Machine learning finder frem til spionfly
more_vert
close
close

Få de daglige nyheder fra Version2 og Ingeniøren. Læs mere om nyhedsbrevene her.

close
Ved at tilmelde dig accepterer du vores Brugerbetingelser, og at Mediehuset Ingeniøren og IDA-gruppen lejlighedsvis kan kontakte dig om arrangementer, analyser, nyheder, tilbud mm via telefon, SMS og email. I nyhedsbreve og mails fra Mediehuset Ingeniøren kan findes markedsføring fra samarbejdspartnere.

Machine learning finder frem til spionfly

Et af spionflyene fra Global Geo Mapping, som myndighederne helst havde set var uden for offentlighedens søgelys. Illustration: ack McGorray / Via Flickr: jackmcgo210

Et hemmeligt fly som USA’s efterforskningstjeneste og forbundspoliti anvender til at jage narkobaroner omkring Mexico.

En leverandør hos USA’s militær, som udlejer fly både til at jage terrorister i Afrika og foretage overvågning over amerikanske byer.

Det er et par af de historier, som amerikanske Buzzfeed News og Colombia Journalism Review har præsenteret i de seneste uger. Det sker, efter at medierne i den seneste tid har afdækket brugen af fly og droner, som USA’s militær, politi og efterretningstjenester helst så forblev hemmelige.

Ofte ser sådanne medieafsløringer dagens lys på grund af whisteblowers eller kontakt med kilder. Det har ikke været tilfældet her. Medierne har anvendt machine learning til at afdække brugen af allerede kendte spionfly og ikke-tidligere kendte spionfly.

Læs også: USA opgiver at bruge machine learning til at spotte terrorister

Disse ikke-kendte spionfly er svære at kende identiteten på, da USA’s politi eller efterretningstjeneste ofte indregistrerer flyene under falske navne og anvender andre måder at sløre tilhørsforholdet samt brugen på.

Men de to medier tog udgangspunkt i de spionfly, som allerede er kendt i offentligheden. Via oplysninger fra websitet Flightradar24 blev en computer trænet til at genkende flyvemønstre fra de allerede kendte fly, som USA’s politi eller efterretningstjenester anvender. Herefter blev computerens algoritme fodret med flyvemønstre fra knap 20.000 fly i en fire måneder lang periode registreret hos Flightradar24.

Flyture foretaget af fly ejet af Global Geo Mapping nær den amerikansk-mexicanske grænse i perioden januar 2015 til juli 2017. Illustration: Peter Aldhous/flightradar24.com

Data inkluderede blandt andet flyveturenes længde, typer af fly, hastighed, højder, omfanget af de områder flyene typisk har bevæget sig og så videre.

Herefter anvendte medierne en algoritme kaldet ‘the random forest’ for at lære computeren at skelne imellem to typer fly: knap 100 allerede identificerede fly anvendt af FBI eller Department of Homeland Security og 500 tilfældigt udvalgte fly.

The random forest-algoritmen vælger selv, hvilke aspekter af data, som den vil prioritere. Og næppe overraskende, i betragtning af at spionfly ofte cirkler over mindre områder, fokuserede algoritmen på fly, som flyver i tilsvarende mønstre.

Det grundlæggende princip bag Random Forrest-algoritmen her med to grene. Illustration: Niklas Donges

Herefter fik medierne mulighed for at udregne sandsynligheden for, hvornår et fly, der optræder på sitet hos FlightRadar24 i et udvalgt område, er et fly anvendt af eksempelvis FBI eller Department of Homeland Security.

Denne sandsynlighedsberegning parret med almindelig søgning i ejerskabskartoteker og opkald hos myndighederne gjorde medierne i stand til at udvide listen over kendte spionfly.

Læs også: AI-udvikling kan gøre Google til et militært mål

Blandt de mere kuriøse fund var et fly ejet af Department of Homeland Security anvendt til overflyvninger af USA’s grænse til Mexico. En aktindsigt viste herefter, at flyene er blevet udstyret med overvågningskameraer og grej til af aflytte radiosignaler.

»Så hvis du anvender en walkie-talkie nær grænsen til Mexico, er der en chance for, at agenten fra grænsevagten, som sidder i et fly, lytter med,« skriver Buzzfeed News.

men de her virker som helt legitime operationer som der ikke er det store scoop i.

Det er uden tvivl dramatisk meget mere interessant at kigge på fly der frekventerer groom lake basen og der bliver det måske nødvendigt at spore fly uden transponder.
Ligeledes følge traffikken ud af de baser som er trafik-associeret med groom lake basen og danne et samlet billede for groom lake er ikke den eneste med betydelige hemmeligheder.
Andrews air force base har måske noget. Wright Patterson i Ohio er kendt i KR.
New Mexico sikkert også. Og det er måske specielt interessant med meget sjælden trafik hvor specialister skal håndtere en usædvanlig situation og derved viser deres hånd.

Og med et bredt nok net skal Danmark nok også blive indblandet for vi er jo USAs skødehund. Ligesom England og Australien er. Som ses af vores medvirken i echelon systemet. Fine hvide bobler i Hjørring. Og vores uendeligt forkastelige medvirken i invasionen af Irak og drabet på en million mennesker på baggrund af løgne.
Courtesy of Fjog Rasmussen og I danske vælgere.

Ligesom Italien er et land af korruption som følge af befolknings valg, således har vi solgt elbilens liv til tyske bilfabrikker og 100 års hæderlighed til USAs sataniske krige.

I imponerer lidet.

  • 0
  • 6

Og næppe overraskende, i betragtning af at spionfly ofte cirkler over mindre områder, fokuserede algoritmen på fly, som flyver i tilsvarende mønstre.

... der blev alle vi svæveflyvere bortdømt som spioner :-)

/Bo

  • 4
  • 0