Las medidas legales de inteligencia actuales se basan en un largo legado de comunicaciones interceptadas. Y aunque los días de las simples escuchas telefónicas han quedado atrás, la idea fundacional de desplegar "ojos y oídos" para "escuchar" comunicaciones ilícitas persiste, incluso en sofisticados círculos de inteligencia y de aplicación de la ley. En realidad, la metáfora de extender los sentidos humanos para la interceptación legal está irremediablemente obsoleta en un mundo en el que estamos rodeados de un volumen, una variedad y una velocidad de datos inimaginables.
Los ciudadanos utilizan a diario toda una serie de canales de comunicación electrónica, desde la voz y la mensajería instantánea hasta las redes sociales e incluso las salas de chat privadas. El contenido de estas comunicaciones está cifrado casi en su totalidad, una tendencia que se irá completando a medida que continúe el despliegue de la 5G. Muchos lugares en línea también son oscuros o están ocultos intencionadamente, y generar confianza para infiltrarse en ellos como participante puede requerir un esfuerzo a largo plazo y con muchos recursos. Este tipo de trabajo encubierto sigue siendo valioso, pero carece de agilidad debido a los largos horizontes temporales, y se escala mal debido a su naturaleza manual.
Además, la comunicación entre personas representa una parte cada vez más limitada de la información digital relevante para un tema de interés o una investigación general. Los registros detallados de llamadas (CDR) y otras firmas de metadatos deben entrelazarse con innumerables fuentes de datos -en gran medida disponibles como inteligencia de fuente abierta (OSINT)- para proporcionar una imagen compuesta.
El contexto de estos cambios incluye modificaciones en el panorama de la inteligencia que Amy Zegart, investigadora de Stanford, denomina las "cinco más": más amenazas, más datos, más velocidad, más responsables de la toma de decisiones y más competencia (en la recopilación y el análisis de datos). Zegart afirma que estas tendencias exigen la voluntad de entrelazar más eficazmente el aprendizaje profundo y las tecnologías relacionadas con un esfuerzo humano para aprovechar la proliferación de datos.
El análisis informático de almacenes masivos de datos seguirá ofreciendo nuevas perspectivas a los investigadores. Al mismo tiempo, a medida que la analítica automática y los algoritmos de aprendizaje profundo adquieran mayor capacidad, los seres humanos pasarán a ocupar un lugar más central en las investigaciones, en lugar de menos, continuando el cambio de las tareas de interpretación manual a un papel más ejecutivo.
Inteligencia legal en un panorama de datos en evolución
En un principio, las operaciones legales de interceptación e inteligencia se centraban en pequeñas cantidades de datos de valor relativamente alto, limitadas por los requisitos de las órdenes judiciales para equilibrar la justicia con la privacidad. Las grabaciones de voz realizadas mediante escuchas telefónicas, por ejemplo, a menudo se presentaban por sí solas como prueba, con poco o ningún apoyo de otros datos. Hoy en día, a falta del contenido de las comunicaciones en texto plano, los organismos encargados de la aplicación de la ley (LEA) deben realizar la fusión y las referencias cruzadas de torrentes de datos procedentes de multitud de fuentes. El reto de obtener datos ha sido sustituido en gran medida por el de discernir el sentido de los mismos.
Por su parte, los modelos de aprendizaje automático y profundo son idóneos para cribar datos con el fin de detectar patrones y realizar análisis predictivos a partir de inteligencia bruta. Estos modelos son escalables a gran escala y, dado que la cantidad de datos en la Tierra se duplica cada dos años aproximadamente, la inteligencia operativa es un recurso infinito con una relación señal-ruido extremadamente baja. A medida que avance la tecnología, los programas informáticos podrán asumir cada vez más el trabajo mundano y repetitivo necesario para obtener información de bajo nivel a partir de grandes conjuntos de datos. Así, los investigadores humanos podrán centrarse más en el pensamiento analítico de alto nivel.
Al dirigir los algoritmos para discernir patrones que revelen información, los analistas pueden hacer avanzar las investigaciones con mayor eficacia. Por ejemplo, un determinado patrón reconocido de movimientos financieros puede indicar que una organización delictiva se está preparando para una transacción internacional de drogas. Diversas fuentes de datos, como los CDR y los datos de localización, pueden situar a personas de interés en un probable puerto de entrada. Esta información puede ayudar a las fuerzas del orden a desbaratar el delito y procesar a los delincuentes.
