ISID expondrá en tres de las ISS de 2025
En febrero, junio y octubre de 2025, ISID participará como expositor en tres de los cinco eventos mundiales de ISS (Intelligence Support Systems) en Dubai, Praga y Panamá, presentando su plataforma de LEA y Seguridad, Intelion.
Madrid, 28 de Noviembre de 2024. ISID, empresa tecnológica especializada en soluciones y plataformas de IA para el almacenamiento y análisis avanzado de vídeo y audio, participará como expositor en tres ferias ISS World, que son el mayor encuentro mundial de analistas de las fuerzas del orden, los servicios de inteligencia y la seguridad nacional, las telecomunicaciones y los investigadores de delitos financieros responsables de la investigación de la ciberdelincuencia, la vigilancia electrónica y la recopilación de información.
ISID en las ISS 2025
La plataforma Intelion es un analizador de vídeo y audio para fuerzas de seguridad, agencias gubernamentales y de inteligencia y otras organizaciones públicas o privadas, que reduce los tiempos de investigación y análisis a una fracción de lo habitual, automatizando las tareas de revisión y documentación de vídeo, audio e imágenes generadas en operaciones de vigilancia, grabaciones o análisis de redes sociales, gracias a los algoritmos de IA integrados en una única plataforma.
Intelion
Intelion es una plataforma de análisis de IA que puede integrarse con cualquier VMS o funcionar de forma autónoma, y procesa archivos de vídeo, cámaras de vigilancia en directo, emisiones de TV y radio en directo o contenidos de plataformas online, de forma masiva y desatendida. Aplica analizadores avanzados basados en IA para clasificar automáticamente toda esa información y localizar objetivos, caras, objetos y cualquier otra información casi en tiempo real. Intelion también es capaz de supervisar y analizar redes sociales, sitios de noticias y recopilar el sentimiento en torno a temas específicos. La plataforma está disponible en tres versiones principales:
- Safe City. Intelion Safe City puede conectarse a cualquier VMS y mejorar la infraestructura de seguridad para una iniciativa Smart City o Safe City. Intelion agrega capas de análisis de IA al VMS.
- Investigación de medios. Diseñada específicamente para facilitar las investigaciones policiales y de inteligencia, Intelion Media Investigation es la solución que permite la ingesta masiva de archivos multimedia o señales de audio y video generadas en operaciones de vigilancia (es decir, de cámaras) y automatiza las tareas de análisis, documentación y revisión de los videos.
- Sistema de gestión de pruebas digitales. Intelion Digital Evidence Management proporciona un entorno completo donde recopilar, almacenar, analizar y compartir evidencia digital para las agencias de aplicación de la ley y mantener la cadena de custodia.
Acerca de ISID
ISID es una empresa española y global que desarrolla soluciones y plataformas para el procesamiento, análisis, gestión y almacenamiento de audio y vídeo, ya sea basado en archivos, en streaming o en directo (TV). Nuestras soluciones integran módulos avanzados de análisis de IA (como biometría, S2T, traducción, reconocimiento de objetos, audio fingerprinting & ID, etc.) y se utilizan en múltiples sectores, como Seguridad, Gobierno y Administración Pública, Fuerzas y Cuerpos de Seguridad, Inteligencia, Agencias de Comunicación, Educación, Bancos de medios, Sanidad y Legal. Son agnósticas con respecto a las plataformas de despliegue y pueden integrarse con la mayoría de proveedores tecnológicos e instalaciones audiovisuales existentes.
Por qué las tecnologías de ciudad segura son esenciales para la seguridad urbana moderna
A medida que crece la población urbana, mantener la seguridad y garantizar una respuesta rápida a los incidentes se convierte en un reto cada vez mayor. Las fuerzas policiales y los equipos de seguridad de las ciudades se enfrentan a entornos cada vez más complejos en los que los métodos de vigilancia tradicionales por sí solos pueden no ser suficientes. Las tecnologías de ciudad segura abordan estos retos dotando a las fuerzas de seguridad de análisis basados en IA, capacidades avanzadas de seguimiento y herramientas de supervisión del comportamiento para detectar incidentes, responder con eficacia e incluso prevenir delitos antes de que se produzcan.
El papel de las tecnologías de Ciudad Segura en la vigilancia moderna
Inicialmente, la vigilancia urbana dependía de configuraciones básicas de CCTV, que requerían una supervisión humana constante. Sin embargo, las tecnologías de Ciudad Segura ahora incluyen capacidades mejoradas por IA, transmisiones de video de alta definición e integración perfecta en toda la infraestructura de la ciudad, lo que permite a la policía recopilar inteligencia en tiempo real y responder de manera eficiente. Los sistemas impulsados por IA como Intelion han aportado mejoras transformadoras al trabajo policial, lo que permite la identificación rápida de amenazas y procesos de investigación optimizados.
Avances clave en las tecnologías de Cuidad Segura
1. Detección de incidentes en tiempo real Los sistemas de Safe City permiten a la policía establecer reglas de detección basadas en criterios específicos, ya sea para monitorear a personas de interés, identificar ubicaciones de alto riesgo o rastrear actividades sospechosas. Las capacidades de detección de incidentes de Intelion permiten a las fuerzas del orden personalizar las alertas y recibir notificaciones de inmediato cuando se detectan elementos particulares en las transmisiones de las cámaras, como personas o comportamientos específicos. Esta detección en tiempo real permite a la policía prevenir incidentes de manera proactiva, responder más rápido a las amenazas y tomar decisiones basadas en datos sobre el terreno.
2. Seguimiento y análisis retrospectivo de videos Una de las herramientas más valiosas para la policía en los sistemas Safe City es la capacidad de rastrear personas y vehículos a través de múltiples cámaras, tanto en tiempo real como de manera retrospectiva. Intelion proporciona un seguimiento sólido que permite a los oficiales reconstruir rutas a lo largo de la ciudad para reconstruir los movimientos de sospechosos o vehículos involucrados en actividades delictivas. Ya sea que estén siguiendo una pista de minutos o días atrás, esta herramienta simplifica las investigaciones y permite a la policía retroceder a través de las transmisiones de las cámaras, reconstruir rutas y señalar los orígenes.
3. Análisis de comportamiento para la detección de amenazas Más allá del simple monitoreo, las tecnologías de Ciudad Segura incluye capacidades de análisis de comportamiento que ayudan a las fuerzas del orden a detectar comportamientos inusuales o potencialmente peligrosos. El sistema de Intelion puede identificar acciones específicas como reuniones repentinas, altercados físicos o incluso individuos que actúan de manera errática, lo que podría indicar intoxicación, emergencias médicas u otros riesgos de seguridad. La policía puede responder a estas alertas en tiempo real, abordando incidentes que de otra manera podrían pasar desapercibidos hasta que se intensifican.
