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Sandro Sana : 6 Agosto 2024 07:18
Negli ultimi anni, gli Stati Uniti hanno intrapreso un progetto ambizioso per migliorare la sicurezza in Afghanistan attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale (IA). Il sistema, noto come Raven Sentry, è stato progettato per prevedere gli attacchi dei talebani, fornendo avvertimenti tempestivi e mirati alle forze di sicurezza locali e alle autorità governative.
Il progetto Raven Sentry è nato da una collaborazione tra ingegneri della Silicon Valley e analisti militari in Afghanistan. All’inizio, la curazione dei dati è stata effettuata manualmente, con riunioni regolari tra il team analitico in Afghanistan e gli stakeholder a Washington e al Comando Centrale degli Stati Uniti. La standardizzazione dei dati è stata un passo cruciale per assicurare l’accuratezza del sistema.
Raven Sentry è stato addestrato utilizzando tre database di attacchi storici non classificati e monitorava 17 fonti di dati geospaziali commerciali, rapporti di intelligence open source (OSINT) e set di dati GIS (sistemi di informazione geografica). Il sistema è stato progettato per rilevare anomalie nelle attività che potrebbero indicare un imminente attacco, come movimenti lungo le rotte storiche di infiltrazione degli insorti o attività della popolazione locale.
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Raven Sentry ha raggiunto notevoli successi nel campo della sicurezza predittiva in Afghanistan. Tra i principali successi si possono elencare:
Apprendimento Continuo: Raven Sentry è stato progettato per apprendere e migliorare continuamente dalle esperienze reali. Gli analisti hanno migliorato l’IA identificando input chiave di avvertimento di aggressione insurrezionale e evidenziandoli per il sistema, simile a come un ascoltatore “gradisce” una canzone su una piattaforma musicale, ricevendo suggerimenti di brani simili. Questo processo di miglioramento continuo ha reso il sistema sempre più accurato e reattivo alle minacce emergenti.
Previsione Accurata degli Attacchi: Nel 2020, Raven Sentry ha dimostrato di poter prevedere con una precisione del 70% le finestre temporali in cui specifici centri governativi erano a maggior rischio di attacco. Ad esempio, ha previsto con successo un attacco al centro provinciale di Jalalabad tra il 1º e il 12 luglio, stimando anche il numero di vittime con una certa precisione basata su attacchi storici simili.
Identificazione delle Zone a Rischio: Il sistema ha identificato regioni a rischio di attacco e ha aiutato gli operatori a focalizzare le risorse di raccolta e le piattaforme di attacco. Questo ha permesso di concentrare gli sforzi di prevenzione e di risposta in aree specifiche, aumentando l’efficacia delle operazioni di sicurezza.
Avvertimenti Tempestivi: Durante i test, Raven Sentry ha fornito avvertimenti con più di 48 ore di anticipo per oltre 41 eventi di aggressione insurrezionale in cinque province storicamente violente. Questo ha permesso alle forze di sicurezza di prepararsi adeguatamente e di prevenire o mitigare gli effetti degli attacchi.
Raven Sentry è stato progettato per apprendere e migliorare continuamente dalle esperienze reali. Gli analisti hanno migliorato l’IA identificando input chiave di avvertimento di aggressione insurrezionale e evidenziandoli per il sistema, simile a come un ascoltatore “gradisce” una canzone su una piattaforma musicale, ricevendo suggerimenti di brani simili. Questo processo di miglioramento continuo ha reso il sistema sempre più accurato e reattivo alle minacce emergenti.
Uno degli aspetti più innovativi di Raven Sentry è la sua capacità di “apprendere” dalle situazioni sul campo. Quando il sistema rileva un’anomalia e questa viene verificata come minaccia reale, l’algoritmo si adatta e migliora la sua capacità di rilevare eventi simili in futuro. Questa capacità di apprendimento continuo consente al sistema di diventare sempre più preciso e affidabile con il passare del tempo.
L’Afghanistan continua a essere un paese altamente instabile dal punto di vista della sicurezza. Dopo il ritiro delle forze statunitensi e della NATO nell’agosto 2021, i talebani hanno rapidamente preso il controllo del paese. Questo ha creato un vuoto di potere che ha permesso a vari gruppi terroristici di operare con maggiore libertà. Al-Qaida, per esempio, ha visto una ripresa sotto il regime talebano, mantenendo legami storici con i nuovi governanti afghani. Nel frattempo, ISIS-Khorasan (ISIS-K) ha ampliato la sua presenza, sfruttando le tensioni locali e regionali per rafforzare la propria base operativa.
Oltre alla minaccia fisica, l’Afghanistan deve affrontare sfide significative nel campo della cybersicurezza. Con l’aumento delle tecnologie digitali, le infrastrutture critiche del paese sono diventate bersagli per attacchi cibernetici da parte di attori statali e non statali. I talebani stessi hanno utilizzato piattaforme di social media e altre tecnologie digitali per diffondere la loro propaganda e coordinare operazioni. Questo crea una duplice minaccia: da un lato, l’uso delle tecnologie digitali da parte dei gruppi terroristici, e dall’altro, la vulnerabilità delle infrastrutture critiche afghane agli attacchi cibernetici.
La comunità internazionale ha un ruolo cruciale nel supportare l’Afghanistan nella gestione delle sue sfide di sicurezza. Gli Stati Uniti e altri paesi occidentali continuano a monitorare la situazione e a fornire assistenza attraverso programmi di formazione e supporto tecnico. La collaborazione con le agenzie di intelligence locali e internazionali è essenziale per prevenire attacchi terroristici e migliorare la sicurezza cibernetica del paese.
L’esperienza del progetto Raven Sentry dimostra il potenziale delle tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale per migliorare la sicurezza e la prevenzione degli attacchi terroristici. Nonostante le sfide e le interruzioni, le lezioni apprese da questa iniziativa stanno già contribuendo a nuove soluzioni analitiche che potrebbero avere un impatto significativo sulla sicurezza globale. Raven Sentry rappresenta un esempio innovativo di come la tecnologia possa essere utilizzata per affrontare le minacce alla sicurezza in un contesto moderno e complesso.
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