Cómo la IA mejora la ciencia forense digital

Los profesionales de la ciencia forense digital pueden utilizar la inteligencia artificial para acelerar y mejorar sus procesos actuales, reduciendo el tiempo de investigación y mejorando la eficiencia. Sin embargo, aunque su impacto es en gran medida positivo, existen algunos problemas. ¿Puede la IA reemplazar a los analistas forenses? Más importante aún, ¿serían admisibles en un tribunal los hallazgos impulsados por la IA?

¿Qué es la ciencia forense digital?

La ciencia forense digital — anteriormente conocida como informática forense — es una rama de la ciencia forense que se ocupa exclusivamente de dispositivos electrónicos. El trabajo de un analista forense es investigar ciberdelitos y recuperar datos para producir pruebas.

Los profesionales de la industria utilizan ciencia de la computación y técnicas de investigación para descubrir datos en computadoras, teléfonos, memorias USB y tabletas. Buscan encontrar, preservar, examinar y analizar datos relevantes para su caso.

¿Cómo funciona la ciencia forense digital?

La ciencia forense digital generalmente sigue un proceso de varios pasos.

1. Incautación

Los equipos deben incautar primero el medio en cuestión de su sospechoso. En este punto, comienzan una cadena de custodia — un rastro electrónico cronológico — para rastrear dónde se encuentra la prueba y cómo la utilizan. Este paso es crucial si van a juicio.

2. Preservación

Los investigadores deben preservar la integridad de los datos originales, por lo que comienzan su examen haciendo copias. Buscan descifrar o recuperar la mayor cantidad posible de información oculta o eliminada. También deben protegerla contra el acceso no autorizado al eliminar su conexión a Internet y colocarla en almacenamiento seguro.

3. Análisis

Los examinadores forenses analizan los datos con varios métodos y herramientas. Dado que los dispositivos almacenan información cada vez que su usuario descarga algo, visita un sitio web o crea una publicación, existe una especie de rastro electrónico. Los expertos pueden verificar discos duros, metadatos, paquetes de datos, registros de acceso a la red o intercambios de correo electrónico para encontrar, recopilar y procesar información.

4. Informe

Los analistas deben documentar cada acción que toman para asegurarse de que sus pruebas sean admisibles en un tribunal penal o civil más adelante. Cuando concluyen su investigación, informan sus hallazgos — ya sea a las agencias de aplicación de la ley, al tribunal o a la empresa que los contrató.

¿Quién utiliza la ciencia forense digital?

La ciencia forense digital investiga actividades ilícitas relacionadas con dispositivos electrónicos, por lo que las agencias de aplicación de la ley la utilizan con frecuencia. Resulta interesante que no solo persigan delitos cibernéticos. Cualquier mala conducta — ya sea un delito violento, una ofensa civil o un delito de cuello blanco — que pueda estar conectada a un teléfono, computadora o memoria USB es un objetivo legítimo.

Las empresas a menudo contratan a analistas forenses después de sufrir una violación de datos o convertirse en víctimas de delitos cibernéticos. Considerando que los ataques de ransomware pueden costar más del 30% de los ingresos operativos de una organización, no es inusual que los líderes contraten a investigadores expertos para tratar de recuperar parte de sus pérdidas.

¿Cuál es el papel de la IA en la ciencia forense digital?

Una investigación de ciencia forense digital es típicamente un proceso complejo y prolongado. Dependiendo del tipo y la gravedad de la ofensa — y la cantidad de megabytes que los investigadores deben examinar — un solo caso puede tomar semanas, meses o incluso años. La velocidad y la versatilidad sin precedentes de la IA la convierten en una de las mejores soluciones.

Los analistas forenses pueden utilizar la IA de varias maneras. Pueden utilizar el aprendizaje automático (ML), el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y los modelos generativos para el reconocimiento de patrones, el análisis predictivo, la búsqueda de información o el brainstorming colaborativo. Puede manejar sus tareas diarias mundanas o análisis avanzados.

Formas en que la IA podría mejorar la ciencia forense digital

La IA podría mejorar sustancialmente varios aspectos de la ciencia forense digital, cambiando permanentemente la forma en que los investigadores realizan su trabajo.

Automatizar procesos

La automatización es una de las capacidades más destacadas de la IA. Dado que puede trabajar de forma autónoma — sin intervención humana — los analistas pueden dejar que maneje el trabajo repetitivo y consume tiempo mientras priorizan responsabilidades críticas y de alta prioridad.

