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Q:
¿Cuáles son algunos de los desafíos clave del big data cuando se trata de análisis forense digital?
UNA:
Uno de los principales axiomas de la medicina forense, digital o no, es el principio de intercambio de Locard. En pocas palabras, este principio, formulado por el Dr. Edmond Locard (conocido en su tiempo como "el Sherlock Holmes de Francia"), establece:
"Cada contacto deja un rastro".
Estos rastros son las pequeñas piezas que dejamos atrás que los investigadores forenses usamos para ayudar a determinar en una situación dada qué sucedió, dónde sucedió, a quién le sucedió, cuándo sucedió, cómo sucedió y quién lo hizo.
Entonces, el análisis forense digital es la búsqueda de artefactos y rastros de evidencia digital: datos pequeños, no datos grandes. Big data, como concepto, es el estudio de conjuntos de datos enormes y complejos donde los métodos tradicionales de análisis no funcionan, así como las nuevas metodologías de "big data".
Por ejemplo, los algoritmos de IA se pueden usar para detectar patrones de uso en dispositivos móviles y GPS para determinar las microrregiones de riqueza o pobreza. Este es un buen ejemplo de "big data" en el trabajo.
Los grandes datos, por lo tanto, no representan un gran desafío para el análisis forense digital porque se trata de conjuntos de datos más pequeños.