HERRAMIENTAS DIGITALES de fuentes abiertas para la INVESTIGACIÓN CRIMINAL. Christian Javier Vila CTO, ISEC Global Inc.

Transcripción

1 HERRAMIENTAS DIGITALES de fuentes abiertas para la INVESTIGACIÓN CRIMINAL Christian Javier Vila CTO, ISEC Global Inc.

2 CONTENIDO Introducción Planteo del problema, concepto e indicadores Metodología Herramientas a utilizar Observaciones finales 2

3 Introducción: la delincuencia siempre está en continua evolución El crimen organizado (narcotráfico, terrorismo, trata de personas, robo, secuestros, etc.), utilizan tecnología avanzada: cifran comunicaciones transportan contrabando con alta tecnología se mueven en arquitecturas digitales complejas: redes de anonimato, inhibidores de señales 3

4 Introducción: pero tambien viven no? Sin embargo hay algo que los delincuentes nunca van a dejar de tener: vida social y esta actividad hoy deja huellas: ( donde?) en internet y sus recursos (redes sociales, blogs, intranets) y en todas las tecnologías asociadas (mobile, redes, iot, computadoras, etc) 4

5 Indicadores: un día común internet (tres mil millones) de habitantes acceden a internet al menos 100 veces a través de dispositivos móviles y computadoras. Se conectan cada 15 segundos para actualizar estados de correos electrónicos, redes sociales, carpetas de fotografías, ubicaciones GPS. 3e9x86400/15= (consultas automáticas a internet por día) 5

6 Indicadores: un día común dispositivos Casi de dispositivos conectados a internet sólo en Argentina. 6

7 Concepto: Big Data disponible? Terabytes de datos están disponibles como fuente abierta y podrían ser utilizados para resolver un delito. Ejemplo de las zapatillas delatoras: 7

8 cómo navegar en ese mar de terabytes? Necesitamos metodología práctica que permita hacer eficiente esta búsqueda de información en big data; Sinergia [criminalística moderna, informática forense] 8

9 Metodología práctica: Etapas Reconocimiento La búsqueda de las huellas deberá ser: Análisis de entorno sistemática continua meta-analítica Profiling digital Personificación del individuo Snapshot y registro de información 9

10 1 Reconocimiento Se enumera toda la actividad digital de los sospechosos, enfocados en dos hilos conductores: internet y tecnologías asociadas presencia en internet (webs, blogs, foros, todas las cuentas de correo electrónico, etc), y toda la actividad en redes sociales (Linkedin, Twitter, Facebook, Google+ e Instagram ) toda la tecnología que posee (dispositivos móviles, dispositivos de iot, computadoras ) 10

11 1 Reconocimiento Ejemplo: twits realizados en una coordenada gps (maltego+internet)

12 1 Reconocimiento Ejemplo: señal wifi (kismet) proveedor de internet (+ útil, ahorra meses de oficios y respuestas!) cantidad y tipo de dispositivos conectados (++ útil); Azurewave= iot CCTV, 2 Microsoft=Tablets/pc, Motorola= qué sería? dispositivos móviles conectados (+++ útil, idea de cantidad de personas?) direcciones ip lan+wan

13 1 Reconocimiento Se generarán matrices con datos como los siguientes: Objetivo Tipo de evento ID Identificador Sospechoso A Usuario Facebook Fecha Data A1 elchacal Sospechoso B Usuario Twitter Sospechoso C Canal Youtube C1 cepita123@gmai l.com Sospechoso B Sospechoso B Smartphone, Solarin (Sirin Labs Israel) Router de perímetro B B4 Zyxel Observaciones de uso delictivo vende objetos robados en diversos grupos de su región, sin información pública, los datos se obtienen de grupos cerrados de ventas con un promedio de 2 (dos) posteos diarios de uso social, útil para reconocimiento de usos de #hashtags frecuentes y seguidores, 7 (siete) posteos diarios Canal de Youtube, usuario Tony Carp, postea un video mostrando uso de AK 47, co-za74qeik89sr cifrado de 256-bit de chip a chip (obtenido de imágenes de su cuenta de Instagram) ip xx, vivienda de Sospechoso B,

14 2 Análisis de entorno Se analiza el entorno del sospechoso (presencia en internet y tecnologías). sosp a,cámara de vigilancia, ip 190.x.x.x, fecha de dato ; vivienda lindera ne, accesible sin contraseña sosp c, fusil ak 47, fecha de dato ; imagen subida con el celular, sosp a, condena homicidio simple, fecha de dato ; prisión desde en u12 nqn,

15 2 Análisis de entorno Se incrementa la info en la matriz de datos con muchas más relaciones conviene graficar (Maltego ce)

16 3 Profiling Digital Se profundiza la búsqueda de datos en los eventos más importantes amplío el entorno de twits y período de tiempo (Tinfoleak) escaneo más dispositivos wireless en la zona (Kismet) busco info técnica de los automóviles/motos del sospechoso

17 4 Personificación del individuo Se genera mayor tráfico para refuerzo y verificación de información ya obtenida generarán nuevos perfiles afines a los de los sospechosos en redes sociales con cuentas personificadas también se busca identificación de tecnologías todavía no reconocidas algunas técnicas: rogue ap, interacción de mails para obtener ip s de los headers, geolocalización de ip s,

18 5 Snapshot y registro de información Registrar todo como si realizara una imagen instantánea de toda la investigación. descartar información redundante o que sea innecesaria para la investigación. durante toda la investigación se generaron elementos de valor probatorio en la causa

19 Herramientas a utilizar Algunas herramientas: OSint framework, Online Internet Search Tool, Tinfoleak, Shodan, Kismet, Xerosploit, Maltego CE, What s their ip, HashCheck, OSINT-SPY, theharvester imprescindible: ingenio + creatividad + adaptabilidad

20 Conclusión Big data será mi aliada si aplico metodología, metodología de criminalística moderna es necesaria, una función es posible: fn()=sinergia[criminalística Moderna, Informática Forense] "No hables a oídos del necio, porque menospreciará la prudencia de tus razones." Prov. 23:9

21 EOF Christian Javier Vila CTO, ISEC Global Inc.