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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Ethical and Privacy-preserving Big Data platform for Supporting criminal investigations

Description du projet

Intensifier la cybersécurité en Europe

En cette ère de transformation numérique, l’activité criminelle a évolué de manière spectaculaire, posant des défis complexes aux services répressifs. La prolifération des réseaux sociaux, l’étendue du web profond et du web visible, et l’abondance des données disponibles en ligne nourrissent les activités illicites et nuisibles, et permettent désormais aux criminels d’utiliser les outils numériques pour atteindre leurs objectifs. Le projet PRESERVE, financé par l’UE, développera un système d’aide à la décision innovant, qui préserve la vie privée, pour les services répressifs européens qui pourront s’appuyer sur l’IA et les mégadonnées pour lutter contre la cybercriminalité et le terrorisme. Le projet fera appel à diverses méthodologies et techniques d’IA de pointe pour surveiller les réseaux sociaux, les bases de données de la police et les informations sur le web, afin d’identifier les communautés et les utilisateurs impliqués dans des discours de haine, des abus sexuels sur les enfants, le terrorisme et le trafic de drogue.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-IA - HORIZON Innovation Actions

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL3-2023-FCT-01

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Coordinateur

FUNDACION CENTRO TECNOLOXICO DE TELECOMUNICACIONS DE GALICIA
Contribution nette de l'UE
€ 1 175 018,42
Coût total
€ 1 175 018,43

Participants (12)

Partenaires (1)