Évolution des exigences en matière de renseignement légal à l'ère du "tout en plus" (More Everything)

Évolution des exigences en matière d'intelligence légale à l'ère du "tout en plus" - SS8 Networks

Les mesures de renseignement légales d'aujourd'hui s'appuient sur une longue tradition d'interception des communications. Si l'époque des simples écoutes téléphoniques est révolue depuis longtemps, l'idée fondamentale de déployer des "yeux et des oreilles" pour "surprendre" les communications illicites persiste, même dans les milieux sophistiqués du renseignement et de l'application de la loi. En réalité, la métaphore de l'extension des sens humains pour l'interception légale est désespérément obsolète dans un monde où nous sommes entourés d'un volume, d'une variété et d'une vitesse de données inimaginables.

Les citoyens utilisent tous les jours un large éventail de canaux de communication électronique, de la voix à la messagerie instantanée, en passant par les médias sociaux et même les salons de discussion privés. Le contenu de ces communications est presque entièrement crypté, une tendance qui s'accentuera avec le déploiement de la 5G. De nombreux sites en ligne sont également obscurs ou intentionnellement cachés, et l'instauration d'un climat de confiance pour les infiltrer en tant que participant peut nécessiter des efforts de longue haleine et gourmands en ressources. Ce travail d'infiltration reste précieux, mais il manque d'agilité en raison des longs horizons temporels, et il est peu évolutif en raison de sa nature manuelle.

En outre, les communications interhumaines représentent une part de plus en plus limitée des informations numériques pertinentes pour un sujet d'intérêt ou une enquête globale. Les enregistrements détaillés des appels (CDR) et d'autres signatures de métadonnées doivent être entrelacés avec une myriade de sources de données - largement disponibles en tant que renseignements de source ouverte (OSINT) - afin de fournir une image composite.

Le contexte de ces changements comprend des modifications dans le paysage du renseignement que Amy Zegart, membre de Stanford, appelle les "cinq mores" : plus de menaces, plus de données, plus de rapidité, plus de décideurs et plus de concurrence (dans la collecte et l'analyse des données). Amy Zegart estime que ces tendances requièrent une volonté d'entrelacer plus efficacement l'apprentissage profond et les technologies connexes avec un effort humain pour exploiter les données qui prolifèrent.

L'analyse informatique des données massives continuera d'offrir de nouvelles perspectives aux enquêteurs. Dans le même temps, à mesure que l'analyse automatique et les algorithmes d'apprentissage en profondeur gagneront en capacité, les humains deviendront plus centraux dans les enquêtes plutôt que moins, poursuivant le passage des tâches d'interprétation manuelles à un rôle plus exécutif.

Le renseignement légal dans un paysage de données en évolution

À l'origine, les opérations légales d'interception et de renseignement portaient sur de petites quantités de données d'une valeur relativement élevée, limitées par l'obligation d'obtenir un mandat légal afin de trouver un équilibre entre la justice et la vie privée. Les enregistrements vocaux effectués sur écoute, par exemple, constituaient souvent une preuve en soi, avec peu ou pas d'autres données à l'appui. Aujourd'hui, en l'absence de contenu de communication en clair, les services répressifs doivent procéder à la fusion et au recoupement de torrents de données provenant d'une multitude de sources. Le défi d'obtenir des données a été largement remplacé par celui d'en discerner le sens.

Par ailleurs, les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur sont bien adaptés pour passer au crible les données afin de détecter des schémas et d'effectuer des analyses prédictives à partir de renseignements bruts. Ces modèles sont extensibles à l'infini et, comme la quantité de données sur terre double tous les deux ans environ, l'OSINT est en fait une ressource infinie avec un rapport signal/bruit extrêmement faible. Au fur et à mesure que la technologie progresse, les logiciels seront en mesure de prendre en charge une part de plus en plus importante du travail banal et répétitif nécessaire pour obtenir des informations de bas niveau à partir de vastes ensembles de données. Les enquêteurs humains pourront donc se concentrer davantage sur la réflexion analytique de haut niveau.

En orientant les algorithmes pour qu'ils discernent des schémas qui révèlent des informations, les analystes peuvent faire progresser les enquêtes de manière plus efficace. Par exemple, un schéma de mouvements financiers reconnu peut indiquer qu'une organisation criminelle se prépare à une transaction internationale de drogue. Diverses sources de données, telles que les CDR et les données de localisation, peuvent placer des individus d'intérêt à un point d'entrée probable. Ces informations peuvent permettre d'élaborer des scénarios prévisionnels sur le déroulement de l'infraction, ce qui aide les services répressifs à interrompre l'infraction et à en poursuivre les auteurs.

