Hoy en d\u00eda, las v\u00edctimas, los sospechosos y los testigos suelen poseer varios dispositivos inteligentes. Por lo tanto, los departamentos de polic\u00eda tienen que lidiar con la cantidad constantemente creciente de datos que son probatorios personalmente sensibles, que se crean, acceden y alteran continuamente. Est\u00e1 relacionado principalmente con la automatizaci\u00f3n que permite producir datos de naturaleza persistente e invariable. Permite que los dispositivos port\u00e1tiles proporcionen a los investigadores los medios para establecer la causalidad para realizar sus investigaciones. Actualmente, m\u00e1s del 80% de todos los casos judiciales tienen alg\u00fan tipo de evidencia digital. La evidencia tambi\u00e9n incluye datos port\u00e1tiles de relojes inteligentes que se aplican para denegar o estar de acuerdo con las declaraciones de los testigos de conservaci\u00f3n. Por lo tanto, los dispositivos port\u00e1tiles de relojes inteligentes brindan una serie de beneficios relacionados con la investigaci\u00f3n y pueden interactuar de manera efectiva con m\u00faltiples fuentes de medios a trav\u00e9s de la posibilidad de usar diferentes modos de conexi\u00f3n. Esto hace que estos dispositivos desempe\u00f1en un papel clave en la arena del Internet de las Cosas (IoT). Por lo tanto, la recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis posterior de los dispositivos port\u00e1tiles de reloj inteligente ha cobrado su importancia, aumentando la necesidad de la investigaci\u00f3n y el examen de sus capacidades inform\u00e1ticas y modos de conexi\u00f3n. Los campos de la inform\u00e1tica forense y la protecci\u00f3n de la privacidad son las \u00e1reas de seguridad inform\u00e1tica que entran en conflicto entre s\u00ed. Las herramientas de inform\u00e1tica forense se desarrollan para contribuir al descubrimiento y extracci\u00f3n de evidencia digital asociada a un delito espec\u00edfico. Al mismo tiempo, las t\u00e9cnicas de protecci\u00f3n de la privacidad buscan proteger la privacidad de los propietarios de datos. En consecuencia, encontrar el equilibrio adecuado entre los campos de computaci\u00f3n forense y de protecci\u00f3n de la privacidad es un desaf\u00edo considerable. Las soluciones actualmente existentes de inform\u00e1tica forense de preservaci\u00f3n de la privacidad tienen en cuenta todos los datos de los propietarios de datos como privados. En consecuencia, estas soluciones adquieren la posibilidad de recopilar y cifrar los datos completos. Sin embargo<\/a>, esto contribuye al costo de investigaci\u00f3n en t\u00e9rminos de recursos y tiempo, lo que implica que existe una necesidad creciente de adquirir niveles de privacidad para los forenses inform\u00e1ticos para garantizar la recopilaci\u00f3n de solo datos relevantes. Resultar\u00e1 en el cifrado de datos meramente privados. La investigaci\u00f3n actual propone diferentes niveles de privacidad para la inform\u00e1tica forense. Por lo tanto, comienza con la clasificaci\u00f3n de los datos forenses y el an\u00e1lisis de todas las posibilidades de acceso a los datos en el campo de la inform\u00e1tica forense. Adem\u00e1s, define varios niveles de privacidad, considerando las posibilidades de acceso. Los niveles definidos de privacidad llevan a la oportunidad de desarrollar soluciones m\u00e1s eficientes y eficaces en t\u00e9rminos de inform\u00e1tica forense que tiene como objetivo preservar la privacidad.<\/p>\n Los investigadores e investigadores forenses digitales expresan un mayor inter\u00e9s en el IoT. Se relaciona con el hecho de que las redes creadas por estos dispositivos inteligentes port\u00e1tiles interconectados constituyen enormes repositorios de informaci\u00f3n, capaces de producir evidencia digital de una profundidad y alcance mucho m\u00e1s amplios en comparaci\u00f3n con la evidencia f\u00edsica (7). Los dispositivos port\u00e1tiles de reloj inteligente realizan principalmente la funci\u00f3n de una mini computadora llena de una variedad de sensores fisiol\u00f3gicos y mec\u00e1nicos, proporcionando a los usuarios una serie de funcionalidades de comunicaci\u00f3n. Por lo tanto, las capacidades de almacenamiento de estos dispositivos requieren una mayor investigaci\u00f3n (8). Investigaciones anteriores indican que existe la posibilidad de acceder a datos tales como informaci\u00f3n de salud y estado f\u00edsico, eventos, correos electr\u00f3nicos, mensajes, contacto y notificaciones de conjuntos de datos recibidos de varios dispositivos port\u00e1tiles de relojes inteligentes emparejados. Destaca el valor forense y el valor de investigar estos dispositivos (9). El estudio actual es imperativo ya que intenta resolver un par de problemas forenses digitales. La primera