;
Hlavní navigace

Dataminingovými nástroji proti terorismu

26. 6. 2009

Sdílet

Konference byla součástí programu České republiky v rámci jejího předsednictví v Evropské unii a přinesla široké spektrum témat od technologií a síťových struktur až po sociální a psychologické efekty zneužívání internetu včetně politických a globálních pohledů na kybernetický terorismus a kriminalitu.

SPSS CR se na konferenci zaměřila na problematiku využití dataminingových nástrojů při odhalování hrozeb a bezpečnostních rizik. Libor Šlik, konzultant společnosti SPSS CR, ve své prezentaci upozornil na výhody využití metod data miningu, text miningu a prediktivních analýz při odhalování podvodů, rizik a jiných kriminálních činů. "Pomocí nejmodernějších dataminingových nástrojů, které dnes máme k dispozici, jsme schopni analyzovat velké objemy dat, vytvořit z nich určitý model či skóre a na jejich základě predikovat budoucí chování. Ze zkušenosti můžeme říct, že se lidské podvodné chování od teroristického jednání příliš neliší, proto lze tyto nástroje využít také k prevenci a detekci kriminálních a teroristických činů", uvedl Šlik.

Data mining, text mining a prediktivní analýzy se v České republice používají hlavně v komerční sféře pro odhalování úvěrových rizik, pojišťovacích podvodů a jiných kriminálních činů. Zkušenost ze zahraničí však ukazuje, že se tyto metody dají úspěšně přenést i do kybernetického prostoru, do státní sféry či do boje proti terorismu. Nejdůležitějším faktem je přitom identifikovat činnosti, které teroristické aktivity podporují - praní špinavých peněz, podvody nebo jiné závažné kriminální aktivity.

Podle Libora Šlika nezná terorismus v současné době ani státní ani oborové hranice, a je proto možné využít jakákoliv data, která s ním přijdou do styku. „Hovořím-li o prevenci terorismu ve smyslu analýzy dat, mám primárně na mysli zpracování dat dostupných z webů, telefonních hovorů, bankovních transakcí, mailů, chatů apod. Využít můžeme v podstatě jakákoliv data, která je možné zpracovat k vytvoření prediktivních modelů a objasnění podezřelého chování. Podstatou data miningu není v tomto případě přímé určení toho, kdo je vinen, ale toho, kdo je podezřelý. Poté přichází na řadu investigace, která se zaměřuje pouze na ty nejrizikovější subjekty", doplnil Šlik.

Našli jste v článku chybu?