Descrizione del progetto
Le tecnologie più recenti impiegate nella lotta al terrorismo
Il terrorismo è una minaccia crescente per la sicurezza globale e i metodi tradizionali per combatterlo si stanno rivelando sempre più inefficaci. La sfida per le forze dell’ordine è quella di raccogliere, elaborare e analizzare in modo rapido ed efficiente grandi quantità di dati online relativi ai gruppi terroristici. Tuttavia, le piattaforme dei social media inondate di dati non strutturati in più lingue rendono questo compito sempre più scoraggiante. In risposta, il progetto RED-Alert, finanziato dall’UE, riunirà strumenti di estrazione di dati e analisi predittiva con tecnologie all’avanguardia come l’elaborazione del linguaggio naturale, l’analisi semantica dei mezzi di comunicazione, l’analisi delle reti sociali, l’elaborazione di eventi complessi e l’intelligenza artificiale. Sostenuto da Europol, il progetto ha l’obiettivo di consentire alle forze dell’ordine di raccogliere, elaborare, visualizzare e archiviare i dati online relativi ai gruppi terroristici.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
Not validated
Not validated
Programma(i)
- 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
Invito a presentare proposte
Vedi altri progetti per questo bandoBando secondario
H2020-SEC-2016-2017-1
Meccanismo di finanziamento
RIA - Research and Innovation actionCoordinatore
013685 Bucuresti
Romania
Mostra sulla mappa
Partecipanti (17)
08020 Barcelona
Mostra sulla mappa
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
4673342 Herzliya
Mostra sulla mappa
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
8200 VESZPREM
Mostra sulla mappa
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
SCM 1001 Kalmara
Mostra sulla mappa
4610101 Herzliya
Mostra sulla mappa
1053 Budapest
Mostra sulla mappa
EC1V 0HB London
Mostra sulla mappa
B5 5JU Birmingham
Mostra sulla mappa
SE1 2AA London
Mostra sulla mappa
Partecipazione conclusa
75800 Paris
Mostra sulla mappa
060117 Bucuresti
Mostra sulla mappa
72558 RAMLE
Mostra sulla mappa
28071 Madrid
Mostra sulla mappa
MD - 2004 CHISINAU
Mostra sulla mappa
CW8 4EE Northwich Cheshire
Mostra sulla mappa
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
Soggetto giuridico diverso da un subappaltatore che è affiliato o legalmente collegato a un partecipante. Il soggetto svolge le attività secondo le condizioni stabilite nell’accordo di sovvenzione, fornisce beni o servizi per l’azione, ma non ha sottoscritto l’accordo di sovvenzione. Una terza parte rispetta le regole applicabili al suo partecipante correlato ai sensi dell’accordo di sovvenzione per quanto riguarda l’ammissibilità dei costi e il controllo delle spese.
46800 XATIVA
Mostra sulla mappa
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
Partecipazione conclusa
013685 BUCURESTI
Mostra sulla mappa