Usando la fuerza del dato en la detección y monitorización de la radicalización

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Esta conferencia magistral pertenece al Módulo 16 "Ciberseguridad y Data Science" de C1b3rWall Academy 2021/2022. El objetivo de la misma es aprender a utilizar técnicas y herramientas para identificar perfiles relacionados con la radicalización y el terrorismo.

Introducción

Para identificar perfiles concretos, se utilizan algoritmos y otras técnicas como redes neuronales básicas e identificación de patrones en imágenes que, en colaboración con técnicas de análisis de sentimiento, permiten identificar si una persona está haciendo apología del terrorismo o captación. Estas herramientas se han utilizado en diversos proyectos del Grupo de Investigación BISITE de la Universidad de Salamanca.

Trabajo de BISITE y evolución de la inteligencia artificial

El grupo de investigación trabaja en proyectos variados en los que la base es, generalmente, la inteligencia artificial aplicada en muchos campos. Para fortalecer el grupo, se han puesto en marcha IoT Digital Innovation Hub y DIGIS3, desarrollando la infraestructura colaborativa con otros grupos de investigación, universidades y empresas a través del AIR Institute, un centro de investigación reconocido que complementa al grupo. 

BISITE, además de investigar, trata de impulsar la divulgación científica y facilitar la formación de expertos a través de programas como el presente C1b3rWall Academy en colaboración con la Policía Nacional, así como distintos másteres. 

Como grupo de investigación, pese a la especialización en IA, BISITE trabaja en áreas variadas como biomedicina, robótica, ciberseguridad, fintech, blockchain, etc. También trabaja en conjunto con universidades de distintas partes del mundo, como la Universidad de Osaka, donde cuenta con un laboratorio de robótica e IA. Así mismo, el grupo cuenta con proyectos en colaboración con Qatar Foundation y la Universidad de Malasia, así como otras colaboraciones con los Emiratos Árabes Unidos. 

La inteligencia artificial ha evolucionado en las últimas décadas, transformándose los primeros trabajos con redes neuronales hacia el desarrollo de sistemas de redes expertos. Con el tiempo, aparecieron los algoritmos genéticos, capaces de mutar y ofrecer mejores soluciones. También se empezaron a trabajar, con el tiempo, sistemas de lógica difusa y sistemas multiagente basados en la inteligencia artificial distribuida. La inteligencia artificial sorprendió con la aparición del deep learning. 

Identificación de perfiles mediante técnicas de caracterización de imágenes

Lo que pretende el proyecto es identificar símbolos en imágenes distribuidas en la red —especialmente en redes sociales—, junto a técnicas de análisis de sentimiento que permiten tener una idea global de la capacidad que pueden tener ciertos individuos de radicalizar a otros. La idea es identificar individuos y grupos mediante detectores de imágenes y, a partir de ahí, saber cómo están evolucionando. A partir de un símbolo, se estudian las posibles coincidencias que aparecen en una imagen concreta. Una vez que se han identificado descriptores similares, se realiza una proyección para comprobar si la imagen que hay en la red es igual a la de referencia.

Se identifican imágenes de distintos colectivos que se quieren monitorizar e imágenes que pueden estar o no relacionadas con dichos colectivos, que no los representan, y se trabaja con redes neuronales especializadas en la identificación de un tipo de iconografía concreta.

Identificación y monitorización de elementos radicales en redes sociales

En el caso de Twitter, se analiza el flujo global de tweets publicados buscando patrones específicos y el sistema propone al supervisor humano cuáles son los perfiles radicales candidatos. Este proceso se actualiza diariamente. Por otro lado, se realiza una clasificación posterior, de forma que se identifican una serie de filtros que muestran si se cumplen una o varias características para, así, crear patrones. 

La plataforma monitoriza la red de cada usuario radicalizado confirmado y determina el riesgo de los usuarios relacionados con el identificado mediante el análisis de sentimiento. 

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Si te interesa este tema, puedes consultar la información y cursar el Máster en Ciberseguridad o ver la oferta de másteres desde aquí.

Ponente: Juan Manuel Corchado

Juan Manuel es catedrático en el Área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Salamanca. Dirige el Grupo de Investigación Reconocido BISITE (Bioinformática, Sistemas Inteligentes y Tecnología Educativa), creado en el año 2000. Además, es director del IOT Digital Innovation Hub, presidente del AIR Institute y profesor visitante en el Instituto Tecnológico de Osaka, en la Universiti Malaysia Kelantan y en la Universiti Teknologi Malaysia. Desarrolla principalmente trabajos en proyectos relacionados con inteligencia artificial, machine learning, blockchain, IoT, fog computing, edge computing, smart cities, smart grids y análisis de sentimiento.