Rezultatele activităţilor de cercetare în domeniul securităţii reţelelor de calculatoare, pot avea o arie extinsă de aplicabilitate. Astfel, un algoritm dezvoltat pentru supravegherea modului de funcţionare a unei reţele de calculatoare poate fi utilizat şi pentru exploatarea OSINT a informaţiilor clasificabile în categoria surse deschise – social media.
Securitatea naţională din perspectiva datelor generate prin mijloace social media
Era informaţională a mutat culegerea informaţiilor de pe aleile întunecate, specifice întâlnirilor nocturne cu un agent secret care deţine informaţii preţioase, sub lumina fluorescentă a biroului, în faţa unui monitor prin intermediul căruia sunt filtrate şi analizate date publice, obţinându-se informaţii la fel de valoroase. Astfel, simple click-uri ale mouse-ului pot fi adeseori mai utile decât costume elegante, pumnale strălucitoare şi acţiuni spectaculoase pe care le regăsim în prezent mai mult în scenarii hollywoodiene decât în activitatea serviciilor de informaţii.
Încă din 2007, Stephen Mercado analist în cadrul Directoratului pentru Ştiinţă şi Tehnologie al C.I.A. – constata că specialiştii „care activează în domeniul OSINT obţin rezultate comparabile, atât cantitativ cât şi calitativ, cu aceia care-şi clasifică documentele curente de lucru, de la nivelul SECRET în sus”.
Această constatare a devenit cu atât mai axiomatică cu cât explozia tehnologiilor informaţionale a ajuns să creeze un spaţiu virtual de manifestare a activităţilor curente, omniprezent în viaţa de zi cu zi. Privit din perspectiva deciziilor pe care le luăm influenţaţi sau determinaţi de modul de interacţiune cu acest spaţiu, se poate considera că deseori, acesta a ajuns să ne controleze comportamentul.
Această interdependenţă creează în spaţiul virtual o reflexie din ce în ce mai fidelă a societăţii umane cu toate componentele sale, inclusiv a acelora care se manifestă preponderent în conformitate cu reguli proprii, care exced cadrul legal sau constituţional, putând in extremis să ameninţe chiar şi securitatea naţională, în ipoteza „pierderii” lor în imensitatea spaţiului virtual.
Exploatarea OSINT reprezintă un proces complex de prelucrare a datelor şi informaţiilor obţinute din surse deschise de informaţii, din cele mai variate: emisiuni radio/TV, tipărituri, articole, cărţi, comunicate de presă, date şi informaţii din medii profesionale şi academice, date geospaţiale, new media.
New media reprezintă orice produs media digital care este interactiv şi distribuit prin reţele informatice, iar în cadrul acestui concept specific OSINT, un segment extrem de important îl constituie social media – conţinutul generat de utilizatori şi instrumentele folosite pentru crearea şi publicarea acestuia: bloguri, microbloguri, forumuri, lumi virtuale, site-uri multimedia, reţele de socializare. Printre astfel de informaţii, publice prin însăşi dorinţa celor care au generat-o, un expert va identifica rapid şi elemente care conduc către diverse grupări recunoscute sau autodeclarate ca fiind „…o familie de războinici. Anticorpii societăţii…”, după cum se autodefinesc, de exemplu, membrii grupării Anonymous România.
Problema unor astfel de „anticorpi” e că până în prezent nu au reuşit să vindece nici una din „bolile” care afectează societatea umană: minciuna, hoţia, lăcomia, ura. Nici nu aveau cum, pentru că, în loc să lupte împotriva acestor carenţe care determină deviaţii comportamentale, ei se manifestă cu precădere contra instituţiilor statului care au ca principale atribuţii tocmai eliminarea, din viaţa socială, a manifestărilor determinate de tarele comportamentale enumerate. Pentru a preveni generarea unei stări de insecuritate ce ar putea fi determinată de blocajul funcţional al acestor instituţii, pericolele reprezentate de manifestările ilegale ale unor astfel de grupări trebuie cunoscute chiar anticipate, numai astfel creându-se premisele înlăturării ameninţărilor specifice situaţiilor în care acţiuni derulate după reguli proprii, în afara cadrului legal, se mută din spaţiul virtual în realitate.
