Алгоритм действий при угрозе теракта: Действия граждан при угрозе теракта (при теракте). Официальный портал Администрации города Омска

Содержание

Алгоритм действий должностных лиц при получении сообщений об угрозе совершения террористического акта

Алгоритм действий должностных лиц при получении сообщений об угрозе совершения террористического акта

Организация и осуществление мероприятий по пресечению террористического акта на территориях муниципальных образований (районов), расположенных в зоне обслуживания территориальных органов МВД России на районном уровне, предусматривается Планами организации и осуществления первоочередных мероприятий по пресечению террористических актов на территории муниципальных образований (находящихся на хранении в дежурных частях УМВД-ОМВД).

К основным задачам проведения первоочередных мероприятий по пресечению террористических актов относятся:

проверка полученной информации и уточнение обстоятельств возникновения угрозы или совершения террористического акта;

немедленный доклад (по линии Дежурной части ГУ МВД России- дежурному УФСБ России по г.

Санкт‑Петербургу и Ленинградской области в установленном порядке) информации о поступивших сообщениях террористической направленности и угрозах их совершения на территории г. Санкт- Петербурга и Ленинградской области, а также сведений о принимаемых мерах, результатах оперативно-розыскных мероприятий;

блокирование объекта вероятных террористических устремлений;

осуществление мер, направленных на обеспечение безопасности населения в районе возникновения угрозы совершения террористического акта;

усиление охраны находящихся в районе возникновения угрозы совершения террористического акта объектов органов государственной власти и местного самоуправления, образования, здравоохранения, транспорта, обеспечения жизнедеятельности населения, опасных производств и организаций, в которых используются взрывчатые, радиоактивные, химически и биологически опасные вещества, дипломатических представительств, консульских и иных учреждений иностранных государств и международных организаций, а также объектов, имеющих особую материальную, историческую, научную, художественную или культурную ценность;

проведение первичных оперативно-разыскных мероприятий по уточнению обстоятельств возникновения угрозы совершения террористического акта, установлению лиц, причастных к его подготовке и совершению, их связей и возможных сообщников;

обеспечение беспрепятственного проезда в район возникновения угрозы совершения террористического акта сил и средств.

Действия сотрудников ГУ МВД России по г. Санкт‑Петербургу и Ленинградской области при получении сообщения об угрозе взрыва (иного террористического акта) на объекте с массовым пребыванием граждан

Служба «02» и Дежурная часть ГУ МВД России

1. При получении сообщения об угрозе взрыва (иного террористического акта) на объекте с массовым пребыванием граждан сотрудники дежурной смены обязаны:

1.1. Выяснить наиболее полные сведения о времени и месте предполагаемого взрыва (иного террористического акта), об обстоятельствах получения первоначального сообщения (в случае его поступления в иной орган или организацию), данные о лице, сообщившем о предполагаемом взрыве (ином террористическом акте).

1.2. Принять меры, во взаимодействии с оперативными подразделениями ГУ МВД России и УФСБ России, к установлению абонента заявителя (в случае принятия первоначального сообщения).

1.3. Составить контрольную карточку АС ДЧ ГУ МВД России и направить её в территориальный орган МВД России на районном уровне Санкт‑Петербурга и Ленинградской области, а также в УГИБДД ГУ МВД России.

1.4. Доложить о получении сообщения руководителям ГУ МВД России, взаимодействующие органы и ведомства (в соответствии со схемой оповещения).

1.5. Организовать, во взаимодействии с сотрудниками дежурной части территориального органа МВД России на районном уровне, выезд к объекту (месту предполагаемого взрыва или иного террористического акта) кинологического расчета и взрывотехнической группы ИТО ОМОН ГУ МВД России.

1.6. Поддерживать постоянную связь с сотрудниками территориального органа МВД России на районном уровне, в т.ч. находящимися на месте происшествия.

1.7. Докладывать о результатах проводимых мероприятий руководителям ГУ МВД России для принятия соответствующих решений, направленных в т.ч. на раскрытие преступления.

Дежурная часть территориального органа МВД России на районном уровне.

2. При получении сообщения об угрозе взрыва (иного террористического акта) на объекте с массовым пребыванием граждан сотрудники дежурной смены обязаны:

2. 1. Выяснить наиболее полные сведения о времени и месте предполагаемого взрыва (иного террористического акта), об обстоятельствах получения первоначального сообщения (в случае его поступления в иной орган или организацию), данные о лице, сообщившем о предполагаемом взрыве (ином террористическом акте).

2.2. Принять меры, во взаимодействии с ДЧ ГУ МВД России, оперативными подразделениями ГУ МВД России и УФСБ России к установлению абонента заявителя (в случае принятия первоначального сообщения).

2.3. Зарегистрировать полученное сообщение в КУСП.

2.4. Доложить о получении сообщения начальнику (ответственному дежурному от руководящего состава) территориального органа МВД России на районном уровне, в ДЧ ГУ МВД России, взаимодействующие органы и ведомства.

2.5. Информировать правообладателя (представителя) объекта о получении сообщения об угрозе взрыва (иного террористического акта).

2.6. Направить к объекту (месту предполагаемого взрыва или иного террористического акта) ближайшие наряды полиции, сотрудников оперативных подразделений, СОГ, организовать выезд ответственного дежурного от руководящего состава.

2.7. Организовать через ДЧ ГУ МВД России выезд к объекту (месту предполагаемого взрыва или иного террористического акта) кинологического расчета и взрывотехнической группы ИТО ОМОН ГУ МВД России.

2.8. Поддерживать постоянную связь с находящимися на месте происшествия сотрудниками полиции.

2.9. Докладывать о результатах проводимых мероприятий начальнику территориального органа МВД России на районном уровне и в ДЧ ГУ МВД России для принятия соответствующих решений, направленных в т.ч. на раскрытие преступления.

Алгоритм действий руководителей объектов массового пребывания граждан, служб безопасности и сотрудников полиции при получении сообщений о заведомо ложных заминированиях.

При получении сообщения о заминировании объекта массового пребывания граждан (непосредственно на объект, либо в другие Государственные структуры и гражданские организации) руководитель объекта, либо лицо его замещающее:

Уточняет у руководителя службы безопасности сложившуюся на момент получения сообщения обстановку и возможное нахождение подозрительных лиц (предметов) на объекте (территории) или вблизи него.
Обеспечивает усиление охраны объекта и прилегающей территории.
Служба безопасности объекта, с целью проведения первичных подготовительных мероприятий, объявляет несколько раз по громкой связи кодовое сообщение о готовности (например: «Сверка времени»).

Технические службы объекта незамедлительно отключают систему контроля управления дверями (СКУД), останавливают имеющиеся лифты и эскалаторы.
Служба безопасности прекращает доступ посетителей на объект, на въезды уличной или подземной парковки, в погрузочно-разгрузочную зону (ПРЗ), осуществляет контроль выхода посетителей и персонала, в том числе с использованием эвакуационных дверей, а также контроль выезда автотранспорта с мест парковки и территории ПРЗ.
Служба безопасности предупреждает арендаторов объекта о необходимости максимально быстро рассчитать покупателей.
Арендаторы, располагающиеся на объекте, самостоятельно проводят осмотр своих помещений на предмет обнаружения подозрительных вещей и предметов, принимая меры личной безопасности. По результатам осмотра незамедлительно сообщают службе безопасности объекта.
Служба безопасности осуществляет постоянный мониторинг систем видеонаблюдения с целью выявления подозрительных лиц или вещей и предметов в помещениях, территориях объекта.
До приезда сотрудников правоохранительных органов, служба безопасности приступает к осмотру объекта на предмет обнаружения взрывчатых веществ и взрывных устройств, в первую очередь наиболее уязвимых помещений и территорий. Проверяет закрытие помещений для служебного пользования, чердаков, подвалов, газовых котельных, помещений с электрооборудованием, и т.п. При наличии штатного кинолога, прошедшего специальную подготовку, осмотр проводится в обязательном порядке с использованием собак. При проведении осмотра без общей эвакуации граждан, данное мероприятие осуществляется в определенном порядке по секторам, заранее обозначенным в паспорте безопасности объекта. При осмотре каждого сектора выводятся посетители и персонал, осуществляется его ограждение.
По результатам осмотра составляется Акт и передается прибывшим сотрудникам полиции.
Служба безопасности подготавливает места на парковочной территории для автомашин правоохранительных органов, МЧС, медицинской помощи, а также при необходимости, помещения для работы сотрудников правоохранительных органов.
Служба безопасности, совместно с подразделением полиции координирует движение автотранспорта на территории парковок и участках дорог, прилегающих к объекту.
По прибытии сотрудников полиции на объект, руководитель службы безопасности сообщает им о проведенных мероприятиях.
По завершению проверочных мероприятий сотрудниками полиции на объекте, служба безопасности объявляет по громкой связи кодовое сообщение о прекращении мероприятий (например «Сверка времени закончена»).

Технические службы включают СКУД, имеющиеся лифты и эскалаторы.
Служба безопасности открывает все входы и въезды на территорию объекта и продолжает осуществлять охрану объекта.

Действия сотрудников полиции на объекте предполагаемого взрыва (или иного террористического акта)

3. Прибывшие к объекту (месту предполагаемого взрыва или иного террористического акта) сотрудники полиции (старший наряда) обязаны:

3.1. Связаться с представителем правообладателя объекта, уточнить обстановку и оценить реальность и степень угрозы для посетителей и сотрудников объекта, возможное нахождение подозрительных лиц, предметов, на объекте (территории) или вблизи него.

3.2. Принять решение о необходимости проведения дополнительного обследования объекта с использованием кинологического расчета и взрывотехнической группы ИТО ОМОН ГУ МВД России по утвержденным секторам без эвакуации посетителей и персонала, либо о необходимости проведения комплекса эвакуационно-заградительных и оперативно-поисковых мероприятий.

3.3. Доложить о принятом решении в дежурную часть, начальнику территориального органа МВД России на районном уровне и в ДЧ ГУ МВД России.

3.4. Организовать, по результатам проведенного поиска и специального взрывотехнического обследования, составление специалистами, их осуществлявшими, акта осмотра (обследования).

3.5. Передать материалы обследования старшему следственно-оперативной группы для дальнейшего принятия процессуального решения.

Сотрудники следственно-оперативной группы, прибывшие на место происшествия, проводят неотложные следственные действия и оперативно-разыскные мероприятия в соответствии с нормативными документами, регламентирующими деятельность правоохранительных органов.

Контроль за организацией и состоянием совместной оперативно-служебной деятельности, своевременная оценка её результатов, принятие мер по устранению выявленных недостатков, а так же оказание практической помощи сотрудникам при осуществлении ими полномочий по раскрытию преступления и расследованию уголовного дела возлагается на начальника органа внутренних дел.

Документ подготовлен ОУ ГУ МВД России по г. Санкт‑Петербургу и Ленинградской области

Правила поведения в условиях угрозы терроризма : Отдел безопасности : АлтГТУ

Терроризм не признает ни религиозных, ни национальных, ни государственных границ. Трагедия в Беслане и предшествующие ей августовские террористические акты с массовой гибелью людей на воздушном транспорте и у станции метро «Рижская» в Москве показали, что террористы могут устроить подобное в любой точке страны. Поэтому всем будет полезно знать основные правила поведения в чрезвычайных обстоятельствах — они помогут предотвратить преступления террористической направленности и выжить в опасной ситуации.

Контролируйте ситуацию вокруг себя, особенно в людных местах. Обращайте внимание на забытые сумки, портфели, пакеты и коробки. Мы часто стесняемся сообщать об этом сотрудникам охраны, считаем, что это мелочь. Но другая сторона этого — равнодушие. Сообщите о таком пакете, сумке или коробке охраннику ближайшей вахты. При этом обнаруженные вещи нельзя пинать, разбирать, открывать. Отойдите от них! Они могут взорваться!
Кроме того, важно соблюдать простое правило — не брать чужое. Детям нужно объяснить, что нельзя подбирать на улице игрушки, какие бы заманчивые они ни были. Люди часто теряют мобильные телефоны, не поднимайте их, не берите!
Если что-то случилось и собралась толпа зевак, не спешите присоединиться к ним, ведь после одного взрыва может прогреметь и второй, или случиться еще что-то опасное.
Смотрите на окружающих вас людей, и если поведение какого-то человека показалось вам подозрительным, сообщите об этом охраннику. В то же время не нужно подходить к этому человеку и пристально вглядываться, террорист он или нет. Нельзя также показывать на него, объясняя сотруднику охраны свои подозрения и требовать от него немедленных действий. Террорист, почувствовав, что его «опознали», может начать действовать.
Если вас взяли в заложники, первое правило — не поддаваться панике, вести себя спокойно. От людей с непрогнозируемым поведением террористы постараются избавиться в первую очередь. Специалисты советуют также не забыватьо втором правиле — ведите себя достойно. Террористы следят за поведением заложников и, если они не раздражают их своим поведением, то совершить какие-то действия в отношении этих людей им психологически сложнее.
Не стоит привлекать к себе внимание слезами, пренебрежительно или агрессивно разговаривать с террористами. Подчиняйтесь их требованиям, спрашивайте, что можно и что нельзя. Очень важно при этом следить за временем. Если нет часов, хотя бы отслеживайте смену дня и ночи, делайте какие-нибудь заметки, чтобы не терять ощущение реального времени.
Постарайтесь отвлечься — читайте стихи, вспоминайте номера телефонов знакомых. При этом незаметно следите за террористами: сколько их, какое оружие, кто главный, когда сменяется охрана. Запоминайте детали и приметы: необычный цвет волос, татуировки и другие.
Если вы заметите неподалеку сотрудника спецназа или спасателя, не нужно кричать об этом всем остальным заложникам, иначе операция по спасению может быть сорвана.

Антитеррористическая безопасность

Антитеррористическая безопасность

ГАПОУ МО «Оленегорский горнопромышленный колледж»

Угроза совершения теракта сегодня существует практически для каждого жителя планеты, абсолютной гарантии безопасности нет ни для кого. Тем не менее, общество обязано предпринимать всё возможное для обеспечения должного уровня защиты. Антитеррористическая защищённость профессиональной образовательной организации приобретает особую значимость, поскольку от этого зависят жизни обучающихся. Активно ведётся работа по созданию специального комплекса мер, направленных на антитеррористическую защищённость образовательной организации: укрепление материальной базы; стабильно действующая профилактическая работа, направленная на усиление внимания персонала образовательной организации к проблеме терроризма; формирование навыков оперативной и своевременной реакции на угрозу терроризма.

Организация антитеррористической деятельности колледжа

Создание нормативно – правовой базы по обеспечению безопасности
Организация пропускного режима

Вход в здания осуществляется по студенческим билетам. На посту (вахта) имеется стационарный телефон, тревожная кнопка. В наличии инструкции для сотрудников, родителей (законных представителей) и обучающихся.

Ежедневно осуществляется дежурство администрации и педагогических работников. Обучающиеся не покидают здание во время учебного процесса без особого разрешения куратора или дежурного администратора. Родители (законные представители) обучающихся посещают колледж в указанное время на переменах или после занятий. Охранник заносит данные о посетителе в журнал регистрации. Вход посторонних лиц осуществляется строго при наличии документа, подтверждающего личность. Запрещен вход в колледж любых посетителей, если они отказываются предъявить документы, удостоверяющие личность и объяснить цель посещения.

Обучение работников и обучающихся

Подготовка персонала и обучающихся осуществляется путём изучения и отработки действий, предусмотренных в инструкциях о порядке действий при угрозе проведения террористического акта или возникновения чрезвычайной ситуации. В ходе тренировочных мероприятий отрабатывается алгоритм действий в условиях возникновения угрозы террористического акта. Вопросы антитеррористической защищённости специально рассматриваются на заседаниях педагогических советов, заседаниях антитеррористической группы, в рамках уроков ОБЖ. Проводятся плановые и внеплановые тренировки эвакуации. Обеспечивается постоянное наличие наглядной информации, стендов и памяток по антитеррористической безопасности.

Документы, регламентирующие порядок антитеррористической защищенности ГАПОУ МО «ОГПК»:

Положение о дежурстве в колледже

Положение о системе видеонаблюдения в ГАПОУ МО «ОГПК»

Сайт — Национальный антитеррористический комитет

Сайт — Антитеррористическая комиссия Мурманской области

Файлы

Методические материалы — Угрозы, вызываемые распространением идей терроризма

Методические рекомендации по внедрению программ психолого-педагогического сопровождения детей из семей участников

Методические рекомендации по поведению и действиям сотрудников и студентов колледжа при угрозе террористического акта

Определения

Интернет-ресурсы ФСБ

Агитационные материалы, методические материалы, плакаты, фильмы.