es una base de investigaci\u00f3n limitada que se relaciona con la emanaci\u00f3n de dispositivos port\u00e1tiles inteligentes, mientras que la segunda es una gran carga de trabajo que afecta el trabajo de los investigadores forenses digitales. Se ha encontrado que solo algunos de estos estudios abordan la adquisici\u00f3n de datos port\u00e1tiles de relojes inteligentes. Adem\u00e1s, se han realizado utilizando m\u00e9todos limitados que son forensemente incompletos e incompletos o lentos (6, 9). Los estudios realizados en esta esfera son revisiones manuales de la informaci\u00f3n almacenada electr\u00f3nicamente en los dispositivos, utilizando su interfaz nativa. Sin embargo, restringe la adquisici\u00f3n a lo que el examinador obtiene de la pantalla. Adem\u00e1s, uno de los estudios discuti\u00f3 una extracci\u00f3n f\u00edsica que permite leer la informaci\u00f3n de la memoria flash del dispositivo. Adem\u00e1s, permite acceder a los datos eliminados. Sin embargo, es necesario rootear el dispositivo antes de la extracci\u00f3n f\u00edsica y, a menudo, se lo conoce como un enfoque menos forensemente fuerte debido a las modificaciones del sistema y posibles datos de los usuarios (3, 10). Por lo tanto, existe la necesidad de una metodolog\u00eda forense que sea m\u00e1s adecuada para la adquisici\u00f3n de datos avanzada directamente desde un dispositivo port\u00e1til de reloj inteligente. Finalmente, es fundamental clasificar los elementos para el an\u00e1lisis dentro del caso debido al hecho de que los retrasos actuales resultan del tiempo requerido para analizar<\/a> datos de varios dispositivos en combinaci\u00f3n con la tasa de evoluci\u00f3n y actualizaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n En cuanto a las operaciones de cumplimiento de la ley, existe una distinci\u00f3n esencial entre la investigaci\u00f3n con y sin orden judicial. Por lo tanto, la investigaci\u00f3n con una orden judicial implica que existen limitaciones sobre lo que el gobierno puede hacer, ya que se deben tener en cuenta los objetivos de b\u00fasqueda con la orden. Por ejemplo, en el caso de que el gobierno tenga una orden para buscar la evidencia de lavado de drogas en los registros financieros en un PC, no pueden buscar los casos que se ocupan de la pornograf\u00eda infantil. Las inconsistencias que existen en los est\u00e1ndares entre diferentes jurisdicciones implican que algunas \u00f3rdenes han sido justificadas incorrectamente (Losavio y Keeling, 2014). Al mismo tiempo, la investigaci\u00f3n sin orden judicial indica la necesidad de la \u201ccausa probable\u201d de la actividad delictiva a un est\u00e1ndar similar al que permite entrar en una casa para registrarla. Esto muestra que la mayor\u00eda de los dispositivos, incluidas las computadoras, no pueden ser buscados por el gobierno sin una orden judicial.<\/p>\n Hay varias excepciones a las protecciones generales de privacidad de los dispositivos digitales y las computadoras. Por lo tanto, si un dispositivo o una computadora no es un an\u00e1logo de “contenedor cerrado” en el hogar, no hay obst\u00e1culos para buscarlo libremente. Esto se refiere a los dispositivos propiedad del gobierno, terminales p\u00fablicos e informaci\u00f3n proporcionada a un tercero, incluido un negocio, o los datos recibidos durante un arresto legal. Adem\u00e1s, aqu\u00ed pertenece la informaci\u00f3n revelada voluntariamente e informaci\u00f3n en “vista simple” o f\u00e1cilmente visible durante una b\u00fasqueda. Esto tambi\u00e9n puede incluir los servicios de almacenamiento compartidos de forma remota, por ejemplo, servidores. Sin embargo, se puede argumentar que estos se utilizan a menudo como respaldo para el almacenamiento secundario de dispositivos y computadoras de propiedad privada, siendo protegidos de b\u00fasquedas aleatorias.<\/p>\n Se ha encontrado que el gobierno de EE.UU. recientemente ha reclamado una excepci\u00f3n a la protecci\u00f3n de los datos generales en cuanto a datos que describen otros datos, metadatos, incluidos los n\u00fameros de tel\u00e9fono que llaman los usuarios. Sin embargo, como los metadatos pueden ser informaci\u00f3n confidencial, no est\u00e1 claro si esta supuesta excepci\u00f3n seguir\u00e1 siendo v\u00e1lida (Schneier, 2015). Otras direcciones tambi\u00e9n abordan la capacidad de la aplicaci\u00f3n de la ley para ejecutar \u00f3rdenes en los casos en que la libertad de expresi\u00f3n, relacionada con los registros m\u00e9dicos, period\u00edsticos y legales. Por lo tanto, es necesario obtener aprobaciones adicionales antes de continuar con la b\u00fasqueda.<\/p>\n Teniendo en cuenta la discusi\u00f3n anterior, Digital Forensics proporciona algunos desaf\u00edos esenciales a las nociones de privacidad individuales tradicionales.