Le projet de trois ans est financé par un prix DARPA Young Faculty de près d'un million de dollars et dirigé par Paul Gazzillo, professeur adjoint au département d'informatique de l'UCF.
"Les relations d'entreprise complexes permettent aux criminels, aux adversaires et à d'autres de cacher des activités à la vue de tous en utilisant des entreprises juridiques, mais complexes, interjuridictionnelles", a déclaré Gazzillo. « Aider les forces de l'ordre et le renseignement à accélérer les enquêtes sur ces relations pourrait les aider dans leurs efforts. »
Cette assistance automatisée pourrait aider à empêcher les organisations de faire des réclamations frauduleuses qui ne se font pas prendre. Par exemple, les entreprises qui ont reçu des prêts du programme de protection des chèques de paie COVID-19 alors qu'elles n'auraient pas dû auraient pu être empêchées en croisant les applications avec les données d'entreprise accessibles au public.
Ou cela pourrait aider à éliminer les voies de violation potentielles, par exemple lorsqu'une faille de sécurité dans le système d'un sous-traitant peut avoir exposé les données de carte de crédit des consommateurs, ce qui est la cause présumée du piratage de Target en 2013.
L'approche de Gazzillo pour suivre les relations d'entreprise qui sont obscurcies dans des systèmes complexes consiste à faire « parler » les systèmes disparates entre eux.
"Le principal défi est le fossé entre les données existantes sur les relations d'entreprise - qui sont décrites de manière informelle en langage naturel - à quoi les humains sont habitués, et les outils de raisonnement automatisés, qui attendent un langage logique hautement formalisé avec lequel les ordinateurs peuvent travailler plus facilement", dit-il. .
Pour surmonter ce défi, le chercheur s'efforcera de définir les données de relation d'entreprise en termes lisibles par machine, d'utiliser des techniques de transformation automatique pour convertir les données de relation dans des ensembles de données existants et de créer des algorithmes capables d'analyser et de rendre compte automatiquement des données.
« En cas de succès, notre recherche agira comme un multiplicateur de force d'enquête pour la sécurité nationale et économique, tels que les agents spéciaux du FBI traquant la criminalité financière par le biais du réseau américain de lutte contre la criminalité financière et de la Defense Counterintelligence and Security Agency et des enquêteurs extirpant l'influence étrangère sur les sous-traitants de la défense, ", dit Gazzillo. « En automatisant le suivi, nous pouvons réduire le temps nécessaire pour tracer et enregistrer les connexions entre les entités, ce qui accélérera à la fois les enquêtes et réduira les erreurs humaines. Cela devrait à son tour permettre à un enquêteur d'explorer des connexions d'entreprise plus vulnérables et de prendre en charge plus de cas en moins de temps par rapport au suivi manuel. »