Правовая оценка политического экстремизма подростков в России

Террористические и экстремистские организации

Рекомендации МО РФ для обеспечения информационной безопасности детей в сети Интернет

Федеральный список экстремистских материалов

Законодательство РФ по антитеррористической деятельности

Наука и образование против террора

Антология антитеррора видеоматериалы

СПИСОК ФИЛЬМОВ АНТИТЕРРОРИСТИЧЕСКОЙ НАПРАВЛЕННОСТИ

Инфографика

Памятки

Методические рекомендации

ИГИЛ — УГРОЗА ЧЕЛОВЕЧЕСТВУ. ПОЧЕМУ НЕОБХОДИМО УНИЧТОЖИТЬ ТЕРРОРИЗМ

ЛИКБЕЗ БОРЬБА С ЭКСТРЕМИЗМОМ

Методические рекомендации для педагогических работников по профилактике проявлений терроризма и экстремизма в образовательных организациях

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО СОВЕРШЕНИЮ ПРОПАГАНДЫ РАБОТЫ В СФЕРЕ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЮ ИДЕОЛОГИИ ТЕРРОРИЗМА В СУБЪЕКТАХ РФ

Методические рекомендации ФС по надзору в сфере транспорта по профилактическим мерам выявлению и предупреждению актов террористической направленности, на пассажирском автомобильном транспорте

ОСТАНОВИМ ТЕРРОРИЗМ

Профилактика экстремизма и терроризма в молодежной среде

СБОРНИК ТИПОВЫХ СЦЕНАРИЕВ ПРОВЕДЕНИЯ КОМПЛЕКСА ОБЩЕСТВЕННО-ПОЛИТИЧЕСКИХ МЕРОПРИЯТИЙ

Что такое терроризм

Остановим терроризм

Статьи

В Пермском крае в период с 27 августа по 20 сентября 2018 года проведены мероприятия, приуроченные ко Дню солидарности в борьбе с терроризмом.

Основная часть мероприятий, посвященных Дню солидарности, проведена в учреждениях образования и культуры. Кроме того на плановой основе организованы мероприятия в Пермской городской службе спасения, Пермском планетарии, общественных организациях и др. Наиболее распространенные формы и темы мероприятий:

1. Учебно-просветительские мероприятия:

В дошкольных образовательных учреждениях с детьми проводились игровые программы по безопасности «Фиксики предупреждают», разыгрывались проблемные ситуации: «Незнакомец на участке», «Страшная находка и алгоритм действий при её обнаружении».

В ходе проведения общешкольных линеек проводилась акция: «Минута молчания». Все присутствующие почтили память погибших от рук террористов и выпустили в небо белые воздушные шары как символ памяти и скорби.

С учащимися средних и старших классов проведены уроки безопасности по профилактике правонарушений, связанных с террористической деятельностью, вовлечением молодежи в экстремистские движения через Интернет, классные часы на темы: «Что такое терроризм и чем он опасен», «Осторожность не бывает лишней», «Безопасность школьника дома, на улице, в школе», уроки мужества «Терроризм – угроза миру!», «Терроризм – бич 21 века». В ходе занятий школьники узнавали где можно найти информацию о том, как не стать жертвами теракта, что делать и как вести себя в таких ситуациях. Обсуждая данные темы, дети повторяли правила поведения на улице, в толпе, при обнаружении посторонних предметов, при встрече с подозрительными людьми на улице.

В проведении классных часов, собраний, бесед и уроков приняли участие члены муниципальных антитеррористических комиссий в Пермском крае, сотрудники подразделений по делам ГО и ЧС администраций муниципальных образований Пермского края, представители МЧС России, МВД России, ФСБ России, общественных организаций («Союз десантников России»).

2. Физкультурно-спортивные мероприятия:

В ряде муниципальных образований Пермского края прошли спортивные мероприятия, приуроченные ко Дню солидарности (например соревнования по страйкболу в г. Лысьва, эстафета «Путешествие по станциям «Мы за мир» в р.п. Ильинский, легкоатлетический кросс с участием детей из группы риска и «Кросс нации — 2018 » в г. Соликамск, в г. Чайковский проведено спортивное соревнование среди молодых семей, в г. Верещагино прошел легкоатлетический пробег, в Александровском районе проведен мини туристический слет «Дорогою добра»; в Васильевском сельском поселении 29 августа 2018 г. проведено спортивное мероприятие «Пионербол», которое проходило под девизом: «Мы разные, но мы вместе против террора»).

3. Общественные мероприятия:

С целью формирования гражданской позиции неприятия идеологии терроризма в ряде образовательных учреждений Пермского края проведена акция «Капля жизни», во время которой участники набирали воду в сложенные ладони и, с пожеланием светлой памяти всем безвинно погибшим, поливали растения.

4. Культурные мероприятия:

В ряде учреждений культуры организован поэтический конкурс «Мы за мир», целью которого являлось содействие воспитанию у школьников патриотизма, чувства толерантности. Сотрудниками учреждений культуры подготовлены тематические фотовыставки на темы: «Мир без границ», «Россия против террора» и выставки рисунков «Мы разные. Но мы вместе. Против терроризма».

В р.п. Ильинский детский театральный коллектив «Пиноккио» организовал и провел на базе Ильинского районного Дома культуры памятный концерт «День солидарности в борьбе с терроризмом».

В библиотеках оформлены книжные выставки по антитеррористической тематике: «Страшное лицо терроризма», «Мы против террора!», «Согласие сегодня – мир всегда», «Будущее без терроризма, терроризм без будущего», «Пусть всегда будет солнце».

В ходе проводимых мероприятий среди населения распространялись памятки антитеррористического и антиэкстремисткого характера, содержащие информацию о безопасности детей в сети Интернет, о действиях при угрозе или совершении террористических актов, номера телефонов служб экстренного реагирования.

При организации мероприятий в Пермском крае использовались следующие новые формы и виды их проведения: Пермский планетарий совместно с Пермским городским обществом филателистов организовал выставку марок и открыток, посвященных Дню солидарности в борьбе с терроризмом; в детском саду г. Краснокамск прошел «День отказа от военных игрушек», в ходе которого ребята принесли пистолеты, танки и прочие военные игрушки и положили их в общую корзину в группе; руководителем аппарата антитеррористической комиссии в г. Соликамск проведен брифинг со СМИ на тему деятельности антитеррористической комиссии и о реализации в муниципальном образовании мероприятий Комплексного плана противодействия идеологии терроризма в Российской Федерации на 2013-2018 года; в г. Чайковский на оживленной улице на рекламной конструкции размещен баннер «Я помню Беслан 01.09.2004», призванный привлечь внимание горожан к памятной дате; в г. Кизел с учениками одной из школ проведена игра «Фоторобот подозрительного человека»; в г. Губаха с учащимися младших классов проведен квест «Что за пакетик?», в ходе которого ребята обнаружили «ничей» пакет и проработали алгоритм поведения в данной ситуации — от сообщения взрослым до эвакуации; в детской музыкальной школе г. Краснокамск организована Музыкально-художественная экспозиция «Мы за мир!», призванная показать обучающимся и их родителям важную роль отечественного музыкального искусства в объединении народа, нации в борьбе со злом.

Проведенные мероприятия способствовали повышению уровню готовности к реагированию на угрозы террористического характера, формированию межнациональной терпимости среди населения региона, приоритета общечеловеческих ценностей, отрицанию терроризма как явления и как метода решения социальных проблем.

О проведении в Пермском крае мероприятий, посвященных Дню солидарности в борьбе с терроризмом

В Пермском крае в период 27 августа по 15 сентября 2017 года прошли мероприятия посвященные Дню солидарности в борьбе с терроризмом.

Установление памятной даты непосредственно связано с трагическими событиями, произошедшими в сентябре 2004 года, когда в результате террористического акта в школе № 1 города Беслана Республики Северная Осетия-Алания погибло 334 человека — гражданских лиц и сотрудников правоохранительных органов. Бесланские события потрясли весь мир, никого не оставив равнодушным. Этот памятный день призван символизировать объединение государства и общества в борьбе с общим врагом. Дети и взрослые в России и во всем мире должны знать, что с терроризмом необходимо не только бороться, гораздо важнее и эффективнее предупреждать его возникновение. Только объединившись, можно противостоять терроризму, не только национальному, но и международному.

В память о трагических событиях в Беслане проводились акции «Зажгите свечи», флэш-мобы «Объединимся вместе против террора» с запуском белых воздушных шаров. В социальной сети ВКонтакте проводились акции «Защити детство», где дети и молодежь делали и выкладывали фото в защиту мирной жизни, «Поменяй аватарку в соцсетях на «Я против террора!», «Я хочу в мире жить!», «Наш народ против терроризма».

В нескольких муниципальных образованиях среди детей проводились акции «Дерево мира», где ребята на цветных листах бумаги обводили свои ладошки и вырезали полученный рисунок, написав пожелание о мире, дети прикрепляли рисунки к оформленному декоративному «Дереву мира», у корней которого содержалась информация о Дне солидарности.

В городе Соликамске оформлен стенд рельефно-графических пособий для инвалидов по зрению к Дню солидарности в борьбе с терроризмом «Рельефы мира: Тифлографика – особый взгляд на мир, в поддержку межнационального мира».

На территории края проводились детские игровые программы «Путешествие в страну безопасности!», конкурсы рисунка на асфальте «Мирное небо над головой», «Мы за мир», выставки рисунков «Мы не хотим войны», «Дети против террора», «Мы разные, но мы вместе». По мотивам известной работы Пабло Пикассо «Голубь мира» организованы семейные мастер-классы под названием «Голубь мира», на которых участники создавали свои интерпретации этого рисунка в технике гравюры по картону, а также изготавливали бумажных журавликов, как символ солидарности с общим горем и консолидации усилий за мирное небо над головой.

В Добрянском муниципальном районе прошел концерт «Дети за мир на планете», в г.Перми — концерт «Воскресный вечер с Губернским оркестром», в Соликамском муниципальном районе организована викторина «Россия против террора», а также литературный конкурс стихов и прозы «Слово МИР».

В ряде муниципальных образований прошли беговые марафоны и спортивные эстафеты «Вместе мы непобедимы», «О спорт! Ты-мир!», «Школа выживания», «Военизированная эстафета». В Березниковском муниципальном районе состоялся спортивный турнир по дартсу «Вместе против террора». В Кунгурском муниципальном районе среди учащихся 6-7 классов прошли соревнования по силовым видам спорта «Мы сила России».

Кроме того, в День солидарности в образовательных учреждениях Пермского края на общешкольных линейках проведены «Минуты молчания»; уроки ОБЖ «Терроризм – угроза обществу», «Что такое терроризм и чем он опасен», «Правила поведения в толпе»; уроки мира «Всем миром против терроризма», «Эхо Беслановской печали»; беседы по проблемам терроризма и борьбы с ним «Терроризм не пройдет».

Также с учащимися проведены практические занятия «Действия при угрозе теракта». На уроках показаны видеоролики антитеррористической тематики.

Чтобы привлечь внимание граждан к теме борьбы с терроризмом в муниципальных образованиях Пермского края была организована раздача буклетов «Предупрежден? Значит вооружен!», «Антитеррор», «Как не стать жертвой террористов», «Нет террору!», «Будь бдителен!», «Действия при угрозе и совершении террористических актов» с информацией о действиях при угрозе или совершении террористических актов, номерами телефонов правоохранительных органов, органов безопасности и служб экстренного реагирования. В Карагайском муниципальном районе в период с 27 августа по 3 сентября среди населения распространялись силиконовые брослеты с надписью «Я – против террора», участникам спортивных соревнований, посвящённых Дню солидарности, выдавались футболки с надписью «Мы – против террора!».

В проведении классных часов, бесед и уроков приняли участие сотрудники подразделений по делам ГО и ЧС, представители МЧС России, МВД России, общественных организаций.

Проведенные мероприятия, посвященные Дню солидарности в борьбе с терроризмом, способствовали росту патриотизма среди населения региона, воспитанию уважения к закону, уровню готовности к реагированию на угрозы террористического характера, отрицанию терроризма как явления и как метода решения социальных проблем, развитию дружеских отношений среди населения Пермского края.

#GALLERY#

Документы для скачивания

Статья по изменению УК и УПК РФ (docx, 83 Кб)

Дата публикации 21 февраля 2018
Дата изменения 21 февраля 2018

Просмотреть Скачать

Детская музыкальная школа № 22

Этот раздел сайта нашего Школы посвящён такой значимой современной проблеме, как противостояние террористическим угрозам. В нём освещаются аспекты проблемы террористической угрозы обществу, научно-прикладные исследования в области противодействия терроризму.

Сегодня ни для кого не новость и не тайна, что с террором в самых различных его проявлениях и по самым разным основаниям сталкиваются все государства мира, вне зависимости от их географического положения, уровня экономического развития, распространённой религии, готовности вооруженных сил и правоохранительных органов.

Предотвращение совершения террористических актов и снижение суммарного вреда от них – основная задача, которую ставит перед руководством Постановление Правительства РФ от 11 февраля 2017 г. N 176, утверждающее требования к антитеррористической защищенности объектов (территорий) учреждений в сфере культуры и Комплексный план противодействия идеологии терроризма в Российской Федерации на 2019-2023 годы, утвержденный Правительством Российской Федерации от 28 декабря 2018 г. № ПР-2665.

До работников и обучающихся доведены требования законодательства РФ в сфере противодействию терроризму, они проходят обучение по действиям при террористических актах, принимают участие в тренировках, где на практике закрепляется алгоритм действий, необходимых для спасения жизни и минимизации иных негативных последствий террористического акта.

Материалы, размещенные на этой странице, позволят любому посетителю ознакомится с нормативной базой противодействия терроризму, узнать, куда обращаться при возникновении подозрения о готовящемся теракте, как распознать террориста в массе людей, какие действия совершать необходимо, а какие – нельзя ни при каких обстоятельствах.

Знайте и будьте готовы!

Нормативные акты в сфере противодействия терроризму и экстремизму

Памятки о мерах противодействия терроризму

Информационное противодействие терроризму и экстремизму в образовательной среде и сети Интернет

Ссылки на антитеррористические ресурсы сети Интернет

Информационно-просветительский портал

http://scienceport.ru/ (http://нцпти.рф) – наука и образование против террора

По информации Департамента государственной политики в сфере воспитания детей и молодежи МинОбрнауки России, в рамках организации деятельности по противодействию идеологии терроризма в образовательной сфере и молодежной среде, портал «Наука и образование против террора», созданный на базе ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет», определен базовым тематическим интернет-ресурсом, систематизирующим материалы по противодействию идеологии терроризма.

Портал востребован заинтересованными федеральными органами исполнительной власти и антитеррористическими комиссиями в субъектах РФ. На страницах его «Библиотеки» регулярно размещаются информационные материалы, в том числе, разрабатываемые по заказу Национального антитеррористического комитета.«Россия. Антитеррор»

2. Национальный портал противодействия терроризму http://www.antiterror.ru/

3. ФСБ http://www.fsb.ru/

4. Национальный антитеррористический комитет http://nac.gov.ru/

5. Антитеррористический центр государств-участников» Содружества независимых Государств http://www.cisatc.org/

6. Информационно-аналитический портал «AntiterrorToday»

http://www.antiterrortoday.com/

Цель проекта — систематизировать и предоставить комплексное видение проблем терроризма и экстремизма для специалистов различного уровня и направлений деятельности.

7. Экстремизм. ru http://www.ekstremizm.ru/

Всё о терроризме и экстремизме

8. Сайт учебно-практических курсов для журналистов «Бастион»
http://smi-antiterror.ru/

Журналисты и блогеры против террора «Бастион» — это курсы спецподготовки журналистов, работающих в экстремальных условиях и горячих точках.

9. Антитеррор: Спецназ Российской Федерации

http://antiterror.sitecity.ru/

Страничка, посвященная отрядам специального назначения ФСБ и МВД.

10. «Вымпел-В» http://www.vimpel-v.com/

Сайт общественной организации, созданной и действующей в соответствии с законодательством Российской Федерации, ветеранами антитеррористического спецподразделения Управления «В» Центра Специального Назначения Федеральной Службы Безопасности Российской Федерации.

11. Сайт «Хранитель» http://psj.ru/

Медиапортал о безопасности

12. «Азбука безопасности» http://azbez. com/

Проект для детей и взрослых. Цель сайта «Азбука безопасности» — формировать у людей безопасную модель поведения как стиль жизни.

13. «Аль-Хакк» (Истина) http://al-hakk.ru/

Наш адрес

443050, г. Самара, ул. Изыскательская, 28

[email protected]

335-66-88 — круглосуточный телефон доверия УФСКН России по Самарской области;

337-36-26 — телефон доверия Департамента по вопросам общественной безопасности и контроля, в рабочее время с 8.30 до 17.30;

339-74-90 – телефон доверия прокуратуры г.Самары, в рабочее время и 339-74-93 – в нерабочее время и праздничные дни.

