JANUARY / ENERO 2019 JUSTICE TRENDS //  1 0 5 In this way, security teams can prioritise which tracking to follow, while the UEBA system automatically restricts or increases the authentication difficulty for the user who shows an anomalous behaviour. Automatic learning algorithms allow UEBA systems to reduce false positives and provide clearer and more accurate actionable risk intelligence to cybersecurity teams. In Mexico, tests are being carried out with the UEBA systems in three areas within the justice system: More efficient prison security: through the public-private partnership models developed to build the prison infrastructure that began in Mexico ten years ago, private operators have begun to testAI platforms and machine language to manage the infrastructure of general services, security -both physical and logical- and the people who work daily (there are more than one hundred thousand devices and thirty thousand people). Intelligent classification: Mexico's federal prison system has tested to be able to rely on AI tools for carrying out classification processes more quickly and efficiently. Tests have been developed to predict whether the defendants show a risk of escape through their criminal and court records. Another field where tests have been successfully carried out is that of prevention, where a council has put these tools to the test in order to support the administration of the risk of a person committing another crime (recidivism). Automated litigation analysis platform: through this platform, the judiciary is testing an AI system that, when hearing a plea or query automatically, reviews a database of millions of records that include legal citations, suggests articles to review and even calculates a confidence level, to help lawyers prepare cases. In addition, the more queries it receives, the more it learns, and its effectiveness increases. With these algorithms, you can take into account the opinion of the judge, the parties involved in the trial and the courts. Once it processes the information, it responds based on the current laws and translates the terminology. The platform tracks, in real time, the results of verdicts and judgements that have established jurisprudence, so that it can warn of any risk that represents a threat to its clients and correct it. The system interprets, executes value judgements according to a meticulous study on jurisprudence and stores them in a repository of structured and unstructured data, following the trends of data architectures and analysis for big data. Results In terms of prison security, the AI platform is intended not only to make the verification teams more efficient, but also the logistics of visits, verifications and attention to events that are really necessary. This prevents the development of a purely vicious circle that can even lead to situations of corruption or jailbreaks. It has resulted in a benefit in both an administrative sense (cost-benefit) and an operational sense (better planning of attention to defects versus the daily internal operation of prison facilities). Today, teams of people visiting these facilities are available to check or verify the current state of the infrastructure. The intelligent classification tools resulted in being more accurate than the judges in predicting what the defendants would do after being released, while thanks to the prevention tools, the system reduced the crime rate in a controlled way. // Los algoritmos de aprendizaje automático permiten que los sistemas UEBA reduzcan los falsos positivos y proporcionen una inteligencia de riesgos accionable más clara y precisa a los equipos de ciberseguridad. En México se están llevando a cabo pruebas con los sistemas UEBA en tres áreas dentro del sistema de justicia: Seguridad penitenciaria más eficiente: a través de los modelos de asociación público-privados desarrollados para construir infraestructura penitenciaria que comenzaron en México hace diez años, los operadores privados han empezado a probar plataformas de IAy lenguaje máquina para administrar la infraestructura de servicios generales, seguridad – tanto física como lógica – y las personas que laboran diariamente (se cuenta con más de cien mil dispositivos y treinta mil personas). Clasificación inteligente: el sistema de prisiones federal de México ha hecho pruebas para poder apoyarse en herramientas con IApara llevar a cabo los procesos de clasificación con mayor rapidez y eficacia. Se han desarrollado pruebas para predecir si los acusados muestran riesgo de fuga mediante sus historiales penales y registros judiciales. Otro campo donde se han hecho pruebas con éxito es el de la prevención, en donde un consejo ha puesto a prueba estas herramientas para apoyarse en la administración del riesgo de que una persona vuelva a delinquir (reincidencia). Plataforma automatizada de análisis para litigar: mediante esta plataforma, el poder judicial está probando un sistema con IA que, al escuchar un alegato o consulta automáticamente, revisa una base de datos de millones que registros que incluyen citas legales, sugiere artículos para revisar e incluso calcula una tasa de confianza para ayudar a los abogados a preparar los casos. Además, mientras más consultas recibe, más aprende, y su eficacia aumenta. Con estos algoritmos se puede tener en cuenta la ideología del juez, las partes implicadas en el juicio y los tribunales. Una vez que procesa la información, responde basándose en las leyes vigentes y traduciendo la terminología. La plataforma rastrea en tiempo real los resultados de sentencias y juicios que han sentado jurisprudencia, de manera que puede advertir cualquier riesgo que represente una amenaza para sus clientes y corregirlo. El sistema interpreta, ejecuta juicios de valor de acuerdo con un meticuloso estudio sobre la jurisprudencia y los almacena en un repositorio de datos estructurados y no estructurados, siguiendo las tendencias de las arquitecturas de datos y el análisis para un big data. Resultados En cuanto a la seguridad penitenciaria, con la plataforma de IAse pretende no solamente que los equipos de verificación sean más eficientes, sino también la logística de visitas, verificaciones y atenciones a eventos en verdad necesarios; evitar fomentar únicamente un círculo vicioso que conlleva incluso a situaciones de corrupción o fugas. Se ha logrado un beneficio tanto administrativo (costo-beneficio) como operacional (mejor planeación de la atención a fallas versus la operación interna diaria de los centros penales). Hoy se dispone de equipos de personas que visitan estos centros para revisar o verificar el estado actual de la infraestructura. Las herramientas de clasificación inteligente dieron como resultado ser más precisas que los jueces a la hora de predecir qué harían los acusados después de ser liberados, al paso que, gracias a las herramientas de prevención el sistema redujo la tasa de criminalidad de manera controlada. // Jorge Medina is a Global Security Expert at TUTUM Tech, Mexico. He has over 20 years' experience in multinational tech companies where he was responsible for leading solutions and best practices for Governments across the Americas. He was also the CIO for the Mexico federal government in public safety and national security areas for many years. Mr Medina holds a degree in Electronic Engineering and Public Safety, a Diploma in Certified Information Systems Security Professional) and an MBA. Jorge Medina es experto en seguridad global en TUTUM Tech, México. Cuenta con más de 20 años de experiencia en compañías tecnológicas multinacionales donde fue responsable de liderar soluciones y mejores prácticas para los gobiernos en lasAméricas. También fue el CIO del gobierno federal de México en áreas de seguridad pública y nacional durante muchos años. Es licenciado en Ingeniería Electrónica y Seguridad Pública, es un Profesional Certificado en Seguridad de Sistemas de Información y tiene un MBA. TECH CASE CASO TECNOLOGÍA Artificial intelligence Inteligencia artificial