Перспективы использования искусственного интеллекта для предотвращения террористических атак Как показывают последние события, угроза терроризма и преступности только возрастает. Интернет и социальные сети оказываются очень мощными инструментами в руках злоумышленников, позволяя им распространять деструктивную информацию, рассылать послания, совершать вербовку новых членов, согласовывать вектора атаки и т.д. Интерес к искусственному интеллекту (ИИ) увеличивается по всему миру в качестве инструмента, способного обрабатывать огромные объемы информации и выявлять в ней скрытые закономерности, что может улучшить анализ сложных данных. Поскольку ИИ представляет собой универсальную технологию, эти преимущества могут быть применены и в сфере противодействия терроризму. В связи с этим растет интерес силовых структур по всему миру к изучению возможностей искусственного интеллекта в этой области. Цель настоящего аналитического обзора заключается в оценке текущего уровня использования ИИ в борьбе с терроризмом в сети Интернет. Как правило, глобальные системы прогнозирования терактов базируются на анализе обширных данных. Путем использования алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта эти системы способны выявлять потенциальные угрозы и прогнозировать вероятность возникновения террористических актов в определенных районах или среди конкретных групп населения. Такие системы можно внедрить в деятельность правоохранительных органов для улучшения безопасности и эффективности предотвращения преступлений. В культовом телесериале «В поле зрения», программист разрабатывает уникальный алгоритм, который осуществляет всесторонний мониторинг через общественные камеры, анализирует электронную почту и сообщения, а также перехватывает телефонные разговоры. Этот алгоритм помогает выявлять людей, которые могут стать либо жертвами, либо угрозами для общества, включая потенциальных террористов. Обществу требовалась защита любой ценой, несмотря на то, что для этого пришлось использовать личную информацию. Но важность защиты личной информации ставится под сомнение, когда оказывается, что террориста можно было поймать на основе очень подозрительного поведения в интернете. Перед террористическими атаками в Нью-Йорке и Нью-Джерси в сентябре 2016 года Ахмад Хан Рахами закупал вещества для создания взрывчатки на eBay, смотрел экстремистские ролики в социальных сетях и уже сидел за решеткой. «Если бы только власти соединили все точки», — сокрушается Крис Штром, журналист Bloomberg. [1] По официальным данным госструктур, типичный портрет радикала, это в основном молодежь с криминальным прошлым, лишенная постоянного трудоустройства и высшего образования. Потенциальные участники радикальных группировок демонстрируют отсутствие религиозной эрудиции, не интересуются и не стремятся к изучению религиозных текстов, а строят свое мировоззрение на основе сомнительных материалов из интернета и слепо следуют призывам террористических агитаторов. К сожалению, этим и воспользовались организаторы теракта в «Крокус Сити Холл». Существующие системы и инструменты ИИ Palantir Technologies: разработанная платформа Palantir Gotham анализирует данные из разнообразных источников, предоставляя правоохранительным органам инструменты для выявления и предотвращения террористических актов и преступлений еще до их совершения. BriefCam: этот инструмент видеоаналитики использует ИИ для анализа видеоданных, позволяя быстро идентифицировать подозрительные действия и объекты, что способствует оперативному реагированию и предупреждению потенциальных угроз. ShotSpotter: система акустической детекции выстрелов, использующая ИИ для определения местоположения выстрелов в городских условиях, что позволяет правоохранительным органам быстро реагировать на инциденты с применением огнестрельного оружия. PredPol: Это программа, использующая алгоритмы машинного обучения для прогнозирования мест и времени совершения преступлений на основе анализа исторических данных о преступлениях. IBM i2 Analyst’s Notebook: Это программное обеспечение для анализа данных, которое может помочь правоохранительным органам выявлять связи между различными событиями и лицами. FaceFirst: Это технология распознавания лиц, которая может использоваться для идентификации подозреваемых лиц на камерах наблюдения и в публичных местах.[2] Как мы видим из данных из открытых источников, основные компоненты состоят из: - сбора данных (соцсети, камеры наблюдения, закрытые базы данных); - аналитика (алгоритмы обработки информации для обнаружения необычных ситуаций в поведении, которые могут указывать на возможную подготовку); - интеграция (обмен данными с существующими системами безопасности). Перспективы использования Как мы видим, для разработки системы контроля и прогнозирования террористических актов следует учитывать несколько важных аспектов. Прежде всего, такая система должна включать в себя анализ обширных данных, использование искусственного интеллекта для обработки и интерпретации информации, а также применение алгоритмов машинного обучения для предсказания возможных угроз. По последним данным, в России разработали нейросеть, которая способна определять террористов среди трудовых мигрантов. Решение действует автономно, внутри страны. Включает в себя распознавание документов, подлинность и действительность. Сравнивает фото из документа и лицо человека, предъявившего его. [3] Учитывая успешное функционирование системы распознавания лиц с уличных камер в Москве, оказавшейся эффективной в предотвращении преступлений и помощи в розыске преступников, следующим логическим шагом было бы интегрировать разработанную нейросеть в эту систему. Такой шаг позволил бы значительно улучшить оперативность реагирования и предупреждения правонарушений. Взаимодействие между этими двумя технологиями открывает перед правоохранительными органами новые перспективы в обеспечении безопасности города и эффективной борьбе с преступностью. Также есть интересная разработка интеллектуальной системы сканирования для распознавания предметов, представляющих угрозу. Интегрируется ПО со сканером, расположенном при входе в социально значимые места с высокой проходимостью (школы, больницы, и пр.) при этом исключаются ошибки, связанные с человеческим фактором. [4] Данные разработки проводятся не только в нашей стране, т.