SKYNET is a program by the U.S. National Security Agency that performs machine learning analysis on communications data to extract information about possible terror suspects. The tool is used to identify targets, such as al-Qaeda couriers, who move between GSM cellular networks. Specifically, mobile usage patterns such as swapping SIM cards within phones that have the same ESN, MEID or IMEI number are deemed indicative of covert activities. Like many other security programs, the SKYNET program uses graphs that consist of a set of nodes and edges to visually represent social networks. The tool also uses classification techniques like random forest analysis. Because the data set includes a very large proportion of true negatives and a small training set, there is a risk of overfitting. Bruce
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- SKYNET (surveillance program) (en)
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| - SKYNET est un programme américain de la NSA qui effectue une analyse par apprentissage automatique sur les données de communication pour extraire des informations sur d'éventuels suspects de terrorisme. L'outil est utilisé pour identifier des cibles, telles que les courriers d'Al-Qaïda, qui sont transmis sur les réseaux cellulaires GSM. Plus précisément, les comportements d'utilisation des mobiles tels que le changement de cartes SIM dans des téléphones qui ont le même numéro ESN, ou IMEI sont considérés comme révélateurs d'activités secrètes. Comme de nombreux autres programmes de sécurité, le programme SKYNET utilise des graphes qui comportent un ensemble de nœuds et de points afin de représenter visuellement les réseaux sociaux. L'outil utilise également des techniques de classificatio (fr)
- SKYNET is a program by the U.S. National Security Agency that performs machine learning analysis on communications data to extract information about possible terror suspects. The tool is used to identify targets, such as al-Qaeda couriers, who move between GSM cellular networks. Specifically, mobile usage patterns such as swapping SIM cards within phones that have the same ESN, MEID or IMEI number are deemed indicative of covert activities. Like many other security programs, the SKYNET program uses graphs that consist of a set of nodes and edges to visually represent social networks. The tool also uses classification techniques like random forest analysis. Because the data set includes a very large proportion of true negatives and a small training set, there is a risk of overfitting. Bruce (en)
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| - SKYNET is a program by the U.S. National Security Agency that performs machine learning analysis on communications data to extract information about possible terror suspects. The tool is used to identify targets, such as al-Qaeda couriers, who move between GSM cellular networks. Specifically, mobile usage patterns such as swapping SIM cards within phones that have the same ESN, MEID or IMEI number are deemed indicative of covert activities. Like many other security programs, the SKYNET program uses graphs that consist of a set of nodes and edges to visually represent social networks. The tool also uses classification techniques like random forest analysis. Because the data set includes a very large proportion of true negatives and a small training set, there is a risk of overfitting. Bruce Schneier argues that a false positive rate of 0.008% would be low for commercial applications where "if Google makes a mistake, people see an ad for a car they don't want to buy" but "if the government makes a mistake, they kill innocents." (en)
- SKYNET est un programme américain de la NSA qui effectue une analyse par apprentissage automatique sur les données de communication pour extraire des informations sur d'éventuels suspects de terrorisme. L'outil est utilisé pour identifier des cibles, telles que les courriers d'Al-Qaïda, qui sont transmis sur les réseaux cellulaires GSM. Plus précisément, les comportements d'utilisation des mobiles tels que le changement de cartes SIM dans des téléphones qui ont le même numéro ESN, ou IMEI sont considérés comme révélateurs d'activités secrètes. Comme de nombreux autres programmes de sécurité, le programme SKYNET utilise des graphes qui comportent un ensemble de nœuds et de points afin de représenter visuellement les réseaux sociaux. L'outil utilise également des techniques de classification comme les forêts d’arbres décisionnels. Étant donné que l'ensemble de données comprend une très grande proportion de faux positifs et de petits jeux de données pour l’apprentissage, il existe un risque de surapprentissage. Bruce Schneier fait valoir qu'un taux de faux positifs de 0,008 % serait faible pour les applications commerciales où « si Google fait une erreur, les gens voient une annonce pour une voiture qu'ils ne veulent pas acheter » tandis que « si le gouvernement fait une erreur, ils tuent des innocents.» (fr)
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