大麻和海盗:人工智能如何清理公海

2023-05-17 0 460

大麻和海盗:人工智能如何清理公海

2021 年 8 月 8 日,西班牙警方和海关人员以涉嫌贩毒为由拦截了货船 NATALIA。 这艘船从黎巴嫩经土耳其伊斯肯德伦前往尼日利亚拉各斯,船上藏有近 20 吨价值 4.7 亿美元的大麻。

这听起来像是动作片的开场,但这种情况在公海上发生的频率比你想象的要高。 毒品走私、非法捕鱼和海盗行为是持续不断的威胁。 在亚丁湾最近发生多起海盗事件后,伊朗、俄罗斯和中国最近开始了旨在打击海盗行为的海空演习。 问题是这些犯罪行为很难追踪和监管。

各国如何有效监控其海洋,以更有效地打击海盗和其他海上犯罪活动?

也许是因为我和家人住在帆船上,但我对在日益复杂的执法范式中监测海洋的不断演变的努力着迷。 毫不奇怪,人工智能是一种越来越频繁地用于保护海洋(和全球商业)安全这一具有挑战性的工作的工具。

NATALIA 是一个很好的例子,也是一家名为 Windward 的公司的案例研究,该公司使用风险模型通过异常游荡等标记来检测犯罪活动。 在这种情况下,Windward 帮助欧洲当局拦截了一艘载有数亿美元毒品的船只。

为了更多地了解人工智能在海事执法中的应用,我联系了 Windward 的联合创始人兼首席执行官 Ami Daniel,他认为人工智能建模可以帮助各国了解海洋状况,使他们能够根据情况做出更好的决策。 在数据上。 考虑到每艘船只的行为、船上货物类型、过去访问过的港口和码头、航行路线、巡航速度等因素,可以使用人工智能模型来预测船只是否从事非法行为。

Greg Nichols:全球海洋监测的现状如何? 当今使用最多的技术是什么,缺点在哪里?

Ami Daniel:一般来说,大多数全球对海上犯罪的反应都是被动的,政府只有在事件与其领域相关时才会采取行动。 如果在国际水域发生犯罪,大多数国家都会推卸责任,并且在犯罪接近其边界之前不会将其视为优先事项。 综合海域意识 (MDA)——国际海事组织 (IMO) 将其定义为了解与海域相关的任何可能影响安全、安全、经济或环境的事物——对于处理海事问题至关重要。 然而,实际的海上存在不足以监控一个国家的海岸,更不用说整个海域了。

在任何特定时刻,全球当局都需要了解价值 14 吨的货物、数亿个集装箱和超过 50,000 艘商船在海上运营。 这些当局面临着许多挑战,包括信息过载、海上所有船只和相关交易方的不完整情况,以及在保护其海上边界免受非法活动侵害时数据支离破碎。 海上贸易的设计也存在固有的混乱,包括复杂的所有权结构、地缘政治紧张局势和深刻的相互依存关系。

目前,MDA 的主要工具是自动识别系统 (AIS),它本质上是用于传输其位置的船只的强制性 GPS。 然而,AIS 容易受到个别船只和政府的操纵,就像去年 11 月中国所做的那样。 船只可以出于合法和非法目的关闭其 AIS,这使得在任何给定时间查明船只的位置变得异常困难。 增加这种复杂性的是 Windward 去年发现的一种新的欺骗性航运方法,称为 GNSS 操纵,其中不良行为者可以欺骗他们的位置,因此他们的 AIS 信号从全球某个地方的完全不同的位置传输。 这一被广泛报道的发现对全球和国家安全产生了巨大影响,并展示了不法分子如何将其规避制裁的技术从低技术含量的欺骗性运输行为升级为军用级技术和电子战策略。

鉴于这些进步,MDA 的传统方法是不够的。 为了保护边界和企业,组织和执法机构必须对海上犯罪采取积极主动的态度。

GN:如果各国无法有效监测其海洋,会有什么利害关系?

Ami Daniel:各国面临着无数的海上风险。 广阔的水域和在海洋中航行的船只相对孤立,使得海上犯罪对犯罪分子具有吸引力。 如果政府无法有效监测其海洋,他们将面临的风险包括逃避制裁和毒品走私。 人口贩运是一个严重的人权问题,与毒品走私一样,其中大部分发生在海上。 我们听到令人心碎的新闻报道,说满载乘客的船只被运往世界各地。 劳工贩运相当于现代奴隶劳工,这是另一个没有得到足够重视的重大问题。 海事工人忍受着不人道的条件,有时每周工作 7 天,每天工作 20 小时,报酬很少甚至没有。

当各国无法有效监测其领海时,也可能发生环境风险。 非法、未报告和不受管制的捕捞活动对环境和地缘政治都有影响,每年造成价值约 235 亿美元的海产品,其中约五分之一的鱼来自海洋。 此外,虽然每年发生的漏油事件数量在减少,但对环境造成的破坏仍然巨大,2021 年 2 月,以色列海岸发生了漏油事件。 Windward 能够与政府合作,最终确定罪魁祸首,但通过有效监控,泄漏本可以更早发现,对环境的影响更小。

GN:预测性警务和执法在很大程度上取决于准确的训练集,对吧? 正在使用哪些类型的数据来训练您的 AI 监控解决方案? 如何减少错误以避免误报?

Ami Daniel:Windward 的算法是在十多年的船舶行为分析基础上开发的,由先进的人工智能技术提供支持,经过行为分析模型和超过 100 亿个数据点的训练。 为了创建准确的模型,Windward 利用各种数据源,包括来自船只、港口和船旗登记处的数据,以及卫星数据、AIS 数据、天气数据等。

与传统的船舶调查方法相比,Windward 的海事专业知识和全面的船舶分析可将误报风险降低 4 倍。 平台筛选、搜索、分析动态数据,串联点点,发现潜在风险。 通过持续应用行为分析模型,Windward 的解决方案提供基于船舶身份、货物可见性、所有权结构、真实位置和准确有效的航行模式的动态预测智能,使当局能够做出是否通过的决定。

GN:您的系统是否得到有效部署? 你能描述一下在哪里、如何以及取得了什么结果吗?

Ami Daniel:Windward 在公共部门拥有各种客户,包括联合国安理会; 美国缉毒局 (DEA); 美国海岸警卫队; Frontex,欧洲边境和海岸警卫队机构; 海事分析和行动中心-麻醉品 (MAOC (N)),一个欧盟执法部门,旨在应对海运和空运非法贩运毒品的威胁; 加勒比共同体犯罪和安全执行机构(CARICOM IMPACS); 以色列海军; 和印度海军

Windward 的平台还被海洋守护者协会用于监测海洋保护区 (MPA),该协会是一个以保护所有海洋动物为使命的国际组织。

虽然我们无法公开当局使用 Windward 技术进行的内部调查,但我们可以提供公开的具体案例研究。

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