Resumen

Internet se ha convertido en una pieza clave de cualquier actividad empresarial. La actividad criminal no es una excepción. Algunos delitos anteriores a Internet, como los hurtos y las estafas, han encontrado en Internet la herramienta perfecta para desarrollar sus actividades. Internet permite a los delincuentes ocultar su verdadera identidad y la posibilidad de adquirir herramientas específicas para el robo de datos sensibles con una inversión muy baja. El objetivo general de RAMSES es diseñar y desarrollar una plataforma holística, inteligente, escalable y modular para las agencias de aplicación de la ley (LEA) para facilitar las investigaciones forenses digitales. El sistema extraerá, analizará, vinculará e interpretará la información extraída de Internet relacionada con el malware con fines económicos. Se incluirán clientes, desarrolladores y víctimas de malware para comprender mejor cómo y dónde se propaga el malware y llegar al origen de la amenaza. Para lograr estos ambiciosos objetivos, este proyecto se basará en tecnologías disruptivas de Big Data para, en primer lugar, extraer y almacenar, y en segundo lugar, buscar patrones de comportamiento fraudulento en enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Nos centraremos en 2 casos de estudio: ransomware y troyanos bancarios. Para ello, RAMSES reúne las últimas tecnologías para desarrollar una plataforma de software inteligente, combinando raspado de la web pública y profunda, detección de manipulación y estegoanálisis de imágenes y videos, seguimiento de pagos de malware, extracción y análisis de muestras de malware y análisis y análisis de Big Data. herramientas de visualización. Los pilotos de validación se llevarán a cabo en tres países diferentes de la UE (Portugal, Bélgica y España), siendo el primero un piloto mono-LEA en cada sitio y el segundo un piloto de investigación colaborativa entre varias LEA. El potencial comercial se validará durante el proyecto con el apoyo de un estudio de factibilidad para evaluar los determinantes para la adopción de la plataforma y los modelos comerciales apropiados.