Aplicación de la analítica de datos a la inteligencia legal en el mundo real
Aunque el contenido de las comunicaciones se ha ocultado en gran medida a los investigadores, el análisis de los metadatos y las comunicaciones de máquina a máquina se ha vuelto más valioso. Este enfoque depende de la unión de un tapiz de puntos de datos para crear una visión compuesta que proporcione inteligencia y conocimiento. La recopilación de esta información es una extensión de la inteligencia legal tradicional, pero su escala y complejidad hacen que el análisis informatizado sea cada vez más importante para ayudar a la interpretación humana.
A pesar de que el análisis de datos se ha vuelto más sofisticado y capaz, el desarrollo de herramientas construidas específicamente para las necesidades de los no científicos de datos se ha quedado atrás. El MetaHub de SS8 se desarrolló específicamente para permitir a los analistas de LEA y de inteligencia gestionar conjuntos masivos de datos, realizar consultas avanzadas sobre ellos y extraer poderosos conocimientos de inteligencia. Como aplicación de sus sofisticadas tecnologías de manipulación de datos, la plataforma se ha creado específicamente para aprovechar las décadas de experiencia de SS8 en el servicio a las necesidades de inteligencia legal de los analistas de las fuerzas de seguridad. Proporciona exploración y análisis automatizados, informes y visualizaciones flexibles, y funciones para que los analistas profundicen en los conjuntos de datos y revelen patrones, relaciones y modelos predictivos más profundos.
Los operadores pueden utilizar una interfaz gráfica de usuario potente pero intuitiva para introducir en MetaHub datos estructurados y no estructurados procedentes de una amplia gama de fuentes externas, gestionando de forma transparente las tareas de datos de bajo nivel para que los investigadores puedan centrarse en las consultas y el análisis. Por ejemplo, la plataforma realiza automáticamente análisis forenses digitales para extraer metadatos relacionados con factores como remitentes y destinatarios de mensajes, ubicación, fecha y hora, URL y direcciones IP, etc. Los procesos automatizados detectan patrones y tendencias en la datasfera para los analistas, reduciendo la carga de recursos y acelerando el tiempo de obtención de información. Las consultas, potentes pero intuitivas, pueden dirigirse a cualquier cosa, desde una sola palabra clave hasta una secuencia específica de eventos dentro de un periodo de tiempo determinado. Estas potentes funciones ponen conjuntos de datos masivos al servicio de los analistas de LEA, en lugar de viceversa.
Conclusión
Las tendencias tecnológicas seguirán aumentando el alcance y la complejidad de los datos disponibles para las LEA. Las herramientas para extraer valor de esos conjuntos de datos deben seguir el mismo ritmo y, lo que es más importante, deben poner las sofisticadas capacidades de análisis de datos a disposición de los analistas generales, y no sólo de los expertos en datos. Este es exactamente el motivo por el que SS8 sigue facilitando a los investigadores y analistas la ciencia de datos de nueva generación, basada en sus soluciones accesibles y consolidadas, diseñadas específicamente para generar información de inteligencia legal.
Para obtener más información sobre cómo proporcionar a su agencia inteligencia práctica, visite el sitio web de SS8.
Sobre el Dr. Cemal Dikmen
Como director de tecnología de SS8, Cemal desempeña un papel esencial en la dirección estratégica, el desarrollo y el crecimiento futuro de la empresa. Experto de renombre y líder de opinión en el ámbito del cumplimiento legal y el análisis de las comunicaciones, ha sido ponente habitual en varias conferencias del sector durante los últimos 10 años. Cemal es licenciado, máster y doctor en Ingeniería Eléctrica. Puede obtener más información sobre Cemal en su perfil de LinkedIn haciendo clic en aquí.
Acerca de SS8 Networks
SS8 proporciona plataformas de inteligencia legal. Trabajan en estrecha colaboración con los principales organismos de inteligencia, proveedores de comunicaciones, fuerzas de seguridad y organismos de normalización. Xcipio® ya ha demostrado su capacidad para satisfacer las elevadísimas exigencias de la 5G y ofrece la posibilidad de transcodificar (convertir) entre versiones de traspaso de interceptación legal y familias estándar. Intellego® XT es un centro de supervisión que incluye MetaHub, la mejor herramienta de análisis de datos de su clase para datos interceptados, de terceros y de localización. Ambas carteras de productos se utilizan en todo el mundo para la captura, el análisis y la entrega de datos con fines de investigación criminal.