4. Reconocimiento facial para identificación En situaciones de alto riesgo en las que es fundamental identificar rápidamente a sospechosos o personas desaparecidas, la tecnología de reconocimiento facial proporciona un recurso invaluable. La capacidad de reconocimiento facial de Intelion permite a las fuerzas del orden hacer coincidir los rostros capturados en video con perfiles conocidos en una base de datos segura, lo que proporciona una confirmación instantánea. Esto acelera significativamente las investigaciones, lo que permite a la policía identificar a las personas de interés y verificar las identidades en tiempo real, especialmente en situaciones en las que cada segundo cuenta.
5. Reconocimiento avanzado de objetos El reconocimiento de objetos en la tecnología Safe City ayuda a la policía a identificar detalles cruciales dentro de una escena, como detectar armas, identificar objetos inusuales abandonados o incluso diferenciar entre tipos de vehículos en tiempo real. La función de reconocimiento de objetos de Intelion brinda a la policía información sobre los elementos de una escena que pueden estar vinculados a un incidente de seguridad, lo que les proporciona inteligencia procesable y reduce los tiempos de respuesta. Esto ayuda a los equipos de seguridad a analizar rápidamente las situaciones, lo que aumenta tanto la precisión como la velocidad de la respuesta policial.
6. Conversión de voz a texto para una mejor recopilación de información En ciudades multilingües o durante eventos críticos donde las conversaciones grabadas contienen pistas vitales, la conversión del lenguaje hablado a texto ayuda a agilizar las investigaciones. La capacidad de conversión de voz a texto de Intelion permite a las fuerzas del orden transcribir el audio de las secuencias de vídeo al instante, lo que facilita las búsquedas, la comparación de palabras clave y la obtención de datos traducibles para la comprensión en tiempo real de conversaciones multilingües. Esto mejora la recopilación de pruebas y ayuda a la policía a recopilar y analizar informes con rapidez.
Beneficios de las tecnologías de Safe City para las fuerzas del orden
La integración de las tecnologías de Ciudad Segura en la infraestructura de seguridad urbana ofrece varias ventajas tangibles para la policía y las fuerzas de seguridad de la ciudad:
- Mayor conocimiento de la situación: gracias a que la IA gestiona numerosas transmisiones de cámaras, la policía y el personal de seguridad obtienen una visibilidad integral y en tiempo real de las áreas urbanas, lo que les permite priorizar las zonas de alto riesgo o los incidentes en curso de manera más eficaz.
- Prevención del delito basada en datos: al utilizar análisis avanzados y detección de incidentes, la policía puede identificar amenazas de manera proactiva y anticipar incidentes, lo que ayuda a reducir las tasas de delincuencia con el tiempo.
- Optimización de recursos: los sistemas automatizados permiten a la policía centrarse en las preocupaciones inmediatas en lugar de supervisar manualmente las imágenes, lo que libera al personal para otras responsabilidades críticas y maximiza la asignación de recursos.
- Capacidades mejoradas de investigación y resolución de delitos: las herramientas de análisis retrospectivo y las capacidades de seguimiento ayudan significativamente al trabajo de investigación, lo que permite a la policía reconstruir los eventos después de que ocurren y fortalecer la evidencia del caso, en particular al rastrear a reincidentes o incidentes relacionados.
Intelion: contribuyendo a la policía con soluciones para ciudades seguras
Intelion está diseñado para mejorar la infraestructura de seguridad, ofreciendo a los departamentos de policía herramientas de vanguardia para monitorear, detectar y responder a incidentes en toda la ciudad. La plataforma de Intelion se integra perfectamente con cualquier sistema de gestión de video (VMS) existente y agrega una capa avanzada de análisis de inteligencia artificial, lo que ayuda a las fuerzas del orden a acceder a datos clave cuando más los necesitan. Con Intelion, la policía puede monitorear miles de transmisiones de cámaras, definir reglas de detección para elementos prioritarios y recibir alertas de inmediato. Esto mejora el conocimiento de la situación en tiempo real y proporciona información retrospectiva crucial para las investigaciones en curso. Equipe a su fuerza policial y lleve la seguridad urbana al siguiente nivel con Intelion, una solución tecnológica de ciudad segura diseñada para respaldar respuestas rápidas e informadas y una vigilancia proactiva.
Sistema de información forense para escritura a mano (FISH)
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) existe desde hace algún tiempo y todo el mundo está más o menos familiarizado con lo que hace: leer letras y números impresos y convertirlos de nuevo en texto editable. Los sistemas actuales son muy buenos, con una tasa de reconocimiento de más del 95 %. Pero la escritura a mano es algo completamente distinto: hay que leerla e interpretarla. Sin embargo, con los últimos avances en inteligencia artificial, ahora es posible no solo leer la escritura a mano, sino también identificar quién es el autor.
IA al rescate
Hasta hace poco, para saber si una determinada letra se correspondía con otra y, por tanto, debía ser obra de la misma persona, se necesitaba un experto formado: un grafólogo. Esto requiere años de formación especializada para poder desenvolverse en un tribunal y utilizar los hallazgos como prueba. Así que hasta ahora los grafólogos eran sólo humanos, haciendo un trabajo avanzado de reconocimiento y utilizando años de experiencia como herramienta.
Pero la inteligencia artificial se ha puesto al día y no sólo es capaz de leer texto impreso con fuentes predecibles, sino también material manuscrito. De hecho, se ha vuelto tan buena en ello, que ahora esta tecnología se utiliza para el análisis forense. Es decir, para comparar si una determinada letra fue escrita por la misma persona que otro fragmento de texto. Estos sistemas se denominan colectivamente FISH (Forensic Information System for Handwriting) y su principal objetivo es analizar todos los trazos, su dirección, fuerza, presión, etc. de un texto, y luego compararlo con otro. La principal dificultad reside en que ambos textos no suelen ser iguales, por lo que se podría hacer una simple comparación óptica. De ahí la necesidad de un grafólogo o, ahora, de una IA FISH.
Porqué utilizar IA para comparar texto manuscrito?
En primer lugar, el uso de una máquina puede ser más rápido que enviar el texto a un grafólogo y esperar los resultados. En algunos casos policiales o investigaciones, el tiempo es esencial. Pero la razón principal es que FISH no es sólo un sistema de reconocimiento de escritura a mano, sino una base de datos que almacena todos los parámetros que se han analizado en un determinado texto.
De esta manera, dado un nuevo texto (por ejemplo, una correspondencia amenazante), el examinador puede escanear el documento en el sistema y compararlo con cientos o miles de documentos almacenados anteriormente, con el fin de encontrar posibles coincidencias. Para un humano entrenado puede ser fácil ver si dos fragmentos de texto fueron escritos por la misma persona, pero no es posible que sepa quién escribió ese texto en particular. Un sistema de información foreste FISH puede hacerlo, si ya hay una muestra anterior almacenada en la base de datos. Si se encuentra una coincidencia, esa información es muy útil para el investigador, ya que puede indicarle a una persona específica. Y el sistema FISH puede encontrar coincidencias entre miles de muestras en cuestión de segundos o minutos.
