Brevet FR3104767A1 — publié le 20210618

Procédé d’aide à l’identification d’un individu recherché et produit programme d’ordinateur associé La présente invention concerne un procédé d’aide à l’identification d’un individu recherché dans le cadre d’une enquête, l’individu recherché étant l’auteur de premières données textuelles, le procédé comprenant : l’obtention des premières données textuelles, l’obtention d’une liste d’individus suspects, la collecte, pour chaque individu de la liste, d’un ensemble de deuxièmes données textuelles ayant pour auteur l’individu, la détermination, à partir d’un modèle de profilage, d’un profil d’auteur pour chaque individu de la liste en fonction des deuxièmes données collectées pour l’individu, et la détermination, à partir d’un modèle d’attribution, d’un sous-ensemble d’individu(s) de la liste en fonction des profils d’auteurs obtenus pour chaque individu et des premières données, chaque individu du sous-ensemble déterminé étant potentiellement l’auteur des premières données. Figure pour l'abrégé : 1 Procédé d’aide à l’identification d’un individu recherché et produit programme d’ordinateur associé La présente invention concerne un procédé d’aide à l’identification d’un individu recherché dans le cadre d’une enquête. La présente invention porte aussi sur un produit programme d’ordinateur associé. Dans le cadre d’une enquête portant, par exemple, sur des documents à contenus illicites publiés sur le réseau Internet, les enquêteurs, notamment les forces de l’ordre, sont confrontées à la difficulté d’identifier l’auteur de tels documents. En effet, les auteurs utilisent généralement des pseudonymes ou des faux-comptes, et publient rarement en leur nom propre. Une méthode d’identification se base sur l’identification et/ou la localisation des équipements utilisés pour transmettre les documents. Néanmoins, une telle méthode présente des limites et ne peut pas être mise en œuvre en toutes circonstances. En particulier, il est très complexe de déterminer la localisation (même partielle) d’une source de données en provenance d’un réseau Internet clandestin (en anglais « Dark Web »), notamment d’un réseau de type Tor. En outre, même dans le réseau Internet classique, les auteurs de documents à contenu illicites utilisent généralement des techniques d’anonymisation (par exemple, VPN, proxy anonymes, proxy Tor), ce qui complexifie la tâche des enquêteurs. Il existe donc un besoin pour un procédé permettant d’aider à l’identification d’un individu recherché auteur de documents textuels, indépendamment de la connaissance de la localisation du ou des équipements utilisés pour transmettre les documents textuels. A cet effet, la présente description a pour objet un procédé d’aide à l’identification d’un individu recherché dans le cadre d’une enquête, l’individu recherché étant l’auteur de premières données textuelles, le procédé étant mis en œuvre par un calculateur et comprenant : l’obtention des premières données textuelles, l’obtention d’une liste d’individus suspects établie dans le cadre de l’enquête, la collecte, pour chaque individu de la liste, d’un ensemble de deuxièmes données textuelles, les deuxièmes données textuelles collectées pour chaque individu ayant pour auteur l’individu, la détermination, à partir d’un modèle de profilage, d’un profil d’auteur pour chaque individu de la liste en fonction des deuxièmes données collectées pour l’individu, le profil d’auteur obtenu pour chaque individu définissant un style d’écriture pour l’individu, et la détermination, à partir d’un modèle d’attribution, d’un sous-ensemble d’individu(s) de la liste en fonction des profils d’auteurs obtenus pour chaque individu et des premières données, chaque individu du sous-ensemble déterminé étant potentiellement l’auteur des premières données. Suivant des modes de mise en œuvre particuliers, le procédé comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles - lors de l’étape de détermination, il est déterminé un score pour chaque individu de la liste, le score d’un individu définissant la probabilité que l’individu soit l’auteur des premières données, le sous-ensemble déterminé comprenant seulement le ou les individus de la liste dont le score est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé ; - lorsque le score de chaque individu de la liste est strictement inférieur au seuil prédéterminé, le sous-ensemble déterminé est vide ; - le procédé comprend une étape d’affichage