Identificación de teléfonos móviles a través del videoanálisis forense. Club Ciencias Forenses.

Identificación de teléfonos móviles a través del videoanálisis forense. Club Ciencias Forenses.

Estimados suscriptores y seguidores del Club de las Ciencias Forenses, esta semana les proponemos un resumen del artículo “Identificación de la marca y modelo de un smartphone a través del vídeo análisis forense”, de los autores Luis Javier García Villalba, Ana Lucila Sandoval Orozco y Raquel Ramos López de la Universidad Complutense (España), y Julio Hernández Castro de la Universidad de Kent (Reino Unido), sobre el uso de los teléfonos móviles como evidencia en los procedimientos judiciales y su posible análisis.

Las imágenes captadas por dispositivos electrónicos (smartphones) son a menudo consideradas como evidencias en un juicio, y en pocos minutos, un vídeo puede transmitir una enorme cantidad de información. El vídeo es comúnmente utilizado en la vida cotidiana debido a la disponibilidad de una amplia gama de dispositivos móviles que pueden reproducir y/o grabar, como teléfonos móviles, tabletas, videoconsolas portátiles y cámaras digitales o videocámaras. Debido a la frecuente utilización de dispositivos móviles, en algunos casos existen restricciones legales o limitaciones a su uso en diversos lugares, como escuelas, universidades, oficinas gubernamentales, empresas, etc. Pero al mismo tiempo, se utilizan cada vez más vídeos, ya sea directa o indirectamente, en los procesos judiciales como prueba. Pese al hecho de que la manipulación del 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 forenses de vídeos digitales son particularmente relevantes. Su objetivo principal es 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. Dentro de esta disciplina, La Integridad del Vídeo Digital tiene como objetivo establecer si un vídeo digital ha sido manipulado, La Esteganografía del Vídeo Digital estudia si un vídeo contiene datos ocultos y La Identificación de la Cámara Origen del Vídeo tiene como objetivo identificar qué cámara específica se ha utilizado para grabar un vídeo. La investigación en este campo estudia técnicas para identificar tanto el fabricante como el modelo de los dispositivos que se utilizan para producir vídeos digitales. En este trabajo se presenta una combinación de técnicas de análisis forense 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 la imagen. 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 los fotogramas que se obtienen 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.

Fundación Universitaria Behavior & Law – Club de Ciencias Forenses.

Traducción y edición: Leticia Moreno