Integración en casos de fuerzas del orden
Tener la evidencia de que una determinada carta o nota fue escrita por una determinada persona es útil. Pero normalmente un caso policial es mucho más complejo y tiene muchos tipos de evidencia, como video, audio e imágenes. Nuestra plataforma Intelion puede integrar muchos sistemas de información diferentes, tanto de IA como de otros tipos, a través de llamadas API, y muestra toda la información relevante de un caso en una sola pantalla, generando informes con toda ella. Por lo tanto, Intelion es una poderosa plataforma de investigación, capaz de interactuar con múltiples herramientas de análisis de IA (análisis facial, identificación del hablante, huella de voz, etc.), incluidos los sistemas FISH.
Conclusión
El análisis de textos manuscritos puede ser de gran importancia en ciertas investigaciones, y las plataformas FISH ahora pueden almacenar miles de muestras de elementos manuscritos, que pueden compararse con material nuevo de un caso, para encontrar al autor de la nota o carta manuscrita en cuestión de minutos.
ISID expondrá en GPEC Digital 2025
Madrid, 7 de octubre de 2024. ISID, empresa tecnológica especializada en soluciones y plataformas de IA para el almacenamiento y análisis avanzado de vídeo y audio, será expositor en GPEC Digital 2025, la feria especializada líder en Europa, cerrada, sobre digitalización e innovaciones para la policía y todas las autoridades de seguridad.
GPEC Digital 2025
Todos los años se celebra en el Congress Zenter en Leipzig (Alemania) la Exposición y conferencia sobre equipamiento policial general, GPEC. Se alterna entre la GPEC estándar, que presenta principalmente equipamiento policial de hardware, como coches, tanques, armas, protección personal, etc., y la GPEC Digital, centrada en software y servicios para las fuerzas del orden. Esta primavera, ISID fue expositor en la GPEC 2024 y el año que viene lo seremos en la GPEC Digital 2025, donde presentaremos las últimas mejoras de nuestra plataforma de análisis de vídeo, audio e imagen con inteligencia artificial Intelion para las fuerzas del orden.
Intelion en GPEC Digital 2025
La plataforma Intelion, para analítica IA de vídeo y audio está ya en su segunda generación y tiene tres variantes, cada una diseñada específicamente para su caso de uso:
- Ciudad Segura. La variante Intelion Safe City puede conectarse a cualquier VMS y mejorar la infraestructura de seguridad para una iniciativa Smart City o Safe City. Intelion agrega capas de análisis de IA al VMS, por lo que se pueden monitorear cientos o miles de transmisiones de cámaras y buscar elementos específicos como rostros, matrículas, objetos, etc. Intelion funciona tanto en tiempo real como en retrospectiva.
- Investigación de medios. Diseñada específicamente para facilitar las investigaciones policiales y de inteligencia, Intelion Media Investigation es la solución que permite la ingesta masiva de archivos multimedia o señales de audio y video generadas en operaciones de vigilancia (es decir, de cámaras) y automatiza las tareas de análisis, documentación y revisión de los videos, reduciendo los requisitos de tiempo y recursos dedicados a ver contenido de video o transmisiones de cámaras, y brindando análisis y alarmas automatizadas sobre detecciones.
- Gestión de pruebas digitales. Las pruebas modernas en los casos policiales son mayoritariamente digitales en la actualidad. Los ordenadores, los teléfonos inteligentes e Internet proporcionan videos, fotos, grabaciones de audio, documentos o contenido de redes sociales que pueden ayudar a resolver un caso. Pero la cantidad de datos que se pueden recopilar como evidencia digital es enorme y requiere un sistema que sea capaz de administrar toda la información, interpretarla, analizarla y extraer conclusiones de los datos. Intelion Digital Evidence Management proporciona un entorno completo donde recopilar, almacenar, analizar y compartir evidencia digital para las agencias de aplicación de la ley y mantener la cadena de custodia.
Acerca de ISID
ISID es una empresa española y global que desarrolla soluciones y plataformas para el procesamiento, análisis, gestión y almacenamiento de audio y vídeo, ya sea basado en archivos, en streaming o en directo (TV). Nuestras soluciones integran módulos avanzados de análisis de IA (como biometría, S2T, traducción, reconocimiento de objetos, audio fingerprinting & ID, etc.) y se utilizan en múltiples sectores, como Seguridad, Gobierno y Administración Pública, Fuerzas y Cuerpos de Seguridad, Inteligencia, Agencias de Comunicación, Educación, Bancos de medios, Sanidad y Legal. Son agnósticas con respecto a las plataformas de despliegue y pueden integrarse con la mayoría de proveedores tecnológicos e instalaciones audiovisuales existentes.
Sistemas de reconocimento facial: "estricto" y "por similitud"
En un mundo cada vez más estricto en materia de privacidad, especialmente en Europa, muchos sistemas de reconocimiento facial no pueden utilizarse de forma indiscriminada, buscando únicamente un rostro que se reconozca. Actualmente, la información biométrica del público en general no puede transmitirse a través de las redes si no es objeto de una investigación activa. Por eso, el «reconocimiento facial por similitud» se está volviendo cada vez más popular. En este artículo, puede descubrir qué es y cómo funciona, en comparación con el reconocimiento facial «tradicional».
Diferencias entre ambos sistemas de reconocimiento facial
El reconocimiento facial y el reconocimiento facial por similitud son conceptos relacionados, pero se centran en diferentes aspectos de cómo se identifican y comparan los rostros. El reconocimiento facial “estándar” es un término amplio que se refiere a la tecnología y los métodos utilizados para identificar o verificar la identidad de una persona en función de sus rasgos faciales. Por lo general, implica capturar una imagen de un rostro, analizarla mediante algoritmos de IA y compararla con una base de datos de rostros conocidos. El proceso incluye obtener los rasgos faciales con la mayor precisión posible y crear una especie de huella dactilar de identificación de cada persona específica. Estas identificaciones se comparan con una base de datos de rostros conocidos (que ha sido entrenada previamente con esos rostros y los nombres asignados a mano).
El reconocimiento facial por similitud es un enfoque más específico dentro del reconocimiento facial que enfatiza la comparación de los rasgos de un rostro determinado para encontrar rostros similares, en lugar de hacerlos coincidir estrictamente con una identidad conocida. Se centra en el uso de algoritmos para medir qué tan cerca se parecen dos rostros entre sí y devuelve una “puntuación de similitud”. Esto significa que no se obtiene un nombre concreto, sino qué tan similar es el rostro actual con uno con el que se está comparando. Como resultado, se pueden obtener grupos de caras similares o parecidas. La ventaja de este sistema es que no se procesa información personal, excepto la cara original con la que se comparan todas las demás.
