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Título : Crawler para extracción de evidencia digital en la explotación sexual infantil en la Darknet (TOR).
Otros títulos : Specialized crawler for the extraction of digital evidence on the Darknet (TOR).
Autor : Narváez Guillen, Cristian Ramiro
Gómez Maldonado, José Sebastián
Palabras clave : CRAWLER
ATAM
MASI
TOR
EXPLOTACIÓN SEXUAL INFANTIL
DARKNET
Fecha de publicación : 18-nov-2024
Editorial : Universidad Nacional de Loja
Resumen : El contenido sobre abuso sexual infantil distribuido en la red Darknet Tor representa un problema grave que afecta principalmente a las víctimas y a la sociedad en conjunto. El alto grado de anonimato proporcionado por esta Darknet, dificulta la identificación del origen desde el cual se crea y distribuye este tipo de material. Por tal motivo, surgió la necesidad de desarrollar una herramienta de rastreo especializada (Crawler) que permita a las autoridades competentes como la Unidad de Ciberdelitos de la Policía Nacional del Ecuador identificar aquellos sitios web visibles u ocultos que comparten este tipo de contenido ilegal, a fin de recolectar la evidencia digital suficiente para tomar las medidas necesarias. Para cumplir con este objetivo se utilizó la metodología XP, que, a través de sus 4 fases, permitió la construcción efectiva del crawler, se usó la identificación de riesgos y las concesiones arquitectónicas de la metodología ATAM, para la creación de una arquitectura enfocada en la identificación y extracción de evidencia digital relevante en la Darknet Tor. Los resultados obtenidos durante el cálculo de la métrica de precisión indican una media del 91% en búsquedas Globales y 92% en búsquedas territoriales, es decir con términos alusivos a Ecuador, lo que demuestra que tanto las búsquedas internacionales como las territoriales relacionadas con contenido MASI fueron efectivas. Este resultado revela que el crawler posee una capacidad óptima para realizar la extracción de evidencia digital en la Darknet Tor. Finalmente, se puede mencionar que la herramienta desarrollada no solo cumple con los requisitos establecidos, sino que también ofrece una forma valiosa para las autoridades en la lucha contra la explotación infantil en la Darknet tor. Palabras Clave: Crawler, ATAM, MASI, TOR, explotación sexual infantil, Darknet.
Descripción : The distribution of child sexual abuse content on the Darknet Tor represents a serious issue that affects both the victims and society as a whole. The high level of anonymity provided by this Darknet complicates the identification of the sources where such material is created and distributed. For this reason, the need arose to develop a specialized tracking tool (Crawler) to enable authorities, such as the Cybercrime Unit of the National Police of Ecuador, to identify both visible and hidden websites that share this illegal content, with the aim of collecting sufficient digital evidence to take necessary actions. To achieve this objective, the XP methodology was employed, which, through its four phases, facilitated the effective construction of the crawler. The ATAM methodology's risk identification and architectural concessions were also utilized to create an architecture focused on the identification and extraction of relevant digital evidence on the Darknet Tor. The results obtained during the calculation of the accuracy metric indicate an average of 91% in Global searches and 92% in Territorial searches, meaning those with terms related to Ecuador, demonstrating that both international and territorial searches related to MASI content were effective. This result reveals that the crawler possesses optimal capability for extracting digital evidence on the Darknet Tor. Finally, it can be stated that the developed tool not only meets the established requirements but also provides a valuable means for authorities in the fight against child exploitation on the Darknet Tor. Keywords: Crawler, ATAM, MASI, TOR, child sexual exploitation, Darknet.
URI : https://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/31459
Aparece en las colecciones: TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

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