Descripción del proyecto
Intensificación de la ciberseguridad en Europa
En la era de la transformación digital, la actividad delictiva ha evolucionado drásticamente, planteando complejos retos a las fuerzas y cuerpos de seguridad. La proliferación de las redes sociales, la expansividad de la web profunda y superficial, y la abundancia de datos disponibles en línea se han convertido en herramientas para actividades ilícitas y dañinas, y los delincuentes ahora pueden usar las herramientas digitales para lograr sus objetivos. El equipo del proyecto PRESERVE, financiado con fondos europeos, desarrollará un innovador sistema de apoyo a la toma de decisiones para las fuerzas y cuerpos de seguridad europeas que preservará la privacidad y utilizará inteligencia artificial y macrodatos para combatir la ciberdelincuencia y el terrorismo. En el proyecto se utilizará una serie de metodologías y técnicas de inteligencia artificial vanguardista para vigilar las redes sociales, las bases de datos policiales y la información de la web, identificando comunidades y usuarios implicados en discursos de odio, abusos sexuales a menores, terrorismo y actividades de narcotráfico.
Objetivo
This proposal aims to develop an innovative and privacy-preserving decision-support system for European law enforcement authorities, leveraging advanced Big Data and AI technologies to effectively combat crimes and terrorism. The proposed system integrates Federated Learning, User and Entity Behavior Analytics (UEBA), and other Big Data and AI techniques to monitor social network data, deep and shallow web information, and police databases in a secure, collaborative, privacy-aware and ethical manner.
The primary objective is to help Law Enforcement Authorities (LEAs) fighting cybercrime and terrorism by identifying key communities and users involved in activities such as hate speech, child sexual abuse, terrorism, or drug trafficking and to use this information to better allocate police resources.
PRESERVE will leverage Federated Learning, a decentralised machine learning approach that allows model training on distributed data sources while preserving data privacy. By collaborating with multiple LEAs across Europe, PRESERVE will collectively combine social network data, deep and shallow web information, and police databases to analyse large amounts of spatial and temporal data related to criminal activities to identify patterns and correlations to provide better police-resource management on critical areas.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informaciónbase de datos
- ciencias socialesciencias políticastransiciones políticasterrorismo
- ciencias socialesderecho
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Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinador
36214 VIGO
España