Tecnología general de detección de rostros en vídeo
- Normalmente, cuando se procesa un vídeo en busca de rostros, el flujo de vídeo se divide en fotogramas individuales. A continuación, se analiza cada uno de estos fotogramas en busca de rostros, como si fuera una fotografía fija. En general, la detección de rostros utiliza modelos de Deep Learning para encontrar rasgos faciales en una imagen.
- Si se detecta un rostro (normalmente un óvalo sobre un cuerpo humano), el sistema extrae sus características clave. Normalmente, se trata de la posición y el tamaño de los ojos, la punta de la nariz, el contorno de la mandíbula, la posición de los labios, las orejas, etc.
- Toda esta información se convierte en lo que se denomina un «vector» en la jerga del Deep Learning. Se trata de una representación numérica de ese rostro en particular.
- Todos estos vectores se comparan con una base de datos existente de vectores de rostros. Si se encuentra una coincidencia, la persona en ambas imágenes debe ser la misma. Solo se permiten coincidencias exactas o casi exactas.
Las caras se convierten en vectores (valores numéricos) para poder compararse entre si.
Reconocimiento facial por similaridad
Como hemos visto, el reconocimiento facial “tradicional” intenta conseguir coincidencias exactas, por lo que si la persona de los vídeos que estamos analizando coincide con una de las caras conocidas, debe ser la misma, y se puede realizar una identificación.
Sin embargo, cuando se trabaja con similitud, se puede empezar con una cara de la que no se sabe el nombre, pero solo que la persona ha cometido un delito o está siendo buscada por algún motivo. Este sistema hace la misma analítica que el reconocimiento facial habitual, pero también muestra caras similares. Es decir, caras que se parecen a la de referencia, pero no son idénticas. Debido a esta comparación difusa, normalmente se acaba con un cluster o grupo de caras similares. Incluso sin saber el nombre, se puede ver si alguna de las personas encontradas coincide con la original. Con esa información se puede continuar con la investigación, hasta obtener un nombre.
De esta forma, no se transmite ninguna información de identificación personal y el RGPD o marcos legales similares dan visto bueno a la transmisión de datos biométricos. Solo se sabe que A es similar a B, pero no se sabe quiénes son realmente A o B.
Usos
Aparte de lo obvio, en la aplicación de la ley, donde tienes una captura de pantalla de una cámara de seguridad donde se estaba cometiendo un delito y quieres encontrar ese rostro (hasta ahora) desconocido en las cámaras de vigilancia de la ciudad, hay una serie de otros propósitos para los que puedes usar el reconocimiento facial:
- Las aplicaciones de redes sociales pueden encontrar rostros similares en publicaciones de imágenes de otras personas y sugerirlas o agruparlas.
- Búsqueda de personas parecidas, por ejemplo, para localizar actores parecidos en el cine.
- Genealogía, para localizar personas con rasgos faciales similares a la persona original.
En resumen
Si bien tanto el reconocimiento facial como el reconocimiento facial por similitud aprovechan tecnologías subyacentes similares, tienen propósitos diferentes y presentan ventajas y desafíos distintos. Comprender estos matices es esencial para decidir cuándo utilizar cada uno. De hecho, la comparación exacta de rostros en la mayoría de los casos solo puede ser realizada por las fuerzas del orden con una orden judicial.
Evolución de la tecnología para ciudades seguras: De la vídeovigilancia a las ciudades inteligentes
La seguridad urbana ha experimentado una profunda transformación en las últimas décadas. Desde la instalación de los primeros sistemas de circuito cerrado de televisión (CCTV) hasta el auge de las soluciones totalmente integradas para ciudades inteligentes, la tecnología se ha adaptado continuamente para satisfacer las crecientes necesidades de seguridad y eficiencia en los entornos urbanos. Veamos más de cerca cómo estos avances han dado forma a lo que hoy llamamos tecnología para ciudades seguras.
Los inicios: Cámaras de vídeovigilancia
A mediados del siglo XX, se introdujeron las cámaras de vídeovigilancia como primera línea de defensa para la vigilancia de las ciudades. Estas cámaras proporcionaron a las fuerzas del orden y a los organismos de seguridad una nueva forma de vigilar los espacios públicos. Aunque revolucionarios en su momento, los primeros sistemas de CCTV eran limitados. Las cámaras grababan imágenes, pero los operadores tenían que examinar manualmente horas de vídeo para encontrar sucesos concretos, un proceso tedioso e ineficaz.
Aun así, la introducción de la vídeovigilancia supuso un cambio importante en la seguridad urbana. Ciudades como Londres y Nueva York fueron las primeras en adoptarla, instalando miles de cámaras para vigilar zonas de alto riesgo. Aunque la vídeovigilancia mejoró la disuasión del delito y ayudó a las fuerzas del orden a resolver casos, la tecnología no estaba exenta de dificultades. La falta de análisis automatizados significaba que los operadores humanos eran los únicos responsables de interpretar los datos, lo que dejaba margen para el error humano y la pérdida de información crucial.
Transformación digital: Cámaras IP y sistemas en red
La evolución de la tecnología digital a finales de los 90 trajo consigo la siguiente oleada de mejoras en seguridad urbana: las cámaras IP. A diferencia de los sistemas analógicos, las cámaras IP podían conectarse a Internet, lo que permitía el acceso remoto y la supervisión en tiempo real. Esta transformación digital no sólo mejoró la calidad de las imágenes, sino que también facilitó el almacenamiento y el intercambio de datos entre varios sistemas.
En la década de 2000, muchas ciudades habían adoptado sistemas en red que permitían una mejor coordinación entre organismos y una gestión más ágil de los datos de vigilancia. Estos sistemas marcaron el comienzo de configuraciones de seguridad más inteligentes, ya que permitían una mayor escalabilidad y la posibilidad de integración con otros sistemas de gestión urbana.
El auge de la IA y la analítica avanzada
Con la aparición de la inteligencia artificial (IA) y la analítica avanzada de vídeo, la vigilancia urbana experimentó otro cambio revolucionario. Los sistemas de seguridad ya no se limitaban a la mera grabación de vídeo; ahora tenían la capacidad de analizar las imágenes en tiempo real. La analítica impulsada por la IA podía detectar comportamientos inusuales, rastrear a personas a través de múltiples cámaras e incluso reconocer rostros o matrículas.
Estas capacidades transformaron la vigilancia urbana en sistemas proactivos. En lugar de esperar a que se produjeran delitos o incidentes, la analítica de la IA podía alertar a las autoridades sobre los riesgos potenciales antes de que se intensificaran. Los modelos de aprendizaje automático también podían predecir patrones en la actividad delictiva, lo que conducía a una mejor asignación de recursos y tiempos de respuesta más rápidos.
