Um Modelo para Identificação de Tráfico de Animais Silvestres na Internet

Abstract

O tráfico de animais silvestres figura entre as várias formas de crime praticadas na Internet. A dimensão do tráfico de animais silvestres demanda muito esforço por parte das autoridades especializadas em combatê-lo. Infelizmente, estes últimos dispõem de poucos recursos. Acredita-se que sistemas de monitoramento automático sejam capazes de oferecer um grande ganho em termos de produtividade no combate ao tráfico de animais silvestres. O monitoramento de tais atividades criminosas na Internet provavelmente já seria de grande valia na sua prevenção. O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo que seja capaz de detectar indícios de atividades do tráfico de animais silvestres na Internet, com foco nas redes sociais. Essa detecção deve fornecer informações que sejam úteis nas medidas de combate à ação em questão. O sistema deve ser capaz de extrair informações suspeitas, apresentando um valor numérico que expresse uma estimativa de que a atividade reportada realmente esteja ocorrendo. Para que isto seja possível, o sistema deve se basear em uma ontologia de domínio e em frames semânticos durante a etapa de análise. Ambos, ontologia e frames, também são desenvolvidos por este trabalho. A conciliação destas duas técnicas em um mesmo propósito é o maior desafio do modelo, e por isso ambas foram exploradas em maior profundidade. A arquitetura proposta pelo modelo é a de Sistemas Multiagentes, muito embora qualquer outra possa ser usada. O modelo de análise das sentenças foi projetado e implementado. Os testes realizados com o módulo indicaram um nível de acerto acima de 80%.

Wildlife traffic is amongst the many criminal activities conducted over the Internet. The dimension of wildlife traffic requires a great effort by the specialized authorities to fight it. Unfortunately, such organizations have few resources. It's common sense in these organizations that automatic monitoring systems could offer a great help in productivity terms, in the combat against wildlife traffic. The monitoring of such criminal activities in the Internet probably would already be of great value in it's prevention. The main goal of this work is to develop a Multi-Agent model able to hint wildlife traffic activities conducted over social networks. This detection should provide data useful to coordinate any action taken to prevent the detected activity. The system should be able to extract suspicious data, presenting a numerical rank that express an estimation that the reported activity is really happening. The sentence analysis module was designed and constructed. It bases it's conclusions in a domain ontology and a semantic frame. Tests executed in this module indicate a rate of success of at least 80%.