domingo 14 de abril de 2024

Ciencia Forense

Identificación de los videos en los celulares

Las imágenes captadas por dispositivos electrónicos (smartphones) son a menudo consideradas y tenidas en cuenta como evidencias en un juicio para imputar un hecho criminal, y en pocos minutos, esos vídeos pueden transmitir una enorme cantidad de información a favor nuestro.

domingo 31 de marzo de 2024
Identificación de los videos en los celulares
La tecnología traé múltiples beneficios para bien y para mal, depende para que lo utilicemos. Foto: ilustrativa
La tecnología traé múltiples beneficios para bien y para mal, depende para que lo utilicemos. Foto: ilustrativa

Por Néstor Vidal*

Hoy en día y con el apoyo de la tecnología los vídeos son comúnmente creados o solamente compartidos y reenviados de forma provocativa y mal intencionada ((a propósito)) y/o de forma inocente sin maldad.

El hecho es que ello deja rastros detectables para los peritos forenses. Los mismos son utilizados en la vida cotidiana en todas sus formas y sobre todo en las redes sociales, todo ello por más que luego los eliminemos de nuestras vidas o creemos haberlo hecho, van dejando su impronta y rastros en nuestros aparatos celulares.

La tecnología traé múltiples beneficios para bien y para mal, depende para que lo utilicemos, ya dejó de ser solo un medio de comunicación para el uso exclusivo de llamada, incorporándose de forma virtual en una extensión como una arista más de nuestras vidas. Dicha integridad sumada a la disponibilidad de la amplia gama de dispositivos celulares a nuestro alcance sabiendo que cuanto más modernos es el aparato electrónico más nos evidencian de su contenido, o lo que por él pasó o salió, ya que estos pueden reproducir y/o grabar, tanto en los celulares como en las tabletas, videoconsolas portátiles y cámaras digitales o videocámaras etcétera.

Debido a la frecuente utilización de dispositivos celulares, en algunos casos existen restricciones legales o limitaciones a su uso en diversos lugares específicos y puntuales, a veces son en escuelas, universidades, oficinas gubernamentales, empresas, etc. Pero al mismo tiempo, se utilizan cada vez más el registro de vídeos, ya sea directa o indirectamente. Volviendo al ámbito científico forense, en los procesos judiciales hoy en día son los principales elementos de prueba, por más que hayan intervenido o existido una manipulación externa de ellos, es posible recuperar datos de celulares destruidos, quemados, pues aun así que plasmadas nuestra huellas en los mismos.

En el vídeo digital es cada vez más fácil, debido a la aparición de nuevas y potentes herramientas de procesamiento multimedia. Por lo tanto, dada la creciente importancia de los vídeos, los peritos forenses de vídeos digitales son particularmente relevantes. Siendo su objetivo principal la búsqueda y análisis de vídeos digitales con el fin de hallar evidencias válidas a efectos legales, por lo general durante la investigación de un crimen o en la participación de un delito cualquiera fuera su ámbito.

Dentro de esta disciplina, la integridad del Vídeo Digital tiene como objetivo establecer si el mismo ha sido creado, compartido y/o manipulado. Ingresando un poco más en el ámbito técnico y de forma simple, la forma la estenografía del Vídeo Digital estudia en sí un vídeo que contiene datos ocultos y la identificación de la Cámara Origen del Vídeo tiene como objetivo principal identificar qué cámara específica se ha utilizado para grabar el mismo.

La investigación en este campo forense estudia técnicas para identificar tanto al fabricante como al modelo de los dispositivos que se utilizan para producir vídeos digitales. En este trabajo se presenta una combinación de técnicas de análisis forenses para la identificación del dispositivo de donde proviene el vídeo, pero centrándose en los vídeos generados por los dispositivos móviles, en su mayor parte teléfonos inteligentes (smartphones).

Es importante entender los conceptos básicos del procedimiento empleado por las cámaras digitales para generar una imagen. En primer lugar, el sistema de lentes captura la luz de la imagen mediante el control de la exposición, el enfoque y la estabilización de esta. A continuación, la luz pasa a través de un conjunto de filtros que mejoran la calidad visual de la imagen, y entonces la luz llega al sensor de imagen llamado Matriz de Filtros de Color; una matriz de elementos sensibles a la luz llamados píxeles.

Sólo en el caso de la generación de vídeo, hay un paso final adicional que codifica las tramas resultantes para crear un único archivo final de vídeo. Las principales técnicas para la identificación de búsqueda de fuentes se dividen en cinco criterios, en particular las basadas en metadatos, características de la imagen, matriz CFA y defectos de interpolación del color, imperfecciones del sensor y transformadas de ondícula.

