A NATO escolheu a proposta apresentada pela Universidade de Aveiro entre um conjunto de três finalistas de Portugal, Lituânia e Itália.
Os investigadores Daniel Canedo, António Neves, Alina Trifan e Ricardo Ribeiro, da Universidade de Aveiro
Portugal foi o vencedor de uma competição promovida pela NATO Strategic Communications Centre of Excellence (NATO StratCom) com o objectivo de escolher uma solução que ajude o organismo internacional a detectar o uso malicioso de vídeos e fotografias na Internet e, assim, combater as mensagens extremistas.
A proposta portuguesa foi a vencedora, segundo informação divulgada esta tarde pela Universidade de Aveiro. Na final, que teve lugar no Centro de Excelência de Comunicação Estratégicas da NATO, em Riga (Letónia), esta segunda-feira, estiveram, além do projecto português, um projecto apresentado pela Universidade de Torino, Itália, e outro por uma startup da Lituânia.
A NATO StratCom desafiou especialistas em informática e sistemas inteligentes de todo o mundo para a ajudarem na mitigação da difusão de mensagens extremistas, como fotografias e imagens manipuladas nas redes sociais, uma situação que representa um “risco claro para a segurança” dos países da NATO.
Para a iniciativa da Universidade de Aveiro, esta “escolha representa potenciais parcerias tanto com a NATO Stratcom”, Daniel Canedo.
A proposta portuguesa terá ganho, porque “basicamente, atacámos o desafio pela NATO Stratcom mais objectivamente do que os outros competidores”, disse Daniel Canedo, um dos responsáveis pelo projecto apresentado na NATO StratCom, após a confirmação da notícia ao Computerworld.
Para a iniciativa da Universidade de Aveiro, esta “escolha representa potenciais parcerias tanto com a NATO Stratcom”, tal com os restantes competidores, acrescentou. Daqui para a frente a equipa irá continuar “a pesquisa de estado de arte” e continuar o “desenvolvimento do sistema a que nos propusemos na competição”, acrescentou.
Ajudar a detectar conteúdo malicioso em vídeos e fotos online
“O objetivo da NATO é detectar conteúdo malicioso em vídeos e fotos online. Esse conteúdo pode ir desde propaganda política extremista até alterações ou descontextualização de imagens”, explica Daniel Canedo, um dos responsáveis pelo projecto apresentado na NATO StratCom.
A equipa de especialistas em Informática do Instituto de Engenharia Eletrónica e Informática de Aveiro (IEETA) da UA e do respectivo Departamento de Eletrónica, Telecomunicações e Informática (DETI) integra ainda António Neves, José Luis Oliveira, Alina Trifan e Ricardo Ribeiro.
O investigador considera que “Facilmente se consegue moldar uma mente jovem através da Internet, e quem cria este conteúdo malicioso está bem ciente desse fenómeno”. Portanto, “a NATO, por querer criar formas para combater este problema, lançou o desafio à comunidade científica com o objectivo de desenvolver sistemas capazes de detectar conteúdo malicioso”.
Qual o propósito da solução da UA
A ideia apresentada pela equipa da UA passa pelo desenvolvimento de um sistema capaz de analisar imagens, sejam em formato vídeo, sejam em fotografia, em três grandes dimensões.
Segundo Daniel Canedo, “o nosso projecto ainda se encontra numa fase preliminar. Desenvolvemos uma ideia através da pesquisa de estado de arte nesta matéria e começamos a construir o nosso sistema. Ainda está longe de estar completo, mas, segundo os júris da competição, este projecto foi o que mostrou ter mais potencial”, explicou ao Computerworld.
Antes de serem conhecidos os resultados, a equipa explicou que o sistema quer esmiuçar os objectos. Os investigadores propõem-se a que no final da análise todos os objectos presentes nas imagens estejam rastreados de forma a que sejam ou não identificados aqueles que possam estar potencialmente ligados a grupos extremistas.
Em segundo lugar, o dispositivo informático permitirá também concluir se as imagens são originais ou se sofreram qualquer tipo de manipulação. Por último, o ‘detetive’ da UA terá a capacidade de analisar a informação extraída das imagens, enquadrada com as eventuais mensagens que a possam acompanhar como posts ou comentários a elas ligados nas redes sociais.
“Com base na informação extraída das imagens e dos conteúdos textuais dos posts que possam estar associados, o nosso sistema classificará o risco dessa informação utilizando técnicas de mineração de dados [exploração de grandes quantidades de dados em busca de padrões consistentes] e classificadores [treino de algoritmos para aprenderem padrões e fazerem previsões a partir de dados]”, conclui Daniel Canedo, no comunicado original.