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Bastien L 6 juillet 2017 Data Analytics Ecrire un commentaire

Le terrorisme est l’un des principaux problèmes du 21ème siècle à l’échelle mondiale. La menace est omniprésente et les attentats peuvent survenir à tout moment. Pour lutter contre ce fléau, le Big Data se présente comme un atout précieux. Dans l’Union Européenne, et dans les autres grandes puissances de la planète, les technologies analytiques sont utilisées pour anticiper le terrorisme et la menace d’attentats. Découvrez la relation entre terrorisme et Big Data.

Terrorisme et Big Data : l’impact des technologies analytiques sur la sécurité

On parle bien souvent de la façon dont le Big Data révolutionne les entreprises, mais moins souvent de la façon dont cette technologie peut être appliquée au domaine de la sécurité et de la surveillance. Dans un futur proche, il sera possible de prédire les attaques terroristes en combinant des informations en provenance des réseaux sociaux, des recherches internet, des achats effectués et de la géolocalisation des smartphones.

En effet, comme tout le monde, les terroristes génèrent de plus en plus de données. Depuis leurs smartphones, mais aussi par l’intermédiaire de la surveillance satellite, des caméras de surveillance et des capteurs intégrés aux véhicules, tout ce que ces êtres malfaisants font sur internet peut être suivi, stocké et analysé. Ainsi, grâce à la technologie d’analyse prédictive, reposant sur les techniques statistiques, le machine Learning et le forage de données, il est possible d’analyser les faits courants et historiques pour prédire les événements futurs. Par exemple, il est possible d’anticiper les agissements terroristes et autres menaces de sécurité.

Dans plusieurs pays, les forces de police analysent Twitter et les SMS pour anticiper le terrorisme, et utilisent des algorithmes pour déterminer à quel endroit doivent patrouiller les officiers en fonction des agissements des suspects. Bien entendu, l’utilisation des analyses prédictives pour la prévention terroriste risque d’avoir un impact profond sur nos sociétés et nos démocraties. Même si les algorithmes permettent de prédire avec précision les futurs attentats, certaines personnes innocentes risquent d’être considérées à tort comme des suspects. Il est nécessaire de trouver un moyen de minimiser les risques d’erreurs.
Terrorisme et Big Data : le Big Data permet de prédire les attentats avec 90% de précision

a surveillance des réseaux sociaux et des télécommunications n’est plus aussi efficace que par le passé pour lutter contre la menace terroriste. Les terroristes sont désormais plus prudents et se méfient des autorités. Désormais, la clé pour prédire les attentats semble être le Big Data. Les chercheurs de l’Université de Binghamton de New York ont développé un Framework permettant de repérer les patterns de comportements terroristes à partir des précédentes attaques.
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 Le Networked Pattern Recognition Framework (NEPAR) permet de prédire les futures attaques mais aussi de détecter les terroristes potentiels pour tenter de les arrêter à temps. En se basant sur les données issues de plus de 150 000 attaques terroristes survenues entre 1970 et 2015, l’étudiant Salih Tutun a développé un Framework permettant de calculer les relations entre les attaques terroristes (l’heure, le type d’arme utilisé) et de détecter les comportements terroristes à partir de ces connexions.

Le Framework permet tout d’abord de développer des réseaux de connexion entre les évènements, puis d’utiliser une approche unifiée pour reconnaître les patterns. En comparant les résultats avec les données existantes, la méthode se révèle être précise à hauteur de 90% pour prédire les futures attaques terroristes. De plus, elle permet d’identifier les extensions des attaques avec une précision de 90%, d’identifier les attaques multiples à 96%, et de comprendre les objectifs des terroristes à 92%.

Selon Tutun, si la prédiction d’attaques terroristes est une utopie, les patterns peuvent néanmoins permettre de sécuriser un secteur efficacement. D’après lui, si l’on parvient à résoudre le problème à Bagdad, il est possible de résoudre le problème en Irak. Si le problème en Irak est résolu, le problème au Moyen-Orient est résolu. Et si la crise du Moyen-Orient est résolue, c’est un problème mondial qui est résolu, car les mêmes patterns d’attaques terrosites à Bagdag se retrouvent à New York.
Terrorisme et Big Data : en Israël, le Big Data comme moteur de la lutte anti-terroriste

Selon Ronen Horowitz, ancien chef de l’Israel Security Agency, le Big Data a été beaucoup utilisé par l’armée et les agences de surveillance israéliennes pour traquer les ennemis de l’Etat, y compris certains leaders de Hamas tués pendant l’intervention dans la Bande de Gaza en 2016. D’après lui, les données non structurées comme les vidéos, les images, les textes et les discours ont été utilisées par l’armée israélienne pour suivre et tuer les ennemis.