Сайт национальныепроекты.рф

Национальная стратегия повышения финансовой грамотности Подробнее

с 09.09.2019 по 25.10. 2019 проводится независимая оценка качества условий осуществления образовательной деятельности в в отношении государственных (муниципальных) образовательных организаций дополнительного образования детей г. о. Самара. Принять участие в опросе можно по ссылке hltps://nsoko.smrhoqt.ru.

1 октября Генеральная прокуратура Российской Федерации запускает новый информационно-коммуникационный сервис «ЭФИР» Подробнее

Тел:
+7 (846) 2640363

Форма обратной связи

Алгоритм действий учителя при возникновении (угрозе возникновения) чрезвычайной ситуации в здании школы

Немедленно сообщить о возникновении (угрозе возникновения) чрезвычайной ситуации администрации школы.
Организовать экстренную эвакуацию учащихся из здания школы, согласно схемы эвакуации. Учитель, во время всей эвакуации, находится с учащимися.
При завершении эвакуации проверить наличие учащихся. О результатах проверки доложить администрации школы.
Обеспечить порядок на месте расположения учащихся и их безопасность.
Действовать согласно распоряжений администрации школы.
При получении сообщения об угрозе теракта по телефону, ни в коем случае не класть телефонную трубку на аппарат. Сообщить о звонке по телефонам 101, 102.

Общие требования и правила поведения учителя и учащихся при угрозе ЧС

Общие правила поведения учителя:

действия учителя при авариях, катастрофах и стихийных бедствиях должны основываться на инструкциях памятках, разработанных службами ГО и ЧС в соответствии с местными условиями;
в каждом классе, кабинете, учебной мастерской на видном месте должен находиться план эвакуации из конкретного помещения. Если по плану эвакуации предусмотрено использование запасного выхода, то он должен быть свободен, не загроможден разными предметами. Если дверь запасного выхода по условиям охраны здания запирается на замок, то в плане эвакуации необходимо указать, где находится ключ от запасного выхода;
в каждом кабинете, классе, учебной мастерской должны обязательно находиться средства пожаротушения в виде универсального или порошкового огнетушителя;
во всех помещениях образовательного учреждения обязательно должны иметься медицинские аптечки с набором основных средств первой медицинской помощи: йода, бинтов, перевязочных резиновых жгутов, водного раствора аммиака;
во всех общеобразовательных учреждениях должна иметься местная или собственная радиоточка, радиосеть, по которой в случае чрезвычайных ситуаций будут передаваться сообщения, оповещения, предупреждения или указания учителям о необходимых действиях;
учителю ни в коем случае нельзя терять самообладания, паниковать самому и не допускать паники среди учащихся. Покидать помещение при возникшей чрезвычайной ситуации можно только в организованном порядке. Учителю нужно помнить, что паника обычно создает толчею, давку, причем эвакуация значительно затрудняется, увеличивается угроза жизни учащихся;
чтобы облегчить учителю его действия во время чрезвычайной ситуации, необходимо периодически проводить учения определенной направленности с эвакуацией из здания;
чтобы аварии не были неожиданностью, учителю необходимо знать, какие предприятия находятся вблизи образовательного учреждения и каковы могут быть аварии (взрывы, выбросы ядовитых газов, пожары с выделением токсических веществ и т.д.). Нужно всегда помнить о том, что многие предприятия находятся в настоящее время в предаварийном состоянии из за сильной изношенности основного оборудования и очистных систем. В связи с этим могут быть залповые выбросы в атмосферу или в систему стоков вредных и опасных для жизни веществ;
учителю необходимо также знать его дальнейшие действия после эвакуации из здания и местонахождение безопасных укрытий. Обычно при крупномасштабных ЧС местные службы ГО и ЧС оповещают население и сообщают, какие действия необходимо предпринимать. На эти оповещения и сообщения учителю необходимо ориентироваться.

Учителю надо помнить о том, что эвакуация в безопасное место образовательных учреждений, их учащихся и персонала производится в первую очередь.

В настоящее время в образовательных учреждениях участились случаи пожаров с трагическими последствиями, поэтому нужно быть предельно внимательным и осторожным в обращении с электроприборами, не перегружать электросеть включением нескольких электроприборов большой мощности.

В обязательном порядке периодически необходимо приглашать в образовательные учреждения специалистов ГО и ЧС для ознакомления учителей и персонала со складывающейся обстановкой в районе нахождения этого учреждения.

III. Действия персонала и администрации при попытке незаконного

проникновения на объект; при пожаре, стихийном бедствии; при попытке

совершения (совершении) террористического акта

При возникновении нештатной (аварийной) ситуации.

Установить максимально точно характер нештатной (аварийной) ситуации, возможные ее последствия.
Немедленно поставить в известность дежурного по УО, диспетчера соответствующей аварийной службы, с указанием:

— точного адреса и наиболее коротком пути следования к учреждению;

— полное наименование учреждения, с указанием точного расположения места аварии;

— характер и возможные последствия происшедшего

Произвести запись в дежурный журнал о происшествии и предпринятых действиях с указанием:

— точного времени возникновения нештатной (аварийной) ситуации в системе жизнеобеспечения учреждения,

— времени и указанием номера телефона, точных данных дежурного диспетчера вызываемой службы,

— принятых мерах администрацией учреждения по ликвидации последствий,

— времени прибытия представителей спасательных и аварийных служб, с указанием фамилии старшего команды, общим количеством аварийных или спасательных команд, времени убытия и т. д.

— точного времени окончания работ по ликвидации последствий нештатной (аварийной) ситуации в системе жизнеобеспечения учреждения, нанесенном ущербе.

— времени доклада в УО об окончании работ по ликвидации последствий нештатной (аварийной) ситуации в системе жизнеобеспечения учреждения, нанесенном ущербе.

Постоянно поддерживать связь с учреждениями, аварийными службами и ответственным дежурным по управлению образования до полной ликвидации последствий или происшествия.
Принять меры к ликвидации последствий нештатной (аварийной) ситуации в системе жизнеобеспечения учреждения имеющими средствами и силами, согласно утвержденной Инструкции и плана работы в нештатной (аварийной) ситуации в системе жизнеобеспечения учреждения.

VIII. Ураган. Алгоритм действий людей в помещении при внезапном

возникновении урагана

Для обучающихся

Отойти от окон, заняв места на партах возле стены или встав в нишах стен.

Можно перейти в глухие коридоры.

По окончании уроков, если ураган не стихает, старшеклассникам передвигаться домой группами, держась подальше от деревьев, рекламных щитов, линий электропередач. Обучающихся младших и средних классов вывозить на транспорте в сопровождении учителя или родителей. Одних детей не отпускать!
Если буря закончилась, соблюдайте меры предосторожности при возвращении домой. Не дотрагивайтесь до оборванных проводов.

Для учителей

Во время урагана соберите детей в безопасном месте, подальше от окон.
Не допускайте, чтобы дети самостоятельно покидали школу.
С обучающимися проведите инструктаж по правилам поведения во время урагана.
Обучающихся старших классов отпускать домой по месту проживания группами.
Обучающихся младших и средних классов доставлять домой на транспорте в сопровождении родителей или учителей.

Алгоритм действий при ЧС техногенного характера. Пожары

Для обучающихся

При получении сигнала оповещения при пожаре организованно выйти из школы, взяв необходимые вещи и одежду.
Не допускать паники и столпотворений на лестничных пролётах.
При сильном задымлении помещения закрыть дыхательные пути (рот, нос) плотно свёрнутыми предметами одежды (шарф, шапка, кофта, пиджак и т. д.) и, пригнувшись, бежать к выходу из школы.
Выйти из школы по безопасным путям, указанным администрацией школы.
При невозможности забрать верхнюю одежду из гардероба покидать школу без неё.
По выходу из школы в тёплое время построиться для переклички, в холодное и зимнее время укрыться в подъездах близлежащих домов, в детских садах.

Для учителей

При получении сигнала оповещения о пожаре в школе немедленно организовать детей для эвакуации из здания школы.
Взять классный журнал и вместе с детьми покинуть по безопасным выходам здание школы.
В тёплое время года эвакуироваться без верхней одежды в безопасное место, подальше от горящего здания, сделать перекличку.
В холодное время и зимой надеть верхнюю одежду, а при сильном задымлении взять одежду с собой либо покинуть помещение без одежды и укрыться в подъездах близлежащих домов, детских садах.
Во время передвижения пресекать возможные столпотворения и панику
После эвакуации из здания школы в зимнее время найти детей, которые укрылись в ближайших зданиях, и сделать перекличку.
В горящее здание школы не возвращаться. Это очень опасно!

XII. Мероприятия по эвакуации из помещений УО при ЧС.

Эвакуация производится по сигналу, подаваемому звонковой сигнализацией: короткие прерывистые звонки — пауза 10 сек. — короткие прерывистые звонки — пауза 10 сек. (будет повторяться 4-5 раз). Дублирующий сигнал голосом: «Внимание всем! Покинуть здание школы!»
Эвакуируются все обучающиеся, в том числе находящиеся на экзаменах и все сотрудники.
Преподавателям в начале занятий, после проверки по классному журналу присутствующих и отсутствующих, доводить до сведения обучающихся номер запасного выхода, через который производится эвакуация из данного класса (кабинета).
Преподаватель руководит эвакуацией: осуществляет организованный проход обучающихся в колонне по 2 через соответствующий выход.
Эвакуация должна происходить организованно: без разговоров, без шума, суеты и без шалостей, строго и серьезно. Команды подает и делает замечания только руководитель занятия (преподаватель).
При эвакуации обучающиеся следуют к месту построения (например, сквер напротив здания учреждения), строятся по группам в колонну по 3, в заранее определенной последовательности.
После проверки по журналу наличия обучающихся преподаватель докладывает начальнику штаба ГО учреждения о списочном составе группы, количестве в строю, об отсутствующих и причинах отсутствия.
Начальник штаба ГО докладывает директору учреждения — начальнику ГО объекта о результатах эвакуации.
У каждого из выходов контроль организованности эвакуации осуществляют заместители директора учреждения — должностные лица ГО и ЧС.
Заместителю директора учреждения по АХЧ — заместителю начальника ГО объекта по тылу — обеспечить готовность запасных выходов из здания учреждения.

XIV. Инструкция о пропускном и внутри объектовом режиме УО

Пропускать в здание УО сотрудников только по документу, удостоверяющему личность
Пропускать в здание УО родителей воспитанников по спискам, предоставленным администрацией и документу, удостоверяющему личность
При пропуске на территорию УО автотранспортных средств, проверять соответствующие документы и характер ввозимых грузов
Особое внимание уделять проверке документов и цели прибытия лиц из других организаций, посещающих УО по служебным делам, делать соответствующие записи к книге регистрации посетителей
Ограничить пропуск в здание УО родственников и знакомых воспитанников, пропускать только по разрешению руководителя УО, делать соответствующие записи к книге регистрации посетителей
Держать входные двери здания УО для входов и выхода во время массового прибытия сотрудников и детей на работу и занятия и убытия их после окончания работы и занятий открытыми
В остальное время суток входные двери должны находиться в запертом состоянии и открываться охранником по звонку прибывшего
После окончания рабочего дня регулярно обходить и проверять внутренние помещения УО и каждые два часа обходить территорию УО
Обращать внимание на посторонние и подозрительные предметы
Обо всех обнаруженных нарушениях немедленно докладывать руководителю учреждения.

Прогнозирование будущих террористических действий с использованием глубоких нейронных сетей

Одной из самых серьезных угроз сегодняшней цивилизации является терроризм. Терроризм не только нарушает правопорядок в обществе, но также влияет на качество жизни людей, подавляет их физически и эмоционально и лишает их возможности наслаждаться жизнью. Чем больше развиваются цивилизации, тем больше люди работают над изучением различных механизмов защиты человечества от терроризма.В качестве контртеррористических методов использовались различные методы для защиты жизни отдельных людей в обществе и для улучшения качества жизни в целом. Недавно были изучены методы машинного обучения для разработки методов борьбы с терроризмом на основе искусственного интеллекта (ИИ). Поскольку в последнее время глубокое обучение стало более популярным в области машинного обучения, в этой статье мы исследуем эти методы, чтобы понять поведение террористов. Созданы пять различных моделей, основанных на глубокой нейронной сети (DNN), чтобы понять поведение террористической деятельности, например, будет ли атака успешной или нет? Или нападение будет самоубийственным или нет? Или какое оружие будет использовано при атаке? Или какой тип атаки будет проводиться? Или какой регион будет атакован? Модели реализованы в однослойной нейронной сети (NN), пятиуровневой DNN и трех традиционных алгоритмах машинного обучения, т. е.е., логистическая регрессия, SVM и Наивный Байес. Производительность DNN сравнивается с NN и тремя алгоритмами машинного обучения, и демонстрируется, что производительность DNN составляет более 95% с точки зрения точности, точности, отзыва и F1-Score, в то время как ANN и традиционное машинное обучение алгоритмы достигли максимальной точности 83%. Отсюда делается вывод, что DNN является подходящей моделью для прогнозирования террористической деятельности. Наши эксперименты также демонстрируют, что набор данных о террористической деятельности — это большие данные; Следовательно, DNN является подходящей моделью для обработки больших данных и понимания основных закономерностей в наборе данных.

1. Введение

Одной из самых серьезных угроз современной цивилизации является терроризм, который повлиял на качество жизни людей во всем мире [1]. Терроризм означает использование преднамеренного неизбирательного и незаконного использования силы и насилия для создания террора среди населения в целом для достижения определенных политических, денежных, религиозных или юридических целей. Определение терроризма согласно Хоффману [2] — это «преднамеренное создание и использование страха посредством насилия или угрозы насилия с целью достижения политических изменений.«Цели терроризма — создать нестабильность, создавая страх, тревогу и неуверенность в большем масштабе по сравнению с одним человеком. По данным Global Terrorism Database (GTD), только в 2019 году произошло 1411 различных террористических атак, в результате которых погибло 6362 человека и серьезно ухудшилось качество жизни людей в обществе. Визуализация карты мира, показывающей различные виды террористической деятельности, представлена на Рисунке 1 (источник изображения: https://www.start.umd.edu/gtd/). Оранжевый цвет показывает высокую интенсивность как сочетание несчастных случаев со смертельным исходом и травм.Карта показывает очень высокий уровень терроризма в Южной Азии и на Ближнем Востоке.

