Projektbeschreibung
Neueste Technologie zur Bekämpfung von Terrorismus
Der Terrorismus stellt eine wachsende Bedrohung für die globale Sicherheit dar, und die herkömmlichen Methoden zu seiner Bekämpfung erweisen sich als zunehmend unwirksam. Die Herausforderung für Strafverfolgungsbehörden besteht darin, große Mengen von Online-Daten über terroristische Gruppen schnell und effizient zu erheben, zu verarbeiten und zu analysieren. Doch angesichts der Überflutung der sozialen Medien mit unstrukturierten Daten in mehreren Sprachen wird diese Aufgabe immer schwieriger. Das EU-finanzierte Projekt RED-Alert wird daher Instrumente für gezielte Datensuche und prädiktive Analyse mit Spitzentechnologien wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der semantischen Medienanalyse, der Analyse sozialer Netzwerke, der Verarbeitung komplexer Ereignisse und künstlicher Intelligenz kombinieren. Ziel des von Europol unterstützten Projekts ist es, Strafverfolgungsbehörden in die Lage zu versetzen, Online-Daten über terroristische Gruppen zu erfassen, zu verarbeiten, zu visualisieren und zu speichern.
Ziel
The RED-Alert project will bring data mining and predictive analytics tools to the next level, developing novel natural language processing (NLP), semantic media analysis (SMA), social network analysis (SNA), Complex Event Processing (CEP) and artificial intelligence (AI) technologies. These technologies will be combined for the first time and validated by 6 law enforcement agencies (LEAs) to collect, process, visualize and store online data related to terrorist groups, allowing them to take coordinated action in real-time while preserving the privacy of citizens.
The RED-Alert solution will outperform state-of-the-art solutions in terms of number of languages supported, privacy-preserving capabilities, usability, detection performance, real-time capabilities and integration capabilities. The RED-Alert approach combines for the first time the CEP methodology with NLP/SMA and SNA applications in the context of social media data analytics, transforming (unstructured) social media data into (structured) events enhanced by semantic attributes. For example, a tweet will be an event consisting of content (expressed as NLP features e.g. concepts, sentiment, entities, etc.) and context (time and the author including SNA features e.g. number of followers, number of links, etc.). Turning unstructured social media data into structured events is key, as it allows the system to use (event) rules (event temporal logic, event logic patterns, even counting, absence of events) to infer insights or create alerts in real-time.
The project impact is supported by the participation of Europol and specific dissemination activities around the World Counter-Terrorism Summit, organized by one of the partners. The total requested EC funding is 5M Euros and the project duration 36 months.
Wissenschaftliches Gebiet
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
Programm/Programme
- H2020-EU.3.7. - Secure societies - Protecting freedom and security of Europe and its citizens Main Programme
- H2020-EU.3.7.6. - Ensure privacy and freedom, including in the Internet and enhance the societal, legal and ethical understanding of all areas of security, risk and management
- H2020-EU.3.7.1. - Fight crime, illegal trafficking and terrorism, including understanding and tackling terrorist ideas and beliefs
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-SEC-2016-2017-1
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
013685 Bucuresti
Rumänien