sur un écran du nom des individus du sous-ensemble déterminé et du score obtenu pour chaque individu ; - les deuxièmes données collectées pour au moins l’un des individus de la liste sont issues d’au moins deux sources de données distinctes, les sources de données distinctes comprenant notamment des documents de taille et de forme variables, les sources de données étant avantageusement accessibles sur Internet ; - lors de l’étape de collecte, les deuxièmes données sont collectées par des modules de collecte spécifiques à chaque source de données ; - les deuxièmes données sont issues de sources de données choisies dans la liste constituée de : un blog, un réseau social et un forum internet ; - les premières données sont des données à contenus illicites publiées sur Internet sous un pseudonyme ou des données à contenus illicites publiées sur un réseau Internet clandestin ; - le modèle d’attribution est un réseau de neurones. La présente description porte aussi sur un produit programme d’ordinateur comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’un procédé tel que décrit précédemment lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnée à titre d’exemple uniquement, et en référence aux dessins qui sont : - , figure 1, une représentation schématique d’un exemple de calculateur permettant la mise en œuvre d’un procédé d’aide à l’identification d’un individu recherché, et - , figure 2, un organigramme d’un procédé d’aide à l’identification d’un individu recherché. Un calculateur 10 et un produit programme d’ordinateur 12 sont illustrés par la figure 1. Le calculateur 10, est de préférence, un ordinateur. Plus généralement, le calculateur 10 est un calculateur électronique propre à manipuler et/ou transformer des données représentées comme des quantités électroniques ou physiques dans des registres de calculateur 10 et/ou des mémoires en d’autres données similaires correspondant à des données physiques dans des mémoires, des registres ou d’autres types de dispositifs d’affichage, de transmission ou de mémorisation. Le calculateur 10 est en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12. Comme illustré par la figure 1, le calculateur 10 comporte un processeur 14 comprenant une unité de traitement de données 16, des mémoires 18 et un lecteur 20 de support d’informations. Dans l’exemple illustré par la figure 1, le calculateur 10 comprend un clavier 22 et une unité d’affichage 24. Le produit programme d’ordinateur 12 comporte un support d’informations 26. Le support d’information 26 est un support lisible par le calculateur 10, usuellement par l’unité de traitement de données 16. Le support lisible d’informations 26 est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capable d’être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support d’informations 26 est une clé USB, une disquette ou disque souple (de la dénomination anglaise « Floppy disc »), un disque optique, un CD-ROM, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire EPROM, une mémoire EEPROM, une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support d’informations 26 est mémorisé le programme d’ordinateur 12 comprenant des instructions de programme. Le programme d’ordinateur 12 est chargeable sur l’unité de traitement de données 16 et est adapté pour entraîner la mise en œuvre d’un procédé d’aide à l’identification d’un individu recherché lorsque le programme d’ordinateur 12 est mis en œuvre sur l’unité de traitement 16 du calculateur 10. En variante, le calculateur 10 est de type hardware (traduit en français par matériel ), tel qu’un circuit logique programmable (abrégé par FPGA ce qui signifie en anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore un circuit intégré dédié, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application-Specific Integrated Circuit ). Le fonctionnement du calculateur 10 (en interaction ou non avec le produit programme d’ordinateur 12) va maintenant être décrit en référence à la figure 2, qui illustre schématiquement un exemple de mise en œuvre d’un procédé d’aide à l’identification d’un individu recherché. Le procédé d’aide à l’identification est particulièrement adapté à être utilisé dans le cadre d’une enquête, par exemple, d’une enquête diligentée par les forces de l’ordre (police, douane). Il permet d’aider à identifier un individu recherché qui est l’auteur de premières données textuelles, généralement illicites. L’individu recherché a, par exemple, commis