Реакцией на террористические события является постоянное чувство страха, чувство беспомощности, страх и гнев, а также нетерпимость или агрессия по отношению к определенным этническим или религиозным группам. Не менее важно понимать эмоциональную реакцию населения в отношении террористических событий, чтобы мы могли разработать помощь, чтобы эффективно помочь тем, кто страдает от этих проблем или которые не реагируют на осуществление другой террористической деятельности в качестве мести. .Терроризм изучается на протяжении десятилетий, чтобы понять основные факторы, вызывающие террористический акт, или понять, как вести борьбу с терроризмом, или понять социальные и экономические последствия терроризма [3, 4]. Однако из-за сложной природы терроризма трудно найти эффективное решение, которое можно было бы использовать в качестве контртеррористической меры для защиты жизни людей. Выявление террористических идеологий и предсказание будущих террористических атак оказались очень важным и трудоемким процессом.
Алгоритмы машинного обучения недавно использовались для изучения различных факторов терроризма [5, 6]. NN и особенно DNN становятся популярными в основном из-за того, что в последнее время доступно огромное количество размеченных данных. Развитие компьютерных технологий [7–9] позволило создать очень мощные компьютерные системы для выполнения требуемых вычислений в DNN. В этой статье модели NN и DNN используются для прогнозирования различных факторов, ведущих к террористической деятельности.Эта модель помогает правоохранительным органам делать прогнозы до того, как инцидент действительно произойдет и может привести к потере драгоценных жизней. Прогнозируемые факторы объясняются ниже. (I) Самоубийство: предсказать, приведет ли террористическая деятельность к самоубийству или нет. (Ii) Успех: предсказать, будет ли террористическая деятельность успешной или нет. (Iii) Тип оружия: сделать классификация общего вида оружия, используемого в террористической деятельности. (iv) Регион: для классификации региона, который станет целью террористической деятельности.(v) Тип атаки: классифицировать тип нападения как террористическую деятельность.
Эти прогнозы важно понимать, чтобы вести борьбу с терроризмом. Глубокое обучение может делать эти прогнозы эффективно и помогать правоохранительным органам разрабатывать механизмы борьбы с террористами и защиты жизни людей. С помощью этих инструментов террористическую деятельность можно остановить до того, как она действительно произойдет, и нанести ущерб жизням, инфраструктуре или законам.
Остальная часть статьи организована следующим образом. Связанная работа объясняется в Разделе 2, чтобы осветить текущие современные исследования в этой области. Предлагаемая методология объясняется в разделе 3. В нем также дается подробный анализ набора данных и объясняются архитектуры NN и DNN, используемых для прогнозирования различных факторов. Результаты представлены в разделе 4, а в разделе 5 заключена статья с возможными направлениями будущих исследований.
2. Сопутствующие работы
Терроризм может очень сильно повлиять на общество и может иметь огромное влияние на людей.Эта тема широко изучалась в течение последних нескольких десятилетий, чтобы понять ее причины и способы разработки эффективного контртеррористического механизма для снижения вероятности террористической деятельности. Алгоритмы машинного обучения и методы интеллектуального анализа данных также применяются для понимания различных факторов, связанных с террористической деятельностью. В 2004 году система адаптивного анализа и мониторинга безопасности (ASAM), разработанная Singh et al. [10] в Университете Коннектикута. В системе использовались скрытые марковские модели (HMM) и байесовские сети (BN).Система может обнаруживать, отслеживать и прогнозировать потенциальную террористическую деятельность в режиме реального времени. В документе продемонстрировано использование ASAM для анализа уязвимостей на Олимпийских играх 2004 года в Афинах. В 2004 году Tranchita et al. разработал модель классификации в [11], которая включает внутренние и внешние, естественные и неестественные или вызванные человеком события. Они разработали новые методы анализа безопасности, которые предсказывают неопределенности событий.
В [12], Godwin et al. разработал визуальный аналитический подход для эффективной идентификации связанных сущностей, таких как террористические группы, события и местоположение, на основе 2D-схемы.В документе показано сравнение последовательностей из биоинформатики, модифицированное для включения элемента времени. В документе утверждается, что система выявляет отношения между объектами, которые нелегко обнаружить с помощью традиционных методов. В 2009 году Озгуль и др. [13] предложили структуру ансамбля, которая может классифицировать и прогнозировать террористические группы, используя четыре различных классификатора: наивный байесовский, K-NN, итеративный дихотомизатор 3 и пень принятия решения. Авторы показали, что ансамблевой каркас имеет лучшие показатели по сравнению с индивидуальными моделями.В 2011 году Диксон и др. [14] разработали основу для борьбы с терроризмом на основе нейронных сетей. Авторы использовали игру, разработанную криминологами и психологами, для получения данных, которые могут проверить пригодность методов искусственного интеллекта для поиска контртерроризма. Авторы исследовали нейронную сеть и достигли 60% успеха в выявлении обманчивого поведения. В 2014 году Пилли [15] предсказал террористические группы, используя алгоритм CLOPE.
В 2016 году Туре и Гангопадхай [16] собрали данные об инцидентах из системы в реальном времени, чтобы разработать модель риска, которая рассчитывает уровень риска терроризма в различных местах. Был также предложен набор правил вместе с моделью риска для прогнозирования будущей террористической деятельности. В статье утверждается, что точность составляет до 96%. В другом исследовании Saha et al. [17] в 2017 году авторы предсказали типы атак, типы используемого оружия и типы целей, то есть тип людей, на которых будет совершена атака, с помощью алгоритма ансамблевого обучения. В документе утверждается, что точность составляет от 79% до 86%. В 2017 году Мо и др. [18] сосредоточены на предсказании террористических событий из GTD с помощью методов интеллектуального анализа данных.Использовались SVM, Naïve Bayes и логистическая регрессия, и они продемонстрировали точность до 78%. В [19] Ding et al. использовали методы машинного обучения (NNET, SVM и Random Forest) для моделирования риска террористических атак. Модель смогла предсказать места, где могут произойти теракты, с вероятностью 96%. В 2017 году Гарг и др. [20] изучили настроения и выживаемость твитов перед террористической атакой 18 сентября 2016 года на силы безопасности, совершенные четырьмя разными террористами. Были приняты во внимание различные факторы твитов, такие как последний ретвит, количество ретвитов и количество избранных, которые использовались для изучения настроений твитов.
Пять различных моделей машинного обучения, т. Е. SVM, ANN, Naïve Bayes, Random Forest и Decision Trees, были использованы для прогнозирования типа атаки, области атаки и типа оружия в 2018 году Verma et al. [21], сообщая о точности около 90%. В 2018 году Ли и др. [22] предсказали поведение террористических групп, представив комплексную структуру, которая использует анализ социальных сетей, вейвлет-преобразование и методы распознавания образов, чтобы понять динамику террористической группы и, в конечном итоге, предсказать поведение нападения.В документе утверждается, что эта структура позволила точно предсказать поведение террористических групп. Zhang et al. [23] в 2018 году улучшили алгоритм рекомендации местоположения с учетом факторов из нескольких источников и пространственных характеристик, используя данные о террористических атаках в Юго-Восточной Азии с 1970 по 2016 годы. Модель была использована для построения пространственной модели оценки рисков террористических атак. В документе утверждается, что точность достигает 88%.
В другом исследовании Hao et al. [24] авторы использовали геопространственную статистику, которая может анализировать пространственно-временную эволюцию террористических атак в Индокитае.Случайный лес используется для прогнозирования риска террористических атак с использованием 15 движущих факторов. В 2019 году Agarwal et al. [25] сосредоточились на анализе набора данных GTD и сделали прогнозы по различным факторам, которые могли нанести удар терроризму. Различные алгоритмы интеллектуального анализа данных и машинного обучения, такие как SVM, Random Forest и логистическая регрессия, использовались для понимания набора данных и прогнозирования различных факторов, таких как успех террористической атаки, группа, которая участвовала в террористической атаке, и влияние различных внешних факторов. факторы, вовлеченные в террористический акт. В 2019 году Калайараси и др. [26] разработали несколько классификаторов для группировки и прогнозирования различных террористических действий с использованием алгоритма k-NN и методов случайного леса. Они использовали набор данных GTD для обнаружения терроризма. В 2019 году Maniraj et al. [27] разработали систему, которая исследует рост или распад террористических групп по времени, месту, типу атаки, мотивам цели, типу оружия и доступности. Они проанализировали набор данных GTD и использовали алгоритм машинного обучения, который может прогнозировать вероятность атак в разных регионах.В 2019 году Кристи в своей диссертации [28] провел исследование, чтобы понять динамику невостребованных террористических актов в Пакистане с использованием алгоритмов машинного обучения. Они предсказывали атрибуты террористов, такие как атака, цель, тип оружия, пространственная атака и летальность атак. В исследовании предпринята попытка сопоставить террористический акт, не имеющий отношения к известным террористическим группам. В 2019 году Ахмад и др. [29] разработали метод выявления и классификации экстремистской принадлежности в социальных сетях на основе анализа настроений.Основное внимание уделялось разделению твитов на две категории: экстремистские и неэкстремистские. Система использует анализ настроений на основе глубокого обучения для классификации твитов. Другие аналогичные исследования 2020 г. можно найти в [30–32].
Во всех предыдущих исследованиях применялись методы машинного обучения и глубокого обучения для создания модели терроризма на основе ИИ. Современные научно-исследовательские работы основаны на понимании модели терроризма и предлагают различные решения для анализа факторов терроризма.Однако никаких исследований для прогнозирования будущей террористической деятельности и прогнозирования различных факторов, таких как успех, самоубийство, тип оружия, тип атаки и регион, не проводится. Очевидно, что существует пробел в исследованиях для моделирования и прогнозирования будущей террористической деятельности с использованием глубокого обучения. В этом исследовании сравнивается производительность традиционного машинного обучения и глубоких нейронных сетей, и делается вывод, что глубокая нейронная сеть является подходящей моделью для прогнозирования будущих террористических действий.
3. Предлагаемая методология
3.1. Анализ данных
В этом разделе дается подробный анализ набора данных. Также объясняется предварительная обработка набора данных.
3.1.1. Выбор характеристик
Национальный консорциум по изучению терроризма и реакции на него (START) подготовил набор данных, известный как Global Terrorism Database (GTD) (https://www.start.umd.edu/gtd). GTD содержит информацию о террористической деятельности с 1970 по 2018 год, включая более 181 000 различных террористических актов.В этой статье для анализа берутся 34 атрибута (некоторые атрибуты являются избыточными и, следовательно, отбрасываются). Эти атрибуты вместе с описанием приведены в таблице 1.
900 14
S. No. Характеристика Описание
1 год Это поле содержит год, в котором произошел инцидент
2 месяц В этом поле содержится номер месяца в происшествие
3 iday Это поле содержит числовой день месяца, в который произошел инцидент
4 Расширенный 1 = «Да», продолжительность инцидента увеличена более 24 часов; 0 = «Нет», продолжительность инцидента увеличилась менее чем на 24 часа
5 Provstate Название (на момент события) субнационального административного региона 1-го порядка
6 Latitude Широта города, в котором произошло событие
7 Долгота Долгота города, в котором произошло событие
8 Специфика
9 Окрестности Ближайший регион
10 Crit1
11 Crit2
12 Crit3
13 Doubtterr
Несколько
15 Natlty1 Национальность атакуемой цели
16 Propextent
17 Ishostkid Заложник детей
18 Выкуп
19 Страна В этом поле указывается страна или место, где произошел инцидент
20 Город Название города, деревни или поселка, в котором произошел инцидент
21 Gname Имя группа, осуществившая атаку
22 Индивидуальный
23 Nkillus Количество U. S. граждане, погибшие в результате инцидента
24 Nkillter
25 Nwound Количество подтвержденных несмертельных травм как у виновных, так и у потерпевших
26 Nwoundus Число подтвержденных несмертельных травм граждан США, виновных и потерпевших
27 Nwoundte
28 Имущество Ущерб имуществу
29 Тип цели1 общий тип цели / жертвы
30 Самоубийство 1 = «Да», инцидент был нападением террориста-смертника; 0 = «Нет», нет никаких указаний на то, что инцидент был нападением террориста-смертника
31 Успех Успех террористического удара
32 Тип оружия1 Общий тип оружия, использованного в инциденте
33 Регион Это поле определяет код региона на основе 12 регионов
34 Тип атаки1 Используемый общий метод атаки и широкий класс тактик
3.
1.2. Прогнозирование различных факторов террористической деятельности
Ниже приведены различные факторы, которым нейронная сеть и глубокая нейронная сеть будут обучены изучать.
(1) Самоубийство . В этом поле указано, является ли нападение самоубийством или нет. 1 = «Да» означает, что инцидент был нападением террориста-смертника. 0 = «Нет» означает, что нет никаких указаний на то, что инцидент был нападением террориста-смертника. Размер набора данных. 90% данных используются для обучения (315 104 экземпляра) и 10% используются для тестирования (35 012 экземпляров).Оба класса «Да» и «Нет» содержат 175 058 экземпляров.
(2) Успех . Это поле указывает на успех террористического удара. 1 = «Да» означает, что инцидент прошел успешно. 0 = «Нет» означает, что инцидент не был успешным. Размер набора данных. 90% набора данных используется для обучения (290 937 экземпляров), а 10% — для тестирования (32 327 экземпляров). У каждого класса 161 632 экземпляра.
(3) Тип оружия . В этом поле указывается общий тип оружия, использованного в инциденте.В наборе данных используются 13 разных меток для обозначения различных типов оружия. Эти ярлыки объясняются ниже. (1) Биологическое (2) Химическое (3) Радиологическое (4) Оставлено пустым (5) Огнестрельное оружие (6) Взрывчатые вещества (7) Поддельное оружие (8) Зажигательное (9) Холодное оружие (10) Транспортное средство ( не включать взрывчатые вещества на транспортных средствах, например, бомбы для легковых или грузовых автомобилей) (11) Оборудование для диверсий (12) Другое (13) Неизвестно
Размер набора данных составляет. 90% набора данных используется для обучения (998 200 экземпляров), а 10% — для тестирования (110 912 экземпляров).В каждом классе 92 426 экземпляров.
(4) Регион . В этом поле указано 12 различных регионов. Эти регионы описаны ниже. (1) Северная Америка (2) Центральная Америка и Карибский бассейн (3) Южная Америка (4) Восточная Азия (5) Юго-Восточная Азия (6) Южная Азия (7) Центральная Азия (8) Западная Европа (9) ) Восточная Европа (10) Ближний Восток и Северная Африка (11) Африка к югу от Сахары (12) Австралазия и Океания
Размер набора данных составляет. 90% набора данных используется для обучения (545 119 экземпляров) и 10% для тестирования (60 569 экземпляров).Каждый класс имеет 50 474 экземпляра.
(5) Тип атаки . В этом поле указывается общий метод атаки и широкий класс используемых тактик. В наборе данных даны 9 различных ярлыков, которые объясняются ниже. (1) Убийство (2) Вооруженное нападение (3) Подрыв / взрыв (4) Угон самолета (5) Захват заложников (инцидент с баррикадой) (6) Захват заложников (похищение) (7) Атака на объект / инфраструктуру (8) Нападения без оружия (9) Неизвестно
Размер набора данных. 90% набора данных используется для обучения (861 517 экземпляров), а 10% используется для тестирования (95 725 экземпляров).У каждого класса 88 255 экземпляров.
3.1.3. Преобразование текста в числа
В наборе данных GTD некоторые функции представлены в текстовом формате, например, название группы, название страны и т. Д. Невозможно обрабатывать объекты с текстовыми данными в NN или DNN. Существует несколько методов преобразования текстовых данных в числа, например TFIDF, Word2Vec, GloVe, One горячее кодирование и т. Д. В этой статье для преобразования нечисловых данных в числовые данные используется класс LabelEncoder библиотеки sklearn, так как метки хэшируются и сопоставимы с числовыми метками.
3.1.4. Отсутствующие данные
Набор данных содержит много отсутствующих значений, то есть ячейка не содержит никаких данных, что приводит к NaN при обработке NN. Для заполнения недостающих данных могут использоваться различные методы интерполяции. В этой статье SimpleImputer библиотеки sklearn используется для заполнения недостающих данных. Мы заменили отсутствующие значения на , среднее значение в каждом столбце.
3.1.5. Работа с несбалансированными классами
Во время анализа набора данных было замечено, что данные не сбалансированы в разных классах.В одних классах экземпляров больше, в других — очень мало. NN и DNN, обученные на несбалансированных данных, смещены [33] в сторону классов, имеющих больше экземпляров. Чтобы сохранить данные в сбалансированной форме, SMOTE: Synthetic Minority Oversampling Technique , представленный Chawla et al. в 2002 году [34] и позже стал доступным в качестве инструмента для использования в Python в [35]. NN и DNN, представленные в этой статье, обучены на сбалансированных данных.
3.1.6. Нормализация
В GTD данные находятся в другом диапазоне.Некоторые столбцы имеют значения 0 и 1, а другие — сотни или тысячи. В этой ситуации обучающемуся алгоритму сложно выучить шаблон и сойтись к глобальному минимуму. Поэтому важно, чтобы перед обработкой данных с помощью модели обучения данные были нормализованы, то есть в диапазоне от 0 до 1 или от -1 до 1. В этой статье используется MinMaxScalar библиотеки sklearn, которая для каждого Значение функции вычитает среднее всех значений и делит его на стандартное отклонение, чтобы преобразовать данные в диапазоне от -1 до 1.Формула стандартизации выражается в уравнении (1), где — все выборки для данного признака, — это среднее значение всех выборок по признаку и — стандартное отклонение.
3.2. Модель обучения
В этом разделе объясняется модель обучения, используемая для прогнозирования террористической деятельности. Разработаны две разные модели. Один основан на NN, а другой — на DNN. NN [36–38] — это граф различных узлов для выполнения вычислений. Эти узлы соединены между собой взвешенными ребрами.Некоторые из узлов классифицируются как входные, которые принимают входные функции, а некоторые из узлов известны как выходные узлы, которые делают прогнозы. Во время прямого распространения матрица весов умножается на входные характеристики и в конечном итоге делает прогноз. Мы разработали пять разных моделей. Мы объясним процесс обучения на одной модели для прогнозирования. Существует 34 функции, из которых 33 — входные, а 1 — выходная, которая определяет, является ли атака самоубийственной или нет. Чтобы выполнить обучение, мы храним все данные в матрице.У нас есть примеры террористической деятельности; следовательно, размер входной матрицы, представленной как. Чтобы обучаться на NN, нам нужно предоставить матрицу весов того же размера, что и входные функции. Если в первом слое 10 единиц, размер матрицы весов равен. Мы инициализируем эти веса случайным образом с помощью инициализатора Glorot Uniform. Нам также необходимо указать предвзятость, представленную. Формула этого умножения показана в уравнении (2), где показаны веса для скрытого слоя, показано смещение и представлена входная матрица.Существует нелинейная функция ReLU [39], которая вычисляется как.
Для выходного слоя мы умножаем выходные данные скрытого слоя на разные веса. Предположим, что у нас есть 10 единиц в скрытом слое и одна единица в выходном слое, тогда размерность матрицы весов равна. Нам также нужно добавить смещения на этот слой. Вычисления, выполняемые на выходном слое, показаны в уравнении (3), где и показывают вес и смещение для выходного слоя, а — входной вектор. На выходном уровне [40] вычисляется как
. Во время фазы обучения NN выполняется прогноз, представленный как показано в уравнении (3).Затем вычисляются потери, сравнивая прогнозируемые значения с фактическими значениями. Мы используем двоичную кросс-энтропийную потерю, как показано в уравнении (4), где представляет количество выборок и показывает фактические выходные значения. Во время процесса обратного распространения производная потерь берется для выходного слоя и скрытого слоя, а веса обновляются с использованием методов оптимизации, таких как градиентный спуск [41], градиентный спуск с импульсом [42], RMSProp [43] и Adam [44]. Обратное распространение с градиентным спуском показано в уравнении (5), где — скорость обучения, — функция потерь, заданная в уравнении (4), и — веса и смещение.Алгоритм обучения модели NN для прогнозирования с алгоритмом оптимизации градиентного спуска представлен в алгоритме 1.
Вход: весь набор данных GTD вместе с метками
Вывод: оптимизированных значений и
Данные: GTD Dataset
(1) // инициализатор Glorot Uniform
(2) , а do
(3)
(4) //
(5)
(6) //
(7)
(8)
(9)
(10)
(11)
Пример архитектуры NN приведен на рисунке 2. На рисунке показан входной слой, содержащий входные данные. Эти данные передаются на скрытый слой с помощью и, как показано в уравнении (2). Выходные данные скрытого слоя передаются на выходной слой с помощью и и вычисляются, как указано в уравнении (3). Из выходного слоя вычисляется функция потерь, как указано в уравнении (4). Во время процесса обратного распространения веса обновляются с учетом ошибки фактического и прогнозируемого, как показано в следующем уравнении:

