Como detectar o uso malicioso de vídeos e fotos na Internet e, com isso, combater as mensagens extremistas? Em forma de competição, a NATO Strategic Communications Centre of Excellence (NATO StratCom) lançou o repto a especialistas em Informática e Sistemas Inteligentes de todo o mundo.
A solução da Universidade de Aveiro (UA) é uma das três escolhidas para ser apresentada na final do concurso no Centro de Excelência de Comunicação Estratégicas da NATO, em Riga (Letónia), a 10 de Dezembro.
“O objectivo 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”, explicou Daniel Canedo que, a par de António Neves, José Luis Oliveira, Alina Trifan e Ricardo Ribeiro, todos especialistas em Informática do Instituto de Engenharia Electrónica e Informática de Aveiro (IEETA) da UA e do respectivo Departamento de Electrónica, Telecomunicações e Informática (DETI), assina o projecto com que a equipa portuguesa pretende ajudar a NATO StratCom.
A ideia apresentada pela equipa da UA passa pelo desenvolvimento de um sistema capaz de analisar imagens em três grandes dimensões.
Em primeiro lugar, 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 ‘detective’ 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]”, referiu Daniel Canedo.
Via Universidade de Aveiro.
