análisis de datos forenses

El análisis forense de datos ( AFD ) es una rama de la informática forense . Examina datos estructurados en relación con incidentes de delitos financieros . Su objetivo es descubrir y analizar patrones de actividades fraudulentas . Los datos procedentes de sistemas de aplicaciones o de sus bases de datos subyacentes se denominan datos estructurados.

Los datos no estructurados, en cambio, se obtienen de aplicaciones de comunicación y de oficina o de dispositivos móviles. Estos datos carecen de una estructura general y su análisis implica la aplicación de palabras clave o el mapeo de patrones de comunicación. El análisis de datos no estructurados se conoce generalmente como informática forense .

El análisis de grandes volúmenes de datos se realiza normalmente en un sistema de base de datos independiente gestionado por el equipo de análisis. Los sistemas en producción no suelen estar dimensionados para ejecutar análisis individuales exhaustivos sin afectar a los usuarios habituales. Por otro lado, desde un punto de vista metodológico, es preferible analizar copias de datos en sistemas separados y proteger a los equipos de análisis de posibles acusaciones de alteración de los datos originales.

Debido a la naturaleza de los datos, el análisis se centra más en el contenido de los mismos que en la base de datos que los contiene. Si la base de datos en sí es relevante, se aplican técnicas de análisis forense de bases de datos .

Para analizar grandes conjuntos de datos estructurados con el fin de detectar delitos financieros, se requieren al menos tres tipos de experiencia en el equipo:

1. Un analista de datos para realizar los pasos técnicos y escribir las consultas,
2. Un miembro del equipo con amplia experiencia en los procesos y controles internos en el área pertinente de la empresa investigada y
3. Un científico forense familiarizado con los patrones de comportamiento fraudulento.

Tras una fase inicial de análisis mediante métodos de análisis exploratorio de datos, la siguiente fase suele ser altamente iterativa. Partiendo de una hipótesis sobre cómo el perpetrador pudo haber obtenido una ventaja personal, se analizan los datos en busca de pruebas que la respalden. Posteriormente, la hipótesis se refina o se descarta.

La combinación de distintas bases de datos, en particular datos procedentes de diferentes sistemas o fuentes, resulta muy eficaz. Estas fuentes de datos son desconocidas para el perpetrador o, en su defecto, no pueden ser manipuladas posteriormente por este.

La visualización de datos se utiliza con frecuencia para mostrar los resultados.

• Jörg Meyer: Forensische Datenanalyse. 1. Edición. Erich Schmidt Verlag, Berlín 2012, ISBN 978-3-50313-847-0.
• Christian Hlavica, Uwe Klapproth, Frank Hülsberg et al: Fraude fiscal y contabilidad forense. Gabler Verlag, Wiesbaden 2011, ISBN 978-3-83491-429-3.

• Inteligencia cibernética
• Instructor de informática forense