El análisis forense digital se ha convertido en un pilar crucial para la investigación de delitos cibernéticos. Un estudio reciente aborda cómo la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) están transformando este campo, desde la recopilación de datos hasta la respuesta a incidentes.
Aquí os presento el estudio para que sepáis de qué va.
Motivación de la Investigación
En el ámbito del análisis forense digital, los métodos tradicionales han demostrado ser cada vez más inadecuados para abordar la complejidad y el volumen de datos que se manejan en investigaciones modernas. Los procedimientos basados en la experiencia humana son laboriosos, propensos a errores y, en muchos casos, incapaces de gestionar la gran cantidad de datos forenses que generan los dispositivos digitales actuales.
Según el estudio, realizado por Dipo Dunsin, Mohamed C. Ghanem, Karim Ouazzane y Vassil Vassilev, y publicado en arxiv.org (arXiv:2309.07064 [cs.CR]) una de las razones más convincentes para la integración de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) en este campo es mejorar la eficacia y el rendimiento general de la investigación forense. Los autores citan que «los procedimientos de experiencia humana actuales son consumidores de tiempo, propensos a errores e incapaces de manejar las vastas cantidades de datos forenses que generan los dispositivos digitales modernos» .
La IA y el ML tienen el potencial de automatizar y agilizar diversas acciones involucradas en la revisión de pruebas digitales, como el análisis de datos, el procesamiento de imágenes y videos, y el reconocimiento de patrones. Esto no solo acelera el proceso de análisis, sino que también mejora la precisión al identificar información relevante y establecer conexiones que podrían no ser discernibles mediante métodos convencionales.
Por lo tanto, la motivación para adoptar IA y ML en el análisis forense digital es clara: estos avances tecnológicos pueden abordar las limitaciones inherentes a los métodos humanos, ofreciendo una mayor eficiencia y precisión en las investigaciones. Este cambio no solo podría acelerar las investigaciones en curso, sino que también podría abrir nuevas vías para abordar casos no resueltos y emergentes, mejorando así la eficacia del sistema de justicia en el ámbito digital.
Contexto y Alcance de la Investigación
El estudio tiene como objetivo principal evaluar el estado actual de la investigación sobre la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) en tareas relacionadas con el análisis forense digital y la respuesta a incidentes. Este objetivo se descompone en varios subobjetivos específicos que abarcan una variedad de tareas y desafíos en el campo, desde el análisis de datos y la detección de incidentes hasta la investigación forense en sí, la seguridad de la red y la ciberseguridad en general.
Para lograr estos objetivos, el estudio emplea una metodología rigurosa que incluye una revisión exhaustiva de la literatura. Se analizan fuentes secundarias tanto académicas como revisadas por pares para obtener una comprensión completa del tema en cuestión. Según el estudio, «la metodología consistirá en una revisión exhaustiva de la literatura que emplea fuentes secundarias que son tanto académicas como revisadas por pares para obtener una comprensión completa del tema en cuestión».
Por otro lado, el estudio se propone realizar un análisis comparativo que tenga en cuenta las ventajas y desventajas de implementar IA y ML en diversos contextos. Esto incluye aspectos como el sesgo en los datos, la precisión de los algoritmos y la interpretabilidad de los resultados. También se presta especial atención a las implicaciones legales y éticas de emplear estas tecnologías en el análisis forense digital.
Big Data en la Investigación Forense Digital
El término «Big Data» se refiere al manejo y análisis de grandes volúmenes de datos que exceden la capacidad de las herramientas de software de procesamiento de datos tradicionales. En el contexto de la investigación forense digital, Big Data representa un desafío y una oportunidad. Los métodos tradicionales de análisis forense digital a menudo se ven abrumados por la magnitud de los datos involucrados, lo que hace que la incorporación de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) sea cada vez más relevante.
El estudio en cuestión también trata el terma, hablando sobre desafíos y oportunidades.
Desafíos en el Manejo de Big Data
- Volumen: La cantidad de datos generados por dispositivos digitales está en constante crecimiento, lo que complica su almacenamiento y análisis.
- Velocidad: La rapidez con la que se generan y transmiten los datos requiere soluciones que puedan procesar información en tiempo real o cercano al tiempo real.
- Variedad: Los datos pueden provenir de diversas fuentes y en diferentes formatos, lo que complica su análisis y correlación.
Oportunidades y Soluciones
- Automatización: La IA y el ML pueden automatizar tareas repetitivas y laboriosas, como la clasificación y el filtrado de datos.
- Análisis Avanzado: Algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos que serían difíciles de detectar mediante métodos tradicionales.
- Respuesta en Tiempo Real: La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos rápidamente permite una respuesta más efectiva a incidentes de seguridad.
Conclusión
Está claro que estamos comenzando con el tema, quitando las primeras capas de una cebolla que puede ser realmente jugosa. Este estudio, que podéis consultar en PDF, abre las puertas a un área que tiene mucho futuro, por lo que si te interesa el tema, es un buen lugar para comenzar a estudiar.