Меню


Государство

Агентство национальной безопасности США достигает 0,008% ложных срабатываний для выявления потенциальных соучастников террористов с помощью машинного обучения

АНБ использует метод random forest для выявления потенциальных курьеров, доставляющих информацию террористам в Пакистане. Это основано на телефонных записях и другой информации из программы массового наблюдения сотовых сетей страны. С помощью этого метода АНБ достигло 50% false negative и 0,008% false positive.

Как пишет Ars Technica: «В 2014 году бывший директор ЦРУ и АНБ заявил, что «мы убиваем людей на основе метаданных». Теперь, новое исследование ранее опубликованных документов Эдвардом Сноуденом предполагает, что многие из этих людей, возможно, были невиновны. В прошлом году The Intercept опубликовал документы, подробно описывающие программу NSY SKYNET».

Согласно документам, SKYNET осуществляет массовое наблюдение за пакистанской сетью мобильной связи, а затем использует алгоритм машинного обучения для метаданных сотовой сети в 55 миллионов человек, чтобы попытаться оценить вероятность каждого человека быть террористом. Население Пакистана составляет около 192 миллионов человек, причем около 120 миллионов сотовых телефонов использовались в конце 2012 года, когда была сделана презентация SKYNET. АНБ проанализировало 55 миллионов таких записей мобильных телефонов. Алгоритм классификации SKYNET анализирует метаданные и основные истины, а затем выдает оценку для каждого человека на основе его метаданных. Цель состоит в том, чтобы присвоить высокие баллы реальным террористам, а низкие - остальной части невинного населения. Алгоритм машинного обучения обучается на известных курьерах.
Результат
АНБ утверждает: 50% false negative и 0,008% false positive
Подпишись на новые кейсы
Оставь свой e-mail и раз в неделю мы будем высылать полезные кейсы тебе на почту
Мы не передаем данные третьим лицам, а храним их согласно №152-ФЗ
Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Inhalte und Dienste. Durch die weitere Nutzung unserer Webseite stimmst du der Verwendung von Cookies zu.
Okay
Close
Made on
Tilda