El tratamiento de la evidencia digital y las normas ISO/IEC 27037:2012

La evidencia digital bien procesada puede aprovecharse al máximo en distintos escenarios. En cada uno de ellos existe una orientación diferente respecto de lo que se pretende obtener: calidad probatoria, precisión en el análisis, restauración del servicio y/o el costo de la recolección de la evidencia. Los componentes clave que proporcionan credibilidad en la investigación son la metodología aplicada durante el proceso y la calificación de los individuos que intervienen en el desarrollo de las tareas especificadas en la metodología. Este trabajo presenta pautas para el manejo de la evidencia digital; sistematizando la identificación, adquisición, análisis y preservación de la misma. Estos procesos están diseñados para mantener la integridad de la evidencia, con una metodología aceptable para contribuir a su admisibilidad en procesos legales y en sintonía con las normas ISO/IEC 27037:2012 [1]. En concordancia con la ley provincial 13139 [2] (que tiene por objeto migrar el software propietario que utiliza la provincia de Santa Fe hacia software libre), un objetivo adicional es no solo generar nuevas herramientas y protocolos de análisis digital forense sino también evaluar aquellos ya existentes. Finalmente, se muestran los resultados del análisis y la valoración de algunas herramientas GNU disponibles.IV Workshop de Seguridad Informática (WSI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

El tratamiento de la evidencia digital y las normas ISO/IEC 27037:2012

La evidencia digital bien procesada puede aprovecharse al máximo en distintos escenarios. En cada uno de ellos existe una orientación diferente respecto de lo que se pretende obtener: calidad probatoria, precisión en el análisis, restauración del servicio y/o el costo de la recolección de la evidencia. Los componentes clave que proporcionan credibilidad en la investigación son la metodología aplicada durante el proceso y la calificación de los individuos que intervienen en el desarrollo de las tareas especificadas en la metodología. Este trabajo presenta pautas para el manejo de la evidencia digital; sistematizando la identificación, adquisición, análisis y preservación de la misma. Estos procesos están diseñados para mantener la integridad de la evidencia, con una metodología aceptable para contribuir a su admisibilidad en procesos legales y en sintonía con las normas ISO/IEC 27037:2012. En concordancia con la ley provincial 13139 (que tiene por objeto migrar el software propietario que utiliza la provincia de Santa Fe hacia software libre), un objetivo adicional del proyecto es no solo generar nuevas herramientas y protocolos de análisis digital forense sino también evaluar aquellos ya existentes. Finalmente, se muestran los resultados de un exhaustivo benchmarking, análisis y valoración de algunas herramientas GNU disponibles.Eje: Seguridad InformáticaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Uncertainty as a Form of Transparency: Measuring, Communicating, and Using Uncertainty

Algorithmic transparency entails exposing system properties to various stakeholders for purposes that include understanding, improving, and contesting predictions. Until now, most research into algorithmic transparency has predominantly focused on explainability. Explainability attempts to provide reasons for a machine learning model's behavior to stakeholders. However, understanding a model's specific behavior alone might not be enough for stakeholders to gauge whether the model is wrong or lacks sufficient knowledge to solve the task at hand. In this paper, we argue for considering a complementary form of transparency by estimating and communicating the uncertainty associated with model predictions. First, we discuss methods for assessing uncertainty. Then, we characterize how uncertainty can be used to mitigate model unfairness, augment decision-making, and build trustworthy systems. Finally, we outline methods for displaying uncertainty to stakeholders and recommend how to collect information required for incorporating uncertainty into existing ML pipelines. This work constitutes an interdisciplinary review drawn from literature spanning machine learning, visualization/HCI, design, decision-making, and fairness. We aim to encourage researchers and practitioners to measure, communicate, and use uncertainty as a form of transparency