ビッグデータを用いた機械学習がテロとの戦いにどのように役立つか

あらゆるコミュニティで安全保障を脅かしているテロリズムに対抗するために、ビッグデータと機械学習が利用されています。

データセットとしては米国の大量監視に使われる個人情報や個人の特性が利用されていて、トレーニングデータに諜報機関が個人を脅威とみなす時期が含まれています。

そのデータを利用して学習させラベルのないデータセットに適用し、テロを起こす可能性のある個人を特定します。

テロ対策のためのデータには課題もあり、例えばテロの動機、計画、実行はそれぞれ異なるため、単一のデータセット内の兆候を発見するのが難しいことがあります。

そのため異なるデータセットを組み合わせて機械学習アルゴリズムをトレーニングすることで兆候をより明確にすることが求められています。

また、テロを起こす可能性のある人が少ないことや、国、地域によってまったく異なるデータセットになってしまうことも学習する際に問題になってしまいます。

不均衡なデータセットはアルゴリズムの過剰適応が起こるなど精度が下がる要因になってしまいます。

さまざまな課題に対処したのち、ビッグデータと機械学習にGISシステムを組み合わせることで、各地域の国境付近でのテロが生じうる位置を推定することができ、テロの防止に役立つようになるでしょう。