ИИ в действии: что стояло за операцией Sabator

ИИ в действии: что стояло за операцией Sabator

2019-05-24


Только недавно в результате международной полицейской операции под названием Sabator, было закрыто два крупных даркнет-рынка, а также ряд других ресурсов, так или иначе связанных с теневой сетью. В ходе операции было задержанно более 100 подозреваемых по всему миру.

После того, как страсти отгремели, все начинают задаваться вопросом: как междунарадной полиции удалось выйти на всех этих людей?

Мы уже писали о том, что в настоящее время как в Европе, так и в США успешно разрабатывается и проходит испытания ряд инструментов, позволяющих исследовать, как даркнет, так и блокчейны различных криптовалют, искать цифровые отпечатки в фотографиях и даже определять одинаковых автров на основе анализа рекламных текстов с теневых рынков, что в результате приводит к деанонимизации участников.

И прогресс не стоит на месте. Сегодня мы расскажем об еще одном инструменте разработанным в Техническом институте Массачусетса (MIT).

Исследователи из Массачусетского технологического института разработали специальный инструмент для выявления операторов нелегальных маркетов темной сети.

Так, лаборатория искусственного интеллекта Линкольна при Массачусетском технологическом институте доработала уже существующий инструмент, созданный агентством оборонных исследований США (DARPA), который использовался в ходе ряда полицейских операций и привел к увеличению числа арестов.

Сотрудники ФБР и разведки отказались публично комментировать в каких именно опреациях использовался этот инструмент, но в частном порядке они выражают восхищение результатами последних операций против даркнета, в которых действительно были задействованы некоторые из самых передовых в технологий распознавания образов.

«Мы можем заглянуть, даже в самые темные уголки интернета, которые существуют вне досягаемости основных поисковых систем», - заявил бывший сотрудник разведки США на условиях анонимности.

Оперативники ФБР и Европола отметили очередную крупную победу на прошлой неделе, когда они закрыли DeepDotWeb, который, по их словам, функционировал как портал между даркнетом и интернетом.

По словам аналитиков, в основе успеха этих операций лежит революционная технология, позволяющая отслеживать действия преступников в темной сети, в которой до этого полиция практически не могла ориентироваться.

Чарли Дагли, исследователь из группы технологий и систем искусственного интеллекта лаборатории MIT Lincoln, говорит, что непостоянство видоизменение рынков даркнета ставило уникальные проблемы, в среде, когда одни сайты постоянно закрываются и другие появляются на их месте.

«Постоянный переход и изменение формы рынков в настоящее время является неотъемлемой частью работы темных торговых площадок», - сказал г-н Дагли в интервью MIT News на этой неделе.

В настоящее время предпринимаются усилия по разработке инструментов искусственного интеллекта, созданных в рамках проекта Агентства перспективных исследований в области обороны (DARPA) под названием MEMEX.

MEMEX разрабатывался с 2014 по 2019 год силами десятков университетов, национальных лабораторий и компаний, впервые внедривших поисковую систему в даркнете, в которой использовалась текстовая, речевая и визуальная аналитика. В конечном итоге DARPA выпустила проект как программное обеспечение с открытым исходным кодом.

Окружной прокурор Манхэттена Сайрус Вэнс сказал, что MEMEX помог его офису совершить более 6000 арестов.

Этот инструмент тажке помог в работе полиции по борьбе с проституцией в нью-йоркском отделении. Только в этом случае MEMEX помог увеличить количество арестов с 15 до 300 в этом году.

Исследователи MIT сейчас работают над распознаванием закономерностей поведения в даркнете, включая разработку алгоритмов, которые отслеживают, как пользователи идентифицируюся и о чем они пишут.

Г-н Далья сказал, что количество данных остается серьезной проблемой. Любое расследование может включать обработку миллионов онлайн-объявлений или сотен тысяч размещенных номеров мобильных телефонов.

Машинное обучение, позволяет улучшить анализ данных, который также имеют сложные нюансы.

Пример, приведенный MIT, включал алгоритм, успешно отслеживающий пользователей, переключающих имена с «сергейгорк» на «сергей горкин» на разных сайтах. Также были обнаружены более тонкие изменения, такие как «Джо Найт» на «Джо кошмар», в дополнение к сходству в том, что контент был общий.

«Каждый раз, когда мы находим совпадение, мы правы в 95% случаев», - сказал г-н Дагли.

Г-н Лантерман сказал, что он остается скептиком и сказал, что многие программы машинного обучения зачастую вызывают много полемики и вопросов в судах.

«ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, особенно в правоохранительных органах», - сказал он, добавив, что «правительство делает все возможное».

Как бы там ни было, операция Sabator завершилась сокрушительным ударом по даркнету со стороны сил международной полиции. Это настоящая война против теневой сети, а как известно, в любви и на войне все средства хороши.