Fecha/hora/lugar: 17 de marzo de 2025 / de 9:00 a 10:30 / Aula ZIUR

Contenido

Hoy en día, el número de dispositivos siempre conectados es elevado y, cada vez que se requiere un análisis digital, los investigadores se ven abrumados por grandes volúmenes de datos que deben analizar con precisión. Estos análisis pueden estar relacionados con crímenes y/o accidentes y, en la mayoría de los casos, requieren un tiempo de respuesta muy rápido. Por estos motivos, técnicas basadas en machine learning pueden utilizarse para apoyar la investigación, ayudando así al investigador a reducir la cantidad de datos a analizar, a trazar con precisión la secuencia de eventos que rodean un incidente/crimen, y a enfocarse en la información más relevante. Claramente, estos sistemas no pretenden reemplazar al investigador, sino apoyarlo y guiarlo hacia un análisis de prioridades o de aquellos eventos que puedan constituir una evidencia de comportamiento abusivo.

En este taller, se presentarán algunas técnicas utilizadas para la detección de anomalías y la categorización de estos eventos con el fin de optimizar el análisis forense. Además, se mostrarán los resultados de un caso de uso.

Inscripción

La inscripción es gratuita. Basta con que envíes un email a dif.ziur@ehu.eus con el tema INSCRIPCIÓN FORENSICS y con tus datos de contacto (nombre+apellidos, email) en el cuerpo del mensaje. Deadline para apuntarse: 2025-III-14.

Ponentes

Francesco Zola, Investigador Senior en Vicomtech y líder de la línea tecnológica de lucha contra el cibercrimen.