Modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digital
Descripción del Articulo
El uso de teléfonos móviles está creciendo constantemente a nivel global, según el informe de la evolución de los suscriptores asociados con teléfonos móviles de la empresa Ericsson. Este informe señala que, para finales del 2022, se estima alrededor de 6.6 billones de suscripciones y se prevé que a...
Autores: | , |
---|---|
Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/672309 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/672309 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Modelo Análisis forense móvil Mensajería instantánea Evidencia digital Model Mobile forensics Instant messaging Digital evidence https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03 |
id |
UUPC_aee714faf75869cf1441c68174a90ed8 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/672309 |
network_acronym_str |
UUPC |
network_name_str |
UPC-Institucional |
repository_id_str |
2670 |
dc.title.es_PE.fl_str_mv |
Modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digital |
title |
Modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digital |
spellingShingle |
Modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digital Marcelo Ardiles, Rolando Modelo Análisis forense móvil Mensajería instantánea Evidencia digital Model Mobile forensics Instant messaging Digital evidence https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03 |
title_short |
Modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digital |
title_full |
Modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digital |
title_fullStr |
Modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digital |
title_full_unstemmed |
Modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digital |
title_sort |
Modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digital |
author |
Marcelo Ardiles, Rolando |
author_facet |
Marcelo Ardiles, Rolando Incappueno Ttito, Daniel Ernesto |
author_role |
author |
author2 |
Incappueno Ttito, Daniel Ernesto |
author2_role |
author |
dc.contributor.advisor.fl_str_mv |
Jauregui Arroyo, Ralphi Ricardo |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Marcelo Ardiles, Rolando Incappueno Ttito, Daniel Ernesto |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Modelo Análisis forense móvil Mensajería instantánea Evidencia digital Model Mobile forensics Instant messaging Digital evidence |
topic |
Modelo Análisis forense móvil Mensajería instantánea Evidencia digital Model Mobile forensics Instant messaging Digital evidence https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03 |
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03 |
description |
El uso de teléfonos móviles está creciendo constantemente a nivel global, según el informe de la evolución de los suscriptores asociados con teléfonos móviles de la empresa Ericsson. Este informe señala que, para finales del 2022, se estima alrededor de 6.6 billones de suscripciones y se prevé que alcance los 7.8 billones en 2028. Entre las aplicaciones más usadas por esa importante población de suscriptores, se ubican las de mensajería instantánea, según el informe “State of mobile 2023” de la empresa de IA de datos (data.ai). La información almacenada en este tipo de aplicación es variada, almacenan datos como: chats, audios, imágenes, etc. En consecuencia, las dimensiones de la cantidad de información que se pueden obtener de las aplicaciones de mensajería instantánea son gigantescas. En los últimos años, las principales aplicaciones de mensajería instantánea se han enfocado en el cifrado de extremo a extremo, como medida de prevención ante el ataque de los ciberdelincuentes. Según la empresa Kaspersky, en los teléfonos móviles con el sistema Android, se tiene una considerable cantidad de vínculos que contienen software malicioso que son transmitidos mediante aplicaciones de mensajería instantánea como WhatsApp y Telegram, entre otros. Debido a que la información almacenada por las aplicaciones de mensajería instantánea se está convirtiendo en evidencia crucial para obtención de información sobre incidentes de seguridad y en los procesos judiciales, se deben tomar medidas para salvaguardar dicha evidencia, como la cadena de custodia para mantener su trazabilidad e integridad, de manera tal que pueda ser usada. En esta tesis, se presenta un modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digital. Adicionalmente, se muestran diversos marcos de trabajo y modelos, como referentes para la construcción del modelo propuesto. Este modelo tiene como fin conocer, diagnosticar y mejorar el nivel forense en aplicaciones de mensajería instantánea en organizaciones, entidades de estado, entre otras. Por último, también se presentan las prácticas que permitirían brindar mayor robustez a los procesos de las diferentes organizaciones con relación a la seguridad necesaria en el uso de los teléfonos móviles. |
publishDate |
2024 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-02-26T21:00:49Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-02-26T21:00:49Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2024-01-03 |
dc.type.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
dc.type.other.es_PE.fl_str_mv |
Trabajo de investigación |
dc.type.coar.es_PE.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc |
format |
masterThesis |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10757/672309 |
dc.identifier.isni.es_PE.fl_str_mv |
000000012196144X |
url |
http://hdl.handle.net/10757/672309 |
identifier_str_mv |
000000012196144X |
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.ispartof.fl_str_mv |
SUNEDU |
dc.rights.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
dc.rights.coar.es_PE.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.format.en_US.fl_str_mv |
