El proyecto de tres años está financiado por un premio DARPA Young Faculty de casi $ 1 millón y está dirigido por Paul Gazzillo, profesor asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación de la UCF.
“Las relaciones corporativas complejas permiten a los delincuentes, adversarios y otros ocultar actividades a la vista mediante negocios legales, pero complejos, entre jurisdicciones”, dice Gazzillo. "Ayudar a las fuerzas del orden y la inteligencia a acelerar las investigaciones sobre estas relaciones podría ayudarles en sus esfuerzos".
Esta asistencia automatizada podría ayudar a evitar que las organizaciones realicen afirmaciones fraudulentas que no sean descubiertas. Por ejemplo, las empresas que recibieron préstamos del Programa de protección de cheques de pago COVID-19 cuando no deberían haberlo hecho podrían haberse evitado mediante la referencia cruzada de aplicaciones con datos corporativos disponibles públicamente.
O podría ayudar a erradicar posibles vías de violación, como cuando una falla de seguridad en el sistema de un subcontratista puede haber expuesto los datos de las tarjetas de crédito de los consumidores, que es la causa sospechada del hackeo de Target en 2013.
El enfoque de Gazzillo para rastrear las relaciones corporativas que están ofuscadas en sistemas complejos es hacer que los sistemas dispares “hablen” entre sí.
"El desafío clave es la brecha entre los datos de relaciones corporativas existentes, que se describen informalmente en lenguaje natural, a lo que están acostumbrados los humanos, y las herramientas de razonamiento automatizadas, que esperan un lenguaje lógico altamente formalizado con el que las computadoras puedan trabajar más fácilmente", dice. .
Para superar este desafío, el investigador trabajará para definir los datos de relaciones corporativas en términos legibles por máquina, utilizará técnicas de transformación de máquinas para convertir datos de relaciones en conjuntos de datos existentes y creará algoritmos que puedan analizar e informar automáticamente sobre los datos.
“Si tiene éxito, nuestra investigación actuará como un multiplicador de la fuerza de investigación para la seguridad nacional y económica, como los agentes especiales del FBI que rastrean los delitos financieros a través de la Red de Ejecución de Delitos Financieros de los EE. UU. Y la Agencia de Seguridad y Contrainteligencia de Defensa y los investigadores que eliminan la influencia extranjera en los subcontratistas de defensa, ”Dice Gazzillo. “Al automatizar el rastreo, podemos reducir el tiempo necesario para rastrear y registrar conexiones entre entidades, lo que acelerará las investigaciones y reducirá el error humano. Esto, a su vez, debería permitir que un investigador explore conexiones corporativas más vulnerables y asuma más casos en menos tiempo en comparación con el seguimiento manual ".