Innovation

Un projet d'ingénierie prédit les attaques terroristes avec une précision de 90%

Un projet d'ingénierie prédit les attaques terroristes avec une précision de 90%

Une équipe d'ingénieurs de New York a développé un cadre pour suivre les tendances des attaques terroristes dans le monde. Les attaques terroristes elles-mêmes semblent imprévisibles et inattendues. Cependant, les chercheurs de l'Université de Binghamton, de l'Université d'État de New York (SUNY) ont trouvé des modèles apparemment sans motif.

L'équipe a proposé un nouveau cadre appelé Cadre de reconnaissance de formes en réseau (NEPAR). Le système a compilé les données de plus de 150 000 attentats terroristes entre 1970 et 2015. Le NEPAR comporte deux phases. Le premier construit un réseau en trouvant des connexions entre des événements apparemment non connectables.

En bref, le cadre identifie les caractéristiques des futures attaques terroristes en examinant la relation entre les attaques précédentes. L'étudiant au doctorat Salih Tutun a collaboré avec Mohammad Khasawneh, professeur de science des systèmes et de génie industriel (SSIE) à Binghamton sur la recherche.

"Les terroristes apprennent, mais ils ne savent pas qu'ils apprennent. Si nous ne pouvons pas les surveiller via les médias sociaux ou d'autres technologies, nous devons comprendre les modèles. Notre cadre vise à définir les mesures importantes", a déclaré Tutun.

Twin Towers le 11 septembre 2001 [Source de l'image: Wikimedia Commons]

Ce réseau semble efficace. Le projet peut identifier les caractéristiques liées aux attaques terroristes avec une précision insensée: 90% de précision sur la détermination de l'extension des attaques, 96% de savoir si les données conduisent à plusieurs attaques et 92% de précision dans l'analyse des objectifs d'un terroriste derrière une attaque.

Le but du projet, selon Tutun, est que les gouvernements réalisent quels signes mènent à des actes de terrorisme et comment réduire le risque d'événements futurs.

«Sur la base de cette fonctionnalité, nous proposons une nouvelle fonction de similarité (interaction)», a déclaré Tutun. «Ensuite, nous utilisons la fonction de similarité (interaction) pour comprendre la différence (comment ils interagissent les uns avec les autres) entre deux attaques. Par exemple, quoi est la relation entre les attentats de Paris et les attentats du 11 septembre? Quand on regarde ça, s'il y a une relation, on fait un réseau. Peut-être qu'une attaque dans le passé et une autre attaque ont une grande relation, mais personne ne le sait. Nous a essayé d'extraire ces informations. "

L'étude Binghamton n'est pas la première tentative de comprendre et de catégoriser le comportement des terroristes. Une des lacunes de ce type de travail est que la détection des activités terroristes se concentre sur des cas singuliers plutôt que de prendre en compte les interactions qui ont cultivé le moment. A l'inverse, l'analyse de réseau donne un spectre trop large. Tutun a admis que les deux systèmes avaient leurs problèmes; cependant, l'algorithme s'améliore.

"Prédire les événements terroristes est un rêve, mais protéger une zone en utilisant des modèles est une réalité. Si vous connaissez les modèles, vous pouvez réduire les risques. Il ne s'agit pas de prédire, il s'agit de comprendre", a déclaré Tutun.

"Lorsque vous résolvez le problème à Bagdad, vous résolvez le problème en Irak. Lorsque vous résolvez le problème en Irak, vous résolvez le problème au Moyen-Orient. Lorsque vous résolvez le problème au Moyen-Orient, vous résolvez le problème dans le monde. . "

La publication complète peut être consultée en ligne via Science Direct / Expert Systems with Applications.

viaIngénierie

[Édité: Source de l'image en vedette:Wikipédia Commons]

VOIR AUSSI: L'IA avancée du MIT vise à prédire l'ambiance de la conversation

Voir la vidéo: Bataclan: comment lintervention policière sest déroulée (Décembre 2020).