application/pdf application/epub application/msword |
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) |
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv |
PE |
dc.source.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) Repositorio Académico - UPC |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:UPC-Institucional instname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas instacron:UPC |
instname_str |
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
instacron_str |
UPC |
institution |
UPC |
reponame_str |
UPC-Institucional |
collection |
UPC-Institucional |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/17/Marcelo_AR.pdf https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/11/Marcelo_AR._Fichaautorizacion.pdf.jpg https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/12/Marcelo_AR_Reportesimilitud.pdf.jpg https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/13/Marcelo_AR_Actasimilitud.pdf.jpg https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/16/Marcelo_AR.pdf.jpg https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/6/Marcelo_AR.pdf.txt https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/7/Marcelo_AR._Fichaautorizacion.pdf.txt https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/8/Marcelo_AR_Reportesimilitud.pdf.txt https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/9/Marcelo_AR_Actasimilitud.pdf.txt https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/14/Marcelo_AR.pdf https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/15/Marcelo_AR.docx https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/3/Marcelo_AR._Fichaautorizacion.pdf https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/4/Marcelo_AR_Reportesimilitud.pdf https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/18/Marcelo_AR_Actasimilitud.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
de807593df8280f52263a13d8de3cc05 ce2b75c5a4e84b65a998b077c92431a8 36de28547b908e48cde4964be55a41d6 97c9d5b0213e7113c30a3f563261d859 aab92ac751fff81bb27b98b41417f8e1 a2e84a73247b678c1b1e3c04f3bc1a5c 3d69a66d25e72da3bbaa3150180a0298 7161d72b7621824cae60c1d2cda21197 cbd954ecb07c93e78cde3c1325e73cc5 16922c02fa6ba977b03f749ace406b6f 896283bf9957fbcb0e76223d5e678764 62dc62581a1a39e808aa80d71fa75777 902261a5d1798c38b9871d9d08809a7d 07294c9994fe7f6cf8085611d7372823 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio académico upc |
repository.mail.fl_str_mv |
upc@openrepository.com |
_version_ |
1837186864513024000 |
spelling |
47c01a87bda8429cf71328649312babfhttp://orcid.org/0000-0002-0252-185XJauregui Arroyo, Ralphi Ricardob9c324c9ed003f50d4d053daa10f71a850098bfa1ea13b62270fcea6bfb131c17b7300Marcelo Ardiles, RolandoIncappueno Ttito, Daniel Ernesto2024-02-26T21:00:49Z2024-02-26T21:00:49Z2024-01-03http://hdl.handle.net/10757/672309000000012196144XEl uso de teléfonos móviles está creciendo constantemente a nivel global, según el informe de la evolución de los suscriptores asociados con teléfonos móviles de la empresa Ericsson. Este informe señala que, para finales del 2022, se estima alrededor de 6.6 billones de suscripciones y se prevé que alcance los 7.8 billones en 2028. Entre las aplicaciones más usadas por esa importante población de suscriptores, se ubican las de mensajería instantánea, según el informe “State of mobile 2023” de la empresa de IA de datos (data.ai). La información almacenada en este tipo de aplicación es variada, almacenan datos como: chats, audios, imágenes, etc. En consecuencia, las dimensiones de la cantidad de información que se pueden obtener de las aplicaciones de mensajería instantánea son gigantescas. En los últimos años, las principales aplicaciones de mensajería instantánea se han enfocado en el cifrado de extremo a extremo, como medida de prevención ante el ataque de los ciberdelincuentes. Según la empresa Kaspersky, en los teléfonos móviles con el sistema Android, se tiene una considerable cantidad de vínculos que contienen software malicioso que son transmitidos mediante aplicaciones de mensajería instantánea como WhatsApp y Telegram, entre otros. Debido a que la información almacenada por las aplicaciones de mensajería instantánea se está convirtiendo en evidencia crucial para obtención de información sobre incidentes de seguridad y en los procesos judiciales, se deben tomar medidas para salvaguardar dicha evidencia, como la cadena de custodia para mantener su trazabilidad e integridad, de manera tal que pueda ser usada. En esta tesis, se presenta un modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digital. Adicionalmente, se muestran diversos marcos de trabajo y modelos, como referentes para la construcción del modelo propuesto. Este modelo tiene como fin conocer, diagnosticar y mejorar el nivel forense en aplicaciones de mensajería instantánea en organizaciones, entidades de estado, entre otras. Por último, también se presentan las prácticas que permitirían brindar mayor robustez a los procesos de las diferentes organizaciones con relación a la seguridad necesaria en el uso de los teléfonos móviles.The use of mobile phones is growing steadily globally, according to the Ericsson company's report on the evolution of subscribers associated with mobile phones. This report indicates that, by the end of 2022, it is estimated that there will be around 6.6 billion subscriptions and it is expected to reach 7.8 billion in 2028. Among the most used applications by this important population of subscribers are instant messaging applications, according to the “State of mobile 2023” report from the data AI company (data.ai). The information stored in this type of application is varied, they store data such as: chats, audios, images, etc. Consequently, the dimensions of the amount