E-Discovery, privacidad e IA en la informática forense
E-Discovery, privacidad e IA en la informática forense
En el pasado, la informática forense consistía en hacer una copia bit a bit de un solo disco duro, la memoria de un celular o un servidor. Hoy, un procedimiento forense digital es una expedición compleja a través de terabytes de datos descentralizados en la nube, comunicaciones encriptadas y huellas digitales fragmentadas.
Para navegar por este enorme volumen de datos, el mundo legal y de investigación se basa en la intersección de tres pilares fundamentales: el E-Discovery (que es el procedimiento forense para obtener pruebas informáticas defendibles ante un tribunal), la Inteligencia Artificial y la privacidad de los datos.
Las normas que regulas los dos últimos sistemas están fragmentadas, son vetustas o reflejan valores culturales muy distintos. A primera vista los tres compiten entre sí y hasta se oponen en algún grado. Sin embargo, llegó la hora de verlos como socios, como partes integrantes de una unidad lógica que nos lleve a un buen resultado.
La aparente contradicción no es fortuita: cuando estas tres fuerzas interactúan durante un procedimiento de informática forense, crean un delicado acto de equilibrio. En nuestra región, las normas de privacidad suelen ser restrictivas a la hora de acceder a la información electrónica de la que depende la evidencia legal del cliente.
La IA actúa como una herramienta acelerante, aun cuando debe procurarse un grado de control para verificar sus conclusiones y acatar un principio de transparencia en su uso.
El E-Discovery, es decir la identificación, procesamiento y análisis de la documentación electrónica que se presentará en un juicio o en un MARD, proporciona el marco del procedimiento forense para asegurar la defensibilidad de los hallazgos en un litigio y la adecuada protección de la privacidad de la data. Fragmentado como está su marco regulatorio, sirve como una barrera de protección para derechos que se perciben como fundamentales.
En la actualidad, este enfoque choca con la legislación de privacidad que, en el área de Latan, está fuertemente influenciada por la legislación de la Unión Europea, veamos:
El procedimiento de identificar documentos electrónicos que prueban la posición del cliente en sede judicial fue inicialmente manual. Hoy no: hay millones de correos electrónicos, mensajes de Slack, posteos en redes sociales, consultas al chat de IA, información en celulares, GPT, servidores o en la nube, y documentos. Aquí es donde la IA transforma la fase de e-discovery de un procedimiento forense factible. En este sentido, se puede mencionar:
Si bien la IA acelera el e-discovery, también complica el panorama de la privacidad. La IA es, simultáneamente, la mayor amenaza para la privacidad y su protector más poderoso durante una investigación forense. Al menos desde el punto de vista integracionista que postula este artículo.
Cómo protege la privacidad la IA:
Para llevar a cabo con éxito un procedimiento forense digital que aproveche la IA sin infringir las leyes de privacidad, los equipos legales y técnicos deben adoptar un enfoque estratégico:
En el ámbito moderno de la informática forense, no se puede conducir procedimientos de e-discovery sin tomar en cuenta las ventajas (en economía de tiempo y dinero) de la IA. Pero tampoco abstraernos alegremente de las consecuencias nefastas que supone una violación la privacidad.
Las investigaciones más exitosas son aquellas que ven estos tres elementos no como intereses contrapuestos, sino como un ecosistema unificado. Al utilizar la IA para apuntar de manera inteligente a los datos relevantes y automatizar las protecciones de privacidad, los investigadores forenses pueden descubrir la verdad rápidamente manteniéndose firmes del lado correcto de las leyes de privacidad globales. En definitiva, el control humano es un elemento que potencia las cualidades de la IA en este campo del E Discovery y cuida, en cierta medida al menos, la privacidad de la data.
Para navegar por este enorme volumen de datos, el mundo legal y de investigación se basa en la intersección de tres pilares fundamentales: el E-Discovery (que es el procedimiento forense para obtener pruebas informáticas defendibles ante un tribunal), la Inteligencia Artificial y la privacidad de los datos.
Las normas que regulas los dos últimos sistemas están fragmentadas, son vetustas o reflejan valores culturales muy distintos. A primera vista los tres compiten entre sí y hasta se oponen en algún grado. Sin embargo, llegó la hora de verlos como socios, como partes integrantes de una unidad lógica que nos lleve a un buen resultado.