La ciudad inteligente: un enfoque integrado de la seguridad
A medida que las ciudades crecen y evolucionan, el concepto de «ciudad inteligente» ha surgido como la máxima realización de la seguridad y la eficiencia urbanas. Las ciudades inteligentes integran varios sistemas (gestión del tráfico, servicios públicos, recogida de residuos y, por supuesto, seguridad) en una red cohesiva. Mediante el uso de dispositivos de Internet de las cosas (IoT), computación en la nube e inteligencia artificial, estas ciudades pueden optimizar recursos, reducir costos y, lo más importante, garantizar la seguridad pública.
En el ámbito de la seguridad, las ciudades inteligentes llevan la vigilancia al siguiente nivel. Las soluciones de ciudades seguras impulsadas por IA utilizan datos en tiempo real de millones de dispositivos conectados para brindar una visión integral de los entornos urbanos. Desde la supervisión de espacios públicos y centros de transporte hasta la detección de amenazas potenciales, la tecnología de las ciudades inteligentes está diseñada para garantizar la seguridad de todos los residentes de la manera más eficiente y automatizada posible.
Intelion tecnología para ciudades seguras
En línea con estos avances, Intelion ha desarrollado una solución de vanguardia para mejorar los proyectos de ciudades seguras: análisis impulsados por IA para sistemas de gestión de video (VMS). A medida que las ciudades se transforman en ciudades inteligentes, la necesidad de soluciones de seguridad inteligentes, automatizadas y escalables nunca ha sido mayor, y aquí es donde entra en juego Intelion.
Las capas de análisis de IA de Intelion se integran perfectamente con cualquier VMS, transformando las transmisiones de video estándar en poderosas herramientas para la vigilancia urbana. La plataforma puede monitorear cientos o miles de transmisiones de cámaras en tiempo real, lo que permite a las autoridades rastrear elementos específicos como rostros, matrículas y objetos sospechosos. La función retrospectiva permite a los usuarios volver a revisar las imágenes almacenadas y encontrar la información exacta que necesitan sin tener que revisar interminables horas de video.
Además, la solución impulsada por IA de Intelion puede funcionar tanto en tiempo real como de forma retrospectiva. Esto significa que incluso si se pierde un evento en tiempo real, siempre puede volver atrás y encontrar detalles críticos en las imágenes archivadas. Una solución tan avanzada y escalable es clave para el exitoso despliegue de un proyecto de ciudad inteligente o segura, garantizando que las medidas de seguridad evolucionen al ritmo del crecimiento urbano.
En pocas palabras
La evolución de la tecnología para coiudades seguras nos ha llevado desde los primeros días de los sistemas de CCTV a la era de las ciudades inteligentes, donde las soluciones impulsadas por IA como Safe City AI Analytics de Intelion están cambiando nuestra forma de pensar sobre la seguridad pública. Al integrar la IA con los sistemas VMS existentes, Intelion lidera la iniciativa de proporcionar a las ciudades las herramientas que necesitan para monitorear, prevenir y responder a los incidentes de manera más efectiva. A medida que las ciudades continúan creciendo y enfrentando nuevos desafíos, el análisis avanzado de IA estará a la vanguardia para garantizar que permanezcan seguras para todos los residentes.
Las ventajas de la tecnología Safe City: Por qué cada vez más ciudades adoptan soluciones de seguridad inteligentes
A medida que las zonas urbanas siguen expandiéndose, la seguridad de los habitantes de las ciudades se ha convertido en una prioridad absoluta para los gobiernos de todo el mundo. El concepto de «tecnología de ciudad segura» ha surgido como una potente solución a los crecientes retos de la seguridad urbana. Aprovechando las tecnologías avanzadas, las ciudades se están transformando en entornos inteligentes y más seguros que no sólo reducen la delincuencia, sino que también mejoran la calidad de vida general de sus residentes.
Las principales ventajas de la tecnología Safe City
A medida que las ciudades crecen y evolucionan, también lo hacen los retos que plantea el mantenimiento de la seguridad. Los métodos tradicionales de seguridad urbana se complementan cada vez más -y en algunos casos se sustituyen- con tecnologías innovadoras diseñadas para crear ciudades más inteligentes y seguras. La tecnología Safe City abarca una serie de soluciones, desde sistemas avanzados de vigilancia hasta análisis basados en inteligencia artificial, todas ellas destinadas a hacer que los entornos urbanos sean más seguros y habitables.
A continuación, analizamos las principales ventajas que ofrecen estas tecnologías y explicamos por qué se están convirtiendo en herramientas indispensables para las ciudades modernas.
Reducción de la delincuencia
Uno de los beneficios más importantes de la tecnología Safe City es su capacidad para reducir la delincuencia. Los sistemas de vigilancia avanzados equipados con cámaras de alta definición y monitoreo en tiempo real pueden detectar actividades sospechosas antes de que se conviertan en actos delictivos. Estas tecnologías permiten a las agencias policiales responder rápidamente, previniendo delitos como robo, vandalismo y asaltos. Además, la presencia de vigilancia visible actúa como un elemento disuasorio, desalentando a los posibles delincuentes de participar en actividades ilegales.
Respuesta de emergencia mejorada
La tecnología Safe City también mejora los tiempos de respuesta de emergencia. Con la integración de sensores inteligentes y redes de comunicación, las autoridades pueden identificar y abordar rápidamente emergencias como incendios, accidentes o incidentes médicos. Esta capacidad de respuesta rápida salva vidas y minimiza el daño causado por tales eventos. Además, el uso de análisis predictivos puede ayudar a anticipar y prevenir amenazas potenciales, haciendo que las ciudades sean más resistentes a las emergencias.
Seguridad pública mejorada
Más allá de la reducción del delito, la tecnología Safe City contribuye a la seguridad pública general al monitorear y gestionar diversas actividades urbanas. Por ejemplo, los sistemas de gestión de tráfico inteligente pueden reducir la probabilidad de accidentes al controlar el flujo de tráfico y detectar condiciones peligrosas en las carreteras. De manera similar, los sistemas de monitoreo ambiental pueden detectar los niveles de contaminación del aire y del agua, lo que garantiza que el público esté alerta sobre los posibles riesgos para la salud.
Mejor calidad de vida
A medida que las ciudades se vuelven más seguras, la calidad de vida de los residentes mejora. Un entorno seguro fomenta el crecimiento económico, atrae empresas y turistas e impulsa la economía local. Además, los ciudadanos se sienten más cómodos participando en actividades al aire libre, asistiendo a eventos y utilizando el transporte público, sabiendo que su seguridad está siendo monitoreada y protegida activamente.
Soluciones de seguridad rentables
Implementar tecnología de ciudad segura puede generar ahorros de costos a largo plazo. Los sistemas automatizados reducen la necesidad de una gran fuerza laboral para monitorear los feeds de seguridad, ya que el análisis impulsado por IA puede identificar y señalar problemas potenciales. Esta eficiencia no solo reduce los costos operativos, sino que también permite que las fuerzas del orden asignen recursos de manera más efectiva, centrándose en áreas críticas que requieren intervención humana.