De grandes sommes sont investies par Israël dans ces technologies afin d’utiliser ces informations pour les convertir en informations exploitables pour lutter contre le terrorisme. Le pays semble largement en avance dans ce domaine par rapport aux autres régions du monde.
Terrorisme et Big Data : les pays membres de l’Union européenne utilisent le Big Data pour déployer différentes mesures

Face à la recrudescence d’attaques meurtrières, l’Union Européenne compte mettre en place des alliances avec plusieurs pays musulmans pour lutter contre le terrorisme. Cependant, il est très difficile de déployer des mesures à l’échelle de l’Union européenne, car chaque pays emprunte une direction différente. De plus, seuls les pays membres disposent de services de surveillance suffisamment développés pour faire face à la menace sécuritaire.

Ainsi, la France a décidé d’isoler les prisonniers islamistes et prendre des mesures de collecte d’informations plus importantes. Par exemple, les noms des passagers d’avions sont désormais enregistrés. En Belgique, les lois sur les écoutes ont été assouplies pour permettre aux autorités d’agir plus rapidement. Les criminels terroristes sont désormais déchus de la nationalité belge. En Allemagne, les cartes d’identité des extrémistes potentiellement violents sont confisquées plus longtemps qu’avant, et les autorités surveillent davantage de fréquences de communication mobile.

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 Au Royaume-Uni, les agences de sécurité ont plus de pouvoir pour surveiller internet et les données mobiles. En Italie, des mesures de prévention personnelles peuvent être utilisées par la police contre les individus soupçonnés d’être des terroristes. Les contrôles sur le web sont renforcés par le biais d’actions spécifiques, comme la création d’une liste noire pour les sites suspectés d’être pro jihad. En Espagne, les lois de Schengen ont été modifiées pour autoriser des contrôles aux frontières pour les personnes soupçonnées d’être terroristes.

Pour toutes ces mesures, allant de la confiscation des documents de voyage des suspects à la réformation de l’espace Schengen, le Big Data constitue un élément moteur. S’il est bien utilisé, le Big Data pourrait effectivement permettre d’arrêter le terrorisme ou de réduire fortement la menace d’ici 10 à 20 ans.
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Un nouvel outil permettant de transformer des données non structurées en informations exploitables pourrait changer la manière dont les forces de l'ordre combattent le terrorisme et remettent en question le débat sur la collecte de données.

Les outils permettant de transformer des données non structurées en informations exploitables s'améliorent, ce qui pourrait modifier le calcul du rapport risque / rendement au cœur du débat sur la collecte de données.

Prenez IBM i2 Enterprise Insight Analysis ou i2 EIA . IBM a acheté i2 EIA en 2011 et a ajouté certaines des capacités d’informatique cognitive brevetées de la société, dont la plus célèbre est Watson, l’ IA qui a battu le champion de Jeopardy, Ken Jennings.

IBM pense que cet outil pourrait aider les gouvernements à séparer les vrais réfugiés des imposteurs, à démêler les cellules terroristes ou même à prévoir les attentats à la bombe.

En octobre dernier, alors que de nombreux pays européens s'efforçaient de faire de la place pour les réfugiés syriens, d'autres pays fermaient les portes, affirmant que les attaquants de l' Etat islamique pourraient essayer de se fondre dans la foule.

«Notre équipe mondiale, quelques-uns des Européens, ont été informés que certaines populations affamées et abattues, victimes d'asile, se trouvaient face à des hommes en âge de se battre qui sortaient de bateaux qui paraissaient en très mauvaise santé. Était-ce une source de préoccupation pour ISIS et, dans l'affirmative, ce type de solution pourrait-il être utile? », A déclaré Andrew Borene, responsable des initiatives stratégiques chez IBM .

IBM espérait montrer que l’ EIE i2 pouvait séparer les moutons des loups: c’est-à-dire des masses de demandeurs d’asile inoffensifs des quelques personnes susceptibles d’être liées au djihadisme ou qui mentaient simplement sur leur identité.