El área de investigación en torno al estudio de metadatos depende en gran medida de los datos insertados por el fabricante cuando se genera la imagen. En cuanto a la fuente de identificación a través de un conjunto de características, se examinan tres tipos de funciones: funciones de color, características de calidad y características de la imagen en el campo de la frecuencia. Se puede emplear asimismo una técnica basada en algoritmos de interpolación de color exclusivos.

Estos algoritmos dejan huellas a través de la correlación de planos de bits adyacentes de una imagen. Entre los métodos existentes que se basan en las imperfecciones del sensor, existen dos ramas principales para el estudio del pixel o el nivel de ruido del sensor. Por último, en el área de las transformadas de ondícula, hay varios enfoques, por ejemplo, existe una nueva técnica de identificación que se basa en las características de probabilidad condicional.

En el caso del desarrollo de técnicas para la identificación de búsqueda de fuentes de vídeo, existen muy pocos trabajos académicos en este campo. Algunos se basan directamente en la secuencia de codificación y otros en la extracción de fotogramas para la posterior aplicación de algún método de clasificación de imágenes fijas.

Existe un método de identificación de fuentes de videocámaras digitales para verificar si dos clips de vídeo proceden de la misma videocámara. Algunos autores proponen un algoritmo basado en la información del vector de movimiento en el flujo codificado. Otros proponen un método de identificación usando fotogramas de vídeos. Las características de probabilidad condicional se utilizan y se toman directamente de los fotogramas de vídeo.

Es necesario destacar que las técnicas forenses desarrolladas para cámaras digitales no son válidas en la mayoría de los casos para dispositivos móviles. Esto es porque hay características intrínsecas importantes que diferencian los dos tipos de cámaras. Además, la calidad de los elementos que los ajustan es diferente, siendo generalmente mejor en las cámaras digitales.

Este estudio trata sobre el diseño de una técnica de identificación de búsqueda de fuentes de vídeos digitales generados con dispositivos móviles. Tras la generación de un vídeo, es posible que en cada uno de los fotogramas los defectos se manifiesten como ruido, comúnmente llamado “huella digital”. Estas “huellas dactilares” se pueden utilizar para identificar el dispositivo.

En un vídeo, los fotogramas consecutivos son generalmente muy similares. Los fotogramas que contienen la información más importante se llaman fotogramas clave. Uno de los posibles métodos para detectar fotogramas clave es un algoritmo basado en la medición de diferencias de fotogramas aumentados, teniendo en cuenta los diferentes pesos, la información de posición de los píxeles, etc.

Por otro lado, se ha presentado un método de extracción de fotogramas clave basado en técnicas del área de las ondículas. Los fotogramas clave han jugado un papel importante en numerosos campos de aplicación debido a su capacidad de representación distintiva. 

Para concluir, puede afirmarse que esta técnica es válida y obtiene buenos resultados. El algoritmo de extracción de fotogramas presentado tiene en cuenta la naturaleza de un vídeo y sus fotogramas en la optimización de la extracción de fotogramas clave, es decir, extrae los fotogramas teniendo en cuenta que si estos tienen una mayor alteración de imagen entre ellos (en busca de cambios en la imagen), el futuro proceso de clasificación será mejor.

Cabe señalar que el vídeo como entidad unitaria no se clasifica en un tipo de fuente. Es decir, lo que identifica su fuente son los fotogramas seleccionados por el algoritmo propuesto. En este sentido, los resultados de la clasificación promedio varían dependiendo de los parámetros empleados.

Teniendo en cuenta un tamaño de recorte centrado, la conclusión general es que cuanto mayor sea el tamaño del recorte, mejores serán los resultados. Una vez que los fotogramas clave seleccionados han sido clasificados, es necesario saber qué fuente de búsqueda de vídeo es una entidad unitaria. Parece ser que el vídeo es la fuente con el mayor número de fotogramas clasificados en esta categoría.

Sin embargo, la aplicación de la técnica propuesta en situaciones reales solo se considera realista y viable si los vídeos digitales bajo investigación están integrados en un conjunto de dispositivos móviles cerrado y reconocido. En futuras investigaciones, el propósito es mejorar las tasas de éxito en la identificación de búsqueda de fuentes de vídeo. Asimismo, se deberían utilizar y analizar grandes conjuntos de datos de vídeo para cubrir una amplia gama de texturas e imágenes para cada dispositivo móvil, con el fin de evaluar la adaptabilidad de la técnica.

Todo lo que se digitaliza deja sus huellas. Y esas huellas pueden ser rastreadas. No importa si fueron borradas, si están en un "teléfono seguro" o si la información se encuentra encriptada. Esas huellas se pueden encontrar y utilizar para reconstruir, con mayor o menor facilidad. Las capas de seguridad solo complejizan la tarea, pero en el ciberespacio mantenerse hoy oculto es casi una utopía.

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