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Imagenbild eines abstrakten Netzwerks

Data Science for Public Security

Höhere Sicherheit im Internet für Europas Bürger

Das Internet bietet eine einmalige Plattform für Kommunikation, Information und Handel. Gleichzeitig bietet es aber auch eine noch nie dagewesene Plattform für Falschinformationen, Betrug und Kriminalität. Durch den raschen technologischen Wandel gestaltet sich die Regulierung und Strafverfolgung in dieser digitalen Welt jedoch äußerst schwierig. In Zusammenarbeit mit Behörden und Polizei erarbeitet DSAI innovative Lösungen, um das Internet für Europas Bürger und Wirtschaft sicherer zu gestalten. Der Schwerpunkt liegt dabei auf drei zentralen Bereichen: digitale Forensik, Analyse virtueller Vermögenswerte und Konsumentenschutz.

Digitale Forensik hat zwei Aspekte: erstens die Validierung und Verifizierung der Herkunft und Echtheit digitaler Medien und zweitens die automatische Extraktion von Merkmalen und Ereignissen aus diesen Medien. Im ersten Fall nutzt DSAI Machine Learning und Natural Language Processing, um Falschinformationen zu erkennen. Im zweiten Fall setzt DSAI sein langjähriges Know-how in der Audioanalyse ein, um sicherheitsrelevante Audioereignisse mit Hilfe neuronaler Netzmodelle herauszufiltern.

Virtuelle Vermögenswerte sind Entwicklungen im Bereich Kryptowährungen, die über Bitcoin hinausgehen. Es handelt sich dabei um digitale Darstellungen von Werten, die digital gehandelt und übertragen werden und für Zahlungs- oder Anlagezwecke genutzt werden können. Virtuelle Vermögenswerte eröffnen Wege zu neuen Formen der Kriminalität und stellen neue forensische Herausforderungen bei der Strafverfolgung von Finanzkriminalität. Die von DSAI entwickelte Plattform GraphSense dient zur Analyse virtueller Vermögenswerte und bietet volle Datensouveränität, algorithmische Transparenz und Skalierbarkeit. GraphSense ist eine kostenlose Open Source Lösung und verfügt über ein Dashboard für interaktive Analysen und, was noch wichtiger ist, gewährleistet volle Datenkontrolle bei der Durchführung von komplexen Analyseaufgaben.

Konsumentenschutz: Das schnelle Auffinden von betrügerischen E-Commerce Angeboten ist der wichtigste und zentrale Faktor, um Bürger*innen vor finanziellem Schaden beim Online-Shopping zu bewahren. DSAI hat erstmals einen annotierten Ground-Truth Datensatz von archivierten Fake Shops erhoben und veröffentlicht. Im FFG-Projekt MAL2 wurden Machine Learning Modelle entwickelt, die Fake Shops allein auf Grund intrinsischer Merkmale der Website mit einer Trefferwahrscheinlichkeit von 97% entdecken. Über ein Browser-Plugin können Kund*innen mit Hilfe modellbasierter Technologien beim Online-Einkauf in Echtzeit vor unbekannten Gefahren gewarnt werden. Open Source Tools wie etwa ein Expert Analysis Dashboard oder die Fake Shop Datenbank werden täglich von Konsumentenschutzagenturen wie Watchlist Internet genutzt. Sie ermöglichen einen höheren Durchsatz, bieten Möglichkeiten zur Teilautomatisierung sowie Schnittstellen zur integrierten Erkennung

 

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