«Pouvons-nous examiner rapidement le leadership d’ ISIS basé sur des bases de connaissances existantes utilisant une analyse de données non structurée? Pouvons-nous identifier les personnes susceptibles de voyager sous de fausses identités ou passeports? Quelles identités pourraient-ils utiliser? Si quelqu'un était un dormeur que nous rencontrions, construirait-il une nouvelle légende [ou alias]? ... Comment obtiendraient-ils ces passeports? ", A déclaré Borene.

IBM a créé un scénario hypothétique, regroupant plusieurs sources de données afin de les comparer à une liste fictive de réfugiés munis d’un passeport. L’ensemble de données le plus important était peut-être une liste de noms de victimes du conflit, extraits de rapports de presse ouverts et d’autres sources. Une partie du matériel provenait du Dark Web, des données relatives au marché noir des passeports; IBM déclare avoir anonymisé ou masqué les informations personnelles identifiables contenues dans cet ensemble. Un autre ensemble de données a été constitué, mais sur le type de métadonnées actuellement disponibles pour les gardes-frontières.

Les résultats dépendaient de qui demandait quoi à partir des données. Borene a déclaré que le système pourrait fournir un score indiquant la probabilité qu'un demandeur d'asile hypothétique soit celui qu'il prétend être et qu'il le ferait assez rapidement pour être utile à un garde-frontière ou à un policier.

Borene a pris soin d'indiquer que le score hypothétique n'était pas un indicateur absolu de culpabilité ou d'innocence.

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 «C'est comme un pointage de crédit. Un pointage de crédit est une excellente donnée. Mais c'est une donnée. Pour les grandes décisions financières, en plus de chercher un pointage… une personne avec un pointage de crédit élevé peut toujours présenter un risque élevé. Quelqu'un avec un pointage de crédit médiocre peut être un pari plus sûr », a-t-il déclaré.

À un niveau supérieur, de retour au siège, un analyste disposant d’un terminal dédié pourrait utiliser le système pour voir immédiatement un large éventail de connexions ou intersections possibles sur un sujet donné, révélant potentiellement des lieux, des institutions, d’autres personnes ou des cibles auxquelles ils pourraient être exposés. connecté. Les données Dark Web nettoyées étaient particulièrement utiles ici.

«Nous pourrions créer une liste avec ce niveau de détail granulaire: voici la personne; voici l'adresse à laquelle ils ont été associés; voici les pays où ils ont suggéré de se procurer des documents artificiels », a déclaré Borene.

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 C'est le genre de capacité qui pourrait figurer dans un thriller techno hollywoodien. Consider Person of Interest , l’émission télévisée à succès qui traite d’un énorme moteur d’analyse de données financé par le gouvernement qui peut, entre les mains d’une équipe de vigiles décousus, prévoir qui sera impliqué dans un crime, mais sans trop savoir comment. Avec les bonnes données, la plate-forme i2 EIA va encore plus loin dans cette capacité fictive.

Supposons que vous soyez un analyste et que l’une des sources de données que vous extrayez soit les contraventions de stationnement municipales. Vous constatez que l'une des personnes suspectes que vous regardez a reçu plusieurs contraventions de stationnement devant une salle de concert populaire, puis qu'une autre personne a également obtenu des contraventions au même endroit, mais à des moments différents. Cela indique-t-il une équipe travaillant par équipes?

Ce type de petit détail pourrait échapper à une salle remplie de détectives. Si vous deviez saisir manuellement toutes les informations dans une seule base de données, le processus pourrait prendre des jours, voire des semaines. Selon IBM , i2 EIA le rend instantané.

Supposons maintenant que les données montrent que le violeur de stationnement A et le violeur de stationnement B suivent également un DJ populaire sur Twitter, un musicien jouant sur les lieux le mois prochain. Maintenant, vous avez non seulement l'identité d'un complice potentiel, mais également la date et le lieu d'une grève ciblée. Le système peut également alerter les analystes lorsque de nouveaux événements d'intérêt se produisent et que de nouvelles connexions sont établies, car les nouvelles personnes qui suivent ce DJ reçoivent également d'étranges contraventions de stationnement, tentent d'acheter des passeports auprès du même fournisseur, etc.

