Da Pavia arriva un modello per prevedere gli attacchi terroristici

Dall’analisi storica e dei big data i ricercatori dell’Università di Pavia - Laboratorio di data science hanno elaborato un algoritmo per prevenire gli attacchi terroristici: il tutto è stato presentato al Dipartimento delle informazioni per la sicurezza della Presidenza del Consiglio dei Ministri

Pubblicato il 7 giugno 2017

Un team del Laboratorio di data science (RIDS – Res Institute for Data Science) dell’Università di Pavia, coordinato dalla professoressa Silvia Figini, ha presentato lo scorso 5 giugno a Roma al Dipartimento delle informazioni per la sicurezza della Presidenza del Consiglio dei Ministri una ricerca finalizzata all’elaborazione di modelli di rischio basata sull’analisi dei dati in grado di prevedere eventi terroristici.

Il lavoro svolto all’interno del Laboratorio presenta modelli descrittivi e inferenziali per la previsione di attacchi terroristici attraverso un’analisi della serie storica di dati a disposizione opportunamente integrati con dati esterni quantitativi e qualitativi. L’idea è che, partendo da una mappatura storico-geografica degli attentati a livello globale e incrociando queste informazioni con indici specifici e altri attinti dal traffico web e dai social network, si possa arrivare a sviluppare un algoritmo in grado di prevedere dove sarà il prossimo attacco.

La metodologia deriva inoltre early warning e key risk indicator capaci di identificare aree di rischio e fornisce previsioni running time con una accuratezza del 90% rispetto all’accadimento di un possibile attacco. L’implementazione dei modelli predittivi e descrittivi potrebbe consentire ai responsabili della sicurezza di pianificare azioni in modo opportuno e ottimale per contenere i danni di un possibile attacco. Lo studio ha portato allo sviluppo di modelli di previsione dinamici innovativi in un contesto di big data analytics per migliorare, sfruttando tutte le tipologie di dati disponibili, l’accuratezza della previsione.

I ricercatori hanno fissato come punto di partenza gli attentati dell’11 settembre 2001. Da allora ci sono state più di 83.000 azioni in 158 Paesi riconducibili a 1.098 gruppi terroristici differenti che hanno fatto circa 192.000 morti. L’algoritmo consente di tener conto di dati quantitativi, qualitativi, strutturati e non strutturati per ottimizzare la capacità predittiva e può ipotizzare dove sarà il prossimo attacco.
I modelli messi a punto potranno essere ulteriormente migliorati con l’integrazione di dati riservati e possono essere di interesse per i dipartimenti nazionali e internazionali di intelligence e in generale per la sicurezza e sono pronti per essere integrati nei processi.



Contenuti correlati

  • Un approccio modulare alle funzioni di sicurezza

    Diversi accorgimenti hardware e software hanno reso ancora più efficaci i moduli di sicurezza configurabili proposti da Schneider Electric. I dispositivi della serie Preventa XPS MCM permettono di implementare le funzioni di sicurezza per macchinari in movimento...

  • Le minacce nel cyberspazio… – video

    Informazioni personali e Big Data sono il vero oro del nuovo millennio. Per questi motivi, gli attacchi si concentrano sempre più dove si concentra il denaro, con conseguenze a livello economico rilevanti. Ne parla l’avvocato Cristiano Cominotto.

  • Cyber-security, profili generali – video

    Cosa si può fare dal punto di vista legale nel caso in cui l’azienda venga ‘attaccata’ da un cyber-criminale? Come si attiva la Giustizia di fronte a un cyber-attacco? Quali sono le armi legali a disposizione della vittima?...

  • ABB accelera sul digitale per la generazione di energia e per l’industria dell’acqua

    ABB annuncia la sua nuova strategia digitale che permette ai clienti del settore della generazione di energia e dell’industria dell’acqua di sfruttare appieno il potenziale dei big data e della digitalizzazione, per evolversi, trasformarsi e prosperare grazie...

  • Kaspersky Lab entra nel mercato EDR

    Kaspersky Lab ha lanciato una soluzione Endpoint Detection and Response (EDR) completa, che include avanzate capacità di incident mitigation, migliore visibilità degli endpoint, compatibilità con le tradizionali soluzioni di sicurezza endpoint e funzionalità investigative a disposizione di...

  • Collegamento a CIP Safety con Ixxat Safe T100

    Il modulo safety Ixxat Safe T100 di HMS supporta il protocollo CIP Safety secondo il CIP Volume 5 V2.14. Inizialmente disponibile per Profisafe, il nuovo Ixxat Safe T100/CS permette un’implementazione facile, basata su moduli di IO sicuri...

  • Cybersecurity nelle infrastrutture industriali: collaborazione Schneider – Claroty

    Claroty, innovatore nel settore della protezione delle reti OT, e Schneider Electric – specialista globale nella gestione dell’energia e nell’automazione – hanno annunciato una partnership mondiale, volta a vincere le sfide di sicurezza e cybersecurity nelle infrastrutture...

  • Toshiba lancia un driver per motori passo-passo

    Toshiba Electronics Europe ha annunciato il lancio di un driver per motori passo-passo (TB67S289FTG) con un’architettura sviluppata da Toshiba che rileva automaticamente e impedisce lo stallo durante il funzionamento. Il controllo stabile e preciso è un requisito...

  • OpenText lancia una nuova piattaforma di Intelligenza Artificiale

    OpenText ha annunciato la disponibilità di OpenText Magellan, la nuova piattaforma di Intelligenza Artificiale (AI) e analytics flessibile che combina il machine learning open source con analytics avanzate e la capacità di acquisire, combinare, gestire e analizzare...

  • Sorgenia: automazione e controllo firmato Siemens per l’impianto di Termoli

    Situata nella zona industriale della Valle del Biferno, a Termoli, in provincia di Campobasso, la centrale di Sorgenia ha affidato la gestione e il monitoraggio della propria produzione di energia elettrica al sistema di controllo distribuito (DCS – Distributed...

Scopri le novità scelte per te x