un acte répréhensible, tel qu’un délit ou un crime. En l’espèce, l’individu recherché est, par exemple, l’auteur de données textuelles illicites. De telles données illicites portent, par exemple, sur des trafics d’objets ou de composés illicites (trafic d’armes, de drogue, d’êtres humains) ou encore sur des contenus pédophiles. En variante, l’individu recherché est recherché pour un délit ou un crime, et les enquêteurs disposent de données textuelles (illicites ou non) écrites par l’individu recherché, mais sans connaître l’identité de l’individu recherché. Le procédé d’aide comprend une étape 100 d’obtention des premières données textuelles. Par le terme « données textuelles », il est entendu des données comprenant du texte. Les premières données textuelles sont des écrits d’un individu recherché inconnu. Les premières données sont, par exemple, des données portant sur des contenus illicites. Les premières données textuelles ont, par exemple, été publiées sur internet via un pseudonyme, ce qui ne permet pas d’identifier l’individu recherché. Dans un autre exemple, les premières données ont été publiées sur un réseau Internet clandestin (aussi appelé « darknet » ou « darkweb » en anglais). Dans encore un autre exemple, les premières données ont été publiées sur un support physique (livre, revue, journal) de manière anonyme. Les premières données sont, par exemple, collectées directement par des enquêteurs et communiquées au calculateur 10. Par exemple, les données sont collectées via des sources dites publiques, telles que des réseaux sociaux (Linkedin, Facebook, Pinterest …) des forums ou encore des commentaires laissés sur des sites de e-commerces. Lors de l’étape de collecte des premières données, l’identité réelle de l’auteur est connue (ce qui est aisé sur des sites publics pour les force de l’ordre). Le procédé d’aide comprend une étape 110 d’obtention d’une liste d’individus suspects établie dans le cadre de l’enquête. La liste d’individus suspects est, par exemple, déterminée par des enquêteurs et communiquée au calculateur 10. Par exemple, la liste d’individus suspects est établi en fonction d’une base de données à disposition des enquêteurs et en fonction du contenu des premières données. Dans un autre exemple, la liste d’individus suspects est établie par les enquêteurs ou en interrogeant des personnes (amis, familles, collègues des suspects). Le procédé d’aide comprend une étape 120 de collecte, pour chaque individu de la liste, d’un ensemble de deuxièmes données textuelles. Les deuxièmes données textuelles collectées pour chaque individu ont pour auteur l’individu. Les deuxièmes données textuelles sont, par exemple, issues de publications accessibles sur Internet. Plus particulièrement, les deuxièmes données sont issues de sources de données choisies dans la liste constituée de : un blog, un réseau social (Twitter, Facebook, Linkedin…) et un forum internet. En variante ou en complément, les deuxièmes données sont issues d’emails (obtenus lors d’une perquisition par exemple) et/ou de courriers retranscrits au format numérique, et/ou d’écoutes téléphoniques retranscrites au format numérique et/ou de SMS. L’étape de collecte 120 est mise en œuvre par le calculateur 10, par exemple, par un module de collecte (logiciel) chargé sur le calculateur 10. Un tel module de collecte est propre à extraire les deuxièmes données des sources de données. Les données collectées son, par exemple mémorisées dans une base de données à laquelle a accès le calculateur 10 ou directement dans la mémoire du calculateur 10. Avantageusement, les deuxièmes données collectées pour au moins l’un des individus de la liste sont issues d’au moins deux sources de données distinctes, les sources de données distinctes comprenant notamment des documents de taille et de forme variables. Par exemple, les données d’un blog ou issues d’un réseau social ne sont généralement pas au même format. Dans ce cas, les deuxièmes données sont, de préférence, collectées par des modules de collecte spécifiques à chaque source de données. Les modules de collectes ont, par exemple, été configurés spécifiquement en fonction de la taille et du format des documents accessibles sur la source de données. Avantageusement, chaque module de collecte est configuré pour collecter seulement le texte rédigé par l’individu suspect, et non pas du texte qui aurait été publié par l’individu suspect mais rédigé par un autre auteur (cas notamment