of information that can be obtained from instant messaging applications are huge. In recent years, the main instant messaging applications have focused on end-to-end encryption, as a prevention measure against attacks by cybercriminals. According to the company Kaspersky, on mobile phones with Android system, there is a considerable number of links that contain malicious software that are transmitted through instant messaging applications such as WhatsApp and Telegram, among others. Since the information stored in instant messaging applications is becoming crucial evidence for obtaining information about security incidents and in judicial processes, measures must be taken to safeguard said evidence, such as the chain of custody to maintain its traceability and integrity, so that it can be used. In this thesis, a forensic analysis model in instant messaging applications to obtain digital evidence is presented. Additionally, various frameworks and models are shown as references for the construction of the proposed model. The purpose of this model is to understand, diagnose and improve the forensic level in instant messaging applications in organizations, state entities, among others. Finally, the practices that would provide greater robustness to the processes of different organizations in relation to the necessary security in the use of mobile phones are also presented.Trabajo de investigaciónODS 16: Paz, justicia e instituciones sólidasODS 9: Industria, innovación e infraestructuraODS 4: Educación de calidadapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCModeloAnálisis forense móvilMensajería instantáneaEvidencia digitalModelMobile forensicsInstant messagingDigital evidencehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03Modelo de análisis forense en aplicaciones de mensajería instantánea para la obtención de evidencia digitalinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTrabajo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccSUNEDUUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Escuela de PostgradoMaestríaMaestría en Ciberseguridad y Gestión de la InformaciónMaestro en Ciberseguridad y Gestión de la Información2024-02-27T22:22:11Zhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionhttps://orcid.org/0000-0002-6603-609545433186https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroSubauste Oliden, DanielPolo Martinez, JorgeBurga Durango, Daniel4256216747317050CONVERTED2_3889648Marcelo_AR.pdfMarcelo_AR.pdfapplication/pdf1360821https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/17/Marcelo_AR.pdfde807593df8280f52263a13d8de3cc05MD517falseTHUMBNAILMarcelo_AR._Fichaautorizacion.pdf.jpgMarcelo_AR._Fichaautorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg65444https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/11/Marcelo_AR._Fichaautorizacion.pdf.jpgce2b75c5a4e84b65a998b077c92431a8MD511falseMarcelo_AR_Reportesimilitud.pdf.jpgMarcelo_AR_Reportesimilitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg32660https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/12/Marcelo_AR_Reportesimilitud.pdf.jpg36de28547b908e48cde4964be55a41d6MD512falseMarcelo_AR_Actasimilitud.pdf.jpgMarcelo_AR_Actasimilitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg41631https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/13/Marcelo_AR_Actasimilitud.pdf.jpg97c9d5b0213e7113c30a3f563261d859MD513falseMarcelo_AR.pdf.jpgMarcelo_AR.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg32942https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/16/Marcelo_AR.pdf.jpgaab92ac751fff81bb27b98b41417f8e1MD516falseCONVERTED2_3876690TEXTMarcelo_AR.pdf.txtMarcelo_AR.pdf.txtExtracted texttext/plain189024https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/6/Marcelo_AR.pdf.txta2e84a73247b678c1b1e3c04f3bc1a5cMD56falseMarcelo_AR._Fichaautorizacion.pdf.txtMarcelo_AR._Fichaautorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain2793https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/7/Marcelo_AR._Fichaautorizacion.pdf.txt3d69a66d25e72da3bbaa3150180a0298MD57falseMarcelo_AR_Reportesimilitud.pdf.txtMarcelo_AR_Reportesimilitud.pdf.txtExtracted texttext/plain5499https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/8/Marcelo_AR_Reportesimilitud.pdf.txt7161d72b7621824cae60c1d2cda21197MD58falseMarcelo_AR_Actasimilitud.pdf.txtMarcelo_AR_Actasimilitud.pdf.txtExtracted texttext/plain1256https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/9/Marcelo_AR_Actasimilitud.pdf.txtcbd954ecb07c93e78cde3c1325e73cc5MD59falseORIGINALMarcelo_AR.pdfMarcelo_AR.pdfapplication/pdf2059645https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/14/Marcelo_AR.pdf16922c02fa6ba977b03f749ace406b6fMD514trueMarcelo_AR.docxMarcelo_AR.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document2084231https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/15/Marcelo_AR.docx896283bf9957fbcb0e76223d5e678764MD515falseMarcelo_AR._Fichaautorizacion.pdfMarcelo_AR._Fichaautorizacion.pdfapplication/pdf718131https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/3/Marcelo_AR._Fichaautorizacion.pdf62dc62581a1a39e808aa80d71fa75777MD53falseMarcelo_AR_Reportesimilitud.pdfMarcelo_AR_Reportesimilitud.pdfapplication/pdf14575810https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/4/Marcelo_AR_Reportesimilitud.pdf902261a5d1798c38b9871d9d08809a7dMD54falseMarcelo_AR_Actasimilitud.pdfMarcelo_AR_Actasimilitud.pdfapplication/pdf179054https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672309/18/Marcelo_AR_Actasimilitud.pdf07294c9994fe7f6cf8085611d7372823MD518false10757/672309oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6723092024-10-29 22:03:15.563Repositorio académico upcupc@openrepository.com |
score |
13.914502 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).