De altfel, munca de intelligence reprezintă prin definiţie o activitate de cunoaştere în scopul prevenirii. Deşi nu este un eşec ci poate cel mult o reacţie inadecvată a factorilor decizionali beneficiari ai produselor informative, finalizarea activităţilor specifice prin procese spectaculoase, demne de scenarii de film, nu reprezintă o demonstraţie a eficienţei unui serviciu de informaţii, ci dimpotrivă. Profesionalismul unui serviciu de informaţii, capacitatea acestuia de a apăra valorile fundamentale ale statului de drept, nu se măsoară în intensitatea luminoasă a reflectoarelor mass-mediei, ci în convingerea oricărui cetăţean că absolut niciuna din formele de manifestare a drepturilor şi libertăţilor individuale nu-i vor afecta siguranţa personală, având convingerea şi încrederea că statul dispune de forţa instituţională capabilă să-l apere în faţa oricărei tentative de restrângere a acestor drepturi.
Urmare logică a raţionamentelor expuse, analiza conţinutului de tip social media din întregul reprezentat de OSINT poate ajuta la prevenirea materializării unor ameninţări uneori chiar proliferate public care au potenţialul de a deregla grav ordinea socială şi de a crea o stare generală de insecuritate.
Un element care poate veni în sprijinul analiştilor care operează în domeniu ar putea fi reprezentat de sisteme informatice care să funcţioneze ca mecanisme automate de analiză a datelor publice.
Astfel de produse informaţionale nu pot avea la bază decât algoritmi de inteligenţă artificială, aceştia fiind singurele mecanisme capabile să asigure emiterea automată a unor decizii pe baza unor reguli care se adaptează permanent – prin învăţare – la dinamicitatea şi gradul mare de incertitudine al datelor de intrare.
Cercetarea ştiinţifică şi dezvoltarea tehnologică a mijloacelor tehnice capabile să asigure creşterea performanţei activităţilor de intelligence reprezintă de altfel obiective prioritare stabilite prin strategia SRI 2011-2015. În acest context, prin activităţi de cercetare a posibilităţilor de analiză automată a reţelelor informatice în scopul creşterii securităţii condiţiilor de exploatare a acestora, derulate prin contract de cercetare doctorală în cadrul Universităţii Politehnica „Bucureşti” – Facultatea de Automatică şi Calculatoare, s-a creat un concept nou al algoritmilor de inteligenţă artificială, derivat din combinarea sistemelor fundamentate pe paradigma reţelelor neuronale artificiale cu cea a sistemelor genetic-evolutive.
Întrucât din rezultatele obţinute până în prezent în cursul activităţilor de cercetare ştiinţifică rezultă posibilitatea aplicării unei astfel de tehnologii în mai multe domenii decât cel pentru care a fost conceput iniţial, va fi prezentat în cele ce urmează modul în care un sistem automat bazat pe acest tip de algoritm informatic poate eficientiza activitatea de analiză a componentei social media din întregul reprezentat de conceptul generic „surse deschise de informaţii”.
Algoritmi de inteligenţă artificială: Reţeaua neuronală artificială dinamic-evolutivă
Conceptul de reţea neuronală artificială reprezintă un algoritm care încearcă să imite modul de funcţionare al reţelelor cerebrale neuronale biologice, astfel încât sistemul artificial, întocmai celui biologic, să fie capabil de antrenare şi învăţare a modului în care trebuie să răspundă la datele care-i sunt furnizate spre analiză.
Având ca obiectiv obţinerea unui mecanism de analiză automată şi caracterizare în timp real a modului de funcţionare a reţelelor locale de calculatoare, s-a încercat extinderea conceptelor specifice reţelelor neuronale artificiale, cu încă două elemente inspirate tot din mecanismele biologice de adaptare la stimuli externi:
– conceptul de dinamică, ce a stabilit regulile prin care reţeaua neuronală artificială, similar celei cerebrale, îşi poate modifica configuraţia, inclusiv ca număr de neuroni, în funcţie de datele de intrare (stimulii) la care este expusă. Totodată, acest concept a stat şi la baza înlocuirii stratului neuronilor de ieşire format dintr-un număr prestabilit de elemente, specific reţelelor neuronale artificiale clasice, cu un set de reguli care stabileşte în ce mod oricare neuron al reţelei poate deveni activ transformându-se astfel în neuron de ieşire care oferă rezultate (decizii) calculate în baza datelor de intrare.
– conceptul de evoluţie, utilizat la elaborarea funcţiilor de calcul genetic-evolutiv a celor mai bune soluţii rezultate din combinaţia mulţimii posibilelor decizii cu cea a mulţimii formate din neuronii activi la un moment dat.