к. проблема носит международный характер. Например, в Китае, ученые предоставили алгоритму информацию о предыдущих инцидентах террористических атак, а также обширный объем дополнительных социальных и экономических данных. Искусственный интеллект, в свою очередь, старался прогнозировать террористическую активность. Поскольку указанные временные рамки для человечества являются далеким прошлым, они осведомлены о том, произошли ли в них террористические атаки и где (ИИ, естественно, об этом не сообщал). Полученные результаты оказались многообещающими: средняя точность предсказания для следующего временного периода колебалась от 0,81 до 0,97 (единица обозначает идеальное предсказание, ноль — провальное, а половина — обычное гадание), в зависимости от методики оценки. Прогнозирование тяжести террористических актов оказалось более сложной задачей, особенно в регионах, где активность террористов редка или отсутствует. Тем не менее новая модель, использующая искусственный интеллект, значительно превзошла все предыдущие по точности. Однако авторы исследования пока не готовы считать свою разработку готовой к применению на практике. Она требует доработок, повышения точности и дополнительной проверки, поскольку, несмотря на впечатляющие основные показатели, алгоритм все еще часто допускает ошибки, когда рассматриваются детали. [5] Аналогичные разработки проводятся и в других странах. Например, по данным из Deccan Herald, ведущие ученые сделали значительный шаг в противодействии онлайн-экстремизму с разработкой передовой модели искусственного интеллекта (ИИ) для идентификации и пометки пользователей, а также контента, связанного с ИГИЛ, на известной онлайн-платформе. Это важный веха применения искусственного интеллекта для противодействия распространению экстремистских идей в онлайн-пространстве. Новая модель искусственного интеллекта, представленная исследователями, отличается высокой точностью и скоростью обнаружения пользователей, занимающихся экстремистской деятельностью, и соответствующего контента на указанной платформе. Основанная на передовых алгоритмах машинного обучения, эта модель способна анализировать огромные объемы данных в реальном времени. Одним из ключевых преимуществ этой модели ИИ является ее способность оперативно выявлять потенциальные угрозы в реальном времени, следя за активностью пользователей и контентом на платформе. Этот превентивный подход существенно содействует предотвращению быстрого распространения экстремистских идей и попыток вербовки новых сторонников. Модель искусственного интеллекта функционирует на основе совместного использования алгоритмов обработки естественного языка (NLP) и распознавания изображений. Путем анализа текстового контента и мультимедийных файлов на предмет шаблонов, связанных с экстремизмом, она обеспечивает выявление тонких признаков, которые могли бы ускользнуть от традиционных методов обнаружения на основе ключевых слов. Важно отметить, что разработчики модели уделяют особое внимание соблюдению конфиденциальности пользовательских данных и этическим аспектам. Модель искусственного интеллекта призвана выявлять признаки экстремизма, не затрагивая личную информацию пользователей, и соблюдать баланс между безопасностью и приватностью. Внедрение этой передовой модели искусственного интеллекта открывает новые возможности для борьбы с онлайн-экстремизмом. Исследователи продолжают работать над совершенствованием модели, расширением ее функциональности и адаптацией к новым онлайн-угрозам, что позволит эффективно противодействовать экстремистским проявлениям в сети. [6] Заключение В заключение, использование искусственного интеллекта в предотвращении террористических атак предоставляет нам огромные перспективы и возможности. Новейшие достижения в области алгоритмов машинного обучения и анализа данных дарят нам уверенность в будущем и взгляд вперед с оптимизмом. Благодаря эффективному анализу информации и выявлению скрытых закономерностей мы можем разрабатывать системы, способные мгновенно реагировать на угрозы и препятствовать возможным атакам. Одновременно важно помнить о необходимости постоянного совершенствования исследований, улучшения точности прогнозирования и расширения применения технологий искусственного интеллекта. Системы, основанные на ИИ, станут ключевым звеном в обеспечении безопасности нашего общества, создавая надежные барьеры перед угрозами терроризма и давая нам возможность стремиться к миру и стабильности. Вместе мы можем продолжать развивать инновации, улучшать сотрудничество и обмен знаниями с учеными из разных стран, чтобы обеспечить нашему миру более безопасное будущее. Пусть использование искусственного интеллекта станет мощным инструментом, способствующим достижению глобальной стабильности и преодолению вызовов современности. Используемые ссылки 1. Как искусственный интеллект поможет ловить террористов https://kapital.kz/world/57968/kak-iskusstvennyy-intellekt-pomozhet-lovit-terroristov.html 2. Глобальная система предупреждения терактов и правонарушений на базе искусственного интеллекта: концепция и опыт использования https://aiinsider.ru/globalnaya-sistema-preduprezhdeniya-teraktov-i-pravonarushenij-na-baze-iskusstvennogo-intellekta-konczepcziya-i-opyt-ispolzovaniya/ 3. В России создали нейросеть для предотвращения террористических атак и нелегальной миграции https://profile.ru/news/scitech/v-rossii-sozdali-nejroset-dlya-predotvrashheniya-terroristicheskih-atak-i-nelegalnoj-migracii-a999-1476413/ 4. Нейросети для предотвращения угроз безопасности https://pt.2035.university/project/nejroseti-dla-predotvrasenia-ugroz-bezopasnosti 5. Predicting non-state terrorism worldwide https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abg4778 6. МОДЕЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА РАЗРАБОТАНА ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ-ЭКСТРЕМИСТОВ И КОНТЕНТА, СВЯЗАННОГО С ИГИЛ, НА ПЛАТФОРМЕ X https://www.cryptopolitan.com/ru/%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C-%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B0-%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%80%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9-%D1%8D%D0%BA%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2/?ysclid=lvedxb7inp981010657