des citations ou des « retweets » dans le cas de l’application Tweeter). Pour cela, chaque module de collecte est, par exemple, équipé d’un moyen de filtrage des textes non rédigés par l’individu suspect. Par exemple, chaque module de collecte est configuré pour identifier des mots-clés ou des balises de début et de fin de texte et pour collecter le texte en fonction des mots-clés et balises identifiées. Les mots-clés indiquent, par exemple, que le texte a été retransmis. Les balises indiquent, par exemple, que le texte est un commentaire de personnes autres que l’auteur. Le procédé d’aide comprend une étape 130 de détermination d’un profil d’auteur pour chaque individu de la liste en fonction des deuxièmes données collectées pour l’individu. Le profil d’auteur obtenu pour chaque individu définit un style d’écriture pour l’individu. Par le terme « style d’écriture », il est entendu les techniques d’écriture spécifiques à l’individu, notamment en termes d’orthographe, de grammaire et des termes utilisés. Le profil d’auteur est, par exemple, obtenu à partir d’un modèle de profilage mémorisé ou chargé sur le calculateur 10. Le modèle de profilage est, par exemple, un réseau de neurones. Le modèle de profilage est, par exemple, un modèle statistique construit avec les séquences de lettres émises dans un document, les unités lexicales ayant une portée sémantique (par exemple des noms de villes, de personnes d’entreprises …), le type et la fréquence des ponctuations ou encore les mots vides de sens pouvant refléter une catégorie sociale. Le procédé d’aide comprend une étape 140 de détermination d’un sous-ensemble d’individu(s) de la liste en fonction des profils d’auteurs obtenus pour chaque individu et des premières données, chaque individu du sous-ensemble déterminé étant potentiellement l’auteur des premières données. Par exemple, lors de l’étape de détermination, il est déterminé un score pour chaque individu de la liste. Le score d’un individu définit la probabilité que l’individu soit l’auteur des premières données, le sous-ensemble déterminé comprenant seulement le ou les individus de la liste dont le score est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé. Ainsi, dans cet exemple, lorsque le score de chaque individu de la liste est strictement inférieur au seuil prédéterminé, le sous-ensemble déterminé est vide. Cela signifie qu’il est très improbable que les individus de la liste de suspects soient l’auteur des premières données, et donc l’individu recherché. Le sous-ensemble d’individus est, par exemple, déterminé à partir d’un modèle d’attribution (logiciel) mémorisé ou chargé sur le calculateur 10. Le modèle d’attribution est, par exemple, un réseau de neurones. Le modèle d’attribution d’auteur est, par exemple, configuré pour extraire des phrases et des éléments pertinents du texte ; analyser dans les phrases et éléments extraits la présence d’entités normées (nom de lieux, de personnes…), la ponctuation et la grammaire utilisées ; et attribuer un auteur en fonction du résultat de l’analyse. Des exemples de modèles d’attribution d’auteurs sont décrits dans les articles suivants : - de Oren Halvani and Lukas Graner intitulé Cross-Domain Authorship Attribution Based on Compression - Notebook for PAN at CLEF 2018. In Linda Cappellato, Nicola Ferro, Jian-Yun Nie, and Laure Soulier, editors, CLEF 2018 Evaluation Labs and Workshop – Working Notes Papers, 10-14 September, Avignon, France, September 2018. CEUR-WS.org. ISSN 1613-0073. - de Carolina Martín-del-Campo-Rodríguez, Helena Gómez-Adorno, Grigori Sidorov, and Ildar Batyrshin. CIC-GIL Approach to Cross-domain Authorship Attribution - Notebook for PAN at CLEF 2018. In Linda Cappellato, Nicola Ferro, Jian-Yun Nie, and Laure Soulier, editors, CLEF 2018 Evaluation Labs and Workshop – Working Notes Papers, 10-14 September, Avignon, France, September 2018. CEUR-WS.org. ISSN 1613-0073. - de Lukasz G\kagała. Authorship attribution with neural networks and multiple features - Notebook for PAN at CLEF 2018. In Linda Cappellato, Nicola Ferro, Jian-Yun Nie, and Laure Soulier, editors, CLEF 2018 Evaluation Labs and Workshop – Working Notes Papers, 10-14 September, Avignon, France, September 2018. CEUR-WS.org. ISSN 1613-0073. Ainsi, l’obtention de la liste d’individu du sous-ensemble permet aux enquêteurs d’orienter leur enquête sur les individus du sous-ensemble ou de réorienter leur enquête lorsque le sous-ensemble est vide ou lorsque