Dentro de la abundante literatura que despliega la minería de datos aplicada al descubrimiento de información en bases de datos, las técnicas de detección de campos anómalos y con ruido han permanecido escasamente empleadas con propósitos dirigidos hacia el contralor cívico y la lucha contra la corrupción; sin embargo, estas pueden ser de suma utilidad en la evaluación de la calidad de bases de datos así como en el descubrimiento de indicios de comportamiento corrupto. En este trabajo, se desarrollan y articulan procedimientos híbridos de detección de datos anómalos y ruido para investigar, experimentar y validar su aplicación en sistemas de declaraciones juradas públicas disponibles actualmente en datos públicos abiertos.