<\/p>\n Los niveles de privacidad generalmente se implementan para explicar los niveles de protecci\u00f3n de privacidad que debe proporcionar el recopilador de datos. El an\u00e1lisis de los estudios recientes sobre inform\u00e1tica forense implica que los investigadores consideran los datos de todos los propietarios como privados. Por lo tanto, cifran todos los datos. Sin embargo, la consideraci\u00f3n de todos los datos forenses como privados necesita protecci\u00f3n de estos datos (por ejemplo, cifrado). Es evidente que esto requiere m\u00e1s tiempo para cifrar y descifrar datos. En general, la definici\u00f3n de niveles de privacidad requiere la clasificaci\u00f3n de los datos dirigidos (por ejemplo, datos forenses) en varios grupos. Es posible aplicarlos para determinar todas las posibilidades de acceso a datos que resulten en la definici\u00f3n de los niveles de privacidad requeridos. La clasificaci\u00f3n de datos puede realizarse considerando varios factores, como la relevancia, la privacidad y otros. En el an\u00e1lisis forense digital, se produce un conflicto porque el propietario de los datos puede impedir que el investigador obtenga sus datos privados. Adem\u00e1s, el propietario de los datos puede tomar una decisi\u00f3n sobre si sus datos son privados y pueden solicitar protecci\u00f3n de privacidad bajo cualquier pol\u00edtica o acto de privacidad utilizado en el \u00e1rea donde se cometi\u00f3 el delito inform\u00e1tico. Al mismo tiempo, el investigador puede recopilar cualquier dato (tanto privado como no privado) relevante para el delito. Por lo tanto, la clasificaci\u00f3n de datos forenses es la tarea que requiere la cooperaci\u00f3n entre el propietario de los datos y un investigador. Es necesario tomar los siguientes pasos para definir los niveles de privacidad de los forenses inform\u00e1ticos:<\/p>\n Se pueden identificar dos sucursales al clasificar las soluciones existentes, como los enfoques criptogr\u00e1ficos y basados en pol\u00edticas. Por lo tanto, los enfoques criptogr\u00e1ficos protegen los datos privados de los propietarios de datos durante el proceso de investigaci\u00f3n, cifrando tanto los datos relevantes como los irrelevantes (ya sean privados o no) mediante el uso de algunas t\u00e9cnicas criptogr\u00e1ficas, por ejemplo, una t\u00e9cnica de cifrado de b\u00fasqueda. Todos los datos de un propietario de datos se denominan relevantes y privados, indicando la recopilaci\u00f3n y encriptaci\u00f3n de todos los datos. Esto contribuye al costo de la investigaci\u00f3n en t\u00e9rminos de recursos y tiempo. Por lo tanto, es necesario recopilar solo datos relevantes y cifrar solo datos relevantes privados. Los enfoques basados en pol\u00edticas pueden someterse a una clasificaci\u00f3n adicional y dividirse en declaraciones de pol\u00edticas y pol\u00edticas de privacidad. El objetivo principal de implementar los enfoques basados en pol\u00edticas es informar al propietario de los datos sobre la recopilaci\u00f3n, el uso y la divulgaci\u00f3n de datos privados.<\/p>\n Los departamentos de polic\u00eda ahora est\u00e1n descubriendo que las v\u00edctimas tienden a apoderarse de tres dispositivos inteligentes, al igual que los sospechosos y testigos, lo que lleva a mayores cantidades de datos probatorios personalmente sensibles que se crean, modifican y acceden a ellos (2). Una gran parte de esto se debe a la automatizaci\u00f3n, que puede producir datos persistentes e invariables, permitiendo que los dispositivos port\u00e1tiles proporcionen a los investigadores el medio para establecer la causalidad para las investigaciones (3). Aproximadamente el 80% o m\u00e1s de los casos judiciales actuales contienen alg\u00fan tipo de evidencia digital, incluidos aquellos en los que se han utilizado datos port\u00e1tiles de relojes inteligentes para mantener o refutar las declaraciones de los testigos (4). Adem\u00e1s de estos avances de investigaci\u00f3n, los dispositivos port\u00e1tiles de relojes inteligentes tambi\u00e9n son capaces de interactuar con m\u00faltiples fuentes de medios a trav\u00e9s de varios modos de conexi\u00f3n, lo que los convierte en grandes jugadores en la arena de Internet de las cosas (IoT) (2,5). Por lo tanto, la recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis posterior de estos dispositivos se est\u00e1n volviendo cada vez m\u00e1s importantes, al igual que el estudio de sus capacidades inform\u00e1ticas y modos de conexi\u00f3n (6).<\/span><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Introduccion Hoy en d\u00eda, las v\u00edctimas, los sospechosos y los testigos suelen poseer varios dispositivos inteligentes. 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