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Ethical and Privacy-preserving Big Data platform for Supporting criminal investigations

Descrizione del progetto

Intensificare la cibersicurezza in Europa

Nell’era della trasformazione digitale, l’attività criminale si è evoluta in modo drammatico, presentando sfide complesse per le forze dell’ordine. La proliferazione dei social network, l’estensione del deep e shallow web e l’abbondanza di dati disponibili online sono diventati strumenti per attività illecite e dannose e i criminali possono ora avvalersi degli strumenti digitali per raggiungere i loro obiettivi. Il progetto PRESERVE, finanziato dall’UE, svilupperà un sistema di supporto decisionale innovativo e rispettoso della riservatezza per le forze dell’ordine europee, utilizzando l’intelligenza artificiale e i megadati per combattere la criminalità informatica e il terrorismo. Il progetto si avvarrà di una serie di metodologie e tecniche di intelligenza artificiale all’avanguardia per monitorare i social network, i database della polizia e le informazioni sul web, identificando le comunità e gli utenti coinvolti in discorsi di odio, abusi sessuali su minori, terrorismo e attività di traffico di sostanze stupefacenti.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-IA - HORIZON Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL3-2023-FCT-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

FUNDACION CENTRO TECNOLOXICO DE TELECOMUNICACIONS DE GALICIA
Contributo netto dell'UE
€ 1 175 018,42
Indirizzo
CARRETERA DO VILAR 58
36214 VIGO
Spagna
Regione
Noroeste Galicia Pontevedra
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 1 175 018,43

Partecipanti (12)

Partner (1)