DNN [45, 46] имеет больше слоев, чем однослойный NN.Как правило, более двух скрытых слоев считаются DNN. В гораздо более крупном DNN содержится 100 с слоев. Например, ResNet [47] имеет 152 уровня. DNN недавно продемонстрировал достижения в различных областях и достиг высочайшей точности в различных приложениях, указанных в [48–50]. Пример архитектуры DNN приведен на рисунке 3. Вычисление прямого распространения в DNN такое же, как и в NN. То же самое вычисление для одного скрытого слоя теперь выполняется для скрытых слоев. Выходной слой вычисляет результаты, как указано в уравнении (3).Потери рассчитываются, как указано в уравнении (4), что дает ошибку фактического и прогнозируемого. Во время обратного распространения значения и для каждого слоя обновляются с использованием алгоритма оптимизации градиентного спуска, как показано в уравнении (5).

Алгоритм DNN приведен в алгоритме 2. Во-первых, инициализация весов и смещений всех слоев выполняется с помощью инициализатора Glorot Uniform [51]. Затем при прямом распространении линейная функция и нелинейная активация (т.е., ReLU [39]) вычисляются на каждом слое. На последнем уровне для вычисления потерь используется двоичная функция потерь кросс-энтропии. В случае бинарной классификации используется функция активации сигмоида [40], а в случае мультиклассовой классификации используется softmax [52]. Затем во время обратного распространения на каждом слое берется производная функции потерь по весам и смещениям. Веса и смещения обновляются с использованием градиентного спуска.
Ввод: весь набор данных GTD вместе с метками
Выход: оптимизированные значения и
Данные: Наборы данных GTD
(1) // инициализатор Glorot Uniform
(2)
(3) в то время как do
(4)
(5) ) , а до
(6)
(7) //
(8) с шагом 1
(9) // Потеря бинарной кросс-энтропии
(10)
(11) , а do
(12)
(13)
(14) уменьшение на 1
Оптимизация градиентного спуска объясняется в алгоритмах 1 и 2. Но градиентный спуск — это очень простой алгоритм оптимизации, который используется только для объяснения концепции. Существуют более продвинутые алгоритмы оптимизации, такие как градиентный спуск с импульсом [42], RMSprop [43] и Adam [44]. В этой статье мы используем оптимизацию Адама для процесса обучения, поскольку это один из наиболее эффективных алгоритмов оптимизации для обучения в глубоких нейронных сетях. Оптимизация Адама может быть выражена математически в уравнении (6), где хранится экспоненциально взвешенное среднее прошлых градиентов с поправкой смещения для слоя, вычисляется экспоненциально взвешенное среднее квадратов прошлых градиентов для слоя и гиперпараметры, которые управляют двумя экспоненциально взвешенными средние, это скорость обучения, подсчитывает количество шагов, предпринятых для оптимизации Адама, означает количество слоев и является крошечным значением, которое добавляется, чтобы избежать деления на нулевую ошибку.
Основная цель этой исследовательской работы — изучить новые методы глубокого обучения, чтобы понять различные параметры, такие как самоубийство, успех, тип оружия, тип атаки и области атаки, которые приводят к террористической деятельности. Эти факторы помогают правоохранительным органам разрабатывать стратегии борьбы с терроризмом. Алгоритм глубокого обучения использовался для изучения структуры этих больших данных, доступных GTD, с использованием самых последних методов оптимизации и для создания разумных прогнозов и классификации.Несмотря на то, что многие исследователи работали в области использования решений искусственного интеллекта для борьбы с терроризмом, никто не изучал эффективный механизм понимания факторов терроризма с использованием глубокого обучения, которое в последнее время становится очень популярным с увеличением объема данных и увеличением объема вычислений [53, 54] мощность. Насколько известно авторам, никакой комплексной работы не посвящено прогнозированию и классификации факторов терроризма с использованием алгоритмов глубокого обучения. Поэтому имеет смысл изучить проблему прогнозирования будущей террористической деятельности с точки зрения глубокого обучения, чтобы продемонстрировать весь потенциал глубокой нейронной сети.
4. Результаты
4.1. Экспериментальная установка на кластере
Рабочая среда для всех экспериментов в этой статье приведена в таблице 2.
Число узлов Название машины Частота на узел (ГГц)
48 Intel (R) Xeon (R) Silver 4116 CPU 2,10
4.2. Архитектура NN и DNN
В экспериментах для этой статьи NN состоит из одного скрытого слоя, состоящего из 10 единиц. DNN состоит из 5 скрытых слоев. Первый уровень имеет 100 единиц, второй уровень — 50 единиц, третий уровень — 30 единиц, четвертый уровень — 10 единиц, а пятый уровень — 5 единиц. Обе модели обучены для 500 эпох с использованием оптимизаторов Adam [44], реализованных в Keras, со скоростью обучения 0,001. Инициализатор Glorot Uniform [51] используется для инициализации весов и смещения. На основе случайного поиска в сетке выбирается различная комбинация количества слоев, количества единиц на слой, техники оптимизации и т. Д. Модель выполняется с использованием библиотеки TensorFlow [55] и, следовательно, использует параллелизм кластера.
4.3. Точность наборов обучающих и тестовых данных
Точность обучающих и тестовых наборов данных для каждой итерации, вычисленной NN и DNN, приведена на рисунке 4. Точность 500 итераций для предсказания самоубийства в NN показана на рисунке 4 (a) и на рис. DNN показан на рисунке 4 (b).Можно заметить, что точность в тренировке на DNN более стабильна, чем на NN. Хотя точность после 500 итераций NN очень близка к DNN, стабильность, достигаемая обучением и тестированием в DNN, является многообещающей и дает лучшую точность в различных наборах тестовых данных. Точность на итерацию при прогнозировании успеха в NN показана на рисунке 4 (c), а в DNN — на рисунке 4 (d). NN не может улучшить результаты после 200 итераций, и точность остается около 86%. Но в DNN точность тестирования составляет около 92%.Это демонстрирует улучшение производительности DNN по сравнению с NN. Точность на каждой итерации для прогнозирования типа оружия в NN показана на рисунке 4 (e). Видно, что после 100 итераций точность остается близкой к 72%. Точность DNN показана на рисунке 4 (f), и после 100 итераций точность приближается к 92%. Это демонстрирует улучшение точности DNN по сравнению с NN. Точность в NN для прогнозирования области показана на рисунке 4 (g). Достигнутая максимальная точность составляет около 80%.Однако в DNN достигается точность более 95%, как показано на рисунке 4 (h). Этот эксперимент демонстрирует улучшение производительности DNN по сравнению с NN. Точность предсказания типа атаки NN показана на рисунке 4 (i). Как показано на рисунке, точность составляет около 78%. Но точность, достигаемая DNN, составляет около 92%, как показано на рисунке 4 (j). Все эти эксперименты демонстрируют, что по мере увеличения количества слоев сеть может изучать более сложную нелинейность в больших данных и, следовательно, может эффективно делать прогнозы.
4.4. Сравнение точности, прецизионности, отзыва и показателя F1 в NN и DNN
Формулы для расчета точности, прецизионности, отзыва и показателя F1 приведены в уравнении (7). TP означает истинный положительный результат, TN означает истинно отрицательный результат, FP означает ложный положительный результат и FN означает ложно отрицательный результат. Сравнение точности обучающих и тестовых наборов данных, вычисленных NN и DNN, показано на рисунке 5. Все эти эксперименты демонстрируют, что DNN может достичь точности более 91% как в обучающих, так и в тестовых наборах данных.Максимальная точность достигается в наборе данных о самоубийствах, который составляет около 98%. Сравнение точности, отзыва и F1-Score в тестовых данных, вычисленных NN и DNN, приведено на рисунке 6. Можно заметить, что DNN достиг более 91% в точности, отзывчивости и F1-Score. Это еще одна демонстрация того, что по мере увеличения количества слоев сеть может изучать функции в наборе данных и может делать эффективные прогнозы.
4.5. Матрица неточностей
Матрица неточностей — это измерение производительности в задачах классификации машинного обучения.В случае двоичной классификации таблица показывает истинно положительные, истинно отрицательные, ложноположительные и ложно отрицательные. В случае мультиклассовых классификаций размер таблицы равен квадрату количества классов. Матрица замешательства, рассчитанная DNN для самоубийства и успеха, представлена на рисунке 7. Матрица замешательства для типа оружия, региона и типа атаки приведена на рисунке 8. Матрица замешательства с большими значениями на диагонали демонстрирует высокую точность модели. . Как показано на этих рисунках, матрица неточностей имеет высокие значения на диагоналях и, следовательно, DNN оказалась эффективной моделью для прогнозирования.
4.6. Кривая ROC
Кривая ROC (рабочая характеристика приемника) показывает эффективность модели классификации при порогах классификации. Кривая показывает два параметра: истинно-положительный показатель (TPR) и ложноположительный показатель (FPR). Эти параметры определены в уравнении (8). ROC, вычисленный DNN при прогнозировании самоубийства, успеха, типа оружия, региона и типа атаки, приведен на рисунке 9. ROC показывает, что DNN может проводить классификацию с точностью более 94%.
4.7. Сравнение NN и DNN с традиционными алгоритмами машинного обучения
В этом разделе производительность модели, основанной на NN и DNN, сравнивается с традиционными алгоритмами машинного обучения, то есть логистической регрессией, SVM и наивным байесовским методом. Сравнение с точки зрения средней точности поезда и теста, а также средней точности, отзыва и F1-Score показано в таблице 3. Эти результаты демонстрируют, что DNN является наиболее подходящей моделью для этого типа набора данных, поскольку это пример больших данных, где производительность улучшается, когда есть большие данные и более глубокая сеть.Традиционные алгоритмы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, SVM и наивный байесовский алгоритм, включая однослойную сетевую сеть, не могут уловить закономерность в наборе данных, и, таким образом, достигается максимальная производительность примерно 84%. Но в DNN можно достичь в среднем 95% точности.
Алгоритм Поезд Тест Среднее значение Среднее значение Среднее значение
Точность (%) Точность (%) Точность (%) Отзыв (%) F1-Score (%)
Логистическая регрессия 79.2 76,9 76,7 76,8 76,8
SVM 78,8 78,3 78,2 78,2 78,2
Наивный Байес 81,3 80,9 80,8 80,9 88,8 88,7
NN 83,6 83,6 83,6 83,6 83,6
DNN 94,6 94.8 94,8 94,8 94,8
5.
Заключение
Терроризм — самая серьезная угроза для жизни человечества в любое время. Это может повлиять на качество жизни не только отдельного человека, но и всего общества. Страх перед терроризмом не позволяет людям вносить свой вклад в развитие страны. В каждой стране борьба с терроризмом является высшим приоритетом правительства. Они ищут методы, позволяющие понять различные факторы, связанные с терроризмом, и способы борьбы с этими факторами, чтобы полностью остановить или уменьшить террористическую деятельность.Машинное обучение — это эффективная модель для изучения различных факторов терроризма, которая может быть важным инструментом для правоохранительных органов в борьбе с терроризмом. В этой статье мы исследовали решения на основе ИИ, чтобы понять различные факторы терроризма, которые могут помочь нам прогнозировать будущую террористическую деятельность. Мы выделили пять различных факторов, которые важно предсказать для борьбы с терроризмом. Эти факторы заключаются в том, является ли атака террористической или нет, успешна атака или нет, какой тип оружия может быть использован, на какой регион может быть нанесен удар и какой тип террористов будет использоваться. Мы разработали различные модели, основанные на традиционных методах машинного обучения, но результаты показали, что эти модели не могут делать прогнозы с высокой точностью. Мы разработали модели на основе NN и DNN, и результаты показали, что модели на основе DNN являются наиболее точными. Модель, основанная на DNN, продемонстрировала точность более 95% по сравнению с другими современными методами машинного обучения. Эти методы, основанные на глубоком обучении, могут помочь правительствам и правоохранительным органам понять факторы терроризма и разработать стратегии борьбы с терроризмом до того, как террористическая деятельность действительно может произойти.
Доступность данных
Данные, использованные для подтверждения выводов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.
Благодарности
Этот проект финансировался Деканатом научных исследований (DSR) Университета короля Абдулазиза, Джидда, в рамках гранта №. ДФ-461-156-1441. Поэтому авторы выражают благодарность DSR за техническую и финансовую поддержку.
Машинное обучение против терроризма: как сбор и анализ больших данных влияет на дилемму конфиденциальности и безопасности
Машинное обучение, отрасль искусственного интеллекта, является одной из самых быстрорастущих областей информатики с далеко идущими приложениями во многих областях . Этот термин относится к автоматическому обнаружению закономерностей и повторений в больших наборах данных с помощью различных методов «обучения». Алгоритмы машинного обучения «подпитываются» наборами искусственных данных (обучающими наборами), содержащими шаблоны, на основе которых они предназначены для обучения обнаружению таких шаблонов в наборах реальных данных.Применительно к массовому наблюдению обучающие наборы состоят из личных данных или характеристик человека (например, имя, год рождения, содержание электронных писем, телефонных звонков и т. Д.) И набора меток, указывающих, считают ли спецслужбы этого человека угроза. Обученный алгоритм затем применяется к немаркированному набору данных с теми же функциями, и он маркирует людей как «угрозы» на основе того, что он узнал. Точность этих алгоритмов зависит от характеристик набора данных и количества данных, которые используются для обучения.
Несмотря на оживленные этические дебаты (Brayne, 2017), применение алгоритмов машинного обучения для работы полиции становится все более распространенным явлением. Один из примеров — признание определенных областей как горячих точек для преступности. Matijosaitiene et al. (2019) достигли очень высокой точности в прогнозировании угона автомобилей в городских районах Нью-Йорка. Камачо-Колладос и Либераторе (2015) разработали систему поддержки принятия решений, которая предлагает, когда и где следует развертывать полицейские патрули, на основе наборов данных, которые фиксируют время и место совершения преступлений в прошлом.Эти алгоритмы используются для определения того, где и когда могут быть совершены преступления, но не определяют, кто будет совершать преступления, то есть помечают людей как потенциальных преступников.
Данные, доступные для обеспечения соблюдения контртеррористических мер с помощью алгоритмов машинного обучения, отличаются от данных, которые используются в полицейской деятельности. Террористические атаки, особенно те, которые совершаются одиночками, не связанными с какой-либо организацией, очень разнообразны по своим мотивам, планированию и исполнению (Jonas and Harper 2006; Lindekilde et al.2019). Это означает, что цифровые следы (потенциальных) террористов могут значительно различаться, что приводит к отдельным точкам в данных обучения. Это затрудняет обучение алгоритмов машинного обучения, поскольку уникальность многих атак увеличивает вероятность неадекватного обучения и, как следствие, неточных алгоритмов. Распространенный подход к решению проблемы нерегулярных точек данных — увеличение размера обучающего набора данных. Поскольку большее количество обучающих данных, естественно, подразумевает более высокую вероятность достижения более надежных и точных алгоритмов, нерегулярность точек данных может быть исправлена таким образом. В случае локализованного прогнозирования преступности это может быть очень успешным, когда набор данных о преступности, используемый для обучения алгоритма, просто увеличивается до размера, который дает достаточно точные результаты (Matijosaitiene et al.2019). Однако, в отличие от предсказания обычных преступлений, наборы данных, относящиеся к (потенциальным) террористическим атакам, не могут быть так легко расширены. Это связано с тем, что маркировка наборов данных требует, чтобы (потенциальных) террористов уже идентифицировали как угрозу, что властям трудно надежно выполнить.Хотя Министерство внутренней безопасности США за последнее десятилетие составило обширный список для наблюдения (который сам по себе может создать впечатление, что имеющихся данных по обучению должно быть достаточно для достижения точных результатов), составленные им списки оказались весьма неточными. , содержащих большое количество ложных срабатываний, т. е. людей, ошибочно обозначенных как угрозы (Soghoian 2008). Расширение обучающих данных от реальных террористов, чтобы также включить тех, кто идентифицирован в этих списках, хотя на первый взгляд привлекательность для решения проблемы, которая возникает с небольшим набором данных, вероятно, будет означать, что алгоритмы наследуют предвзятость от набора данных и создают большое количество ложно идентифицированных угроз .
Проблемы, которые эти доступные в настоящее время наборы данных о борьбе с терроризмом создают при обучении алгоритмов машинного обучения, объясняются тремя хорошо известными математическими явлениями: классовым дисбалансом, проклятием размерности и ложными корреляциями (L’Heureux et al.2017).
