Cualquier investigador que intente encuestar e identificar evidencia de un delito mediante la búsqueda de datos sabe que es cada vez más complicado. Hay una cantidad increíble de evidencia digital en los dispositivos móviles que llevamos a todas partes. Nuestro teléfono puede revelar nuestros movimientos y contener una miríada de otros tipos de información, como imágenes, información de posición y mensajes. En la búsqueda de delincuentes digitales, la tecnología como la inteligencia artificial (IA) y el análisis de imágenes son herramientas importantes.
Hoy nos comunicamos digitalmente casi exclusivamente a través de videos, imágenes y mensajes de texto. Las pruebas de este tipo son cada vez más importantes para conectar a un sospechoso con un delito. Los dispositivos incautados a menudo contienen decenas de miles de imágenes y mensajes. Con la presión del tiempo para investigar un crimen rápidamente, se ha vuelto esencial el uso de herramientas digitales que le permitan analizar y clasificar imágenes y mensajes de manera rápida, segura y eficiente.
En esta publicación de blog, profundizaremos en XAMN, la mejor solución de análisis forense digital, y mostraremos cómo XAMN puede ayudarlo a analizar rápidamente imágenes y conversaciones.
Oculte duplicados y resalte evidencia digital en imágenes
Cuando se comete un delito, se incautan muchos dispositivos móviles y se extraen sus datos. Miles de imágenes y conversaciones se encuentran dispersas en varios dispositivos. Solo cuando están emparejados puedes entender el significado de las imágenes y el contenido de las conversaciones.
5 formas de encontrar pruebas de forma eficaz a partir de imágenes en XAMN
- XAMN brinda una asistencia invaluable al ocultar de manera inteligente los duplicados en múltiples fuentes de datos y dispositivos cuando la cantidad de datos puede parecer imposible de manejar.
- Cuando vea imágenes y videos, use la vista de Galería para obtener una descripción general rápida de las imágenes en un dispositivo.
- Habilite el reconocimiento de contenido de imágenes en XRY al realizar la extracción: esto acelera su revisión en XAMN, ya que las imágenes que contienen elementos como armas, drogas y vehículos se clasifican automáticamente y se encontrarán rápidamente en XAMN.
- Si ha encontrado una imagen de interés, puede encontrar imágenes similares rápidamente utilizando la opción «Mostrar imágenes similares», disponible en el panel de detalles.
- XAMN está integrado con Project VIC y CAID. Esto es útil si está trabajando en una investigación CSAM (Material de abuso sexual infantil), ya que puede comparar imágenes en una extracción con hashes conocidos de un conjunto de datos oficial.
Consejo extra:
XAMN aprovecha el reconocimiento facial de Apple para identificar rostros en imágenes de iOS, proporcionando categorización y coincidencia dentro de los datos extraídos, lo que le permite buscar un rostro específico en un grupo de imágenes al analizar los datos en XAMN. Los rostros identificados en iOS también se pueden vincular a personas en XAMN. Esta función ha demostrado ser una herramienta invaluable al poder vincular a los sospechosos con otras investigaciones criminales en curso, crimen organizado o casos sin resolver.
Todos los datos presentados como conversaciones.
Como mencionamos en una publicación de blog anterior, dada la gran cantidad de información para procesar y la complejidad adicional cuando las personas se comunican usando más de un dispositivo o usando múltiples aplicaciones, esto puede ser un desafío y llevar mucho tiempo.
XAMN puede crear una identificación con la ayuda de imágenes y conversaciones que son específicas de una persona. Todas las comunicaciones rastreadas (llamadas y mensajes independientes del operador, la tecnología o la aplicación de mensajería) se agregan en XAMN como conversaciones completas.
Aquí hay un ejemplo de cómo puede seguir efectivamente una conversación completa en XAMN, independientemente del entorno digital en el que tuvo lugar:
Caso: Usted está investigando a dos individuos sospechosos de estar involucrados en una red que se dedica al robo de autos de lujo. Al momento de la detención, las personas tenían múltiples dispositivos en su poder. Además, se encontraron dispositivos adicionales en la residencia de uno de los sospechosos.
Solución: al revisar los datos de todos los dispositivos simultáneamente en el contexto de un solo caso en XAMN, puede determinar que las dos personas se comunican entre sí mediante el uso de mensajes SMS de teléfonos desechables, mensajes de WhatsApp y llamadas telefónicas ocasionales. Al vincular los números de teléfono utilizados para los mensajes SMS, los alias de WhatsApp utilizados para el chat y los números de teléfono utilizados para las llamadas de voz a la Persona (A) y la Persona (B) respectivamente, XAMN le permite leer todos los mensajes entre la cronología de las personas, aunque los mensajes se han intercambiado utilizando múltiples dispositivos e identidades.
Consejo adicional:
XAMN no solo le permite filtrar inmediatamente las personas relevantes en su caso y ver las relaciones entre ellas, también puede seleccionar identidades específicas y ver su comunicación.
Prepare su revisión de conversaciones expandiendo su directorio de «Personas». Cuantas más identidades pueda vincular a una persona en particular, más fácil será revisar las conversaciones que involucran a la persona.
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Escrito por: MSAB
18 octubre, 2022
