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Real-time Early Detection and Alert System for Online Terrorist Content based on Natural Language Processing, Social Network Analysis, Artificial Intelligence and Complex Event Processing

Descripción del proyecto

Última tecnología empleada en la lucha contra el terrorismo

El terrorismo es una amenaza creciente para la seguridad mundial y los métodos tradicionales para combatirlo resultan cada vez más ineficaces. El reto al que se enfrentan las fuerzas de seguridad es cómo recopilar, procesar y analizar con rapidez y eficacia enormes cantidades de datos en línea relacionados con grupos terroristas. Sin embargo, ante la saturación de las plataformas de redes sociales con datos no estructurados en varios idiomas, esta tarea resulta cada vez más abrumadora. Como respuesta a este problema, en el proyecto RED-Alert, financiado con fondos europeos, se reunirán herramientas de extracción de datos y análisis predictivo con tecnologías de vanguardia como el procesamiento del lenguaje natural, el análisis semántico de los medios de comunicación, el análisis de redes sociales, el procesamiento de eventos complejos y la inteligencia artificial. El objetivo del proyecto, que cuenta con el respaldo de Europol, es facilitar que las fuerzas de seguridad recopilen, procesen, visualicen y almacenen datos en línea relacionados con grupos terroristas.

Objetivo

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.

Ámbito científico

Convocatoria de propuestas

H2020-SEC-2016-2017

Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Convocatoria de subcontratación

H2020-SEC-2016-2017-1

Régimen de financiación

RIA - Research and Innovation action

Coordinador

SOFTWARE IMAGINATION & VISION SRL
Aportación neta de la UEn
€ 209 173,75
Dirección
SOSEAUA BUCURESTI-PLOIESTI 73-81 COMPLEX VICTORIA CORP CLADIRE C4 ETAJ 2
013685 Bucuresti
Rumanía

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Región
Macroregiunea Trei Bucureşti-Ilfov Bucureşti
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total
€ 209 173,75

Participantes (17)