Inteligencia artificial y la búsqueda para prevenir ataques de lobos solitarios

diciembre 2021

El ataque de Lone Wolf en el supermercado de Auckland, Nueva Zelanda, en septiembre de 2021, es un inquietante recordatorio de lo impredecible que puede ser la violencia. Los ataques terroristas de Lone Wolf han aumentado en frecuencia en todo el mundo, en gran parte debido a la radicalización global en línea, estructuras terroristas descentralizadas y mayor acceso tecnológico. En nuestra era contemporánea, alguien puede radicalizarse a través del contacto indirecto con material en línea sin comunicarse nunca directamente con un grupo terrorista. Lone Wolves puede obtener acceso a la información para ayudarlos a planificar y llevar a cabo ataques sin cruzar la mayoría de los cables trampa estándar que se utilizan para detectar un posible ataque de una organización terrorista tradicional. Estos ataques de Lone Wolf a menudo causan menos bajas de las planeadas por las organizaciones porque los atacantes individuales generalmente operan con menos recursos. Sin embargo, la imprevisibilidad de los ataques individuales y autodirigidos trae su propio elemento de terror al público.

A pesar de la naturaleza elusiva de los terroristas de Lone Wolf, existen medios y métodos para detectar y prevenir sus ataques. Las tecnologías modernas, como la inteligencia artificial (IA), ofrecen a los profesionales de inteligencia y seguridad pública nuevas herramientas para analizar datos que podrían conducir a la identificación, interrupción y arresto de los Lone Wolves antes de que puedan atacar. Si bien muchos de estos actores de Lone Wolf pueden no estar afiliados directamente con una organización terrorista en particular, sus registros personales, actividades en línea y acciones preparatorias pueden ser indicadores y señales de advertencia que brindan a los investigadores y analistas una ventaja crucial.

En muchos casos, el atacante Lone Wolf tiene un rastro de documentación que puede proporcionar pistas sobre actividades futuras. Este puede ser un registro que refleje tendencias hacia la violencia, posesión de materiales relacionados con el terrorismo, enfermedad mental, robo o compra ilegal de armas, incitación al odio u otros datos sospechosos. Según las leyes del país y el tipo de datos que se analizan, los sistemas de IA pueden hacer referencias cruzadas de varios tipos de datos para analizar y categorizar a los posibles actores de Lone Wolf. Esto es especialmente útil cuando se vincula con los factores enumerados a continuación.

Los atacantes de Lone Wolf no operan en un vacío total. De hecho, a menudo tienen comunicaciones regulares en línea con grupos radicales a través de varias plataformas en línea. Si bien muchos atacantes de Lone Wolf son actores independientes e impredecibles, a menudo dejan una huella digital notable e identificable a medida que se convierten en amenazas. Muchos terroristas de Lone Wolf usan plataformas en línea para compartir ideas, encontrar una audiencia que los apoye, expresar sus odios y obtener información que es crucial para sus causas y misiones. Aquí es donde la tecnología basada en IA puede atravesar océanos de datos disponibles públicamente generados diariamente que requerirían equipos de expertos y analistas experimentados, incontables horas para procesar y analizar.

En los casos en los que Lone Wolf ha escalado la actividad a la etapa de planificación, a menudo se realizan compras en línea para facilitar la operación: vehículos, planes de viaje, componentes explosivos y acceso a lugares o armas. Los algoritmos personalizados pueden aislar parámetros para compras en línea y cruzarlos con otros conjuntos de datos para identificar a los individuos violentos antes de que cometan sus delitos. Sin duda, las aplicaciones de IA aumentan la probabilidad de detectar, interrumpir y prevenir tales ataques de Lone Wolf.

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