Escribe Nazly Borrero Vásquez sobre la explotación de niños y niñas en entornos digitales
Columnista de www.globalbuenosaires.com.ar, Nazly Borrero Vásquez fue distinguida como una de las 100 mujeres líderes de México; .Mujer Pro Network 2025 y destacada en el Top Woman In Cybersecurity.
Es Ingeniera Informática, cuenta con estudios en las especializaciones y diplomados en Gerencia Estratégica, Derecho Informático, Maestra en Ciberseguridad con la UTH Florida, posee certificaciones internacionales en Protección de Datos Personales, Auditoria Forense, ISO27001 Seguridad de la Información, Perito Ciberjudicial.
También ese autora de los libros “Fronteras Invisibles de la Ciberseguridad”, “A un Click de Enredarse Recargado 1 y 2”, “Clickea y Procede Mejor” y “Cadena Inmutable: Homologación y Forensia en la Era Digital” y “Cyber Artificial. Conectando las Fuerzas Digitales de Protección”.
Investigaciones forenses digitales para la detección de MASNNAy MESNNA mediante Inteligencia Artificial
La explotación sexual de niñas, niños y adolescentes en entornos digitales ha evolucionado de forma acelerada durante los últimos años. Lo que anteriormente requería la producción física de material ilícito hoy puede combinarse con inteligencia artificial, herramientas de edición avanzada, redes criminales transnacionales, plataformas cifradas y almacenamiento distribuido en la nube.
En este contexto, los investigadores enfrentan dos fenómenos cada vez más complejos:
- MASNNA (Material de Abuso Sexual de Niñas, Niños y Adolescentes).
- MESNNA (Material de Explotación Sexual de Niñas, Niños y Adolescentes).
La aparición de contenidos sintéticos generados mediante inteligencia artificial, deepfakes, imágenes manipuladas y material híbrido ha obligado a los laboratorios forenses a modernizar sus metodologías de análisis.
Actualmente, una sola investigación puede involucrar millones de archivos multimedia distribuidos en teléfonos móviles, discos duros, plataformas de almacenamiento en la nube, aplicaciones de mensajería cifrada y redes clandestinas.
Frente a este escenario, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta fundamental para reducir tiempos de análisis, minimizar la exposición psicológica de los investigadores y mejorar la identificación de víctimas potenciales. Diversos organismos internacionales y fabricantes de herramientas forenses han desarrollado soluciones especializadas capaces de clasificar, priorizar y correlacionar evidencia digital en cuestión de minutos.
El desafío actual de las investigaciones MASNNA y MESNNA
Uno de los mayores problemas para los laboratorios forenses modernos es el volumen de evidencia digital.
Hace apenas una década, un investigador podía analizar algunos miles de imágenes durante una investigación. Hoy es común encontrar dispositivos con cientos de miles o incluso millones de archivos multimedia.
La revisión manual de este contenido no solo es impráctica, sino que también representa un riesgo significativo para la salud mental de los examinadores.
Por esta razón, las unidades especializadas han comenzado a adoptar sistemas automatizados de clasificación basados en inteligencia artificial y bases de datos de huellas digitales conocidas (hashes), permitiendo identificar material previamente catalogado sin necesidad de visualizar cada archivo manualmente.
El papel de la Inteligencia Artificial en la investigación forense
La inteligencia artificial no reemplaza al perito.
Su función principal consiste en actuar como un sistema de apoyo para priorizar evidencia, identificar patrones y reducir el volumen de información que requiere revisión humana.
Los modelos actuales utilizan diversas técnicas:
- Visión computacional.
- Redes neuronales convolucionales.
- Reconocimiento facial.
- Detección de objetos.
- Análisis de metadatos.
- Clasificación automática de imágenes.
- Correlación de contenido multimedia.
Estos sistemas permiten identificar características asociadas con menores de edad, escenarios de riesgo, desnudez infantil, explotación sexual y contenido potencialmente ilícito. Diversas investigaciones académicas reportan niveles elevados de precisión cuando estas técnicas se utilizan como apoyo a los procesos de clasificación forense.
Project VIC: la base de conocimiento más utilizada por investigadores
Uno de los recursos más importantes a nivel mundial es la iniciativa de la organización Project VIC.
Project VIC mantiene bases de datos internacionales de huellas digitales criptográficas (hashes) de material previamente identificado por autoridades policiales.
Cuando un investigador analiza un dispositivo, la herramienta forense compara automáticamente los archivos encontrados contra millones de registros conocidos.
Este procedimiento permite:
- Detectar material previamente identificado.
- Clasificar evidencia rápidamente.
- Evitar la revisión innecesaria de archivos ya catalogados.
- Facilitar la identificación de nuevas víctimas.
En numerosos casos, estas bases permiten identificar una parte importante del material ilícito durante las primeras etapas del análisis.
Magnet Griffeye: el estándar moderno para investigaciones de explotación infantil
Esta plataforma se ha convertido en una referencia internacional para el análisis masivo de imágenes y videos relacionados con explotación infantil.
Sus capacidades incluyen:
- Clasificación automática mediante IA.
- Agrupación por similitud visual.
