamente los datos que no son relevantes para el caso, y centrarse en aquellos que si lo son.
Teniendo en cuenta el gran volumen de fotografías y videos que se almacenan hoy en día en los teléfonos móviles, parece imposible imaginar que un analista pueda revisar una a una todas las imágenes almacenadas y sea capaz de identificar aquellas que puedan ser relevantes. Gracias a la IA, podemos realizar tareas en muchísimo menos tiempo.
1. Reconocimiento automático de imágenes 🤳
Por lo tanto, una de las principales aplicaciones que está teniendo la IA dentro del ámbito de la investigación, es el del reconocimiento automático de imágenes.
Consiste en entrenar a estas herramientas para que sean capaces de identificar y clasificar las fotografías en categorías de interés en función de su contenido.
Por ejemplo, si un teléfono móvil de 64GB de capacidad, puede almacenar 27.000 fotos, un analista tendría que invertir varios días de trabajo para analizar el contenido de cada una de ellas, y determinar si alguna puede ser relevante.
Con la IA se enseña a estas herramientas a clasificar las imágenes en categorías como: armas, drogas, vehículos, tarjetas de crédito, dinero, joyas, rostros de personas, tatuajes, entre otras. De este modo, una vez que se carga la evidencia, tienen la capacidad de reconocer el contenido de las imágenes y clasificarlas en la categoría que les corresponda automáticamente.
2. Procesamiento de Lenguaje Natural 👅
Otra aplicación de IA que está siendo fundamental para acelerar las investigaciones digitales es el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).
Esta funcionalidad permite identificar patrones del lenguaje en mensajes de texto, emails o documentos que pudiesen indicar algún tipo de actividad delictiva.
Al igual que en el caso del reconocimiento de imágenes, las herramientas se entrenan para que a través del análisis lingüístico puedan categorizar textos e identificar, por ejemplo, el tema del que trata un documento, las entidades o nombres propios que son mencionados en un texto, el spam de los correos electrónicos o incluso identificar sentimientos positivos o negativos en emails.
En cuanto al análisis de sentimientos, el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) permite automatizar el reconocimiento y la comprensión de opiniones expuestas en un texto y clasificarlas en positivas, negativas o neutras.
Esta funcionalidad permite a los investigadores centrarse en aquellos documentos o emails que contengan mensajes negativos y que a su vez estén relacionados con una entidad o persona que sea objeto de la investigación.
Uso de los móviles
En 2021 los usuarios de móviles descargaron más 435.000 aplicaciones. En 2022, el 63% de la población mundial tenía conexión a internet, y de estos el 92,4% utilizó el teléfono móvil como dispositivo para conectarse. Además, el número de móviles superó los 15 mil millones ese mismo año.
Las estadísticas anteriores quieren decir que cada día hay miles de millones de personas recibiendo llamadas, escribiendo mensajes, descargándose aplicaciones, accediendo a una red social, en fin, generando datos.
Los números actuales, son solo el comienzo de una conectividad que irá creciendo cada vez más con la llegada del 5G y la incorporación de nuevos dispositivos conectados con el IoT. Por lo que parece esencial que las herramientas para las investigaciones digitales no se queden atrás.
Ante el gran volumen de datos que nos depara el futuro, un futuro muy cercano, es necesario que la inteligencia artificial se convierta en la aliada de los analistas para que puedan procesar toda la información e identificar patrones que le ayuden a “encontrar la aguja en el pajar”.
Y aunque la IA es una herramienta más a disposición del investigador y que no puede reemplazar el juicio y la experiencia de las personas, al menos por ahora, su uso deberá extenderse a más aplicaciones si se quieren obtener respuestas a las investigaciones del futuro.
Santander Digital Services es una compañía del Grupo Santander con más de 7.000 empleados y basada en Madrid. Trabajamos para convertir al Santander en un banco digital con sucursales.
Mira las posiciones que tenemos abiertas aquí para unirte a este equipazo y Be Tech! with Santander 🚀
Síguenos en LinkedIn y en Instagram.
