Una plataforma para detectar actividades terroristas en la Deep Web

El proyecto bautizado con el nombre de Tensor, que ha comenzado este mes y cuenta con un presupuesto de 5 millones de euros para los próximos tres años

MADRID Actualizado: Guardar
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La Universidad Pompeu Fabra ( UPF) y la conselleria de Interior de la Generalitat participan en el proyecto europeo Retrieval and Analysis of heterogeneous Online Content for Terrorist Activity Recognition ( TENSOR) para crear una plataforma inteligente que detecte actividades terroristas en el internet profundo, conocido por su denominación anglosajona Deep Web.

El proyecto, que ha comenzado este mes y cuenta con un presupuesto de 5 millones de euros para los próximos tres años, está coordinado por el Servicio de Policía de Irlanda del Norte (Reino Unido). Según ha informado el Grupo de Investigación en Tratamiento Automático del Lenguaje Natural que dirige Leo Wanner, investigador del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la UPF, el objetivo es hallar los contenidos de internet que escapan a los motores de búsqueda convencionales y que éstos no pueden indexar.

Es el denominado internet profundo, invisible, oculto o Deep web, que supone un desafío para las agencias de orden público debido a su inaccesibilidad. Según la UPF, las agencias se enfrentan al doble reto de tener que extraer contenidos significativos de enormes cantidades de datos en línea y de identificar aquellos contenidos que puedan contribuir al avance y la radicalización de la actividad de grupos terroristas.

El objetivo principal de TENSOR es proporcionar a las policías europeas y servicios de inteligencia una poderosa plataforma inteligente para la detección precoz de actividades terroristas, de radicalización de la violencia y de reclutamiento de personas para el terrorismo organizado.

La plataforma integra un conjunto de herramientas automáticas y semiautomáticas de última generación que penetran en internet y que extraen información multimedia (imágenes de vídeo, audio y contenidos multilingües), realizan la categorización, filtrado y análisis de estos contenidos, y crean en tiempo real pistas de auditoría automatizadas. El consorcio del proyecto reúne centros de investigación, empresas del sector y expertos en leyes de siete países europeos.

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