Application de l'analyse des données au renseignement légal dans le monde réel

Même si le contenu des communications est devenu largement caché aux enquêteurs, l'analyse des métadonnées et des communications de machine à machine est devenue plus précieuse. Cette approche repose sur l'assemblage d'une tapisserie de points de données pour créer une vue composite qui fournit des renseignements et des informations. La collecte de ces informations s'inscrit dans le prolongement du renseignement légal traditionnel, mais son ampleur et sa complexité rendent l'analyse informatisée de plus en plus importante pour faciliter l'interprétation humaine.

Même si l'analyse des données est devenue plus sophistiquée et plus performante, le développement d'outils conçus spécifiquement pour les besoins des scientifiques non spécialisés dans les données a pris du retard. MetaHub de SS8 a été développé spécifiquement pour permettre aux analystes LEA et aux analystes du renseignement de gérer, d'effectuer des requêtes avancées et de tirer des informations puissantes à partir d'ensembles massifs de données. En tant qu'application de ses technologies sophistiquées de manipulation de données, la plateforme est conçue pour tirer parti des décennies d'expertise de SS8 dans le domaine de la satisfaction des besoins des analystes des autorités chargées de l'application de la loi en matière de renseignements légaux. Elle fournit une exploration et une analyse automatisées, des rapports et des visualisations flexibles, ainsi qu'une fonctionnalité permettant aux analystes d'approfondir les ensembles de données afin de révéler des schémas, des relations et des modèles prédictifs plus profonds.

Les opérateurs peuvent utiliser une interface graphique puissante mais intuitive pour ingérer des données structurées et non structurées dans MetaHub à partir d'un large éventail de sources externes, en gérant de manière transparente les tâches liées aux données de bas niveau afin que les enquêteurs puissent se concentrer sur les requêtes et l'analyse. Par exemple, la plateforme effectue automatiquement des analyses numériques pour extraire des métadonnées liées à des facteurs tels que les expéditeurs et les destinataires des messages, le lieu, la date et l'heure, les URL et les adresses IP, etc. Les processus automatisés détectent des modèles et des tendances dans la sphère de données pour les analystes, réduisant ainsi la charge de travail des ressources et accélérant le temps de compréhension. Des processus automatisés détectent des modèles et des tendances au sein de la sphère de données pour les analystes, réduisant ainsi la charge de travail des ressources et accélérant le temps nécessaire à l'obtention d'informations. Ces fonctions puissantes mettent les ensembles de données massives au service des analystes LEA, et non l'inverse.

Conclusion

Les tendances technologiques continueront d'accroître l'étendue et la complexité des données à la disposition des LEA. Les outils permettant de tirer parti de ces ensembles de données doivent suivre le rythme et, plus important encore, ils doivent mettre des capacités d'analyse de données sophistiquées à la disposition des analystes ordinaires, et pas seulement des experts en données. C'est précisément la raison pour laquelle le SS8 continue à donner aux enquêteurs et aux analystes les moyens d'une science des données de nouvelle génération, en s'appuyant sur sa base établie et accessible de solutions conçues pour générer des informations légales.

Pour en savoir plus sur la manière de fournir à votre agence des informations exploitables, visitez le site Web de SS8.

À propos du Dr. Cemal Dikmen

Dr Cemal Dikmen Blog Head Shot - SS8 NetworksEn tant que directeur technique de SS8, Cemal joue un rôle essentiel dans l'orientation stratégique, le développement et la croissance future de l'entreprise. Expert renommé et leader d'opinion dans le domaine de la conformité juridique et de l'analyse des communications, il est fréquemment intervenu lors de diverses conférences sectorielles au cours des dix dernières années. Cemal est titulaire d'une licence, d'une maîtrise et d'un doctorat en génie électrique. Pour en savoir plus sur Cemal, consultez son profil LinkedIn en cliquant sur ici.

 

 

 

À propos de SS8 Networks

SS8 fournit des plateformes de renseignement légal. Elle travaille en étroite collaboration avec les principales agences de renseignement, les fournisseurs de communication, les organismes chargés de l'application de la loi et les organismes de normalisation. Xcipio® a déjà fait ses preuves pour répondre aux exigences très élevées de la 5G et offre la possibilité de transcoder (convertir) entre les versions de transfert d'interception légale et les familles de normes. Intellego® XT est un centre de surveillance qui comprend MetaHub, un outil d'analyse de données de premier ordre pour les données interceptées, les données de tiers et les données de localisation. Les deux portefeuilles de produits sont utilisés dans le monde entier pour la capture, l'analyse et la fourniture de données dans le cadre d'enquêtes criminelles.

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