Поскольку террористические атаки различаются по своим мотивам, планированию и осуществлению, цифровые следы, оставленные террористами во время подготовки атак, различаются в зависимости от импульса их действий (например,g., религиозные или политические убеждения или проблемы с психическим здоровьем), количество вовлеченных людей и способы их общения (которые могут быть зашифрованы или офлайн) (Sirseloudi 2005). Кроме того, подсказки может быть трудно найти в одном наборе данных, но они могут стать более ясными при объединении данных из разных наборов. Эти характеристики требуют анализа большого количества функций или деталей и дают высокую «размерность» набора предметной области. В конечном итоге алгоритмы машинного обучения для массового наблюдения должны быть обучены на большом количестве различных наборов данных, чтобы иметь возможность находить связь между ними.Эта проблема машинного обучения для больших данных называется проклятие размерности, , что означает, что сложность статистического вывода, которая растет с увеличением размерности набора данных, снижает точность и производительность алгоритма машинного обучения (L’Heureux и др., 2017). Для массового наблюдения это означает, что выбор большего количества деталей для каждого подозреваемого может повысить точность алгоритма, но влечет за собой потребность в гораздо более обширном наборе данных. Следовательно, требуется больше точек данных о террористических атаках, что просто означает, что количество зарегистрированных террористических атак может быть слишком маленьким для надлежащего обучения.
Дисбаланс класса обозначает «неоднородность» набора обучающих данных (L’Heureux et al. 2017). То есть, когда алгоритм машинного обучения обучается определять, с большей вероятностью человек совершит террористическую атаку, набор данных, используемый для обучения, должен состоять в равных пропорциях положительных и отрицательных сторон, то есть террористов и нетеррористов. Хотя, как сообщается, методы машинного обучения работают с слегка несбалансированными наборами данных, набор данных, представляющий население штата, страны или региона, не имеет ничего общего с балансом террористов и нетеррористов.Как следствие, чтобы сбалансировать данные, в этом случае обучение выполняется с использованием унифицированных подмножеств (или «частей») обучающих наборов. Это означает, что для максимальной точности алгоритмов обучающие подмножества должны быть либо уменьшены с точки зрения измерений, либо «характеристик», жертвуя устойчивостью к вариабельности следа подозрительных лиц, либо обучающие подмножества должны каким-то образом быть обогащены следы (потенциальных) террористов, что, как упоминалось ранее, является сложной задачей. Тот факт, что (потенциальные) террористические атаки различаются по своим мотивам, планированию и осуществлению, может создать трудности, поскольку классовый дисбаланс с большей вероятностью будет иметь место с наборами данных высокого измерения. Если балансировка или унификация обучающих наборов невозможны, может быть создано относительно небольшое количество поддоменов, что приводит к повышенному риску переобучения , то есть производительности, которая является удовлетворительной для обучающей выборки, но неудовлетворительной для реальных данных. Когда тренировочные наборы трудно сбалансировать, правильное обучение алгоритма сомнительно, а точность алгоритма сомнительна.
Третья проблема возникает как следствие работы с ложными корреляциями (L’Heureux et al. 2017). При анализе больших данных известно, что добавление дополнительных функций к набору данных увеличивает вероятность обнаружения корреляций в данных, некоторые из которых не имеют смысла. Например, можно найти корреляцию между вероятностью того, что человек является террористом, и размером его обуви. Эти корреляции могут возникать независимо от того, сбалансирован ли набор данных, и поэтому их довольно сложно предотвратить.Они находятся между двумя функциями, которые не обязательно связаны причинно и часто приводят к переоснащению алгоритма . Следует помнить, что типичная многомерность наборов данных, используемых для национальной безопасности, повышает вероятность ложных корреляций и переобучения (Calude and Longo, 2017).
Вышеупомянутые проблемы, как правило, значительно снижают точность классификации алгоритмов машинного обучения. Применительно к массовому наблюдению это может привести к получению результатов, содержащих высокую степень неопределенности, что приведет к неправильной классификации уровня угрозы как для террористов, так и для невинных граждан.Если метод ML неточен, это может привести к переоценке или недооценке уровня угрозы. Чтобы исправить это, необходимо будет использовать другие методы наблюдения, чтобы дополнить его, а также значительные усилия с точки зрения наблюдения со стороны человека. Большое количество наблюдаемых групп подразумевает, что даже высокоточный алгоритм может привести к большому количеству неверных оценок, для которых потребуется человеческий контроль (например, человеческий интеллект) или перекрестная проверка с использованием различных методов.В качестве наглядного примера алгоритм с относительно высокой точностью 99,9%, примененный к набору данных о населении в 10 миллионов человек, предложит неточные оценки 10 000 человек. Увеличение популяции или снижение алгоритмической точности увеличивает потребность в надзоре. Эта проблема становится еще более существенной, если учесть, что математические оценки общей производительности и, что более важно, точности алгоритмов машинного обучения, еще не разработаны.Хотя оценка точности алгоритма машинного обучения по помеченному обучающему набору возможна, его производительность в «реальном мире» нельзя оценить априори (Begoli et al., 2019; Dunson, 2018). Это означает, что в случае переобучения алгоритма на обучающем наборе, точность метода — на обучающем наборе — часто оказывается относительно высокой, тогда как точность на общем наборе данных часто значительно ниже. . Следовательно, при оценке методов машинного обучения и эффективности методов массового наблюдения лица, определяющие политику, и другие заинтересованные стороны, не являющиеся экспертами, должны знать, что точность алгоритма на обучающем наборе может не отражать его точность в реальных сценариях, т.е.е., применительно ко всем популяциям. Формальные математические индикаторы (например, количественная оценка неопределенности Dunson 2018), которые прогнозируют алгоритмическую производительность на всех популяциях, в настоящее время являются открытой темой исследований, и на них нельзя полагаться.
В контексте дилеммы конфиденциальности и безопасности, когда методы оказываются неточными, конфиденциальность многих людей приносится в жертву, в то время как достижения в области национальной безопасности ограничены. Мы предполагаем, что теоретические проблемы, присущие методам машинного обучения, т.е. Несбалансированность классов , проклятие размерности и ложные корреляции , следует учитывать при определении в каждом конкретном случае вероятной и фактической эффективности стратегий национальной безопасности. Мы также рекомендуем тщательно определить приоритеты методов, с помощью которых уровни неопределенности могут быть лучше всего определены количественно, чтобы сформировать правильные ожидания относительно того, какой может быть точность технологии при применении к большим наборам данных и реальным сценариям.
Терроризм в век технологий
Террористы были и всегда были детьми своего времени — как мы с вами.Мы все чаще используем современные технологии, будь то заказ продуктов через приложение или чтение статей, выбранных с помощью искусственного интеллекта (ИИ). У этих преимуществ есть обратная сторона: люди с плохими намерениями также могут использовать эти технологии. Этот вклад направлен на то, чтобы поставить в перспективу угрозу, которую представляет использование технологий в терроризме для Запада, в частности для Нидерландов. Это, в частности, отразится на сигналах, на которые следует обратить внимание в Global Security Pulse по теме «Терроризм в эпоху технологий» (далее именуемой Global Security Pulse). В нем будет отражена вероятность и научно обоснованный характер угроз, которые выделяются в этой публикации, и выделены некоторые угрозы, которые не были включены.
Global Security Pulse затрагивает фундаментальный вопрос: «Как мы можем достичь (и обеспечить) пропорциональный баланс между реальной вероятностью и воздействием использования этих новых технологий, не игнорируя при этом другие угрозы?». в век технологий необходимо несколько в перспективе.Общественный дискурс рисует футуристическую картину угрозы, которая может довольно легко уйти от нашего понимания, что станет трудно контролировать и противодействовать. Он широко принимает сценарии вооружения ИИ и дронов-убийц. Но насколько вероятен такой сценарий? Основаны ли они на реальных доказательствах или на страхе того, что террористы зайдут настолько далеко, насколько позволяет наше воображение? Учитываются ли также стимулы и мотивация или оценка угроз в основном основана на предполагаемых технических возможностях и беспрепятственном доступе к новым технологиям? Дело в том, что в политике борьбы с терроризмом (CT), в том числе и на международном уровне, на эти сценарии тратятся время и деньги.
Несмотря на то, что этот вклад пропагандирует более пропорциональный подход к использованию новых и инновационных технологий в терроризме, он не предлагает закрывать глаза на «неизвестное неизвестное». Напротив: важно не только подготовиться к последним и известным атакам. Нам нужно уметь предвидеть новые формы угроз, чтобы не страдать от «недостатка воображения». Но при этом мы должны позаботиться о том, чтобы не стать жертвой сознательного или бессознательного разжигания страха, вопя волком по поводу угроз, которые мыслимы, но порождаются в основном предположениями, а не указаниями на вероятность.Мы должны особенно внимательно относиться к этому, когда речь идет об инновационных технологиях, области, в которой непрофессионалам относительно сложно оценить, являются ли сценарии, о которых предупреждают, действительно жизнеспособными или вероятными.
Оглядываясь назад
Большинство террористических атак в Европе за последние годы было совершено не с использованием новых технологий, а с использованием низкотехнологичных средств, варьирующихся от более крупномасштабных атак с использованием бомб или массовых расстрелов до небольших атак, совершаемых с использованием легко доступных объектов, используемых в качестве оружие, например автомобили, фургоны, ножи и, конечно же, пистолеты. Джихадистские террористические организации, такие как «Аль-Каида» и ИГ, в последние годы активно призывали своих последователей «не усложнять».
Тем не менее, использование террористами (грубого) нетрадиционного оружия вызывает беспокойство на протяжении десятилетий, поскольку потенциальная способность террористических организаций приобретать или создавать ядерное оружие является суммой всех опасений, даже несмотря на то, что исследователи утверждали, что этот сценарий маловероятен. Марианна ван Левен в своем исследовании «Плачущий волк? Оценка нетрадиционного терроризма »исследовала качество публичных дебатов об угрозе ядерного терроризма в 2000 году, исходя из предпосылки, что эти дебаты влияют на политические и политические решения.Она пришла к выводу, что «в Соединенных Штатах, в частности, дебаты скорее вызвали атмосферу неопределенной тревоги, чем создали правильные условия для продуманной и эффективной контртеррористической политики. (. ..) Лидеры общественного мнения концентрировались на технических возможностях, обходя не менее важный вопрос стимулов и мотиваций ».
Столкнувшись с растущим дискурсом об угрозе, исходящей от «дронов-убийц» или «убийств искусственного интеллекта», важно оценить, действительно ли террористам или террористическим организациям нужны эти средства для достижения своих целей — действительно, как заявил Ван Левен, исследовать стимулы и мотивацию .
Если посмотреть на Global Security Pulse, два первых из списка «новых и важных сигналов, на которые следует обратить внимание», которые могут повлиять на оценку террористической угрозы для Нидерландов, действительно являются оружием ИИ и угрозой, исходящей от дронов. Насколько вероятны эти сценарии?
Использование ИИ террористическими организациями
Утверждение, что террористические организации будут использовать — и будут использовать — ИИ в своих интересах, является вероятным. Как и все мы, террористы, вероятно, извлекают выгоду из машинного обучения и других форм ИИ, например, при подготовке к своим военным операциям и для сбора информации. В частности, при проведении кибератак автоматизированные задачи, выполняемые с использованием ИИ, могут потенциально увеличить масштаб и влияние этих атак. Эти сценарии не только возможны, но, похоже, также согласуются с мотивами и стимулами террористических групп.
Сценарий, который больше всего пугает и очаровывает людей, похоже, связан с роботами ИИ.Сценарии вызывают в воображении образ какого-то разумного робота-убийцы со способностями, которые имитируют возможности человеческого мозга, но без человеческих запретов, которые люди, к счастью, все еще приписывают нам, «настоящим» людям. . Очевидно, мы приписываем нашим собратьям врожденное чувство порядочности или морали, которое удерживало бы человека от совершения убийств так, как их совершил бы робот с искусственным интеллектом. Действительно ли террористическим организациям нужны такие оперативники ИИ? Соответствуют ли эти сценарии их потребностям, стимулам и мотивам?
Когда дело доходит до террористических атак, одна из самых сложных проблем, с которыми можно бороться, — это готовность террористов отдать свою жизнь за свое дело.Они не останавливаются на порядочности, морали или соразмерности, и в определенном смысле их невозможно остановить, как «роботов-убийц». Последние годы показали, что террористы-смертники легко доступны и их атаки довольно успешны. Террористические организации также получают дополнительную выгоду: использование самоотверженных людей — это мощный сигнал фанатизма и решимости, который укрепляет их имидж победителей и усиливает их влияние.
Таким образом, террористическим группам не нужны оперативники с искусственным интеллектом для совершения убийств или атак.Им также не нужны «беспилотные автомобили, перевозящие заминированные автомобили и проводящие таран», как упоминалось в Global Security Pulse: у них есть опыт работы с заводами по производству автомобильных бомб и множество последователей, которые готовы умереть, совершая подобные атаки. Это снижает правдоподобность этих сценариев.
Штаты и AI
Страх перед террористами, использующими «роботов-убийц ИИ», проходит параллельно с обсуждением их использования в вооруженных силах.Несмотря на то, что на данный момент не существует автономных систем целеуказания без участия человека в принятии решений, используемых в (США) вооруженных силах, существуют широкие опасения по поводу этой возможности и связанных с этим этических вопросов. Но и здесь есть некоторый нюанс: Пентагон осознает связанные с этим риски и разработал руководящие принципы для их защиты, одна из которых заключается в том, чтобы всегда держать «человека в курсе». Более того, их полезность в армии подвергалась сомнению. Всего две недели назад Пентагон выпустил пресс-релиз, в котором умерил ожидания в отношении использования ИИ в вооруженных силах, заявив, что они «не могут прямо сейчас показать преимущества [ИИ] для критически важных систем»
Но беспокойство по поводу использования ИИ государствами оправдано. Инструменты и технологии искусственного интеллекта внедряются и развиваются странами, которые не могут использовать их в пропорциональных рамках, учитывающих индивидуальные свободы и основные права, о чем также свидетельствует Глобальный импульс безопасности. Китай, например, использует сложное программное обеспечение для распознавания лиц для массового наблюдения. Но больше стран, чем мы в целом знаем, используют технологии ИИ для целей наблюдения. Глобальный индекс наблюдения за ИИ Карнеги (AIGS) 2019 года сообщает, что 75 из 176 стран мира делают это.К ним относятся либеральные демократии, а также Нидерланды. Кроме того, в отчете Карнеги говорится, что «демократии не предпринимают адекватных шагов для мониторинга и контроля распространения сложных технологий, связанных с рядом нарушений».
По данным AIGS,
технологий искусственного интеллекта продаются и используются в нестабильных государствах. Несмотря на то, что инновационная технология искусственного интеллекта вряд ли будет разработана террористическими организациями и может быть слишком дорогой для их покупки, обладание этой технологией хрупких государств может означать, что, когда эти государства рушатся или когда возникает или усиливается конфликт внутри этих государств, возникают что эти технологии попадут в руки террористических организаций.
Дроны-убийцы
Global Security Pulse предупреждает не только о сценариях, связанных с вооруженными роботами искусственного интеллекта, но также и о сценариях, связанных с «стаей дронов-убийц». В сети есть видео на YouTube под названием Slaughterbots, опубликованное в 2017 году, которое собрало более 3 миллионов просмотров. В нем представлен антиутопический сценарий, в котором неопознанное правительство произвело большие стаи небольших вооруженных дронов, чтобы убивать критически важных гражданских лиц, чтобы утвердить контроль над мыслями.Несмотря на то, что это видео было создано и опубликовано группой активистов под названием «Остановить автономное оружие» с четко сформулированной политической целью остановить военное использование беспилотного оружия, это видео легко вошло в дискуссию об использовании технологий. террористы. Сценарий «стаи дронов-убийц» связан с доказательствами того, что ИГИЛ использовало на сирийском поле боя небольшие беспилотники потребительского класса, вооруженные гранатами. Затем эти случаи сливаются в слишком правдоподобный сценарий террора, с которым мы потенциально можем столкнуться.
