{"id":19858,"date":"2022-09-08T11:34:56","date_gmt":"2022-09-08T09:34:56","guid":{"rendered":"http:\/\/pragmaetimos.com\/it\/?p=19858"},"modified":"2024-04-30T12:19:24","modified_gmt":"2024-04-30T10:19:24","slug":"geocyber-per-il-tracking-della-violazione-della-sicurezza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/geocyber-per-il-tracking-della-violazione-della-sicurezza\/","title":{"rendered":"GEOCYBER PER IL TRACKING DELLA VIOLAZIONE DI SICUREZZA"},"content":{"rendered":"

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C\u2019\u00e8 una correlazione tra la nostra vita quotidiana sempre pi\u00f9 digitalizzata e lo sviluppo di tecnologie semantiche<\/strong> nel campo della Sicurezza<\/strong>. Andando oltre il sogno, ci rendiamo conto di come oggi i sistemi di Machine Learning<\/strong> possano rappresentare uno strumento indispensabile per gli operatori della sicurezza pubblica e privata, non solo per classificare, ma anche correlare in modo sempre pi\u00f9 accurato immagini, suoni e parole. Parliamo di GeoCyber <\/strong>in campo Security, <\/strong>abilitata da tecnologie di Semantic Recognition, Audio Recognition & Video Recognition.<\/strong>\u00a0<\/p>\n

 <\/p>\n

Semantica ed NLP<\/strong><\/h2>\n

Partiamo da due brevi definizioni che ci aiutano a focalizzare meglio di cosa stiamo trattando:<\/p>\n

    \n
  1. La semantica<\/strong> \u00e8 quel ramo della linguistica che si occupa di studiare il significato delle parole e degli enunciati di un linguaggio.<\/li>\n
  2. Il Natural Language Processing<\/strong> (NLP) di cui abbiamo gi\u00e0 parlato nell\u2019articolo \u201cNatural Language Processing: task, applicazioni e Sentiment Analysis\u201d<\/em><\/a> \u00e8 la branca di Intelligenza Artificiale<\/strong> che si occupa di rendere comprensibile il linguaggio umano (o naturale) a un computer. Per fare un esempio banale: i chatbot dell\u2019assistenza clienti.<\/li>\n<\/ol>\n

    Quindi, per catturare il significato dei dati semantici<\/strong> e trasformarli in informazioni di valore<\/strong>, utilizziamo il Natural Language Processing. Il riconoscimento delle entit\u00e0 \u00e8 data da una classificazione delle parti di testo attraverso l\u2019assegnazione di tag. Le categorie possono essere svariate come ad esempio luoghi<\/strong>, aziende<\/strong>, nomi di persona<\/strong>, ecc.<\/p>\n

    Un uso sempre pi\u00f9 comune \u00e8 quello che riguarda l\u2019estrazione d informazioni da documenti di governance, come report e procedure, per permettere una rapida consultazione.<\/p>\n

     <\/p>\n

    GeoCyber & Security<\/strong><\/h2>\n

    Le soluzioni di GeoCyber<\/strong> sviluppate da Pragma Etimos<\/strong> in campo Security & Investigation<\/strong>, sono frutto di un\u2019esperienza ultraventennale nel trattamento di dati semantici e territoriali, unita alle ultime innovazioni in campo di Intelligenza Artificiale, Modelli Neuronali ed NLP.<\/p>\n

     <\/p>\n

    Tracking della violazione della Sicurezza: le soluzioni di Pragma Etimos<\/strong><\/h3>\n

    Grazie alla tecnologia all\u2019avanguardia creata da Pragma Etimos, \u00e8 possibile tracciare attivit\u00e0 criminose e violazioni e raccogliere informazioni utili per le indagini.<\/p>\n

    La vera forza innovativa della GeoCyber<\/strong> sta nell\u2019unione di tecnologie diverse che, partendo dall\u2019analisi di grandi moli di dati eterogenei, creano classificazioni e correlazioni tra gli stessi in modo automatico, offrendo agli operatori della sicurezza un valore aggiunto senza precedenti.<\/p>\n

