• Workflows de Asistencia a la Investigación: Definición, Ejecución y Control de los planes de investigación penal y flujos de trabajo. 

Investigación Criminal OSINT

La necesidad de adoptar nuevas herramientas informáticas que colaboren en la modernización del Poder Judicial, en este caso, los mecanismos y protocolos para llevar adelante una investigación, profundiza el acercamiento del Derecho a los requerimientos tecnológicos propios del siglo XXI en la forensia digital. La gestión del conocimiento, en conjunto con la implementación de mecanismos de WORKFLOWS mediante software, favorece la correcta realización del conjunto de acciones investigativas, acelerando procesos y mejorando los intercambios de información entre los diversos actores que tienen lugar en el proceso investigativo del Ministerio Público Fiscal.  

El equipo técnico que desarrolló este PDTS estuvo dirigido por el Ing. Ariel Podestá (FI-UFASTA y MGP) y co-dirigido por el Abg. Pablo Cistoldi (MPBA). Integraron el equipo los siguientes investigadores: Ing. Ana Di Iorio (FI-UFASTA y MPBA), Ing. Santiago Trigo (FI-UFASTA y MPBA), Abg. Sabrina Lamperti (FCJyS-UFASTA, FI-UFASTA y MPBA), Ing. Bruno Constanzo (FI-UFASTA), Ing. Julián Waimann (FI-UFASTA), Ing. Sebastián Lasia (FI-UFASTA y MGP), Ing. Martín Delgado (FI-UFASTA), Ing. Martín Gamalero (FI-UFASTA), Ing. Ezequiel Ramirez (FI-UFASTA), Abg. Matías Crotto (MPBA) y Abg. Federico Aliende (MPBA). 

 

 

  • INVESTIGA v1.0: Análisis de relaciones y visualización. Potencia, interfaz, corre en móviles, comparte datos.

Investigación Criminal OSINT

INVESTIGA® es una herramienta informática para el análisis, sistematización y graficación de grandes volúmenes de datos heterogéneos que sirven de ayuda en la labor en investigación criminal. El software ayuda al usuario a descubrir relaciones y patrones entre datos voluminosos o de distinto origen, identificando los datos más relevantes. INVESTIGA® es un software forense de apoyo a la investigación criminal argentina que acerca en forma gráfica los datos ingresados (ej.: listados de llamadas telefónicas, operaciones bancarias, etc.),mostrando cuáles datos son los más relevantes y cómo se relacionan entre sí (ej.: abonados telefónicos, nombres de personas, fechas, domicilios, cuentas bancarias,  vehículos, etc.).

El equipo técnico que desarrolló este PDTS estuvo dirigido por la Ing. Ana Haydée Di Iorio (FI-UFASTA y MPBA). Integraron el equipo los siguientes investigadores: Ing. Ariel Podestá (FI-UFASTA y MGP), Ing. Santiago Trigo (FI-UFASTA y MPBA), Abg. Sabrina Lamperti (FCJyS-UFASTA, FI-UFASTA y MPBA), Ing. Bruno Constanzo (FI-UFASTA), Ing. Julián Waimann (FI-UFASTA), Ing. Fernando Greco (MPBA), Abg. Pablo Cistoldi (MPBA), Abg. Mariana Eveleens (MPBA), Ing. Martín Delgado (FI-UFASTA) e Ing. Germán Peralta (FI-UFASTA).

 

  • Big Data INVESTIGA: Selección de Datos de Interés en Grandes Volúmenes (+ FRD UTN).

Componente INVESTIGA cuya funcionalidad principal es permitir al operador trabajar con grandes volúmenes de datos, brindando la posibilidad de filtrar según criterios naturales de selección. Se favorecen así los volúmenes de información aptos para ser graficados sin dificultades de performance.

El equipo técnico que desarrolló este PDTS estuvo dirigido por la Ing. Ana Haydée Di Iorio (FI-UFASTA y MPBA) y co-dirigido por el Ing. Pedro Asís (FRD UTN). Integraron el equipo los siguientes investigadores: Ing. Ariel Podestá (FI-UFASTA y MGP), Ing. Santiago Trigo (FI-UFASTA y MPBA), Abg. Sabrina Lamperti (FCJyS-UFASTA, FI-UFASTA y MPBA), Ing. Sebastián Lasia (FI-UFASTA y MGP), Ing. Carla Carrillo (FRD UTN), Ing. Sergio Viera (FRD UTN), Ing. Diego Caparra (FRD UTN) e Ing. Julián Prego (FRD UTN).  

 

 Proyectos finales:

  • OSINT INVESTIGA: Búsqueda de información en fuentes abiertas. Alumnos de proyecto final de graduación  de Ingeniería Informática UFASTA. 

 

Software que utilizando técnicas de OSINT (Open Source Intellingence) permite obtener datos de individuos cuya información se encuentra conocida parcialmente. A partir de un dato, y a través de fuentes de datos abiertos, se obtiene nueva información desconocida del individuo.