Un autre scénario que le groupe de Borene avait organisé dans le cadre de la manifestation consistait en une hypothétique bombe dans une gare, déclenchée par un SMS . En utilisant des métadonnées SMS et téléphoniques inventées mais réalistes pour une zone urbaine type, un analyste a ouvert une carte, tracé un cercle autour de la zone et, en utilisant le moment exact de la détonation, a découvert le numéro du téléphone qui avait envoyé le texte. . La recherche sur ce numéro a immédiatement apporté davantage de numéros de téléphone, d’adresses de personnes potentiellement connectées, de numéros de sécurité sociale, tous liés au numéro initial.

"De diverses sources, une seule carte de baseball contenant toutes les informations", a déclaré Borene.

La conception logicielle prédit la vie… et la controverse

IBM a achevé la construction de la manifestation en octobre, juste avant que les assaillants affiliés à l'Etat islamique tuent 130 personnes à Paris et en blessent des centaines d'autres. L'un des attaquants était muni d'un faux passeport , selon l'Agence France-Presse. Le ministre allemand de l'Intérieur, Thomas de Maizière, a émis l'hypothèse que l'attaquant aurait pu porter délibérément le passeport pour susciter la sympathie du public contre les réfugiés.

Si tel était le plan, cela a fonctionné. Aux États-Unis, les candidats à la présidence , dirigés par le sénateur Ted Cruz, R-Texas, ainsi que les gouverneurs de plus de 30 États , ont appelé à un moratoire sur la réinstallation des réfugiés de guerre syriens.

Les réactions ont été vues par autant que les extrêmes. Comme l' a rapporté Defense One , le Haut Commissariat des Nations Unies pour les réfugiés ( HCR ) effectue divers tests de dépistage pour s'assurer que les réfugiés sont bien ce qu'ils prétendent être. Le département de la Sécurité intérieure procède également à des contrôles sur les réfugiés se rendant aux États-Unis.

Mais la menace n'est pas entièrement fabriquée, du moins, pas par les opportunistes politiques. Des rapports récents indiquent qu'ISIS a développé une capacité «industrielle» de produire de faux passeports. Des plates-formes telles que i2 EIA pourraient potentiellement renforcer les processus de filtrage et rassurer le public sur l'identité de ceux qui cherchent à entrer dans le pays, tout en privant certains ambitieux agents de bureau d'un sujet de discussion effrayant.

Mais cela ne signifie pas que de telles capacités ne seront pas sans risques ni controverses.

Les représentants d' IBM ont souligné que l' EIE i2 ne recueillait pas de renseignements; cela aide simplement à ingérer et à donner un sens aux données non structurées. Ce ne sont ni des espions, ni des agents, ni des agents, mais des ingénieurs.

Toutefois, plus i2 EIA reçoit des données, plus elles deviennent utiles. Et cela pourrait inciter les législateurs et autres à continuer d'alimenter de nouveaux flux de données, potentiellement sensibles, vers la bête.

Réfléchissez au débat sur la collecte par le gouvernement américain des métadonnées de téléphonie groupée du grand public. Le programme de la NSA a officiellement pris fin en novembre, mais les compagnies de téléphone doivent désormais collecter elles-mêmes les métadonnées et les transmettre au gouvernement sous certaines conditions. De nombreux défenseurs de l'ancien programme ont affirmé qu'il s'agissait d'un outil essentiel contre le terrorisme. La publication de l'Académie nationale des sciences intitulée Vrac Collection of Signals Intelligence: Options techniques énonce clairement ce point de vue: «Il n'y a pas de technique logicielle qui puisse remplacer complètement la collecte en vrac, qui permet de répondre aux questions relatives au passé une fois que de nouvelles cibles ont été connues».

Pourtant, les défenseurs du programme gouvernemental ne pouvaient associer la pratique de la collecte de métadonnées en masse à des résultats clairs en matière de sécurité publique, du moins pas d'une manière convaincante pour de nombreux membres du Congrès, le président ou le public.

C’est peut-être moins le reflet des données que la pénurie d’outils pour l’analyser correctement.

En bout de ligne: les outils s’améliorent rapidement et cela pourrait modifier les calculs à mesure que le public et ses dirigeants débattent des futures politiques de collecte de données.

   Patrick Tucker est éditeur de technologie pour Defense One. Il est également l'auteur de The Naked Future: Que se passe-t-il dans un monde qui anticipe tous vos mouvements? (Current, 2014). Auparavant, Tucker a été rédacteur en chef adjoint de The Futurist pendant neuf ans. Tucker a écrit sur la technologie émergente dans Slate, ... Biographie complète

 

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