Il terrorismo non si sconfigge solamente con le armi, ma anche servendosi dei bit. L’intelligenza artificiale costituisce infatti un nuovo strumento per la lotta al crimine organizzato e ai network del terrore. L’analisi automatica dei big data, la capacità di prevedere i comportamenti di gruppi di persone, la mappatura delle relazioni di un network criminale, sono esempi di una nuova forma di lotta all’illegalità che si spinge fino a individuare le probabilità di arruolamento nei network terroristici.
Ernesto Savona, professore di criminologia alla Cattolica di Milano e Direttore del centro studi internazionale Transcrime, è il coordinatore del progetto europeo Proton, nato con lo scopo di analizzare i processi che favoriscono il reclutamento all’interno delle organizzazioni criminali e terroristiche. Il programma, «nato quasi per caso durante un viaggio in aereo», come spiega lui stesso, oggi è cresciuto perché rispondeva a una necessità precisa. Finanziato dall’Unione Europea nell’ambito di Horizon 2020, coinvolge attualmente 21 partner di 10 Paesi, ed è co-diretto, oltre che da Milano, anche dall’Università ebraica di Gerusalemme che studia la parte dedicata al terrorismo.
L’obiettivo è di costruire un modello di simulazione che permetta di capire quali sono gli effetti che determinate politiche possono avere sui percorsi di reclutamento. «Sulla base dei risultati costruiremo un tool informatico che permetterà alle polizie o ai decisori politici di prevedere cosa avviene a seguito delle loro scelte».
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L’analisi del contesto sociodemografico, lo studio delle etnie presenti, i fattori economici, sono tutti elementi che entrano nell’analisi informatica per capire cosa può accadere. «In un caso come quello di Macerata - ad esempio - sarebbe possibile capire quali azioni possono essere messe in campo per prevenire fenomeni di radicalizzazione».
Il progetto si basa su una banca dati eccezionale, in quanto il ministero della Giustizia e il Dipartimento dell’Amministrazione Penitenziaria hanno messo a disposizione del team di Proton i dati di tutti i detenuti per criminalità organizzata dal 1982 a oggi. «Questi dati ci sono stati forniti in forma anonima e la privacy è garantita», specifica Savona. «Le informazioni avute permetteranno di ricostruire i percorsi di carriera criminali, capendo quali sono le strade seguite nel reclutamento di nuovi affiliati». Oggi il progetto, che durerà tre anni, è a metà del percorso, e il modello di simulazione è quasi pronto.
Nel frattempo, un altro progetto Horizon 2020 punta a realizzare un sistema automatico di data-mining e di soluzioni di analisi per capire come funzionano i network terroristici, seguendone le loro attività sul web in chiaro, nonché sul deep e dark web. Questo programma è chiamato Dante, acronimo di “Detecting and ANalysing TErrorist-related online contents and financing activities”, ossia “Analisi e rilevazione dei contenuti online riferiti a terroristi e alle loro attività di finanziamento”. Al programma partecipano 18 organizzazioni di 10 Paesi europei, tra cui il comando generale dell’arma dei Carabinieri, il vicentino RiSSC – Centro ricerche e studi su sicurezza e criminalità, nonché le società Engineering – Ingegneria Informatica - e Ciaotech. Il progetto, che ad aprile ha avviato una collaborazione con Proton, ha tra i suoi obiettivi quelli di seguire le attività di fund raising del network del terrore. Le tecniche automatiche consentiranno anche di rilevare e monitorare gruppi o individui particolari.
L’analisi automatica di diverse fonti di dati permette di ottenere risultati utili anche dal semplice web in chiaro. Un esempio è offerto dalla ricerca eseguita all’Università di Tolosa dal team di Dima L. Shepelyansky che si è servito del metodo di indicizzazione di Google per studiare le interazioni tra 95 gruppi terroristici che agiscono su 64 Paesi.
Gli studiosi, che hanno pubblicato i loro risultati a gennaio sull’European Physical Journal, sono partiti da Wikipedia. Nonostante l’uso di una fonte assolutamente aperta, la ricerca ha permesso di misurare “l’influenza di specifici gruppi terroristici sui paesi del mondo”. Secondo i ricercatori questo approccio apre «a ulteriori applicazioni importanti nelle analisi dei network del terrore utilizzando database più avanzati e dettagliati».
L’Università di Stanford, nell’ambito del suo programma «Mapping Militants Project» offre già online la visione di alcune mappe sulle relazioni tra i gruppi del terrore. Sul loro sito è possibile così studiare ad esempio i rapporti tra gli affiliati di Al-Qaeda, ma anche quelli tra i gruppi terroristici italiani fino agli anni ottanta.
Analisi di questo genere possono essere completate dall’applicazione di tecniche Osint, acronimo di Open Source Intelligence, ossia intelligenza da fonti aperte. Questa tecnica di indagine analizza le informazioni presenti sul web, ad esempio sfruttando i social network, per raccogliere dati su singole persone. In questo caso si parte dallo studio delle attività dei gruppi, realizzate con tecniche di data mining e analisi automatica, per spingersi poi a seguire gli individui. È quanto ad esempio sta realizzando all’Università del Missouri, a San Louis, Maurice Dawson, che utilizza l’Osint per affinare i risultati dell’analisi dei network applicata alle attività dei terroristi. Metodologie di questo tipo potrebbero rivelarsi preziose per intervenire su specifiche tipologie di rischio, come quelle legate al noleggio o ai furti di camion usati per travolgere i civili.
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