La aparente contradicción no es fortuita: cuando estas tres fuerzas interactúan durante un procedimiento de informática forense, crean un delicado acto de equilibrio. En nuestra región, las normas de privacidad suelen ser restrictivas a la hora de acceder a la información electrónica de la que depende la evidencia legal del cliente.
La IA actúa como una herramienta acelerante, aun cuando debe procurarse un grado de control para verificar sus conclusiones y acatar un principio de transparencia en su uso.
El E-Discovery, es decir la identificación, procesamiento y análisis de la documentación electrónica que se presentará en un juicio o en un MARD, proporciona el marco del procedimiento forense para asegurar la defensibilidad de los hallazgos en un litigio y la adecuada protección de la privacidad de la data. Fragmentado como está su marco regulatorio, sirve como una barrera de protección para derechos que se perciben como fundamentales.
E Discovery y privacidad: un largo y sinuoso camino
Históricamente, la regla de oro de la informática forense era "recopilar todo". Los investigadores creaban imágenes forenses exhaustivas de los dispositivos para asegurarse de no dejar cabos sueltos y mantener intacta la cadena de custodia. Una vez resguardada de este modo la documentación, se la analizaba, al principio manualmente y de acuerdo con el listado de palabras clave sugeridas por el cliente. Luego, los resultados eran exportados a los abogados para su presentación en juicio.En la actualidad, este enfoque choca con la legislación de privacidad que, en el área de Latan, está fuertemente influenciada por la legislación de la Unión Europea, veamos:
- Marcos normativos como el RGPD de la Unión Europea, la Ley de Derechos de Privacidad de California (CPRA) y otras leyes de privacidad a nivel mundial exigen que las organizaciones solo recopilen y procesen los datos que sean estrictamente necesarios para un propósito específico. En un procedimiento de e Discovery, los datos son efectivamente procesados, si tomamos como vara la legislación sobre privacidad que rige en la región.
- Un conflicto: Una imagen forense de disco completo de una computadora portátil corporativa captura, inevitablemente, Información de Identificación Personal (IIP) altamente confidencial que es completamente irrelevante para la investigación, como extractos bancarios personales, historiales médicos o mensajes privados a familiares.
- Y una solución aceptable: Debido a las restricciones de privacidad, los profesionales del e-discovery ahora deben pasar de "recopilar todo" a la "recopilación selectiva". Esto requiere establecer parámetros de búsqueda estrictos e identificar los repositorios de datos relevantes antes de que comience la extracción profunda, garantizando que el procedimiento siga siendo defendible legalmente sin violar los derechos de privacidad del titular de los datos. En este aspecto, es crítico establecer la legalidad del acceso a la información identificada - para ser luego resguardada - que dependerá de la situación de cada custodio y de la sensibilidad de la data almacenada, de acuerdo con cada ley y jurisprudencia local.
La entrada de la Inteligencia Artificial: el gran acelerador
El procedimiento de identificar documentos electrónicos que prueban la posición del cliente en sede judicial fue inicialmente manual. Hoy no: hay millones de correos electrónicos, mensajes de Slack, posteos en redes sociales, consultas al chat de IA, información en celulares, GPT, servidores o en la nube, y documentos. Aquí es donde la IA transforma la fase de e-discovery de un procedimiento forense factible. En este sentido, se puede mencionar:
- Revisión Asistida por Tecnología (TAR) y codificación predictiva: Los modelos de IA pueden ser entrenados por revisores humanos expertos para comprender qué constituye evidencia "relevante". Luego, la IA examina el conjunto masivo de datos, categorizando y priorizando los documentos a una velocidad inigualable para los humanos. Hoy en día el TAR está judicialmente convalidado como un asistente válido en la mayor parte de las jurisdicciones. Aún cuando habrá que señalar su uso (transparencia) y complementarlo con la visualización de métricas aceptables por los jueces.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Más allá de las simples búsquedas de palabras clave, la IA impulsada por PLN puede detectar el sentimiento, la intención y el contexto. Puede señalar comunicaciones en las que los empleados hablan en código, expresan un estrés indebido o muestran signos de colusión. Evidentemente, es un paso delante del TAR. No tiene una “consagración” judicial todavía y exige un cuidadoso control por parte del forense respecto de las “alucinaciones”.
