AI-model van masterstudent en NFI kan marktplaatsen op het darkweb analyseren
Een masterstudent van de Jheronimus Academy of Data Science (JADS) een AI-model gemaakt dat marktplaatsen op het darkweb kan analyseren. Het AI-model werd ontwikkeld bij het Nederlands Forensisch Instituut (NFI) en kan de opsporingsdiensten helpen bij het bestrijden van misdaad. Vooralsnog gaat het alleen om een prototype van het model.
Op het darkweb staan websites die niet vindbaar zijn voor zoekmachines en waar anoniem geopereerd kan worden. Het is niet mogelijk om hier zomaar op te komen en toezicht ontbreekt, wat het een goede plek maakt om ongezien in verboden zaken te handelen. Volgens het NFI groeit het aanbod van dergelijke illegale marktplaatsen, die een probleem vormen voor de veiligheid van de samenleving.
Het AI-model van masterstudent Ingmar Bakermans kan helpen bij het signaleren van trends en prijsontwikkelingen voor drugs, wapens en andere illegale producten en diensten. In totaal trainde hij drie modellen, maar slechts één geeft veelbelovende resultaten. Dat model behaalde een 93% accuraatheidsscore op het voorspellen van de prijs, product en categorie van een webpagina. Volgens Bakermans is dat een hoge score.
De modellen werden getraind basis van 7.000 pagina's van het darkweb, die de afstudeerstudent verzamelde. Het gaat bijvoorbeeld om pagina's van Silk Road, Dark Market en Cocorico Market.
Nuttig voor opsporingsdiensten
De informatie die het AI-model kan leveren, is bruikbaar voor opsporingsdiensten en andere instanties die het criminele milieu op het darkweb willen monitoren en in kaart willen brengen. "Nu kost het opsporingsdiensten veel tijd en moeite om zicht te houden op wat er gebeurt op het darkweb. Het model kan ons helpen om eenvoudiger en sneller inzicht te geven in prijsontwikkelingen en trends in producten", zegt Bakermans.
Daarnaast kan het model helpen te achterhalen wie er achter accounts van kopers en verkopers schuilgaan. “We kunnen het model ook usernames laten achterhalen en dat kan het combineren met informatie die gewoon te vinden is op internet. We noemen dat “username matching”. Het model helpt op deze manier om de namen van gebruikers te achterhalen.”
Op moment vraagt het model nog wel veel rekenkracht. Om het verder te verbeteren, moet het met meer data in verschillende talen doorgetraind worden, zodat de robuustheid verbeterd wordt. De drie gemaakte modellen zijn aan het NFI overgedragen, samen met de dataset die hij verzamelde.
Meer over Security
Over Eveline Meijer