- Eliminación de duplicados.
- Priorización de evidencia.
- Correlación de metadatos.
- Integración con Project VIC.
- Colaboración entre investigadores.
La plataforma incorpora tecnologías de inteligencia artificial como Brain y Thorn.AI, capaces de identificar automáticamente contenido sospechoso dentro de grandes volúmenes de evidencia digital.
Uno de sus principales beneficios es que permite a los investigadores concentrarse en los archivos con mayor probabilidad de contener evidencia relevante, reduciendo significativamente los tiempos de análisis y la exposición a contenido traumático.
Cellebrite y la integración con NCMEC
Durante 2025 la compañía anunció la integración directa de listas hash provenientes del National Center for Missing and Exploited Children (NCMEC), incorporando aproximadamente diez millones de archivos previamente identificados como material de abuso sexual infantil.
Esta integración permite:
- Identificación inmediata de material conocido.
- Reducción del tiempo de revisión.
- Priorización automática de evidencia.
- Generación acelerada de hallazgos periciales.
La capacidad de realizar correlaciones automáticas sobre dispositivos móviles resulta especialmente valiosa debido al crecimiento del uso de aplicaciones cifradas y almacenamiento distribuido.
Oxygen Forensics y la integración con Project VIC
La integración con Project VIC permite automatizar procesos de identificación y categorización de contenido previamente conocido.
Entre sus ventajas destacan:
- Automatización de tareas repetitivas.
- Gestión eficiente de evidencia multimedia.
- Compatibilidad con flujos de trabajo periciales.
- Reducción del tiempo de procesamiento.
La utilización de hashes conocidos permite a los examinadores enfocar sus esfuerzos en evidencia nueva o no catalogada previamente.
VICSafer: IA para identificar material desconocido
Uno de los avances más interesantes es el desarrollo de herramientas orientadas a detectar contenido que aún no ha sido identificado por las autoridades.
Un ejemplo es VICSafer, desarrollado dentro del ecosistema Project VIC.
A diferencia de los sistemas basados únicamente en hashes, VICSafer utiliza modelos de inteligencia artificial para clasificar imágenes desconocidas dentro de categorías como:
- Seguro.
- Seguro con presencia de menores.
- Pornografía adulta.
- Contenido potencialmente relacionado con abuso infantil.
Además, genera reportes automatizados y etiquetas que facilitan la revisión posterior por parte de los investigadores.
El reto de los contenidos generados por Inteligencia Artificial
Uno de los mayores desafíos actuales es la aparición de MASNNA y MESNNA sintético.
La inteligencia artificial generativa permite producir imágenes y videos altamente realistas sin necesidad de capturar imágenes reales durante la producción inicial.
Sin embargo, los expertos advierten que estos contenidos pueden:
- Revictimizar a menores reales.
- Facilitar procesos de grooming.
- Incrementar la normalización de la explotación sexual infantil.
- Favorecer esquemas de sextorsión.
- Dificultar la identificación de víctimas reales.
Por esta razón, los laboratorios forenses están incorporando modelos especializados para detectar deepfakes, inconsistencias visuales y patrones característicos de contenido generado artificialmente.
La importancia del análisis humano
A pesar de los avances tecnológicos, ningún sistema de inteligencia artificial puede sustituir completamente la evaluación pericial.
Diversos estudios han demostrado que las herramientas automatizadas pueden generar falsos positivos y falsos negativos.
En investigaciones reales se han documentado casos donde archivos relevantes no fueron detectados inicialmente por algoritmos de clasificación automática. Asimismo, especialistas de la comunidad forense señalan que la IA debe utilizarse como mecanismo de apoyo y no como sustituto del análisis experto.
Por esta razón, los dictámenes periciales continúan requiriendo:
- Validación humana.
- Cadena de custodia.
- Documentación metodológica.
- Corroboración técnica.
- Fundamentación jurídica.
La inteligencia artificial acelera el trabajo, pero la responsabilidad del dictamen permanece en el perito.
Hacia el futuro de la investigación forense infantil
Las investigaciones relacionadas con MASNNA y MESNNA están entrando en una nueva etapa tecnológica. La combinación de inteligencia artificial, análisis masivo de datos, reconocimiento de patrones y colaboración internacional está permitiendo identificar víctimas con mayor rapidez y optimizar los recursos de las unidades especializadas.
Herramientas como Magnet Griffeye, Cellebrite, Oxygen Forensics, Project VIC y VICSafer representan actualmente algunas de las soluciones más relevantes utilizadas por investigadores especializados en delitos contra niñas, niños y adolescentes. Su integración con modelos de IA permite reducir drásticamente el tiempo necesario para analizar grandes volúmenes de evidencia digital y mejorar la calidad de los hallazgos periciales.
Sin embargo, el verdadero éxito de estas tecnologías no radica únicamente en la velocidad del análisis, sino en su capacidad para contribuir a la identificación de víctimas, la judicialización de responsables y la protección efectiva de la infancia. La tecnología, cuando es utilizada de manera ética, legal y científicamente sustentada, se convierte en una de las herramientas más poderosas para combatir una de las formas más graves de violencia digital existentes en la actualidad.
