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Big Data para la lucha contra la delincuencia

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  1. 1. ¿Quién es Manuel Baena?
  2. 2. 3. ¿Qué es el Big Data?
  3. 3. 3. ¿Qué es IOT?
  4. 4. 1. Introducción ● “En el 80% de los procesos de divorcio que se tramitan en Estados Unidos se usa información obtenida de redes sociales y chats privados” 2012, EE.UU. “Asesino descubierto por culpa de los metadatos al poner a cargar su móvil” 19 abril 2012, Australia BTK Killer: detenido por los metadatos de un disquette después de 10 asesinatos entre 1971 y 1991 25 febrero 1995, EE.UU.
  5. 5. 1. Introducción Historia Digital: El reguero de datos privados que dejamos al usar aparatos digitales, internet y redes sociales cuenta ya más de nosotros que nuestra memoria.
  6. 6. 1.1 Datos Perú ● En el año 2015, el 30,8% de la población de 15 y más años de edad del área urbana del país, manifestó haber sido víctima de algún hecho delictivo (Fuente: www.inei.gob.pe)
  7. 7. 1.2 Datos Perú Según el tipo de delincuencia: (Fuente: www.inei.gob.pe)
  8. 8. 2. Soluciones Big Data: robos Gracias al Big Data podemos identificar las zonas calientes que más robos se producen. Y mejorar la seguridad de esas zonas. ● Analizando las redes sociales ● Denuncias
  9. 9. 2.1 Soluciones Big Data: robos Podemos crear un Big Data de las webs y plataformas de ventas de segunda mano.
  10. 10. 2.3 Soluciones Big Data: estafas
  11. 11. 2.4 Soluciones Big Data: estafas El Big Data en Bancos supone aumentar la seguridad de transacciones a través de la rápida detección de fraudes y actividades sospechosas. El fraude bancario supone grandes costes a escala mundial. Y por ello, la supervisión de las variadas y continuadas transacciones, realizadas en tiempo real supone a través de Big data tomar en tiempo real medidas contra la estafa y en pro de la seguridad de la colectividad de clientes y usuarios de bancas.
  12. 12. 2.4 Soluciones Big Data: amenazas e insultos El Big Data nos permite detectar los insultos y amanezas que se realizan a través de Intener. ● Detección temprana de ciberacoso y ciberbulling
  13. 13. 6. Identificar ciberbulling ¿Qué es el Ciberbulling?
  14. 14. 3. Estudios anteriores http://www.elmundo.es/economia/2015/01/21/54be9d42ca474188098b456f.html
  15. 15. 4. Big Data en Twitter elecciones - Seguimiento de campañas electorales en RRSS
  16. 16. 4.1 Big Data en Twitter ● Herramienta para análisis de Twitter usando Big Data. ● Gran utilidad para medios de comunicación, instituciones públicas y cuerpos de seguridad.
  17. 17. 4.2 Big Data en Twitter ¿Qué políticos tienen más bots en Twitter antes de empezar la campaña? ¿Cuáles son las palabras y hashtags que más usan los políticos? ¿Cuantos seguidores del Sevilla FC y del Real Betis hay en Triana (Sevilla)? Aplicaciones en las elecciones españolas del 26J
  18. 18. 4. ¿Qué es el Doxing? Identificar las identidades virtuales de una identidad física y viceversa.
  19. 19. 4.1 ¿Qué es el Doxing? Con las información que se expone libre mente podemos hacer un Time Line de su vida.
  20. 20. ● Búsqueda de personas desaparecidas usando Big Data. ● Combinado con dispositivos tecnológicos desarrollados y creados ex profeso, para recopilar información. 4.2 Casos prácticos - Localización de personas
  21. 21. Muchas gracias a todos

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