Research article
Evidencia Digital en Entornos Cloud Native: procedimientos forenses para arquitecturas distribuidas
Digital Evidence in Cloud Native Environments: Forensic Procedures for Distributed Architectures
Torres Ponce, Mariano Enrique ⓘ
Abogado y Especialista en Derecho Informático
Facultad de Derecho, Universidad de Buenos Aires
Resumen
Background: La transición a arquitecturas cloud native —basadas en contenedores efímeros, microservicios y despliegues automatizados— vuelve frágil la obtención de evidencia digital, que pasa a estar distribuida entre logs, métricas y trazas; esto obliga a repensar la observabilidad, la sincronización temporal y la cadena de custodia con anclaje en marcos como DORA y NIST 800-207.
Gap: Las prácticas y herramientas forenses clásicas suponen soportes persistentes e infraestructuras centralizadas; faltan procedimientos operativos y formatos interoperables que preserven origen, contexto y cronología en entornos multi-proveedor y multi-jurisdicción, además de cláusulas contractuales que aseguren retención y exportabilidad probatoria sin romper el contexto.
Purpose: El trabajo busca ofrecer criterios y herramientas prácticas para la investigación de incidentes en entornos cloud native, mediante la construcción de una taxonomía de artefactos probatorios, el desarrollo de métodos de captura centrados en logs JSON, trazas OpenTelemetry y snapshots versionados, y la elaboración de una matriz de responsabilidades entre cliente y proveedor junto con una plantilla de informe pericial alineada a estándares y marcos regulatorios.
Methodology: Revisión de literatura científica (Scopus, Web of Science, IEEE Xplore); síntesis en una taxonomía por capa y vida útil; mapeo a modelos de servicio IaaS/PaaS/SaaS y a estándares; diseño de procedimientos de identificación, preservación, recolección y análisis para entornos efímeros; elaboración de checklist, matriz y plantilla pericial.
Results: Se obtuvo una taxonomía mínima de fuentes probatorias —logs estructurados, trazas distribuidas, métricas, artefactos de infraestructura como código y eventos de API/webhooks— junto con métodos de captura y requisitos de metadatos, sellado temporal e integridad. Se adaptaron procedimientos para entornos efímeros que priorizan la captura "en ejecución", el congelamiento del estado al declarar el incidente, la preservación de artefactos volátiles y la sincronización temporal auditable. Además, se desarrollaron instrumentos prácticos —matriz de responsabilidades en la nube, checklist de investigación y plantilla de informe pericial— alineados con estándares ISO/IEC 27037/27041/27042/27043 y marcos regulatorios como DORA, NIS2 y NIST. Finalmente, se identificaron tensiones operativas recurrentes entre privacidad y preservación, dependencia de terceros y costos de retención, así como desafíos jurisdiccionales en despliegues multi-región.
Conclusion: Los criterios clásicos no alcanzan en cloud native; investigar exige pensar en tiempo, automatización y portabilidad, con telemetría que conserve origen, secuencia y relaciones entre eventos, y con soporte legal-contractual explícito para retención y exportación. Se propone validar el enfoque con casos reales y fomentar una coordinación sostenida entre técnicos, peritos y reguladores para convertir principios en procedimientos auditables y replicables.
Palabras Clave:
Evidencia digital, Cloud native, Informática forense ⓘ
Keyword:
Digital evidence, Cloud native, Digital forensics ⓘ - ⓘ - ⓘ - ⓘ
Revisión Académica
La revisión académica es realizada aplicando una demarcación epistemológica, la cual permite valorar un trabajo científico para la web semántica - ⓘ
Revisor
Community Science
Show concept
Campos de conocimiento disciplinares, establecida por la actuación de la comunidad de investigadores, que conforman la línea de investigación. La denominación, indicadas en las keywords o subjects, surge de aplicar de un sistema taxonómico, tal es el UNESCO Thesaurus, enumerando así el término general, el particular, y algunos otros relacionales si correspondiera.
Crowdsourcing Citizen Science
Show concept
Personas, agrupaciones gubernamentales, industriales, o sociales que contribuyen colaborativamente (Crowdsourcing), con la investigación, y quienes participan más activamente (Citizen Science) en en todas o en algunas de las etapas de la investigación; estableciendo una Investigación-Acción. Ver caso
Object of study
Show concept
Principal idea sustanciada en evidencias relevantes que permite distinguir y comprender, en esencia, al objeto de estudio; y el conjunto de datos (Dataset) que sustenta dichas evidencias.
Philosophical Background
Show concept
Cosmovisión o conjunto de conceptos utilizados que modelan, de manera rigurosa, el dominio del discurso; y por el cual se plantea el problema y explora la respuesta.
Formal Background
Show concept
Forma en que se referencia o representa, desde la lógica o la matemática, al objeto de estudio.
Specific Background
Show concept
Conocimiento específico en que se basa el estudio, como ser teorías, leyes, teoremas, axiomas, principios, o modelos aceptados por los cuales se referencia o representa al objeto de estudio.
Accumulated Background
Show concept
Bagaje acumulado de conocimientos obtenidos previamente por los miembros de la comunidad de investigadores.
Problematic
Show concept
Planteo concreto o hipótesis, mediante el cual se presenta al problema.
Objective
Show concept
Propósito del estudio (como fin último en referencia a la naturaleza del objeto de estudio), su objetivo o meta (como resultado a priori) que se persigue, y sus implicancias.
Methodical
Show concept
Tipo de metodología se aplica para resolver el problema de investigación.
Results
Show concept
Principales evidencias, en lo posible expresadas como conjunto de dato (Dataset) surgentes del estudio, y el principal resultado que concuerda con el objetivo.
Conclusion
Show concept
Deducción resultante de las consecuencias contrastables, provista por el principal hallazgo (resultado); y su implicancia o aporte al campo del conocimiento (Bagaje Acumulado).
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