Intelion: Revolucionando la vigilancia urbana
Las ciudades actuales están equipadas con amplias infraestructuras de cámaras, incluidas cámaras de vigilancia en calles, sistemas de transporte público y espacios públicos, que trabajan conjuntamente para vigilar el área metropolitana. Estas cámaras suelen estar conectadas a un sistema de gestión de vídeo (VMS) para la vigilancia manual por parte de personal especializado.
Sin embargo, el enorme volumen de datos que generan estas cámaras puede resultar abrumador, lo que puede provocar posibles puntos ciegos y retrasos en las respuestas.
Aquí es donde entra en juego Intelion. Intelion se integra a la con cualquier VMS, automatizando el análisis de las imágenes de vigilancia mediante una tecnología de IA de vanguardia. Funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana, buscando continuamente eventos específicos, caras o matrículas que sean de interés. Cuando Intelion detecta algo significativo, alerta inmediatamente a las autoridades competentes y proporciona la ubicación exacta del suceso.
Al automatizar el proceso de vigilancia, Intelion no sólo mejora la precisión y rapidez de la detección de amenazas, sino que también garantiza que ningún suceso crítico pase desapercibido. Este innovador enfoque de la seguridad urbana representa el futuro de la tecnología Safe City, que ofrece a las ciudades una poderosa herramienta para proteger a sus residentes y mejorar su calidad de vida.
En pocas palabras
La tecnología Safe City se está convirtiendo en un componente esencial de la gestión urbana moderna. Con la capacidad de reducir la delincuencia, mejorar la respuesta ante emergencias y aumentar la seguridad pública, no es de extrañar que cada vez más ciudades estén adoptando estas soluciones de seguridad inteligentes. Y con plataformas avanzadas como Intelion, el futuro de la seguridad urbana parece más brillante que nunca.
El poder de la IA en los sistemas de gestión de vídeo para la seguridad urbana
La seguridad urbana es un reto polifacético que requiere soluciones tecnológicas sofisticadas para garantizar la seguridad y el bienestar de los residentes. Con la creciente complejidad de los entornos urbanos, los sistemas de vigilancia tradicionales por sí solos ya no son suficientes. Intelion aborda estas necesidades de seguridad modernas integrando el análisis de IA con los sistemas de gestión de vídeo (VMS), revolucionando así la capacidad de supervisar, analizar y responder a los incidentes de seguridad en las ciudades.
Seguridad urbana con vigilancia en tiempo real
Una de las características más destacadas del sistema basado en IA de Intelion es su capacidad de supervisión en tiempo real. Esta capacidad es esencial en un mundo en el que una respuesta rápida puede significar la diferencia entre evitar una brecha de seguridad y hacer frente a sus consecuencias. He aquí cómo Intelion mejora la vigilancia en tiempo real:
- Vigilancia simultánea: El sistema Intelion puede procesar numerosas imágenes de cámaras a la vez, lo que garantiza una cobertura completa de las zonas urbanas. Esta supervisión a gran escala es crucial para las ciudades densamente pobladas, donde los incidentes pueden producirse simultáneamente en diferentes lugares.
- Detección instantánea: Aprovechando algoritmos avanzados de IA, Intelion puede identificar elementos críticos como rostros, matrículas de vehículos y diversos objetos instantes después de su aparición en cámara. Esta detección inmediata es vital para iniciar respuestas de seguridad rápidas.
- Alertas automáticas: Cuando se identifica una amenaza potencial, el sistema puede alertar automáticamente al personal de seguridad, permitiéndole actuar con rapidez. Esta automatización reduce los tiempos de respuesta y ayuda a mitigar los riesgos de forma eficaz.
- Mejora de la seguridad pública: Al proporcionar información en tiempo real e identificación inmediata de amenazas, el sistema de Intelion ayuda a prevenir delitos y a mejorar la seguridad general de las zonas urbanas. Este enfoque proactivo es esencial para mantener la confianza y la seguridad públicas.
Potenciación de las investigaciones con análisis retrospectivos
El sistemas de gestión de vídeo – VMS basado en IA de destaca en el análisis retrospectivo, ofreciendo una herramienta robusta para investigaciones posteriores a incidentes que son cruciales para comprender eventos pasados y planificar futuras estrategias de seguridad. Este sistema permite a los equipos de seguridad revisar meticulosamente las grabaciones históricas, extrayendo información vital para reconstruir incidentes y comprender la secuencia de acciones que condujeron a ellos. Con las funciones de búsqueda basadas en inteligencia artificial, el personal puede localizar rápidamente elementos específicos en grandes cantidades de datos grabados, como la identificación del rostro de un sospechoso o el seguimiento del movimiento de un vehículo, agilizando así el proceso de investigación. Además, la capacidad de analizar las grabaciones retrospectivamente garantiza la obtención de pruebas claras y procesables, esenciales para los procedimientos judiciales y para mejorar las medidas de seguridad futuras.
Transformación de la infraestructura de seguridad urbana
La integración de Intelion de la IA con un sistema de gestión de vídeo VMS representa un salto significativo en la gestión de la seguridad urbana, transformando la infraestructura para que sea más inteligente, receptiva y capaz. Al convertir los sistemas de vigilancia tradicionales en plataformas inteligentes, Intelion permite el aprendizaje continuo y el perfeccionamiento de los algoritmos de detección, mejorando el rendimiento general del sistema. El reconocimiento facial y de objetos basado en IA mejora el conocimiento de la situación, proporcionando a los equipos de seguridad información crucial para una toma de decisiones y una planificación estratégica eficaces. La automatización de las tareas rutinarias de supervisión permite a los operadores humanos centrarse en los aspectos críticos de la seguridad, mejorando la eficiencia y la eficacia operativas. Además, el VMS escalable y adaptable basado en IA de Intelion garantiza que las zonas urbanas puedan hacer frente con eficacia a las amenazas actuales y, al mismo tiempo, estar preparadas para los retos de seguridad futuros a medida que las ciudades crecen y evolucionan.
Características principales de la integración de IA de Intelion
La integración de IA de Intelion aporta un conjunto de funciones avanzadas que elevan la seguridad urbana a nuevas cotas:
- Reconocimiento de objetos: El sistema puede detectar y rastrear objetos dentro del campo de visión de la cámara, proporcionando una comprensión completa de la zona vigilada.
- Reconocimiento facial: Las funciones avanzadas de reconocimiento facial permiten identificar a las personas en tiempo real, lo que resulta crucial para vigilar las amenazas conocidas y prevenir incidentes.
- Reconocimiento de marcas y modelos de vehículos (VMMR): Esta función permite el reconocimiento y la clasificación de vehículos, ayudando en la gestión del tráfico y la investigación de incidentes.