Но технологический инструмент, представленный в видео, недоступен. Все его части по отдельности — распознавание лиц, взрывчатка, алгоритмы, сложная технология дронов и т. Д. — были разработаны, но в разных контекстах и в основном не в потребительских товарах. Можно себе представить, что в какой-то момент эти отдельные технологии могут быть собраны, как представлено. Но холливудский характер видео — перекликающийся как с Ted-talk, так и с эпизодом антиутопического сериала Netflix «Черное зеркало» — помогает зрителю игнорировать нелогичность видео.Он предполагает, например, что правительства будут массово производить небольшие вооруженные беспилотники, чтобы открыто массово казнить гражданских лиц за нежелательное мышление или поведение. Это маловероятно. Если правительство действительно хотело бы открыто убить большое количество граждан, история, к сожалению, доказывает, что есть более простые способы. Такие зверства, как поля смерти в Камбодже или Руанде, показали нам это. И даже при совершении исторических массовых зверств правительства пытались скрыть свои действия.
В видео также игнорируется тот факт, что существуют меры противодействия дронам, и они становятся все более изощренными — а иногда и довольно простыми, но эффективными. Например, полчищам дронов можно противостоять простыми мерами, такими как проволочная сетка и сети, утверждает, например, Пол Шарр, директор Программы национальной безопасности Центра новой американской безопасности и автор книги «Армия никого: автономное оружие и Будущее войны ».
Онлайн-технологии: анонимный форум
Обсуждая угрозу использования технологий террористами, наряду с ИИ и дронами, необходимо обратить внимание на использование Интернета. Две известные и хорошо изученные области, в которых террористы используют цифровые и интернет-технологии, — это их пропагандистские усилия и их коммуникации. Эта статья посвящена использованию террористами онлайн-пространства, которое не получило такого же внимания: использование анонимных форумов, особенно увеличение количества атак, связанных с анонимными форумами, такими как 8chan.
9^-го октября 2019 года 27-летний мужчина убил двух человек и ранил двух других во время еврейского праздника Йом Киппур, когда пытался войти в синагогу в Галле, Германия. Эта террористическая атака правого толка подобна тому, что мы все чаще наблюдаем в последние годы. Злоумышленник стрелял в своих жертв, снимая нападение на камеру, прикрепленную к шлему, и транслировав это в прямом эфире в Интернете. Этот человек назвал себя «анонимом», пользователем анонимных форумов без правил, таких как 8chan.Широкая общественность узнала об этих форумах из-за их привлекательности для людей с экстремистскими взглядами, а также из-за того, что недавние массовые убийцы были пользователями этих форумов, объявили там о своих атаках и опубликовали манифесты или (ссылки на) прямые трансляции атак. на этих онлайн-площадках. При попытке оценить угрозу, исходящую от использования технологий террористами, использование и роль этих анонимных форумов является сигналом для наблюдения.
Разница между форумом, подобным 8chan, и другими форумами, такими как Reddit, заключается в том, что на нем отсутствуют меры модерации для удаления или предотвращения контента.Пользователи такого форума могут быть полностью анонимными: нет необходимости регистрироваться или создавать учетную запись, как в случае с основными форумами. Это делает их идеальным местом для потенциальных террористов, чтобы анонимно выразить намерения или чувства, которые в противном случае были бы исключены. Террористы, которые используют эти форумы, похоже, намеренно хотят вдохновлять и подстрекать людей к совершению насилия, и эффект снежного кома уже виден: недавние исполнители массовых расстрелов, вдохновленных правыми, которые использовали эти форумы, открыто называют друг друга вдохновителями.
3D печать
Атака в Галле указывает на еще одно потенциально опасное использование инновационных технологий: использование 3D-принтеров для изготовления самодельного оружия, которое может использоваться в террористических атаках.
Преступник из Галле использовал самодельное оружие для атаки, используя свободно доступные онлайн-руководства в формате PDF. Части оружия, использовавшегося в Галле, якобы были напечатаны с помощью 3D-принтера — сам стрелок опубликовал прямо перед атакой сообщение в Интернете, в котором говорилось: «Все, что вам нужно, — это время на выходные и 50 долларов на материалы».В манифесте, который злоумышленник разместил в сети перед нападением, говорилось, что его главная цель — «доказать жизнеспособность самодельного оружия». Во время нападения у него заклинило ружье, и на видеозаписи нападения можно услышать, как он заявляет: «Я определенно сумел доказать, насколько абсурдно самодельное оружие». Следовательно, нападение было оформлено как «провал» в правоэкстремистских кругах. Предполагается, что это подорвет усилия стрелков по пропаганде использования самодельного оружия в террористических атаках и уменьшит шансы поведения подражателя.Однако исследователи предупреждают, что это, в свою очередь, может привести к недооценке риска, связанного с методами 3D-печати. В частности, в сочетании с легкодоступными руководствами по производству простое домашнее производство, такое как 3D-печать, значительно упрощает потенциальным террористам приобретение оружия, в том числе в странах, где существует строгий контроль за оружием, например, в Германии. Терроризм путем массовых расстрелов в США иногда рассматривается как явление, характерное для районов с низким уровнем контроля над вооружениями. С такой динамикой ситуация может измениться.
Пистолеты
, полностью изготовленные из имеющихся в продаже материалов, напечатанных на 3D-принтере, не прослужат, вероятно, не более одного выстрела. Элементы, напечатанные на 3D-принтере в пистолете, использованном в атаке Галле, не были существенными для функционирования оружия. Но по мере того, как качество 3D-печати повышается, а технология становится более известной и доступной, риск и эффективность террористов, создающих собственное оружие, вероятно, еще больше возрастут.
Государственно-частное партнерство
Важным событием последнего времени в международном порядке, о котором также говорилось в Global Security Pulse, является активизация государственно-частного партнерства, когда речь идет о противодействии террористическому и воинствующему экстремистскому онлайн-контенту.
Технологический опыт не обязательно является основным опытом специалистов по CT или противодействию насильственному экстремизму (CVE). Чтобы не отставать от разработок и противодействовать их неправомерному использованию, правительственным организациям необходимо прилагать усилия для привлечения «лучших и самых умных» в свои команды. Совместная работа с частными технологическими компаниями может помочь правительствам использовать «лучший и талантливый» опыт частных предприятий.
Еще одним преимуществом работы в рамках государственно-частного партнерства является тот факт, что частные коммуникационные компании и компании, занимающиеся социальными сетями, часто имеют прямой доступ к информации и коммуникациям, которые распространяются через их каналы коммуникации, и могут прерывать коммуникацию и определять сигналы, которые на их каналах проявляется угроза.
Мы стали свидетелями особого увеличения усилий в государственно-частном сотрудничестве в этой области после стрельбы в Крайстчерче. Саммит «Призыв к действию» в Крайстчерче собрал вместе глав государств и правительств и лидеров технологического сектора, таких как Facebook, Microsoft и Google, чтобы взять на себя обязательство уничтожить террористический и экстремистский контент в Интернете, принимая во внимание фундаментальную важность свободы выражения мнений.
Крупные социальные сети и технологические компании, такие как Facebook и Microsoft, все чаще берут на себя свою роль и ответственность в борьбе с терроризмом.Остается без ответа вопрос, как привлечь к этим инициативам небольшие технологические компании. Мы видели, как потенциальные террористы уходят от основного Интернета и социальных сетей в сторону более малоизвестных источников, таких как 8chan. Это могут быть очень маленькие компании, такие как порталы анонимного обмена, например justpaste.it, которые использовались ИГ для распространения такой информации, как имена и адреса военнослужащих. Для такой компании, управляемой одним человеком, практически невозможно участвовать в международном сотрудничестве — одни только затраты, вероятно, будут слишком высокими.То же самое и с анонимными форумами вроде 8chan — и вполне вероятно, что его владелец вообще не будет склонен работать с государственными органами.
Заключение
Когда дело доходит до оценки новых угроз, важно не попасться в ловушку отказа воображения. Однако в случае угрозы, исходящей от технологий, используемых террористами, кажется, что участники дебатов попадают в технологическую ловушку, как пришла к выводу Марианна ван Левен в своем исследовании о соразмерности дебатов о ядерном терроризме.Слишком большое внимание уделяется технологическим возможностям, и часто кажется, что то, что возможно, поэтому произойдет. Существуют, как это пытается показать эта статья, аргументы, которые предлагают противовес этому паникерскому дискурсу, но они не часто принимаются во внимание. Наиболее важные элементы, которым необходимо место на весах, — это мотивы и стимулы в отношении того, почему террористическая или террористическая организация хотела бы использовать сложные технические средства для своих целей. Им не всегда нужно это делать — им не нужны ИИ-смертники, потому что у них уже есть готовые террористы-смертники, например, — или это не всегда экономично — пистолеты, фургоны или ножи намного дешевле, чем маленькие боевые дроны.
Более того, похоже, что возможности противодействия использованию технологий террористами, уже существующие меры, а также потенциальные контрмеры не часто принимаются во внимание участниками дебатов при оценке угрозы.
Обсуждение очень сильно смотрит в потенциально далекое будущее, и при этом, кажется, существует риск потерять цель: создать здоровое чувство осведомленности, чтобы иметь возможность находить решения сегодня для вероятных и реальных угроз, связанных с использованием технологий, которые приносят пользу террористам.Напротив, распространение наихудших и маловероятных сценариев может привести к усилению страха перед террористами и террористическими организациями — и даже перед самой технологией.
Рост участия частных партнеров в противодействии угрозам, связанным с использованием технологий террористами, является положительным моментом. Тем не менее, становится все труднее оценить, объективны ли люди, участвующие в дебатах: есть ставки и повестки дня, можно вообразить, что частные стороны, такие как консультанты или советники, заинтересованы в сохранении панического повествования вокруг тем, которые они обсуждают. продавать свои услуги ради того, чтобы их преуменьшали.В частности, по темам, которые требуют специальных технических знаний, нетехническим участникам или аудитории в дебатах трудно отличить предвзятое или находящееся под влиянием повествования от научно обоснованного и нейтрального.
Инновационные технологии затрагивают наше воображение. А воображение помогает нам не готовиться только к уже известным угрозам. Но, размышляя о том, к каким угрозам нам следует подготовиться, мы непреклонно оцениваем осуществимость и соразмерность сценариев рядом с их возможностью.Если мы сможем найти здесь правильный баланс, мы сможем наиболее эффективно сделать этот цифровой век безопасным для всех.
% PDF-1.5 % 1 0 obj > endobj 2 0 obj > поток
конечный поток endobj 3 0 obj > / PageMode / UseNone / Metadata 2 0 R >> endobj 4 0 obj > endobj 6 0 obj > / XObject> / ExtGState> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB / ImageC / ImageI] >> / MediaBox [0 0 595. % Y ש? / (͌ u ֐ NL | f_z˔ & r «L69 * peyu? CTth 咑 ‘? * конечный поток endobj 31 0 объект > endobj 37 0 объект > endobj 32 0 объект > endobj 39 0 объект > endobj 33 0 объект > / ExtGState> / XObject >>> / BBox [0 0 455,07 338,35] / Matrix [0,15822 0 0 0,2128 0 0] / Filter / FlateDecode / Length 812 >> stream xVMs03 أ Bw
Контртерроризм | Противодействие терроризму и национальной безопасности
Нидерланды борются с терроризмом разными способами. Например, он отслеживает потенциальных террористов, быстро выявляет лиц, которые могут стать радикальными, и обеспечивает дополнительную безопасность людям и зданиям, находящимся в зоне риска.
Безопасность потенциальных целей
Правительство Нидерландов принимает меры безопасности для защиты людей и организаций, которые могут стать объектом атак. Это снижает вероятность теракта.
И если атака все же произойдет, Нидерланды готовы минимизировать ее.
Признание радикализации
Террористы проходят процесс радикализации, прежде чем перейти к насилию. Учителя и молодежные работники стараются признать это и при необходимости сообщать о своих подозрениях в полицию и органы уголовного правосудия.Таким образом, можно вовремя остановить радикализацию и предотвратить ее перерастание в терроризм.
Наказание террористов
Террористические преступления — это преступления, совершенные с целью вызвать террор. Умысел террористов — это обстоятельство, которое ужесточает наказание. Таким образом, наказание за преступление, совершенное с террористическим умыслом, будет более суровым, чем за простое преступление. Это касается не только людей, которые совершают нападения, но и тех, кто намеревается осуществить нападение.Например, планирование нападения или завершение программы подготовки террористов также являются уголовными преступлениями.
Общие меры по борьбе с терроризмом
Правительство Нидерландов приняло ряд мер по борьбе с терроризмом. Например:
Веб-сайты, использующие язык вражды или призывающие к насилию или дискриминации, закрываются.
Система предупреждения о терроризме предупреждает правительство и ключевые секторы (такие как компании по производству питьевой воды и энергетический сектор) о террористических угрозах.
Королевские ВВС Нидерландов круглосуточно следят за воздушным пространством Нидерландов.
Специальные подразделения вооруженных сил и полиции сотрудничают со Службой специального вмешательства (DSI). Эта служба задерживает и задерживает подозреваемых в террористических преступлениях. В самых крайних случаях он их устраняет.
Полиция следит за людьми, которые могут представлять террористическую угрозу.
Правительство приняло меры по борьбе с финансированием терроризма.
Службы разведки и безопасности расширили свои возможности.Новый Закон о службах разведки и безопасности (WIV) помогает обеспечить безопасность военного персонала Нидерландов и Нидерландов за рубежом.
Список национального терроризма используется для учета лиц и организаций, причастных к террористической деятельности. Активы этих лиц и организаций заморожены.
Меры по борьбе с терроризмом в Нидерландах изложены в Национальной контртеррористической стратегии на 2016-2020 годы.
Работа с международными партнерами по обмену информацией о терроризме
Нидерланды хотят улучшить международное сотрудничество и обмен информацией в целях борьбы с терроризмом.Нидерланды также намереваются выделить средства для создания отдела информации для пассажиров в Нидерландах (Pi-NL). Подразделение будет анализировать информацию, предоставленную авиакомпаниями, например данные о бронировании, и работать вместе с аналогичными подразделениями в других странах. Информация может быть использована для борьбы с серьезной преступностью и терроризмом.
Виды терроризма
Джихадизм в настоящее время является основным источником терроризма. Однако есть и другие формы терроризма. Например, правительство также внимательно следит за террористическими угрозами, исходящими от левых и правых экстремистов, а также борцов за права животных.
Разжигание ненависти в социальных сетях: глобальные сравнения
Введение
Растущее число нападений на иммигрантов и другие меньшинства вызывает новые опасения по поводу связи между подстрекательскими высказываниями в Интернете и насильственными действиями, а также ролью корпораций и государства в выступлениях полицейских. Аналитики говорят, что тенденции преступлений на почве ненависти во всем мире отражают изменения в политическом климате, и что социальные сети могут усиливать разногласия. В самых крайних проявлениях распространяемые в Интернете слухи и оскорбления способствовали насилию, начиная от линчевания и кончая этническими чистками.
Подробнее от наших экспертов
Ответ был неравномерным, и задача решить, что и как подвергать цензуре, в значительной степени выпала на долю горстки корпораций, контролирующих платформы, на которых сейчас общается большая часть мира. Но эти компании ограничены внутренним законодательством. В либеральных демократиях эти законы могут служить для ослабления дискриминации и предотвращения насилия в отношении меньшинств. Но такие законы также могут использоваться для подавления меньшинств и диссидентов.
Насколько широко распространена проблема?
Подробнее на:
Радикализация и экстремизм
Социальные медиа
Раса и этническая принадлежность
Цензура и свобода слова
Цифровая политика
инцидента были зарегистрированы почти на всех континентах.Большая часть мира сейчас общается в социальных сетях, и почти треть населения мира активно использует только Facebook. По словам экспертов, по мере того, как все больше и больше людей переходят в Интернет, люди, склонные к расизму, женоненавистничеству или гомофобии, находят ниши, которые могут укрепить их взгляды и побудить их к насилию. Платформы социальных сетей также предлагают жестоким субъектам возможность предать гласности свои действия.
