Het driejarige project wordt gefinancierd door een DARPA Young Faculty-prijs van bijna $ 1 miljoen en wordt geleid door Paul Gazzillo, een assistent-professor aan de afdeling Computerwetenschappen van UCF.
"Complexe zakelijke relaties stellen criminelen, tegenstanders en anderen in staat om activiteiten in het volle zicht te verbergen met behulp van legale, maar complexe, jurisdictionele bedrijven", zegt Gazzillo. "Het helpen van wetshandhavers en inlichtingen om onderzoeken naar deze relaties te versnellen, zou hen kunnen helpen bij hun inspanningen."
Deze geautomatiseerde assistentie kan helpen voorkomen dat organisaties frauduleuze claims indienen die niet gepakt worden. Bedrijven die COVID-19 Paycheck Protection Program-leningen ontvingen terwijl ze dat niet hadden moeten doen, hadden kunnen worden voorkomen door toepassingen te kruisen met openbaar beschikbare bedrijfsgegevens.
Of het kan helpen bij het uitroeien van mogelijke inbreuken, zoals wanneer een beveiligingsfout in het systeem van een onderaannemer mogelijk de creditcardgegevens van consumenten heeft blootgelegd, wat de vermoedelijke oorzaak is van de hack van Target in 2013.
Gazzillo's benadering van het volgen van zakelijke relaties die in complexe systemen versluierd zijn, is om ongelijksoortige systemen met elkaar te laten 'praten'.
"De belangrijkste uitdaging is de kloof tussen bestaande zakelijke relatiegegevens - die informeel in natuurlijke taal worden beschreven - wat mensen gewend zijn, en geautomatiseerde redeneerhulpmiddelen, die een sterk geformaliseerde logische taal verwachten waarmee computers gemakkelijker kunnen werken", zegt hij. .
Om deze uitdaging te overwinnen, zal de onderzoeker werken aan het definiëren van bedrijfsrelatiegegevens in machineleesbare termen, machinetransformatietechnieken gebruiken om relatiegegevens om te zetten in bestaande datasets, en algoritmen creëren die de gegevens automatisch kunnen analyseren en erover rapporteren.
“Als het succesvol is, zal ons onderzoek fungeren als een multiplicator voor de nationale en economische veiligheid van de politie, zoals speciale FBI-agenten die financiële misdaad opsporen via het Amerikaanse Financial Crimes Enforcement Network en Defense Counterintelligence and Security Agency en onderzoekers die buitenlandse invloed op onderaannemers van defensie uitroeien, ', zegt Gazzilo. “Door tracking te automatiseren, kunnen we de tijd die nodig is om verbindingen tussen entiteiten te traceren en vast te leggen, verkorten, wat zowel onderzoeken zal versnellen als menselijke fouten zal verminderen. Dit zou een onderzoeker op zijn beurt in staat moeten stellen om meer kwetsbare zakelijke connecties te onderzoeken en meer zaken aan te nemen in minder tijd in vergelijking met handmatige tracking.”