    Vediamo nello specifico le tre soluzioni integrabili tra loro che abilitano la GeoCyber<\/strong>:<\/p>\n

    Vulgaris: Semantic Recognition Engine<\/strong><\/h4>\n

    Vulgaris, permette la riusabilit\u00e0 di dati destrutturati eterogenei (anagrafiche, dati territoriali, etc..) attraverso l\u2019utilizzo di algoritmi misti NLP e Modelli Neuronali. Inoltre, i dati vengono classificati e correlati tra loro, creando in pochi istanti e in maniera automatica una rete\/mappa di informazioni che possono comprendere: nomi, cognomi, azienda, ruolo aziendale, luoghi, ed altre parole chiave d\u2019interesse per le indagini e\/o le analisi.\u00a0<\/p>\n

    Polyphonic: Audio Recognition Engine<\/strong><\/h4>\n

    Polyphonic \u00e8 la soluzione che si occupa dell\u2019analisi audio<\/strong>, classificando, attraverso dei Modelli Neuronali<\/strong>, voci e luoghi. Ci\u00f2 si traduce nella possibilit\u00e0 di riconoscere persone e luoghi d\u2019interesse, correlando i due tipi di dati ad esempio per scoprire se esistono luoghi comuni a determinati soggetti criminali.<\/p>\n

    Inoltre, grazie al tool \u201cSpeech to Text<\/strong>\u201d frutto dell\u2019importante know how acquisito da Pragma Etimos in ambito Audio Recognition<\/strong> ed NLP<\/strong> \u00e8 possibile trasformare un discorso vocale in uno testuale per tenere traccia di conversazioni, cos\u00ec pi\u00f9 facilmente analizzabili.<\/p>\n

    Effigies: Video Recognition Engine<\/strong><\/h4>\n

    Effigies permette l\u2019analisi intelligente automatizzata di grandi flussi video<\/strong>, grazie all\u2019utilizzo di algoritmi di Machine Learning e Deep Learning. Pu\u00f2 identificare e ricercare in tempo reale: veicoli, targhe, oggetti, persone, animal<\/strong>i anche per selezione di classi di colori. L\u2019elemento distintivo della nostra soluzione \u00e8 la creazione di modelli neuronali ad hoc anche per il riconoscimento di scenari<\/strong>. Inoltre \u00e8 perfettamente integrabile in dispositivi (come ad esempio videocamere di sorveglianza) gi\u00e0 in utilizzo.<\/p>\n

     <\/p>\n

    L\u2019innovazione del GeoCyber<\/strong> arriva integrando Vulgaris, Polyphonic ed Effigies<\/strong> grazie ai quali si pu\u00f2 creare un flusso di informazioni derivanti da testi, audio e video in grado di tracciare geograficamente le violazioni di sicurezza a 360\u00b0.<\/u><\/p>\n

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    \n
    \n

    Pragma Etimos opera da anni nel campo della Data Intelligence.\u201cLa tecnica non tende a scopi, non mira al progresso dell\u2019umano. Cosa vuole la tecnica? Vuole s\u00e9 stessa, il proprio sviluppo. E perch\u00e9 questo? Perch\u00e9 \u00e8 diventata la condizione universale per realizzare…<\/p>\n<\/div>\n

    Leggi tutto<\/a><\/p>\n<\/div>\n

    [\/et_pb_blurb][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_blurb title=”CHE COLLEGAMENTO C\u2019\u00c8 TRA HUMAN INTELLIGENCE E ARTIFICIAL INTELLIGENCE?” image=”https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/HIvsAI_blur_500x250.jpg” alt=”Artificial Intelligence vs Human Intelligence” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    \n
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    \n

    Abbiamo creato l\u2019Artificial Intelligence (AI). L\u2019idea \u00e8 di rendere le macchine in grado di simulare capacit\u00e0 tipicamente umane come il ragionamento, l\u2019apprendimento, la pianificazione, per raggiungere determinati obiettivi. La domanda sorge spontanea: siamo riusciti…<\/p>\n<\/div>\n

    Leggi tutto<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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