Социологи и другие специалисты наблюдали, как сообщения в социальных сетях и другая речь в Интернете могут побуждать к актам насилия:
Подробнее от наших экспертов
В Германии была обнаружена корреляция между публикациями ультраправой партии «Альтернатива для Германии», направленными против беженцев, в Facebook и нападениями на беженцев. Ученые Карстен Мюллер и Карло Шварц отметили, что рост числа нападений, таких как поджоги и нападения, последовал за всплеском сообщений, разжигающих ненависть.
В Соединенных Штатах, виновные в недавних атаках сторонников превосходства белой расы распространились среди расистских сообществ в Интернете, а также использовали социальные сети для пропаганды своих действий. Обвинители заявили, что церковный стрелок в Чарльстоне, убивший девять чернокожих священнослужителей и прихожан в июне 2015 года, участвовал в «процессе самообучения» в Интернете, что привело его к мысли, что достижение превосходства белых требует насильственных действий.
Стрелок из синагоги Питтсбурга в 2018 году был участником социальной сети Gab, чьи нестрогие правила привлекли внимание экстремистов, запрещенных более крупными платформами. Там он поддержал заговор о том, что евреи стремились привести иммигрантов в Соединенные Штаты и превратить белых в меньшинство, прежде чем убить одиннадцать верующих на шабатной службе, посвященной беженцам. Этот образ «великой замены», который был слышен на митинге сторонников превосходства белой расы в Шарлоттсвилле, штат Вирджиния, годом ранее и исходит от французских крайне правых, выражает демографическую тревогу по поводу небелой иммиграции и уровня рождаемости.
В свою очередь, этот великолепный образ был поддержан преступником, устроившим стрельбу в новозеландской мечети в 2019 году, который убил сорок девять мусульман на молитве и пытался транслировать нападение на YouTube.
В Мьянме военные лидеры и буддийские националисты использовали социальные сети, чтобы очернить и демонизировать мусульманское меньшинство рохинджа перед и во время кампании этнических чисток. Хотя рохинджа составлял около 2 процентов населения, этнонационалисты утверждали, что рохинджа вскоре вытеснит буддийское большинство.Миссия ООН по установлению фактов заявила: «Facebook был полезным инструментом для тех, кто стремится сеять ненависть в контексте, когда для большинства пользователей Facebook — это Интернет [PDF]».
В Индии с тех пор, как в 2014 году к власти пришла индуистско-националистическая партия Бхаратия Джаната (BJP), в Индии стали появляться линчеватели и другие виды межобщинного насилия, во многих случаях возникающие из слухов о группах WhatsApp.
Шри-Ланка аналогичным образом наблюдал бдительность, вдохновленную слухами, распространяемыми в Интернете и направленными против тамильского мусульманского меньшинства.Во время волны насилия в марте 2018 года правительство заблокировало доступ к Facebook и WhatsApp, а также к приложению для обмена сообщениями Viber на неделю, заявив, что Facebook недостаточно оперативно реагировал во время чрезвычайной ситуации.
Катализируют ли социальные сети преступления на почве ненависти?
Та же самая технология, которая позволяет социальным сетям стимулировать демократических активистов, может использоваться группами ненависти, стремящимися к организации и вербовке. Это также позволяет сторонним сайтам, в том числе разносчикам заговоров, охватить аудиторию, намного более широкую, чем их основная аудитория. Бизнес-модели онлайн-платформ зависят от максимального увеличения времени чтения или просмотра. Поскольку Facebook и аналогичные платформы зарабатывают деньги, позволяя рекламодателям точно ориентироваться на аудиторию, в их интересах позволить людям найти сообщества, в которых они будут проводить больше всего времени.
Подробнее на:
Радикализация и экстремизм
Социальные медиа
Раса и этническая принадлежность
Цензура и свобода слова
Цифровая политика
Пользовательский опыт в Интернете опосредуется алгоритмами, разработанными для максимального повышения их вовлеченности, которые часто непреднамеренно продвигают экстремальный контент.Некоторые группы наблюдения за Интернетом говорят, что функция автовоспроизведения YouTube, при которой проигрыватель в конце одного видео включает другое, может быть особенно опасной. Алгоритм направляет людей к видео, которые продвигают теории заговора или иным образом являются «вызывающими разногласия, вводящими в заблуждение или ложными», согласно отчету Wall Street Journal о расследовании . «YouTube может быть одним из самых мощных инструментов радикализации 21 века», — пишет социолог Зейнеп Туфекчи.
YouTube заявил в июне 2019 года, что изменения в его алгоритме рекомендаций, внесенные в январе, снизили вдвое просмотры видео, которые считаются «пограничным содержанием» для распространения дезинформации.В то время компания также объявила, что удалит со своего сайта видеоролики о неонацистских и белых сторонниках превосходства. Тем не менее, платформа подверглась критике за то, что ее усилия по пресечению языка вражды не идут достаточно далеко. Например, критики отмечают, что вместо того, чтобы удалять видеоролики, которые спровоцировали гомофобные преследования журналиста, YouTube вместо этого лишает нарушившего пользователя права на участие в доходах от рекламы.
Как платформы обеспечивают соблюдение своих правил?
Платформы социальных сетей полагаются на сочетание искусственного интеллекта, отчетов пользователей и персонала, известного как модераторы контента, для обеспечения соблюдения своих правил в отношении соответствующего контента. Однако модераторы обременены огромным объемом контента и травмами, которые возникают при просмотре тревожных постов, а компании, работающие в социальных сетях, не равномерно распределяют ресурсы по множеству рынков, которые они обслуживают.
Расследование ProPublica показало, что правила Facebook непрозрачны для пользователей и непоследовательно применяются тысячами подрядчиков, которым поручена модерация контента. (Facebook сообщает, что их пятнадцать тысяч.) Во многих странах и спорных территориях, таких как палестинские территории, Кашмир и Крым, активисты и журналисты оказались подвергнутыми цензуре, поскольку Facebook стремился сохранить доступ к национальным рынкам или изолировать себя от ответственность, установленная законом.«Правила использования языка вражды в компании имеют тенденцию отдавать предпочтение элитам и правительствам, а не активистам на низовом уровне и расовым меньшинствам», — отмечает ProPublica.
Ежедневная сводка новостей
Сводка мировых новостей с анализом CFR доставляется на ваш почтовый ящик каждое утро.
Большинство рабочих дней.
Решая проблемы навигации по разным правовым системам и стандартам по всему миру и сталкиваясь с расследованиями со стороны нескольких правительств, генеральный директор Facebook Марк Цукерберг призвал к глобальным нормам, устанавливающим базовый контент, честность выборов, конфиденциальность и стандарты данных.
Проблемы также возникают, когда искусственный интеллект платформ плохо адаптирован к местным языкам, а компании мало инвестируют в персонал, свободно владеющий ими. Это было особенно остро в Мьянме, где, как сообщает агентство Reuters, на начало 2015 года в Facebook работало всего два человека, говорящих на бирманском языке. После того, как в 2012 году началась серия антимусульманских волнений, эксперты предупредили о благоприятной среде ультранационалистических буддийских монахов, обнаруженных в Facebook за распространение ненависти. выступление перед аудиторией, недавно подключившейся к Интернету после десятилетий существования закрытой автократической системы.
Facebook признал, что сделал слишком мало после того, как семьсот тысяч рохинджа были отправлены в Бангладеш, а комиссия ООН по правам человека выделила компанию в отчете, в котором говорится, что силы безопасности Мьянмы должны быть расследованы на предмет умысла геноцида. В августе 2018 года он запретил военным представителям входить в платформу и пообещал увеличить количество модераторов, свободно говорящих на местном языке.
Как страны регулируют разжигание ненависти в Интернете?
Во многих отношениях дебаты, противостоящие судам, законодательным органам и общественности о том, как примирить конкурирующие ценности свободы выражения мнений и недискриминации, ведутся уже столетие или дольше.Демократические государства различаются в своих философских подходах к этим вопросам, поскольку быстро меняющиеся коммуникационные технологии ставят технические проблемы мониторинга и реагирования на подстрекательство и опасную дезинформацию.
США. Платформы социальных сетей имеют широкую свободу действий [PDF], каждая из которых устанавливает собственные стандарты содержания и методов принуждения. Их широкая свобода усмотрения проистекает из Закона о порядочности в общении. Закон 1996 года освобождает технологические платформы от ответственности за высказывания их пользователей.Например, журналы и телевизионные сети могут быть привлечены к ответственности за публикацию клеветнической информации, которая, как им известно, является ложной; платформы социальных сетей не могут нести аналогичную ответственность за контент, который они размещают.
Недавние слушания в Конгрессе высветили пропасть между демократами и республиканцами по этому вопросу. Председатель судебного комитета Палаты представителей Джерри Надлер созвал слушания после теракта в Новой Зеландии, заявив, что Интернет способствовал международному распространению белого национализма.«Риторика президента раздувает пламя формулировками, которые — намеренно или ненамеренно — могут мотивировать и воодушевлять движения сторонников превосходства белой расы», — сказал он. Республиканцы оспорили это обвинение. Судебный комитет Сената во главе с Тедом Крузом провел почти одновременное слушание, на котором он утверждал, что правила крупных социальных сетей непропорционально подвергают цензуре консервативные высказывания, угрожая платформам федеральным регулированием. Демократы в этой группе заявили, что республиканцы стремятся ослабить политику, направленную на разжигание ненависти и дезинформацию, которую вместо этого следует усилить.
Европейский Союз. Все двадцать восемь членов блока регулируют вопрос о разжигании ненависти в социальных сетях по-разному, но они придерживаются некоторых общих принципов. В отличие от Соединенных Штатов, не только слова, непосредственно подстрекающие к насилию, подвергаются пристальному вниманию; то же самое можно сказать о высказываниях, разжигающих ненависть или отрицающих или преуменьшающих значение геноцида и преступлений против человечности. Реакция на миллионы преимущественно мусульманских мигрантов и беженцев, прибывших в Европу в последние годы, сделала эту проблему особенно актуальной, так же как и всплеск антисемитских инцидентов в странах, включая Францию, Германию и Соединенное Королевство.
Стремясь упредить общекорпоративное законодательство, крупные технологические компании согласовали с Европейским союзом кодекс поведения, в котором они обязались проверять сообщения, отмеченные пользователями, и удалять те, которые нарушают стандарты ЕС, в течение суток. В обзоре, проведенном в феврале 2019 года, Европейская комиссия обнаружила, что платформы социальных сетей удовлетворяют этому требованию в трех четвертях случаев.
Нацистское наследие сделало Германию особенно чувствительной к разжиганию ненависти. Закон 2018 года требует, чтобы крупные социальные сети удаляли сообщения, которые являются «явно незаконными» в соответствии с критериями, установленными законодательством Германии, в течение 24 часов.Хьюман Райтс Вотч выразила обеспокоенность тем, что угроза крупных штрафов подтолкнет платформы социальных сетей к «чрезмерной цензуре».
Новые правила, находящиеся на рассмотрении исполнительной власти блока, распространят модель, аналогичную немецкой, на весь ЕС, с целью «предотвращения распространения террористического контента в Интернете». Гражданские либертарианцы предостерегают от этой меры из-за ее «расплывчатых и широких» определений запрещенного контента, а также за то, что частные корпорации, а не государственные органы, становятся арбитрами цензуры.
Индия. Согласно новым правилам социальных сетей, правительство может приказать платформам удалять сообщения в течение суток на основании широкого спектра правонарушений, а также для установления личности пользователя. В то время как платформы социальных сетей прилагали усилия для пресечения такого рода высказываний, которые привели к насилию со стороны бдительности, законодатели из правящей партии BJP обвинили их в цензуре контента политически дискриминационным образом, непропорционально блокировке учетных записей правых и тем самым подрывая индийскую демократию.Критики BJP обвиняют его в том, что он перекладывает вину с партийных элит на платформы, на которых они размещены. По состоянию на апрель 2018 года базирующаяся в Дели Ассоциация демократических реформ выявила пятьдесят восемь законодателей, столкнувшихся со случаями разжигания ненависти, в том числе 27 из правящей партии БДП. Оппозиция выразила обеспокоенность по поводу возможного вмешательства правительства в частную жизнь.
Япония. Разжигание ненависти стало предметом законодательства и юриспруденции в Японии за последнее десятилетие [PDF], поскольку активисты, выступающие против расизма, выступили против ультранационалистической агитации против этнических корейцев.Такое внимание к проблеме вызвало упрек со стороны Комитета ООН по ликвидации расовой дискриминации в 2014 году и послужило поводом для введения национального запрета на язык вражды в 2016 году, когда правительство приняло модель, аналогичную европейской. Однако вместо того, чтобы указывать уголовные наказания, он делегирует муниципальным властям ответственность «искоренить несправедливые дискриминационные слова и поступки в отношении людей из-за пределов Японии». Несколько недавних дел, касающихся этнических корейцев, могут стать испытанием: в одном из них правительство Осаки приказало удалить веб-сайт, содержащий видео, которые считаются ненавистными, а суды префектур Канагава и Окинава оштрафовали лиц, осужденных за клевету на этнических корейцев в анонимных онлайн-сообщениях.
Каковы перспективы международного судебного преследования?
Случаи геноцида и преступлений против человечности могут стать следующим рубежом судебной практики в области социальных сетей, опираясь на прецеденты, установленные в Нюрнберге и Руанде. Нюрнбергский процесс в постнацистской Германии признал виновным издателя газеты Der Sturmer ; Конвенция о геноциде 1948 года впоследствии квалифицирует «прямое и публичное подстрекательство к совершению геноцида» как преступление. В ходе Международного уголовного трибунала ООН по Руанде два руководителя СМИ были осуждены на этом основании.Поскольку прокуратура ожидает потенциальных трибуналов по геноциду и военным преступлениям по таким делам, как Мьянма, пользователи социальных сетей с большим количеством подписчиков могут быть привлечены к уголовной ответственности.
Специалисты по данным разработают алгоритм, который поможет правительству расправиться с видео с насилием в Интернете
Министр внутренних дел Прити Патель объявила о новых мерах по борьбе с распространением видео с терроризмом в Интернете
Министерство внутренних дел предоставляет финансирование и поддержку новому проекту, который поможет остановить распространение видео с насилием в Интернете после террористических атак.
Новое финансирование, объявленное премьер-министром на Генеральной Ассамблее ООН в Нью-Йорке, будет поддерживать усилия по разработке отраслевой технологии, которая может автоматически идентифицировать онлайн-видео, которые были изменены, чтобы избежать существующих методов обнаружения, и помочь предотвратить их поделился онлайн.
Это объявление последовало за атакой в Крайстчерче в Новой Зеландии в марте, в результате которой был убит 51 человек и сотни различных версий видео злоумышленника, транслируемого в прямом эфире, были распространены по онлайн-платформам, при этом Facebook удалил более 1.5 миллионов загрузок видео с их платформы.
Многие из них были намеренно отредактированы для обхода текущих фильтров содержимого, и в некоторых случаях на их удаление уходили дни.
британских экспертов по науке о данных при поддержке Министерства внутренних дел будут использовать новое финансирование для создания алгоритма, который любая технологическая компания в мире может использовать бесплатно, чтобы улучшить способ обнаружения жестоких и вредоносных видео и их предотвращения. разделяют их пользователи.
Это не только затруднит распространение террористического контента в Интернете, но и результаты исследования в конечном итоге могут быть использованы для выявления других типов вредоносного контента, например, сексуального насилия над детьми.
Министр внутренних дел
Прити Пател, член парламента сегодня, добавила: «Распространение изображений террористических атак оказывает разрушительное воздействие на семьи и близких жертв и играет на руку террористам, усиливая их искаженные сообщения. У Великобритании есть опыт демонстрации того, что современные технологии могут быть разработаны в партнерстве с промышленностью при относительно низких затратах, и это лишь последний пример нашей приверженности работе с промышленностью для решения наших общих проблем и решения проблем. постоянно меняющиеся угрозы, с которыми мы сталкиваемся.”
Это объявление еще раз демонстрирует роль Великобритании как мирового лидера в области онлайн-безопасности, поскольку она продолжает основываться на общих обязательствах работать с промышленностью в борьбе с терроризмом в Интернете, которые были взяты на заседании министра внутренних дел на встрече министров пяти стран в Лондоне ранее в этом году.