Ingenieursprojek voorspel terroriste-aanvalle met 90 persent akkuraatheid - Innovasie
Ingenieursprojek voorspel terroriste-aanvalle met 90 persent akkuraatheid
'N Ingenieurspan van New York het 'n raamwerk ontwikkel om tendense in terreuraanvalle regoor die wêreld op te spoor. Terreuraanvalle self lyk onvoorspelbaar en onverwags. Die navorsers van die Binghamton Universiteit, die Staatsuniversiteit van New York (SUNY) het egter patrone gevind in die skynbaar onpatroon.
Die span het 'n nuwe raamwerk voorgestel, genaamd Networked Pattern Recognition (NEPAR) Framework. Die stelsel het data saamgestel uit meer as 150 000 terroriste-aanvalle tussen 1970 en 2015. NEPAR het twee fases. Die eerste bou 'n netwerk deur verbindings te vind tussen skynbaar onaansluitbare gebeure.
Kortom, die raamwerk identifiseer die kenmerke van toekomstige terreuraanvalle deur na die verband tussen vorige aanvalle te kyk. Doktorand Salih Tutun het saam met Mohammad Khasawneh, professor in stelselswetenskap en bedryfsingenieurswese (SSIE) aan Binghamton, saamgewerk aan die navorsing.
"Terroriste leer, maar hulle weet nie dat hulle leer nie. As ons dit nie kan monitor deur middel van sosiale media of ander tegnologieë nie, moet ons die patrone verstaan. Ons raamwerk werk om te bepaal watter maatstawwe belangrik is," het Tutun gesê.
Twin Towers op 11 September 2001 [Image Source: Wikimedia Commons]
Dit lyk asof die netwerk effektief is. Die projek kan kenmerke wat verband hou met terrorisme-aanvalle met kranksinnige akkuraatheid identifiseer: 90 persent akkuraatheid by die bepaling van die uitbreiding van aanvalle, 96 persent oor die vraag of die data tot meerdere aanvalle lei, en 92 persent akkuraatheid in die ontleding van die doelwitte van 'n terroris agter 'n aanval.
Die doel van die projek is volgens Tutun dat regerings moet besef watter tekens lei tot dade van terrorisme en maniere om die risiko van toekomstige gebeure te verminder.
"Op grond van hierdie funksie stel ons 'n nuwe ooreenkoms (interaksie) -funksie voor," het Tutun gesê. "Dan gebruik ons ​​die ooreenkoms (interaksie) -funksie om die verskil (hoe hulle met mekaar omgaan) tussen twee aanvalle te verstaan. Byvoorbeeld, wat is die verhouding tussen die Parys en die aanvalle op 11 September? As ons daarna kyk, as daar 'n verhouding is, maak ons ​​'n netwerk. Miskien het een aanval in die verlede en 'n ander aanval 'n groot verhouding, maar niemand weet nie. Ons probeer om hierdie inligting te onttrek. '
Die Binghamton-studie is nie die eerste poging om die gedrag van terroriste te verstaan ​​en te kategoriseer nie. Een tekortkoming van hierdie soort werk is dat die opsporing van terroriste-aktiwiteite op enkelvoudige gevalle fokus eerder as om rekening te hou met die interaksies wat die oomblik gekweek het. Omgekeerd gee netwerkanalise 'n te breë spektrum. Tutun het erken dat albei stelsels hul probleme het; die algoritme verbeter egter.
"Voorspelling van terroristegebeurtenisse is 'n droom, maar die beskerming van sommige gebiede deur patrone te gebruik is 'n werklikheid. As u die patrone ken, kan u die risiko's verminder. Dit gaan nie oor voorspelling nie, dit gaan oor begrip," het Tutun gesê.
"As u die probleem in Bagdad oplos, los u die probleem in Irak op. As u die probleem in Irak oplos, los u die probleem in die Midde-Ooste op. As u die probleem in die Midde-Ooste oplos, los u die probleem in die wêreld op . "
Die volledige publikasie kan aanlyn gevind word via Science Direct / Expert Systems with Applications.