Influencia de la inteligencia artificial en la computación forense

• Romero Madera, Deimer Antonio ^[1] ; Tovar Garrido, Luis Carlos ^[1] ; Oyola Quintero, Pablo Sexto ^[1]
  1. [1] Universidad de Cartagena

     Universidad de Cartagena

     Colombia

     
• Localización: Aglala, ISSN-e 2215-7360, Vol. 10, Nº. 2, 2019, págs. 244-254
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Influence of artificial intelligence in forensic computation
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    El análisis forense digital es el medio utilizado por el investigador cibernético para rastrear al delincuente en caso de que no haya evidencia física. No obstante, la falta de mecanismos adecuados para obtener este objetivo, es un obstáculo que presenta la computación forense. Por tanto, el propósito de realizar este estudio fue determinar la influencia de la inteligencia artificial en la computación forense para resaltar su importancia e identificar ventajas que aporta al realizar un análisis forense digital, donde la investigación fue de tipo cualitativa con enfoque fenomenológico. Como resultado, se obtuvo que la computación forense se ha apoyado en el aprendizaje automático para detectar el comercio y venta de sustancias psicoactivas en redes sociales mediante algoritmos basados en patrones e inferencias sobre los proveedores de sustancias ilícitas.

  • English

    Digital forensic analysis is the means used by the cyber investigator to track the offender in case there is no physical evidence. However, the lack of adequate mechanisms to obtain this objective is an obstacle presented by forensic computing. Therefore, the purpose of this study  was to determine the influence of artificial intelligence in forensic computing to highlight its importance and identify advantages that it provides when performing a digital forensic analysis, where the research was of a qualitative type with a phenomenological approach. As a result, it was obtained that forensic computing has relied on machine learning to detect the trade and sale of controlled substances in social networks through algorithms based on patterns and inferences about suppliers of illegal substances.