Abstract-I detta dokument beskriver vi vår strategi och inledande resultat på modellering, upptäckt och spårning av terroristgrupper och deras avsikter baserat på multimediadata. Även om forskning om automatisk informationsutvinning från multimediadata har gett betydande framsteg inom områden som utvinning av enheter, länkar och händelser, har mindre framsteg gjorts i utvecklingen av automatiserade verktyg för att analysera resultaten av informationsutvinning för att "ansluta punkterna". Därför fokuserar vårt arbete Counter-Terror Social Network Analysis and Intent Recognition (CT-SNAIR) på utveckling av automatiserade tekniker och verktyg för att upptäcka och spåra dynamiskt föränderliga terroristnätverk samt erkännande av förmåga och potentiella avsikter. Förutom att få fram och arbeta med verkliga data för algoritmutveckling och test har vi ett stort fokus på modellering och simulering av terroristattacker baserat på verklig information om tidigare attacker. Vi beskriver utvecklingen och tillämpningen av ett nytt Terror Attack Beskrivning Språk (TADL), som används som grund för modellering och simulering av terroristattacker. Exempel visas som illustrerar användningen av TADL och en följeslagare simulator baserad på en dold Markov modell (HMM) struktur för att generera transaktioner för attacker scenarier som dras från verkliga händelser. Vi beskriver också våra tekniker för att generera realistisk bakgrund skräp trafik för att möjliggöra experiment för att uppskatta prestanda i närvaro av en blandning av data. En viktig del av vårt arbete är att ta fram scenarier och korpora för användning i vår egen forskning, som kan delas med en forskargemenskap inom detta område. Vi beskriver vårt scenario och corpus utveckling, inklusive specifika exempel från september 2004 bombningen av Australiens ambassad i Jakarta och ett fiktivt scenario som utvecklades i ett tidigare projekt för forskning i sociala nätverk analys. Scenarierna kan skapas av ämnesexperter med hjälp av ett grafiskt redigeringsverktyg. Med tanke på en uppsättning tidsbeställda transaktioner mellan aktörer använder vi algoritmer för sociala nätverksanalyser (SNA) som ett filtreringssteg för att dela upp aktörerna i olika samhällen innan vi bestämmer avsikt. Detta bidrar till att minska röran och ökar förmågan att bestämma aktiviteter inom en viss grupp. För modellering och simulering skapar vi slumpmässiga nätverk med strukturer och egenskaper som liknar verkliga sociala nätverk. Modellering av bakgrundstrafik är ett viktigt steg för att generera klassificeringar som kan skilja ofarliga aktiviteter från misstänkta aktiviteter. En algoritm för igenkänning av simulerade potentiella attackscenarier i skräp baserat på Support Vector Machine (SVM) tekniker presenteras. Vi visar resultatexempel, inklusive sannolikhet för upptäckt kontra sannolikhet för avräkning av falsklarm, för en rad systemparametrar.
Den metod som föreslås av REF utvecklar CT-SNAIR, som anpassar automatiserade tekniker och verktyg för att upptäcka och spåra dynamiska terroristnätverk samt erkännande av kapacitet och potentiella avsikter baserade på multimediadata.
Modeling and detection techniques for Counter-Terror Social Network Analysis and Intent Recognition
{'venue': '2009 IEEE Aerospace conference', 'journal': '2009 IEEE Aerospace conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Psychology']}