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Prediction and Visual Intelligence for Security Information

Description du projet

Les mégadonnées donnent un coup de main dans le cadre des enquêtes criminelles

Les enquêteurs criminels travaillent sur le terrain, ils identifient, documentent, recueillent et interprètent les preuves pour résoudre des cas complexes. Aujourd’hui, plus que jamais, ils doivent trouver du sens dans des flux massifs de données hétérogènes. Le projet PREVISION, financé par l’UE, fournira aux forces de l’ordre un soutien avancé, en temps quasi réel, pour analyser de multiples flux de mégadonnées (provenant de diverses sources). Le projet permettra de créer des graphiques de connaissance dynamiques et «auto-apprenants» qui sensibiliseront les enquêteurs sur ces domaines afin de les aider à mieux faire face aux menaces de sécurité hybrides, c’est-à-dire aux menaces qui combinent les attaques physiques et cybernétiques. Le projet organisera cinq cas d’utilisation représentatifs et complémentaires, dont notamment la protection des espaces publics et la lutte contre le trafic illicite d’antiquités, tout en respectant pleinement la vie privée, les droits de l’homme et tout droit applicable.

Objectif

The mission of PREVISION is to empower the analysts and investigators of LEAs with tools and solutions not commercially available today, to handle and capitalize on the massive heterogeneous data streams that must be processed during complex crime investigations and threat risk assessments. With criminals being ever more determined to use new and advanced technology for their cause, the aim is to establish PREVISION as an open and future-proof platform for providing cutting-edge practical support to LEAs in their fight against terrorism, organised crime and cybercrime, which represent three major cross-border security challenges that are often interlinked. PREVISION provides advanced near-real-time analytical support for multiple big data streams (coming from online social networks, the open web, the Darknet, CCTV and video surveillance systems, traffic and financial data sources, and many more), subsequently allowing their semantic integration into dynamic and self-learning