Los expertos contratados por las marcas también se benefician, ya que el 51% de los responsables de la toma de decisiones de seguridad están de acuerdo en que los volúmenes de alertas en su lugar de trabajo son abrumadores, y el 55% admite que carecen de confianza en la capacidad de su equipo para priorizar y responder a tiempo. Pueden utilizar la automatización de la IA para revisar registros pasados, lo que hace que identificar delitos cibernéticos, violaciones de la red y fugas de datos sea más manejable.

Proporcionar información vital

Un modelo de ML puede registrar continuamente eventos de delitos cibernéticos en el mundo real y buscar en la web oscura, lo que le permite detectar amenazas cibernéticas emergentes antes de que los investigadores humanos se enteren de ellas. Alternativamente, puede aprender a escanear código en busca de malware oculto para que los equipos puedan encontrar la fuente de ciberataques o violaciones más rápido.

Acelerar procesos

Los investigadores pueden utilizar la IA para acelerar significativamente el examen, el análisis y la presentación de informes, ya que estos algoritmos pueden analizar rápidamente grandes cantidades de datos. Por ejemplo, pueden utilizarla para forzar una contraseña en un teléfono bloqueado, redactar un borrador de un informe o resumir un intercambio de correos electrónico de varias semanas.

La velocidad de la IA sería especialmente útil para los expertos que las empresas contratan, ya que muchos departamentos de TI se mueven demasiado lentamente. Por ejemplo, en 2023, las empresas tardaron en promedio 277 días en responder a una violación de datos. Un modelo de ML puede procesar, analizar y producir resultados más rápido que cualquier humano, por lo que es ideal para aplicaciones que requieren tiempo.

Encontrar pruebas críticas

Un modelo equipado con NLP puede escanear comunicaciones para identificar y marcar actividad sospechosa. Los investigadores pueden entrenar o solicitarle que busque información específica del caso. Por ejemplo, si le piden que busque palabras relacionadas con malversación, podría dirigirlos hacia textos donde el sospechoso admite malversar fondos corporativos.

Desafíos que la IA debe superar

Si bien la IA podría ser una herramienta forense poderosa — potencialmente acelerando los casos en semanas — su utilización no está exenta de desventajas. Al igual que la mayoría de las soluciones centradas en la tecnología, tiene numerosos problemas de privacidad, seguridad y ética.

El problema de la “caja negra” — donde los algoritmos no pueden explicar su proceso de toma de decisiones — es el más apremiante. La transparencia es vital en el tribunal, donde los analistas brindan testimonio experto en casos penales y civiles.

Si no pueden describir cómo su IA analizó los datos, no pueden utilizar sus hallazgos en el tribunal. Según las Reglas de Evidencia Federales — estándares que rigen qué pruebas son admisibles en los tribunales de EE. UU. — una herramienta de ciencia forense digital impulsada por la IA es aceptable si el testigo demuestra conocimiento personal de sus funciones, explica expertamente cómo llegó a sus conclusiones y prueba que sus hallazgos son precisos.

Si los algoritmos siempre fueran precisos, el problema de la caja negra no sería un problema. Desafortunadamente, a menudo “alucinan”, especialmente cuando se involucra la ingeniería de prompts no intencional. Un investigador que le pide a un modelo de NLP que le muestre instancias en las que el sospechoso robó datos empresariales puede parecer inofensivo, pero puede resultar en una respuesta falsa para satisfacer la consulta.

Los errores no son infrecuentes, ya que los algoritmos no pueden razonar, entender el contexto o interpretar situaciones de manera integral. En última instancia, una herramienta de IA mal entrenada puede darles a los investigadores más trabajo, ya que tendrán que clasificar falsos negativos y positivos.

Los prejuicios y defectos pueden hacer que esos problemas sean más pronunciados. Por ejemplo, una IA a la que se le pide que encuentre pruebas de delitos cibernéticos puede pasar por alto algunos tipos de ciberataques basados en prejuicios desarrollados durante el entrenamiento. Alternativamente, podría descartar signos de delitos asociados, creyendo que debe priorizar un tipo específico de pruebas.

¿Reemplazará la IA a los expertos en investigación?

Las características de automatización y procesamiento rápido de la IA podrían comprimir casos que duran meses en solo unas semanas, ayudando a los equipos a poner a los delincuentes cibernéticos detrás de las rejas. Desafortunadamente, esta tecnología aún es relativamente nueva, y los tribunales de EE. UU. no son aficionados a tecnologías no probadas y vanguardistas.

Por ahora — y probablemente durante décadas por venir — la IA no reemplazará a los analistas forenses digitales. En cambio, les ayudará con sus tareas diarias, guiará sus procesos de toma de decisiones y automatizará responsabilidades repetitivas. La supervisión humana seguirá siendo necesaria hasta que resuelvan el problema de la caja negra de una vez por todas y el sistema legal encuentre un lugar permanente para la IA.