Инфометр
Миссия невыполнима: предсказание террористических атак
По материалам:
Tutun, S., Khasawneh, M. T., & Zhuang, J. (2017). New framework that uses patterns and relations to understand terrorist behaviors. Expert Systems with Applications, 78, 358-375.
"Когда вы решаете проблему в Багдаде, вы решаете проблему в Ираке. Когда вы решаете проблему в Ираке, вы решаете проблему на Ближнем Востоке. Когда вы решаете проблему на Ближнем Востоке, вы решаете проблему в мире".

Салих Тутун
Исследователь в университете Биргемтона, Нью-Йорк
На сегодняшний день государственные учреждения не могут использовать социальные сети и медиа коммуникации для выявления намерений террористов ввиду их осторожности при подготовке атак. Так, исследовательская группа из университета Бингемтона, штат Нью-Йорк, предложила способ выявления атак, на основе закономерностей предыдущих атак.
Исследователи предложили всеобъемлющую новую структуру - концепцию сетевого распознавания образов (NEPAR), которая определяет полезные шаблоны атак для понимания поведения, анализа моделей и связей в террористической деятельности, а также для прогнозирования будущих движений террористов и, наконец, предотвращения террористических атак.
NEPAR
В рамках осуществления этого процесса существуют две основные фазы
Фаза 1. Построение сетей путем поиска связи между событиями.

«Основываясь на этой функции, мы предлагаем новую функцию сходства. Затем мы используем функцию сходства, чтобы понять отличия в стратегиях террористов между двумя атаками. Например, какие есть взаимосвязи между парижскими и брюссельскими атаками? Когда мы смотрим на такие отношения, мы создаем сеть. Возможно, одна атака в прошлом и другая атака имеют большие отношения, которые сыграют роковую роль в выявлении потенциальных атак".




Фаза 2. Использование единого подхода обнаружения.

Он сочетает в себе предложенную топологию сетей и подходы к распознаванию образов.
Структура определяет характеристики будущих террористических атак, анализируя отношения между прошлыми атаками.

Так, сравнивая результаты с предыдущими моделями, наблюдается прогресс, так как модели обладают точностью более 90 процентов.

"Следовательно, правительства могут контролировать поведение террористов, чтобы понизить риск будущих событий. Результаты могут потенциально позволяют правоохранительным органам разрабатывать стратегии по реактивному предотвращению террористических актов"- предполагают авторы.

Крикитуя предыдущие исследования, авторы говорят о том, что террористы изучались как отдельные акторы, что приводило к сложностям в изучении их взаимодействий. Изучая же их коммуникации, можно понять по каким моделям они действуют.

«Террористы учатся, но они не знают, что они учатся. Если мы не сможем контролировать их через социальные сети или другие технологии, нам нужно понять шаблоны их работы», - пишет Тутун и соавторы.

Таким образом, авторы считают, что использование таких подходов позволит не просто бороться с терроризмом, но и предвидеть и предотвращать его.
Обложка: geralt
На основе: Tutun, S., Khasawneh, M. T., & Zhuang, J. (2017). New framework that uses patterns and relations to understand terrorist behaviors. Expert Systems with Applications, 78, 358-375.

Made on
Tilda