- Reconocimiento automático de matrículas (ALPR/LPR): Al leer y registrar las matrículas de los vehículos, Intelion ayuda a las fuerzas del orden y a las labores de control del tráfico.
Conclusión
La integración impulsada por IA de Intelion con los sistemas de gestión de vídeo marca un avance fundamental en la seguridad urbana. Al combinar la supervisión en tiempo real con un potente análisis retrospectivo, Intelion proporciona a las ciudades una solución de seguridad integral que mejora tanto la respuesta inmediata como la planificación estratégica a largo plazo. Esta doble capacidad garantiza que las zonas urbanas no solo sean más seguras hoy, sino que también estén bien preparadas para afrontar futuros retos de seguridad.
Invertir en un sistemas de gestión de vídeo VMS mejorado con IA de Intelion es un paso estratégico hacia la creación de un entorno urbano seguro, resistente e inteligente. Adopte esta tecnología de vanguardia para revolucionar la infraestructura de seguridad de su ciudad, garantizando la seguridad y el bienestar de todos sus residentes.
Tecnología de Identificación de Vehículos uniendo VMMR y ALPR
En el panorama en constante evolución de los proyectos de ciudades inteligentes y ciudades seguras, la integración de tecnologías avanzadas se ha vuelto fundamental para mejorar la seguridad y la eficiencia urbanas. Entre estas innovaciones, el reconocimiento de modelo de marca de vehículo (VMMR) y el reconocimiento automático de matrículas (ALPR) se destacan como herramientas poderosas para los cuerpos encargados de hacer cumplir la ley. Cuando se combinan, forman una tecnología integral de identificación de vehículos que mejora significativamente la precisión y eficacia del seguimiento e identificación de vehículos involucrados en diversos incidentes. Este artículo explora los beneficios sinérgicos de VMMR y ALPR, y cómo contribuyen a ciudades más inteligentes y seguras.
Comprender VMMR y ALPR
El reconocimiento de marca y modelo de vehículo (VMMR) es una tecnología sofisticada que identifica la marca, el modelo y el color de un vehículo mediante el análisis de imágenes. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y extensas bases de datos, VMMR puede clasificar vehículos con precisión en función de características visuales. Esta tecnología es invaluable para las fuerzas del orden, ya que proporciona información detallada sobre un vehículo más allá de la placa, lo que ayuda en el proceso de identificación cuando las placas están oscurecidas o faltan.
El reconocimiento automático de matrículas (ALPR), por otro lado, es una tecnología bien establecida que captura y lee números de matrícula mediante el reconocimiento óptico de caracteres. Los sistemas ALPR pueden escanear y grabar rápidamente placas a partir de secuencias de vídeo o imágenes fijas, lo que los convierte en una herramienta esencial para monitorear y rastrear vehículos en tiempo real. ALPR se utiliza ampliamente para la gestión del tráfico, el cobro de peajes y la vigilancia, y ofrece datos inmediatos sobre los movimientos y la propiedad de los vehículos.
El poder de las tecnologías combinadas
Cuando se integran VMMR y ALPR, crean una sólida tecnología de identificación de vehículos que mejora las capacidades de las agencias policiales. Este enfoque combinado proporciona múltiples capas de verificación, lo que aumenta significativamente la precisión y confiabilidad de la identificación de vehículos. A continuación se muestran varias formas en las que esta tecnología resulta beneficiosa:
- Seguimiento de vehículos mejorado
La combinación de VMMR y ALPR permite un seguimiento más preciso de los vehículos. En escenarios en los que la matrícula de un vehículo podría modificarse o eliminarse, VMMR aún puede identificar el vehículo según su marca, modelo y color. Por el contrario, cuando se modifica la apariencia de un vehículo, ALPR puede verificar su identidad a través de la matrícula. - Investigación de delitos mejorada
Los organismos encargados de hacer cumplir la ley pueden aprovechar esta tecnología para resolver delitos de manera más eficiente. Por ejemplo, en casos de atropellos, robos o secuestros, identificar el vehículo involucrado se vuelve crucial. El enfoque de identificación dual garantiza que incluso si un método falla, el otro puede proporcionar información crítica, reduciendo así los sospechosos y acelerando las investigaciones. - Aplicación de infracciones de tráfico
VMMR y ALPR juntos permiten una mejor aplicación de las normas de tráfico. Las autoridades pueden monitorear e identificar vehículos que violan las leyes de tránsito, como pasarse semáforos en rojo o exceso de velocidad. Esto no sólo ayuda a imponer multas con mayor precisión, sino que también disuade a posibles infractores debido a la mayor probabilidad de detección. - Recuperación de vehículos robados
La recuperación de vehículos robados se vuelve más manejable con esta tecnología integrada. Incluso si los ladrones intentan cambiar las placas, VMMR aún puede identificar el vehículo robado según su marca y modelo. Este sistema de doble verificación garantiza que los vehículos robados tengan más probabilidades de ser detectados y recuperados rápidamente.
Beneficios para proyectos de Ciudad Inteligente y Ciudad Segura
La aplicación de VMMR y ALPR dentro de proyectos de ciudades inteligentes y ciudades seguras aporta numerosas ventajas. Estos proyectos tienen como objetivo mejorar la vida urbana aprovechando la tecnología para mejorar la seguridad, la eficiencia y la calidad de vida. Así es como la tecnología de identificación de vehículos juega un papel crucial:
- Mayor seguridad pública
Al permitir una identificación más rápida y precisa de los vehículos involucrados en actividades delictivas, esta tecnología mejora la seguridad pública. Los organismos encargados de hacer cumplir la ley pueden responder más rápidamente a los incidentes, reduciendo las tasas de criminalidad y mejorando la seguridad general. - Gestión eficiente del tráfico
Las ciudades inteligentes dependen de sistemas eficientes de gestión del tráfico para reducir la congestión y mejorar el flujo de transporte. VMMR y ALPR proporcionan datos en tiempo real sobre los movimientos de vehículos, lo que ayuda a los planificadores urbanos a optimizar las señales de tráfico, gestionar el uso de las carreteras y minimizar los retrasos. - Toma de decisiones basada en datos
Los datos recopilados a partir de la tecnología de identificación de vehículos se pueden analizar para comprender los patrones de tráfico, identificar áreas de alto riesgo y desplegar recursos de manera más efectiva. Este enfoque basado en datos garantiza que las decisiones se basen en información precisa y completa. - Respuesta de emergencia mejorada
En situaciones de emergencia, como desastres naturales o ataques terroristas, contar con un sistema confiable de identificación de vehículos puede ser fundamental. Las autoridades pueden identificar y rastrear rápidamente los vehículos involucrados, coordinar evacuaciones y garantizar que los servicios de emergencia lleguen rápidamente a las áreas afectadas.
