Segurança Nacional dos EUA está dependendo cada vez mais de dados

O The Washington Post identificou 5 formas que a análise de dados dá suporte à tomada de decisão da Segurança Nacional dos EUA.

03/10/2017 às 17:22

Os dados são uma característica definidora da sociedade moderna e, à medida que se tornam mais proeminentes e prontamente disponíveis, cresce a tentação de analisá-los e dar sentido ao mundo através de métodos ou algoritmos específicos de análise.

Para a Segurança Nacional dos EUA isso não é diferente.

Os dados são um “grande negócio” para as agências de espionagem do país que, até então, se baseavam em múltiplas fontes de dados para produzir relatórios de inteligência. Na última década, por exemplo, agências como a CIA e a NSA criaram unidades de análise dedicadas e projetos de pesquisa e desenvolvimento focados na análise de dados online, como vídeos do YouTube e postagens de redes sociais.

Ou seja, os dados tornaram-se um tema frequente de relatórios de segurança e pesquisa acadêmica. Por conta disso, a preocupações com a liberdade civil está dominando o debate público. Afinal, não compreendemos de forma eficiente o que os dados sabem sobre cada indivíduo e a forma que eles são utilizados. Temos apenas uma ideia.

Partindo dessa ideia, o The Washington Post identificou 5 formas que a análise de big data dá suporte à tomada de decisão da Segurança Nacional dos EUA.

Detecção de anomalia

A detecção de anomalias identifica itens, eventos ou observações que não estão em conformidade com um comportamento ou padrão esperado. Isso pode ser usado para avaliar automaticamente se uma atividade online é suspeita. Aqui, a atividade incomum de um indivíduo confiável pode ser detectada como uma ação malévola ou inadvertida e distinta da atividade diária da rede.

Associação

Os algoritmos de mineração descobrem relacionamentos e padrões interessantes em grandes conjuntos de dados. Esses relacionamentos e padrões geralmente são descobertos como resultado da aparência freqüente de um grupo de entidades, como pessoas, organização, localização, em vários documentos, como inúmeros relatórios preparados por oficiais de inteligência, bem como fontes publicamente disponíveis.

Classificação e Clustering

Uma das principais contribuições provindas das ferramentas de big data para a Segurança Nacional dos EUA é o domínio do processamento de inteligência. Os algoritmos de classificação atribuem objetos em uma coleção de dados para segmentar categorias ou classes. Os modelos de classificação podem ser usados ​​para identificar uma chamada telefônica interceptada como parte de uma atividade suspeita de zero, baixo ou alto risco.

Já o clustering refere-se ao agrupamento de objetos ou pontos de dados com base em noções de similaridade. Essas capacidades são ideais para examinar várias quantidades de dados de redes sociais diferentes, organizando-os em grupos de tópicos e gerando resumos de seu conteúdo para consumo humano. Clustering também pode ajudar a identificar diferentes tipos de usuários de redes sociais (líderes de opinião, bots, etc.).

Análise do link

A análise do link é mais útil na definição, descoberta e avaliação de relações entre objetos e pontos de dados. Este tipo de algoritmo é comumente usado para identificar nós e redes que conectam pessoas, organizações e outras entidades. Uma das aplicações mais famosas de análise de links é a identificação de nós críticos em redes terroristas ou criminais, como a al-Qaeda.

Machine learning

Machine learning refere-se a um conjunto especial de algoritmos que podem se adaptar e aprender independentemente dos dados que eles processam. Os algoritmos Machine learning podem, por exemplo, recuperar o contexto oculto das coleções de documentos, identificar ataques de phishing, detectar invasões de rede, reconhecer rostos humanos e analisar multidões. Em todos esses casos, o big data facilita a análise da inteligência e às vezes automatizam a segurança.

Dados exigem julgamento humano

Os dados são mais úteis quando combinados com o julgamento humano, pois as máquinas e os algoritmos eliminam muito do contexto em que os seres humanos interagem. Algumas informações importantes de Segurança Nacional, como informações sobre as intenções dos líderes estrangeiros, são melhores identificadas pelos humanos. As grandes aplicações de dados orientadas por algoritmos de aprendizado de máquina também funcionam melhor quando os analistas humanos fornecem feedback para o sistema.

Em suma, e na melhor das hipóteses, as técnicas analíticas libertam, ou mesmo ajudam os humanos a fazer o que melhor fazem: pensar, fazer perguntas e fazer julgamentos.


Fonte: The Washington Post

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