Reţelele neuronale artificiale (fig. 1), formate din unul sau mai multe elemente denumite perceptroni, au în timpul funcţionării o configuraţie fixă, fenomenele analizate fiind modelate prin ponderile conexiunilor dintre elemente, pe baza cărora se calculează ieşirea reţelei în funcţie de stimulii de intrare. Spre deosebire de acest model, reţeaua neuronală dinamic-evolutivă reprezintă un algoritm care permite atât modificarea configuraţiei (ca număr de neuroni şi conexiuni) în funcţie de datele de intrare, cât şi variaţia neuronilor de ieşire (spre deosebire de stratul fix de ieşire existent în reţeaua neuronală artificială). Astfel, procesul de învăţare şi decizie este modelat atât matematic, prin calculul decizional, cât şi prin configuraţia reţelei, care, asemeni modelului biologic, îşi modifică configuraţia în funcţie de stimulii externi. Modalitatea de adaptare a reţelei, este exemplificată în figurile 2-4.
Astfel, la momentul T0 (fig. 2), reţeaua este formată din şase neuroni, doi reprezentând neuroni de ieşire, care emit decizii calculate prin prelucrarea mesajelor schimbate în reţea la acest moment. De altfel, conexiunile dintre două elemente, simbolizează existenţa unui mesaj (la momentul T0) între acestea, iar direcţia conexiunii indică elementul receptor al mesajului, celălalt capăt reprezentând emiţătorul.
La momentul T1 (fig. 3), reţelei i s-au mai adăugat 4 elemente, modificându-se totodată şi deciziile emise datorită schimbării configuraţiei determinate de mesajele specifice acestui moment.
Similar, momentul T2 (fig. 4), fiind caracterizat de o cu totul altă structură a indivizilor şi mesajelor care circulă între aceştia, este modelat corespunzător, neuronii de ieşire şi implicit semnificaţia deciziilor, fiind alta.
Un astfel de algoritm permite modelarea şi analiza oricărui sistem ce poate fi reprezentat printr-o mulţime de indivizi care comunică între ei, singura condiţie impusă fiind ca sistemul ce se doreşte a fi analizat să poată fi caracterizat funcţional prin conţinutul mesajelor schimbate între indivizi. Complexitatea funcţiilor de învăţare, asociate cu cele care definesc dinamica algoritmului, permite adaptarea acestuia chiar şi la situaţiile în care numărul de elemente al mulţimii este variabil, sau tipurile de mesaje schimbate între indivizi nu sunt cunoscute în prealabil. Astfel, deşi a fost conceput în scopul caracterizării comportamentale a reţelelor informatice, algoritmul are o arie mult mai largă de aplicabilitate, oferind totodată avantajul emiterii unor decizii, prin prelucrarea în timp real a unor volume mari de date.
Utilizarea reţelelor neuronale dinamic-evolutive pentru analiza componentelor social media
Componentele de tip social media reprezintă un caz particular de mulţime formată din entităţi (indivizi) care schimbă mesaje între ei. Condiţia impusă pentru posibilitatea de aplicare a algoritmului este respectată, întrucât analiza modului în care a relaţionat fiecare individ cu restul elementelor mulţimii este de natură a oferi o imagine de ansamblu asupra comportamentului mulţimii ca întreg.
Adaptarea unui algoritm de tipul reţelelor neuronale dinamic-evolutive în scopul exploatării surselor deschise de tipul social media presupune doar asocierea indivizilor din spaţiul virtual al mulţimii analizate, cu neuronii constituenţi ai reţelei artificiale şi stabilirea tipurilor de decizii care vor fi urmărite, în baza semanticii dialogurilor virtuale, publice, între elementele mulţimii sociale. În acest fel, prin funcţiile de activare şi selecţie evolutivă implementate în algoritm se vor putea identifica neuronii (=elementele mulţimii) care sunt reprezentativi în evoluţia reţelei ca întreg, iar în baza istoricului mesajelor schimbate de aceştia cu restul de elemente ale mulţimii analizate, se va calcula decizia care va fi emisă cu privire la comportamentul sistemului la un moment dat.
O astfel de aplicaţie va fi capabilă ca, prin analiza surselor deschise de tipul social media omniprezente în spaţiul virtual, să ofere alerte cu privire la manifestări virtuale care, transferate în real, ar fi de natură să afecteze starea de securitate naţională. Desigur, aceste mecanisme nu înlocuiesc activităţile de INTELLIGENCE, tot ceea ce înseamnă exploatarea OSINT derulându-se ca şi până în prezent. Însă, dezvoltarea şi implementarea unui sistem informaţional ca cel descris în acest material oferă analistului specializat în exploatarea OSINT social media, posibilitatea de a se concentra strict pe zonele din spaţiul virtual de interes, care fiind identificate prin sisteme automate de analiză şi decizie în timp real nu mai presupun disiparea eforturilor reprezentate de navigarea în derivă prin imensul ocean reprezentat de sursele deschise de informaţii din categoria new media.
Autor: Mircea Bogdan Gagniuc