Desafíos y direcciones futuras
Si bien la integración de VMMR y ALPR ofrece importantes beneficios, también presenta desafíos que deben abordarse. Las preocupaciones sobre la privacidad son primordiales, ya que las amplias capacidades de vigilancia de estas tecnologías pueden dar lugar a seguimientos no autorizados y violaciones de datos. Implementar medidas sólidas de protección de datos y garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad es esencial para mitigar estos riesgos.
Además, la precisión de VMMR puede verse afectada por varios factores, como malas condiciones de iluminación, condiciones climáticas adversas y modificaciones en la apariencia del vehículo. Son necesarios avances continuos en algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de imágenes para mejorar la confiabilidad de esta tecnología.
De cara al futuro, el futuro de la tecnología de identificación de vehículos reside en una mayor integración con otros sistemas de ciudades inteligentes. La combinación de VMMR y ALPR con dispositivos IoT, inteligencia artificial y tecnología blockchain puede crear un entorno urbano más interconectado y seguro. Este enfoque holístico permitirá a las ciudades aprovechar todo el potencial de estas tecnologías, proporcionando mayor seguridad y calidad de vida a sus residentes.
Un avance significativo en Ciudades Seguras
La tecnología de identificación de vehículos, impulsada por la integración del reconocimiento de modelo de marca de vehículo (VMMR) y el reconocimiento automático de matrículas (ALPR), representa un avance significativo en las capacidades de aplicación de la ley. Este enfoque combinado mejora la precisión y confiabilidad de la identificación de vehículos, lo que ayuda en la investigación de delitos, la gestión del tráfico y la seguridad pública. A medida que los proyectos de ciudades inteligentes y ciudades seguras sigan evolucionando, el despliegue de VMMR y ALPR desempeñará un papel crucial en la creación de entornos urbanos más seguros y eficientes. Al abordar los desafíos y aprovechar los avances tecnológicos futuros, podemos desbloquear todo el potencial de la tecnología de identificación de vehículos, allanando el camino para ciudades más inteligentes y seguras.
¿Qué es un sistema de gestión de pruebas digitales?
En el trabajo policial actual, las pruebas digitales tienen un papel más destacado que nunca. Todo, desde correos electrónicos y mensajes de texto hasta imágenes de vigilancia y publicaciones en redes sociales, juega un papel crucial en la aplicación de la ley, procedimientos legales e incluso investigaciones corporativas o asuntos personales. Pero la cantidad de evidencia digital que puede ser parte de un caso es enormemente abrumadora y requiere un sistema que ayude a gestionarla: un DEMS.
¿Qué son las pruebas digitales?
El término “pruebas digitales” se refiere a cualquier información o dato que pueda utilizarse en procedimientos legales, investigaciones o auditorías. En su mayor parte, interactuamos con ellos en nuestra vida cotidiana, pero pueden tener varias formas más allá de los tipos de datos habituales, entre las que se encuentran:
- Datos en formato texto: correos electrónicos, mensajes de texto, registros de chat y documentos de diferentes tipos.
- Multimedia: Fotos, vídeos, grabaciones de audio y animaciones.
- Actividades online: publicaciones en redes sociales, historial del sitio web y comunicaciones en línea.
- Datos del dispositivo y del sistema: son más específicos y normalmente no se utilizan en la vida cotidiana, pero son realmente relevantes para las fuerzas del orden. La categoría incluye información de computadoras, teléfonos inteligentes, dispositivos IoT y cámaras de vigilancia.
La importancia de la evidencia digital ha crecido exponencialmente a medida que avanza la tecnología y ahora sirve como un recurso fundamental para resolver delitos, resolver disputas y garantizar el cumplimiento. Pero esto trae consigo un par de desafíos.
¿Por qué se necesita u DEMS (Digital Evidence Management System)?
Para hacer frente a todos los desafíos anteriores, un DEMS debe poder recopilar, almacenar, preservar, analizar y presentar evidencia digital manteniendo su integridad y autenticidad. Los dos últimos son especialmente importantes, porque prueban que los datos no han sido alterados de ninguna manera y provienen de una fuente conocida y confiable. Esta preservación no sólo cubre los datos reales, sino también los metadatos extraídos de ellos durante la fase de análisis.
Debido a la cantidad de archivos que habitualmente hay que analizar, normalmente se utilizan analizadores de inteligencia artificial para revisar todos los datos y encontrar la evidencia que necesitamos en el tiempo disponible. Ningún ser humano podría comprobar a mano 600 horas de vídeo en busca de pruebas. Pero una máquina puede hacerlo en un par de minutos o, como mucho, horas.
Todo esto define una serie de características que todo DEMS debería tener para integrarse perfectamente en el flujo de trabajo de las investigaciones policiales. El primer paso es siempre la recopilación y almacenamiento de información de diferentes fuentes relevantes. En este paso es muy importante utilizar métodos sólidos para evitar la contaminación o alteración de la evidencia digital. Después de esto, toda la información tiene que almacenarse de forma segura, con un acceso realmente estricto, sólo para aquellas personas directamente involucradas con el caso en cuestión.
El paso que todos los investigadores suelen apreciar más es el paso de análisis. En esta fase, toda la evidencia se analiza manualmente o, más frecuentemente, con analizadores de IA, que pueden funcionar de forma desatendida, en varios archivos a la vez. Este paso es uno de los más importantes, ya que sirve para extraer información significativa o establecer conexiones entre piezas de información. En esta fase también se pueden emplear herramientas y técnicas forenses digitales, cuando sea necesario.
El último paso es la fase de presentación, donde todos los hallazgos se recopilan en un resumen para presentar la evidencia de una manera clara y comprensible. Esto puede implicar la creación de informes, gráficos o presentaciones para jueces, jurados u otras agencias o ramas de aplicación de la ley.
Durante todo este proceso, mantener la Cadena de Custodia (CoC) es muy importante, para mantener la validez de la evidencia encontrada. Esto implica mantener un registro seguro y documentado para demostrar que la evidencia no ha sido manipulada ni manipulada incorrectamente durante su ciclo de vida. Todos los accesos a la información deben registrarse, cualquier cambio o modificación debe registrarse y los archivos deben firmarse digitalmente después de su carga, para no permitir cualquier modificación posterior. Sólo así las pruebas tendrán validez ante el tribunal.
Conclusion
En una era donde la información digital es omnipresente, la gestión de evidencia digital es primordial para mantener la rendición de cuentas, resolver disputas y defender la integridad de los procesos legales y de investigación. Las organizaciones y las personas deben invertir en las herramientas, tecnologías y prácticas adecuadas para gestionar eficazmente la evidencia digital, garantizando su admisibilidad y confiabilidad en los tribunales y otros contextos. A medida que la tecnología continúa evolucionando, también deben hacerlo nuestros métodos para gestionar la evidencia digital que desempeña un papel cada vez más central en nuestras vidas.