Comprendemos que las investigaciones tienden a involucrar numerosas piezas de evidencia digital que pertenecen a víctimas o sospechosos, como múltiples dispositivos celulares, tablets y cuentas de redes sociales. La solución Cellebrite Analytics reúne estos conjuntos de datos de formas significativas, para resaltar las conexiones que de otra forma pasarían desapercibidas.

Para ayudar a proporcionar información fundamental sobre esta importante área del estudio analítico digital, presentamos la conferencia web, Big data en un empaque pequeño: Comprender y utilizar Cellebrite Analytics”, presentada por Justin Cole, Desarrollador Sénior y Capacitador de Cellebrite. La conferencia web tendrá énfasis en cuatro áreas clave:

  1. Cuándo y cómo usar Cellebrite Analytics en las investigaciones
  2. Crear y manejar casos
  3. Filtrado y funciones relacionadas en Analytics
  4. Etiquetado y generación de informes

Conferencista: Justin Cole, Desarrollador Sénior y Capacitador de Cellebrite

Justin aporta a la Academia años de experiencia práctica en ciencia forense digital, incluyendo temas de dispositivos móviles, computadoras e intrusiones en redes de punto de venta. Antes de incorporarse a Cellebrite, fue funcionario de cumplimiento de la ley del estado de Alabama, y sirvió como investigador de escena del crimen y examinador forense digital durante su época como detective.

Actualmente, es responsable de la entrega de los contenidos de los cursos en todo el mundo para fuerzas policiales estatales y locales. También ayuda al equipo de Capacitación de Cellebrite a desarrollar nuevos contenidos para los cursos y a realizar investigación sobre dispositivos, tecnologías y técnicas emergentes. Es miembro de la Asociación Internacional de Especialistas en Ciencia Forense Computacional (IACIS) y Examinador Forense de Computadoras Certificado (CFCE).

Analytics: reconocimiento de múltiples conjuntos de datos

Analytics abre los archivos del Lector de Cellebrite generados desde Physical Analyzer, junto con otros archivos exportados para análisis, tales como UFDR, XML, CSV y TXT. Analytics puede simplificar el proceso de combinar grandes cantidades de conjuntos de datos de los registros de detalles de llamadas generados por los operadores telefónicos. Esta herramienta puede consumir formatos CDR de operadores conocidos, tales como AT&T y T-Mobile.

Analytics: el aprendizaje automático ahorra tiempo

Analytics tiene funciones de automatización muy poderosas, que incluyen análisis de medios y textos, que utilizan el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático profundo para reconocer y categorizar los medios digitales. Esto, a su vez, reduce la cantidad de tiempo necesario para procesar manualmente imágenes y mensajes.

Esta característica de automatización procesa las imágenes en categorías tales como armas, drogas e imágenes explícitas, lo que optimiza su flujo de trabajo produciendo tiempos de entrega más rápidos.

Otras características que explora esta conferencia web son: realizar búsquedas a través de todos los conjuntos de datos conectados, llevar a cabo análisis cruzado y generar informes personalizados para uso en el tribunal./p>

2 Ejemplos prácticos

En esta conferencia web, Justin utilizará informes del Lector de Cellebrite de dos teléfonos de sospechosos ficticios. Se recomienda que siga la conferencia web utilizando su propio conjunto de datos, para que pueda realizar sus propios experimentos.

Vea la conferencia web, Big data en un empaque pequeño: Comprender y utilizar Cellebrite Analytics”, para aprovechar al máximo su solución Analytics desde hoy mismo.

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