Dự án kéo dài ba năm được tài trợ bởi giải thưởng Khoa trẻ DARPA trị giá gần 1 triệu đô la Mỹ và do Paul Gazzillo, trợ lý giáo sư tại Khoa Khoa học Máy tính của UCF dẫn đầu.
Gazzillo nói: “Các mối quan hệ phức tạp của công ty cho phép tội phạm, kẻ thù và những người khác che giấu các hoạt động bằng cách sử dụng các doanh nghiệp hợp pháp, nhưng phức tạp, giữa các khu vực tài phán. “Việc giúp cơ quan thực thi pháp luật và thông tin tình báo đẩy nhanh các cuộc điều tra về những mối quan hệ này có thể giúp họ trong nỗ lực của mình”.
Hỗ trợ tự động này có thể giúp ngăn các tổ chức đưa ra các tuyên bố gian lận mà không bị bắt. Ví dụ: các công ty đã nhận được các khoản vay của Chương trình Bảo vệ Phiếu lương COVID-19 mà lẽ ra họ không nên có thể bị ngăn chặn bằng cách tham chiếu chéo các ứng dụng với dữ liệu công ty có sẵn công khai.
Hoặc nó có thể giúp loại bỏ tận gốc các con đường vi phạm tiềm ẩn, chẳng hạn như khi một lỗ hổng bảo mật trong hệ thống của nhà thầu phụ có thể đã làm lộ dữ liệu thẻ tín dụng của người tiêu dùng, đây là nguyên nhân bị nghi ngờ gây ra vụ hack Target năm 2013.
Cách tiếp cận của Gazzillo để theo dõi các mối quan hệ công ty bị xáo trộn trong các hệ thống phức tạp là làm cho các hệ thống khác nhau “nói chuyện” với nhau.
“Thách thức chính là khoảng cách giữa dữ liệu mối quan hệ công ty hiện có - được mô tả không chính thức bằng ngôn ngữ tự nhiên - những gì con người quen dùng và các công cụ lập luận tự động, mong đợi một ngôn ngữ logic được chính thức hóa cao mà máy tính có thể làm việc dễ dàng hơn,” ông nói .
Để vượt qua thách thức này, nhà nghiên cứu sẽ làm việc để xác định dữ liệu mối quan hệ của công ty theo các thuật ngữ máy có thể đọc được, sử dụng kỹ thuật chuyển đổi máy để chuyển đổi dữ liệu mối quan hệ trong bộ dữ liệu hiện có và tạo ra các thuật toán có thể tự động phân tích và báo cáo về dữ liệu.
“Nếu thành công, nghiên cứu của chúng tôi sẽ đóng vai trò như một lực lượng điều tra cấp số nhân cho an ninh quốc gia và kinh tế, chẳng hạn như các đặc vụ FBI theo dõi tội phạm tài chính thông qua Mạng lưới thực thi tội phạm tài chính Hoa Kỳ và Cơ quan phản gián và an ninh quốc phòng và các nhà điều tra loại bỏ ảnh hưởng của nước ngoài đối với các nhà thầu phụ quốc phòng, ”Gazzillo nói. “Bằng cách tự động hóa theo dõi, chúng tôi có thể giảm thời gian cần thiết để theo dõi và ghi lại các kết nối giữa các thực thể, điều này sẽ đẩy nhanh quá trình điều tra và giảm thiểu sai sót của con người. Điều này sẽ cho phép điều tra viên khám phá các kết nối công ty dễ bị tấn công hơn và xử lý nhiều trường hợp hơn trong thời gian ngắn hơn so với theo dõi thủ công ”.