- Análisis forense multimedia: Los procedimientos modernos suelen involucrar archivos de audio, video e imágenes. Las herramientas de IA pueden transcribir audio rápidamente, identificar rostros e incluso detectar deepfakes o contenido multimedia alterado, lo cual es cada vez más vital para establecer la autenticidad de la evidencia digital. Otra vez: no hay que descuidar el control humano de la veracidad del output de las herramientas en este punto. Es más, hay herramientas de control específicas para videos ye imágenes que pudieran haber sido generadas por medio IA. Viene a ser la respuesta al antiguo dilema: “¿quién nos guarda del guardián?”
La privacidad en los tiempos de cólera.
Si bien la IA acelera el e-discovery, también complica el panorama de la privacidad. La IA es, simultáneamente, la mayor amenaza para la privacidad y su protector más poderoso durante una investigación forense. Al menos desde el punto de vista integracionista que postula este artículo.
Cómo protege la privacidad la IA:
- Censura (redacción) automatizada: Antes de entregar un conjunto de datos a la parte contraria o a investigadores externos, este debe limpiarse de toda IIP irrelevante. Las herramientas de IA pueden escanear automáticamente millones de páginas para identificar y redactar números de seguro social, datos de tarjetas de crédito e información de salud personal con gran precisión, lo que reduce drásticamente el riesgo de una violación de la privacidad.
- El problema de la "caja negra": Si un modelo de IA decide incluir un documento personal altamente confidencial en una entrega de e-discovery porque lo consideró "relevante", los investigadores necesitan saber por qué. Si el proceso de toma de decisiones de la IA es opaco (una "caja negra"), se vuelve difícil defender la inclusión de esos datos privados ante los tribunales. Honestamente, este punto no está claro ni resuelto y puede generar rispideces
- Recopilación excesiva para el entrenamiento: Los modelos de IA requieren enormes cantidades de datos para funcionar con precisión. Existe un riesgo inherente de que los datos forenses confidenciales se ingieran de forma inadvertida para entrenar los modelos de aprendizaje automático subyacentes, violando así los acuerdos de soberanía de datos y privacidad.
Para llevar a cabo con éxito un procedimiento forense digital que aproveche la IA sin infringir las leyes de privacidad, los equipos legales y técnicos deben adoptar un enfoque estratégico:
- Implementar la privacidad desde el diseño: Desde el momento en que se emite una retención por litigio (litigation hold), la estrategia de recopilación forense debe tener en cuenta la privacidad. Es necesario definir rígidamente el alcance de la investigación para justificar la recopilación de datos.
- Utilizar herramientas de IA transparentes: Se deben emplear plataformas de IA y TAR que ofrezcan la posibilidad de explicar al Juez sus hallazgos. Complementariamente a lo que mencionamos más arriba, si se usan herramientas de IA que no sean TAR, el equipo legal debe poder demostrarle a un juez o a un organismo regulador exactamente cómo el algoritmo determinó que un documento era relevante.
- Implementar el procesamiento en el borde (Edge Processing): Siempre que sea posible, el análisis forense impulsado por IA debe ejecutarse localmente (en el "borde" o en las propias instalaciones) en lugar de transferir datos confidenciales a través de las fronteras hacia servidores de IA basados en la nube. Esto ayuda a mantener el cumplimiento de las leyes de residencia y transferencia de datos.
- Auditar la IA: Tomar muestras periódicas de los resultados de la IA. La supervisión humana es esencial para garantizar que el algoritmo no exponga sistemáticamente la IIP protegida ni sufra de sesgos algorítmicos.
En el ámbito moderno de la informática forense, no se puede conducir procedimientos de e-discovery sin tomar en cuenta las ventajas (en economía de tiempo y dinero) de la IA. Pero tampoco abstraernos alegremente de las consecuencias nefastas que supone una violación la privacidad.
Las investigaciones más exitosas son aquellas que ven estos tres elementos no como intereses contrapuestos, sino como un ecosistema unificado. Al utilizar la IA para apuntar de manera inteligente a los datos relevantes y automatizar las protecciones de privacidad, los investigadores forenses pueden descubrir la verdad rápidamente manteniéndose firmes del lado correcto de las leyes de privacidad globales. En definitiva, el control humano es un elemento que potencia las cualidades de la IA en este campo del E Discovery y cuida, en cierta medida al menos, la privacidad de la data.