les scores obtenus pour chaque individu de la liste ne sont pas jugés suffisants. Par exemple, les enquêteurs vont concentrer leur enquête d’abord sur l’individu pour lequel le meilleur score a été obtenu. Optionnellement, le procédé d’aide comprend une étape 150 d’affichage sur un écran du nom des individus du sous-ensemble déterminé, éventuellement d’une photo de chaque individu, et du score obtenu pour chaque individu. Cela permet aux enquêteurs d’évaluer le degré de confiance dans le sous-ensemble déterminé par le dispositif d’aide. Ainsi, le présent procédé permet d’aider à l’identification d’un individu recherché, auteur de documents textuels, et ce indépendamment de la connaissance de la localisation du ou des équipements utilisés pour transmettre les documents textuels. Le présent procédé utilise, en effet, seulement des écrits de suspects d’une liste de suspects pour aider les enquêteurs à converger vers l’individu recherché, ou pour les aider à écarter des suspects. Le procédé est en cela de mise en œuvre simplifiée. En outre, le procédé permet également de construire des profils d’auteurs avec des sources de données hétérogènes. L’homme du métier comprendra que les modes de réalisation précédemment décrits peuvent être combinés pour former de nouveaux modes de réalisation pourvu qu’ils soient compatibles techniquement. Procédé d’aide à l’identification d’un individu recherché dans le cadre d’une enquête, l’individu recherché étant l’auteur de premières données textuelles, le procédé étant mis en œuvre par un calculateur (10) et comprenant : l’obtention des premières données textuelles, l’obtention d’une liste d’individus suspects établie dans le cadre de l’enquête, la collecte, pour chaque individu de la liste, par au moins un module de collecte, d’un ensemble de deuxièmes données textuelles, les deuxièmes données textuelles collectées pour chaque individu ayant pour auteur l’individu, la détermination, à partir d’un modèle de profilage, d’un profil d’auteur pour chaque individu de la liste en fonction des deuxièmes données collectées pour l’individu, le profil d’auteur obtenu pour chaque individu définissant un style d’écriture pour l’individu, et la détermination, à partir d’un modèle d’attribution, d’un sous-ensemble d’individu(s) de la liste en fonction des profils d’auteurs obtenus pour chaque individu et des premières données, chaque individu du sous-ensemble déterminé étant potentiellement l’auteur des premières données. Procédé selon la revendication 1, dans lequel lors de l’étape de détermination, il est déterminé un score pour chaque individu de la liste, le score d’un individu définissant la probabilité que l’individu soit l’auteur des premières données, le sous-ensemble déterminé comprenant seulement le ou les individus de la liste dont le score est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé. Procédé selon la revendication 2, dans lequel lorsque le score de chaque individu de la liste est strictement inférieur au seuil prédéterminé, le sous-ensemble déterminé est vide. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel, le procédé comprend une étape d’affichage sur un écran du nom des individus du sous-ensemble déterminé et du score obtenu pour chaque individu. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel les deuxièmes données collectées pour au moins l’un des individus de la liste sont issues d’au moins deux sources de données distinctes, les sources de données distinctes comprenant notamment des documents de taille et de forme variables, les sources de données étant avantageusement accessibles sur Internet. Procédé selon la revendication 5, dans lequel, lors de l’étape de collecte, les deuxièmes données sont collectées par des modules de collecte spécifiques à chaque source de données. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel les deuxièmes données sont issues de sources de données choisies dans la liste constituée de : un blog, un réseau social et un forum internet. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel les premières données sont des données à contenus illicites publiées sur Internet sous un pseudonyme ou des données à contenus illicites publiées sur un réseau Internet clandestin. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel le modèle d’attribution est un réseau de neurones. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur, pour l’exécution d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur.