Tagarchief: tno

Real Time Intelligence verbetert politieoptreden

Geef een reactie

Het is de nachtmerrie van elke ouder: je bent een paar seconden afgeleid en ineens is je peuter verdwenen. De politie is op zo?n moment snel ter plekke. Maar de inschatting van wat er gebeurd kan zijn, is lastig te maken. Hier moet ?Real Time Intelligence? (RTI) uitkomst bieden.

Met RTI breng je relevante kennis en informatie uit verschillende systemen direct samen, en trek je daar conclusies uit om snel de juiste acties te kunnen ondernemen. ?Zo ver zijn we nog niet, maar in het Real Time Intelligence Lab brengen we dit soort innovatieve oplossingen dichterbij?, zegt Christiaan van den Berg, Programmamanager Secure Society van TNO. Het Real Time Intelligence Lab (RTI Lab) is opgezet door TNO in samenwerking met de Nationale Politie en het nationale veiligheidscluster The Hague Security Delta (HSD). Het is een experimenteeromgeving waarin ze samen met bedrijven en kennisinstellingen proeven doen met hardware, software, methoden, modellen, werkwijzen en combinaties daarvan. TNO brengt expertise in over onder meer ICT, modellering, kunstmatige intelligentie en menselijk gedrag.

Doeltreffend handelen met real time informatie

?Real time? betekent dat actuele data zonder vertraging beschikbaar is. Door de data te verrijken met andere bronnen en kennis, ontstaat ?intelligence?. Die moet aan de ene kant compleet zijn, maar ook ontdaan zijn van overbodige gegevens. Real Time Intelligence stelt de politie in staat in uiteenlopende situaties snel de juiste beslissingen te nemen en adequaat te handelen. In het voorbeeld van het verdwenen kind kun je je voorstellen dat er in no time een recente foto beschikbaar moet zijn, die direct via sociale media en met aansprekende hashtags wordt verspreid. Om doeltreffend te kunnen handelen, heeft de agent ?real time? informatie nodig van het kind en over de buurt.

?Je kunt laten zien op welke plekken een kind logischerwijs in de buurt te vinden kan zijn, zoals in een speelgoedwinkel of een parkje?

Slimme koppelingen voor actuele informatie

?We werken aan systemen die typische gedragingen tonen voor kinderen van de betreffende leeftijd?, zegt Van den Berg. ?Je kunt bijvoorbeeld laten zien op welke plekken een kind logischerwijs in de buurt te vinden kan zijn, zoals in een speelgoedwinkel of een parkje. De ingezette agenten kunnen dan op hun scherm de loop-, fiets- of autoroute er naartoe zien, inclusief eventuele wegopbrekingen. Slimme koppelingen zorgen ervoor dat zo?n systeem ook aangeeft dat er recent een melding was over een buurtbewoner, die verdacht gedrag rond een kind vertoonde. Via de meldkamer kan dan bijvoorbeeld worden gecontroleerd of diens auto in de buurt is.?

Intelligent combineren van databronnen

?Het gaat om het intelligent combineren van uiteenlopende databronnen die samen met de beschikbare kennis handelingsperspectief bieden. Dus geen lange lijst met mogelijkheden waaruit de politiemensen moeten kiezen, maar een die is teruggebracht tot suggesties voor enkele logische handelingsopties. Een systeem kan namelijk op basis van wetenschappelijk onderzoek, computermodellen en actuele informatie de meest waarschijnlijke hypothese berekenen. Er zijn allerlei prachtige technologie?n om gegevens te ontsluiten, maar de kunst is die te combineren tot een bruikbaar instrument voor de politie.?

?In het RTI Lab kunnen we samen in de operatie experimenteren met nieuwe toepassingen en concepten, die het politiewerk kunnen verbeteren?

Misdaad voorspellen

In het RTI Lab worden relevante ontwikkelingen wereldwijd gescand en beoordeeld op relevantie voor RTI. Partijen doen er verschillende experimenten, bijvoorbeeld met het kunnen voorspellen van misdaden door de inzet van big data en algoritmes. Verder zijn er in het lab proeven gehouden met ?multitouch tables?, ter ondersteuning van de besluitvorming. Deze werden gebruikt door een co?rdinerende staf, de zogenaamde ?Staf Grootschalig en Bijzonder Optreden?, die actief is bij een ramp of crisis.

Politiewerk verbeteren

Ge?ntegreerde en actuele informatievoorziening kan leiden tot betere en snellere besluitvorming over effectief optreden. Jan ter Mors, Programmamanager Intelligence van de Nationale Politie: ?Het RTI Lab is voor de politie van waarde omdat we daarin op professionele wijze samen met veiligheidspartners, kennisinstituten en burgers in de operatie kunnen experimenteren met nieuwe toepassingen en concepten, die het politiewerk kunnen verbeteren.?

?We werken samen aan zowel een veiligere wereld als aan groei van de sector?

Experimenten geven inzicht in toepasbaarheid

?RTI is nooit af. Daarom willen we in het RTI Lab voortdurend met elkaar nieuwe dingen uitproberen en aantonen wat wel en niet werkt?, vertelt Van den Berg. ?De experimenten bieden inzicht in de toepasbaarheid van idee?n, werkwijzen of technologie?n voor politie, veiligheidsregio?s, gemeenten of beveiligingsbedrijven.? HSD faciliteert de samenwerking tussen bedrijven, overheden en kennisinstellingen om tot innovatieve oplossingen te komen. ?Het RTI Lab is hier een mooi voorbeeld van?, zegt Mark Ruijsendaal van HSD. ?Door partijen met specifieke kennis en instrumenten aan elkaar te verbinden, ontstaan nieuwe inzichten in de waarde en toepasbaarheid van innovaties op dit gebied. We bieden partners een betrouwbare innovatiebasis met perspectief op opschaling. Zo werken we samen aan zowel een veiligere wereld als aan groei van de sector.?

Bronnen: TNO Time, HSD RTI Lab

Criminelen zijn zo voorspelbaar als 125 bij 125 meter

Geef een reactie

Met behulp van software criminelen op heterdaad betrappen, of voorkomen dat ze toeslaan: het lijkt science fiction, maar het gebeurde allang in Amsterdam.?Een landelijk virtueel raster met vakken van 125 bij 125 meter. Per vlak worden meldingen van bijvoorbeeld inbraken en roofovervallen bijgehouden. Dat is, in het kort, de gedachte achter CAS, het Criminaliteits Anticipatie Systeem.????

Predictive Policing is het voorspellen van misdaadrisico?s met behulp van software, op grond van grote hoeveelheden data die aan elkaar worden gekoppeld. Sinds meer dan een jaar gebruikt de politie het Predictive Policing systeem CAS. Nu wordt het landelijk uitgerold.

Wat zijn de voordelen van dit systeem en wat kunnen we er in de toekomst van verwachten? Kritische kanttekeningen zijn er ook te maken, Marc Schuilenburg vind het zelfs onzin. Onderstaand interview met Arnout de Vries, onderzoeker bij TNO, duidt de zin van de onzin in predictive policing:

Waar gebruikt de Nederlandse politie Predictive Policing voor?

?Om ?eenvoudige?, maar veel voorkomende misdaden als inbraak en zakkenrollen te voorkomen.?

“Een crimineel breekt het liefst in op bekend terrein, in een bekend huistype. En dat doet hij vaak op dezelfde manier, bijvoorbeeld met een breekijzer”, legt Arnout de Vries uit. Hij is onderzoeker bij kenniscentrum TNO en vanaf het begin betrokken bij deze ontwikkeling.

Door data over eerdere inbraken te combineren, kun je de volgende inbraak voorspellen, zegt De Vries. Op basis van 250 soorten data, bijvoorbeeld de sociale samenstelling van de buurt, het aantal caf?s en zelfs ook het weer wordt zo de kans op nog een incident berekend.

“Als je weet dat er in een straat steeds wordt ingebroken via openstaande ramen op zonnige dagen, dan kun je daar als politie rekening mee houden.”

Toch is De Vries verrast dat het systeem nu al landelijk ingezet gaat worden. “Het is gek dat ze het nu al uitrollen, want het is nog niet bewezen dat het systeem ook echt een verschil maakt op straat. We weten dat de voorspellingen aardig kloppen, maar niet of er ook meer boeven door worden gevangen, of dat de veiligheid hierdoor verbetert.”

Wat betekent CAS voor het werk van een politieagent?

?De agenten gaan nog steeds op pad, maar gerichter. Het systeem geeft aan waar en wanneer het risico op een misdaad groot is, maar schrijft niet voor wat de agenten moeten doen. Ga je er bijvoorbeeld naartoe, of hang je camera?s op? De leidinggevende bepaalt altijd al waar de agenten naartoe gaan. Die beslissing is nu deels gebaseerd op de risicobepaling van CAS.?

Werkt het systeem goed?

?De ervaringen in Amsterdam zijn positief, maar wetenschappelijk onderbouwde resultaten zijn er nog niet. We weten dus niet met welk percentage de misdaad is gedaald door dit systeem.?

Welke data gebruikt de politie bij Predictive Policing?

“Ze gebruiken de misdaadgegevens van de politie zelf, in combinatie met andere data. Denk aan de evenementenkalender of de weersvoorspellingen. Is het druk in de binnenstad? Doen mensen hun ramen open? Ook de woonplaats van veelplegers wordt erin meegenomen, want binnen een straal van twee kilometer rondom hun woning is de kans groot dat er iets gebeurt. CAS gebruikt nu al meer dan honderd soorten data.?

Hoe meer data ze gebruiken, des te beter de voorspelling?

?Dat is maar de vraag. Je zou bijvoorbeeld sociale media kunnen gebruiken om de meest actuele gegevens in je rekenmodel te stoppen. Bij TNO denken we echter dat het gebruik van nog meer gegevens op een zeker moment alleen zorgt voor optimalisatie in de marge. De opbrengst wordt steeds kleiner. Er bestaat bovendien een risico dat de politie zelf het zicht verliest op het model: hoe meer data je gebruikt, des te complexer worden de berekeningen. Willen we een situatie, waarin de politie zelf geen idee meer heeft waarom het systeem een locatie als risicovol aanwijst??CAS richt zich vooral op inbraken en zakkenrollen.

Het huidige systeem benut ook de adressen van veelplegers. Dat doet het op een schaal van 500 tot 1000 meter. Daar kun je ethisch gezien nog wel het nodige van vinden, zegt De Vries. “Zeker als die mensen hun straf al hebben uitgezeten.”

Komt er een uitbreiding naar andere criminaliteit?

?Zo?n uitbreiding kan zeker, maar is complex en vereist dat je fors inzet op data science. Het is de vraag of de politie hiervoor het geld en de expertise heeft.?

Ook is er volgens De Vries niet genoeg duidelijk over het ‘waterbed-effect’. Dus of criminaliteit zich door de extra controles in de rode vakjes niet simpelweg naar andere gebieden verplaatsen. ?”Mij valt op dat sommige burgemeesters daar erg simpel in zijn. Die denken: zolang de inbraak niet in mijn stad is, is dat veiligheidsprobleem opgelost.”

Werkt Predictive Policing altijd beter dan de intu?tie van een agent?

?De software bevat het collectieve geheugen van de politie, dat is meer dan het individu kan onthouden. Maar er kleven ook risico?s aan het gebruik van wiskundige modellen. Zo kan er een tunnelvisie ontstaan, doordat de software zich baseert op data uit het verleden. Als het systeem agenten een wijk in stuurt, zullen deze in veel gevallen wel wat vinden. Als het systeem vervolgens redeneert dat het risico in die wijk groter is dan elders, stuurt het de agenten er nogmaals heen. Zo kan onterecht het idee ontstaan dat die wijk crimineler is dan andere wijken. Die versterkende redeneringsloop kun je onder andere doorbreken door agenten af en toe willekeurig een wijk in te sturen.”

?De software bevat het collectieve geheugen van de politie, dat is meer dan het individu kan onthouden?

Critici van Predictive Policing zijn bang dat onterecht mensen op worden gepakt. Is die angst terecht?

?Een veel gebruikt voorbeeld is dat iemand ten onrechte wordt aangehouden, omdat hij ?s nachts toevallig met een schroevendraaier rondloopt over straat. Ook ?racial profiling? kan het systeem insluipen: mechanismen, waardoor mensen met een etnische achtergrond vaker worden aangehouden. Stel bijvoorbeeld dat de eerder genoemde wijk toevallig erg multicultureel is. Je moet je bewust zijn van de data het systeem ingaan en welke juist ontbreken. Eigenlijk zou een onafhankelijke ethische ICT-commissie het systeem moeten toetsen.?

Prescriptive Policing zou de volgende stap kunnen zijn. Wat houdt dat in?

?Predictive Policing zegt alleen op welk moment je waar moet zijn. Prescriptive Policing voorspelt welke maatregel het meest effectief is gebleken in die context. Het politiesysteem bevat een schat aan gegevens die nu onbenut blijft. Met smartphones kun je bijvoorbeeld meten waar agenten geweest zijn en wat ze gedaan hebben. Welk effect heeft dat gehad??

Is de politie hier klaar voor?

?De Nederlandse politieleiding stuurt nu juist erg aan op professionele vrijheid van de agenten. Als die vrijheid wordt ingeperkt door software, zal dat lastig te accepteren zijn. Bovendien is er een enorme allergie voor cijfers: een kopje koffie drinken in een buurthuis is niet in cijfers uit te drukken, toch kan het enorm nuttig zijn. Het is heel belangrijk dat agenten en leidinggevenden de toegevoegde waarde van het systeem zelf gaan ervaren. Die mindset is nog belangrijker dan de dataset.?

Is het nog een optie om deze technologie?n links te laten liggen?

?Gezien de effici?ntie van de bedrijfsvoering ligt het voor de hand om toch op predictive en prescriptive policing in te zetten. De politie weet momenteel niet wat allerlei interventies opleveren. Zowel de politiek als de samenleving verwacht dat resultaten aantoonbaar gehaald zijn. En de politie moet steeds meer doen met minder. Deze technologie stelt je daartoe in staat. Wat ook sterk meespeelt, is dat het bedrijfsleven deze systemen wel heel snel accepteert. De beveiliging van steeds meer openbare ruimten, zoals voetbalstadions, bedrijventerreinen en pompstations, raakt geprivatiseerd. Dat kan ertoe leiden dat de politie straks wordt verdrongen door technieken die veel effectiever werken.?

Tien mythen over predictive policing

  1. Crimineel gedrag is niet te voorspellen?
    Criminelen zijn vaak net zulke gewoontedieren als andere mensen. Na een succesvolle woninginbraak zijn ze bijvoorbeeld geneigd het in een vergelijkbare woning in dezelfde omgeving nog eens te proberen. Dergelijke patronen maken woninginbraak redelijk voorspelbaar.
  2. Robots zullen agenten vervangen
    Predictive policing maakt gebruik van algoritmes om agenten te helpen misdaden te voorkomen. De agenten worden niet vervangen door machines, hoewel hun rol kan veranderen.
  3. Met predictive policing maken boeven geen kans meer
    Het algoritme van Predictive Policing wijst plaatsen aan op de kaart: hier is de kans op een misdaad hoog. Welke actie de politie vervolgens het best kan ondernemen, is vaak minder duidelijk. Nieuwe analyses van veel cases (big data) kunnen inzicht geven in de effectiviteit van verschillende maatregelen, want boeven blijven creatief.
  4. Voor een goede voorspelling zijn data nodig van iedereen
    De politie analyseert al jarenlang processen verbaal om inzicht te krijgen in misdaadnetwerken. Predictive Policing doet dit ook, maar koppelt meer gegevens in tijd en plaats. Het is niet nodig gebleken om van alle burgers data te verzamelen om te voorspellen op welke plaatsen het risico op een misdaad groot is.
  5. Predictive Policing is een gedachtenpolitie die je oppakt voordat je iets doet
    Met Predictive Policing wil de politie misdrijven voorkomen door op tijd actie te ondernemen. Dat wil niet zeggen dat onschuldige burgers worden opgepakt voordat ze iets hebben gedaan. Wel is het belangrijk dat Predictive Policing zich baseert op data die onbevooroordeeld en controleerbaar zijn.
  6. Predictive Policing helpt misdaad de maatschappij uit
    Predictive Policing biedt geen oplossing voor alle soorten misdaad. Risico?s, veiligheid en politiewerk zijn niet volledig uit te drukken in cijfers, waardoor computermodellen soms tekortschieten. De menselijke benadering van de agent blijft belangrijk en misdaad zal altijd blijven bestaan.
  7. Gezond verstand van de wijkagent is altijd beter dan een stukje software
    ?Gezond verstand? bevat vaak meer vooroordelen dan software gebaseerd op objectieve statistische modellen. Het is wel belangrijk dat de modellen zelf niet onbedoeld bevooroordeeld zijn. Predictive Policing werkt ter aanvulling van gezond agentenverstand.
  8. Predictive Policing is oude wijn in nieuwe zakken
    Vroeger gebruikte de politie prikborden met een regiokaart om de criminele ?hotspots? aan te geven, uitgaande van misdaadcijfers uit het verleden. Predictive Policing doet hetzelfde, maar op digitale kaarten die de toekomst tonen. Er worden ook veel meer gegevens aan elkaar gekoppeld. Het is dus eerder nieuwe wijn in oude zakken.
  9. Predictive Policing is plug & play
    Predictive Policing lijkt zo simpel: je haalt de criminaliteitsgegevens door een computer en?er rolt een kaart met rode vakjes uit. Organisatorisch vereist de toepassing echter een cultuurverandering. De agenten moeten hun denk- en werkwijze aanpassen.
  10. Agenten laten zich niet sturen door een algoritme
    Wanneer agenten zelf ervaren dat Predictive Policing een meerwaarde heeft, zullen ze de technologie eerder accepteren.

Bronnen: TNO Time, NOSop3, BNR, De Correspondent

Botlegers: Opmars van de Twitterbots

Geef een reactie

In verkiezingstijd proberen kwaadwillenden via volledig geautomatiseerde social-media-robots en trollenlegers mensen ertoe te bewegen om een bepaalde kandidaat te kiezen. Hoe groot is dit probleem? En wat kunnen we ertegen doen?

Geschreven door Marc Seijlhouwer, MSc en verschenen in De Ingenieur

Robots verspreiden volautomatisch allerlei boze, agressieve of misleidende berichten op sociale media

#Kominverzet?Deze zogenoemde hashtag wordt veelvuldig gebruikt op sociale media, onder anderen door Geert Wilders. Het is ook de hashtag die, elke keer als hij wordt gebruikt in een tweet, een robot doet ontwaken. Deze Twitterbot, actief sinds februari 2017, ?retweet? elk bericht dat de hashtag bevat. Zonder enige menselijke interventie verspreidt hij de vaak hatelijke boodschappen van anderen over het internet. Daardoor zien meer mensen deze boodschappen ?n wordt de hashtag vaker gebruikt ? als hij tot extra retweets leidt, is hij immers de moeite waard. Dat zijn de regels van sociale media; hoe meer het wordt gedeeld, hoe beter.

De robot is op de redactie van De Ingenieur gebouwd. Het was heel makkelijk; robotisering van tweets is inmiddels al zo wijdverspreid dat verschillende websites een kant-en-klare service leveren. Daarvoor moet je wel je gegevens aan die sites geven, en controle over je Twitteraccount. Maar als het verder toch een nepaccount is, maakt dat weinig uit. Iemand met wat meer programmeerkennis zet met een paar regels code geavanceerdere bots in elkaar, die bijvoorbeeld geautomatiseerd nieuws verspreiden, reageren op bepaalde soorten tweets of zelfs taal gebruiken zoals mensen dat op Twitter doen. Dankzij technieken als deep learning gaat het soms nog verder, totdat een robot op een gegeven moment niet meer van een echte gebruiker is te onderscheiden.
Die bots kunnen een slechte invloed hebben op mensen. Ze kunnen manipuleren, verwarren en in de maling nemen. Nu is hun invloed nog klein, maar de kans is groot dat ze in de toekomst een steeds grotere rol spelen.

Twitterbots zijn overal op Twitter en bestaan in mindere mate ook op andere sociale media. Facebook probeert ze tegen te houden en slaagt daar beter in dan Twitter, maar het bedrijf heeft er alsnog last van. Twitter is transparant over het feit d?t er bots bestaan. Het sociale medium vindt het namelijk niet erg als gebruikers in meer of mindere mate automatisch tweets plaatsen. Het genereren van content is immers belangrijk voor het succes van de dienst.

Hoeveel nepaccounts (bots, inactieve gebruikers en andere accounts waar geen mens achter zit) er zijn op sociale media, is moeilijk te zeggen.?Schattingen uit onderzoeken en cijfers van bedrijven zelf komen uit op zo?n 7 ? 8 %?, vertelt dr. Mirko Tobias Sch?fer, docent-onderzoeker aan de Universiteit Utrecht en projectleider van de Utrecht Data School, waar wordt gekeken naar de relatie tussen data, overheid en social media. ?Het verifi?ren van die cijfers is echter onmogelijk.? Er is in elk geval een aanzienlijk aantal nepaccounts, waarvan een deel valt onder wat men ?kwaadaardige bots? kan noemen. Dat sociale-media-bedrijven daar niet meer tegen doen, is misschien begrijpelijk. Een groot bedrijf haalt niet zomaar bijna 10 % van zijn gebruikers weg. Zeker niet als die actief zijn of zelfs, in het geval van Facebook, regelmatig op advertenties klikken en zo de inkomsten verhogen.

“Online de boel verzieken is vaak nog mensenwerk”

Pro-Trump-bots
Dat betekent niet dat er niks gebeurt. Twitter kreeg regelmatig kritiek over de grote hoeveelheid geautomatiseerde accounts. Daarom stelt het bedrijf inmiddels een heleboel voorwaarden aan een bot. Hij mag bijvoorbeeld geen trending topics kopi?ren. En iemand die een bot wil bouwen, moet zijn account verifi?ren met een telefoonnummer. Facebook is in principe nog strenger, wat daar moet een ?echt? persoon met naam, voornaam, woonadres en telefoonnummer achter het account zitten. Het probleem is alleen dat er tegenwoordig websites bestaan die uit het niets een neppersoon cre?ren. Die kun je zelfs op nationaliteit uitkiezen; een slimme willekeurige generator maakt zo de fraaiste fictieve mensen aan. Klinkt Lysanne Terlingen uit Ede, 27 jaar oud en woonachtig op de Tollenburg 99 niet als een echt bestaande Nederlandse vrouw? Op die manier valt er dus van alles te omzeilen. En dat gebeurt ook massaal, gezien de schattingen van het aantal fake accounts.

Zo?n percentage nepaccounts hoeft niet erg te zijn. Er komen pas problemen als de neppers het verpesten voor de echte mensen. Dat is nu overwegend niet het geval, zegt Sch?fer. ?Veel bots zijn nuttig of grappig, en vaak is het door hun naam of biografie overduidelijk dat het geen menselijke gebruikers zijn. Die machines zijn onschuldig.?
Het probleem komt van de minder frisse bots. Ze houden geheim dat het robots zijn en dienen een specifiek manipulatief doel. Hiervan zijn de politieke bots een voorbeeld. Vlak na de campagne van Donald Trump in 2016 deden geruchten de ronde dat hij mede had gewonnen dankzij de aanwezigheid van pro-Trump-bots op Twitter. Die tweetten dag en nacht leugens de wereld in over Hillary Clinton, prezen Trump en gebruikten populaire hashtags om de aanwezigheid van Trump-aanhangers overal voelbaar te maken. Hoeveel het er precies waren, weet niemand. Was hun invloed echt zo groot? Sch?fer: ?De invloed van bots is moeilijk te meten. Maar ik weet vrijwel zeker dat het niet de bots waren die de doorslag gaven.?

Trollenleger
Dat Trump hoogstwaarschijnlijk niet won dankzij ?zijn? bots, betekent echter niet dat ze niet zijn gebruikt. ?Maar waarschijnlijk zijn ze niet door zijn campagneteam in gang gezet?, denkt Sch?fer. ?Je kunt als kandidaat vaak niet bepalen welke groeperingen zich bij je aansluiten en wat ze gaan doen. Er zijn botnets te huur, en een aanhanger van Trump zou zo?n netwerk kunnen inzetten tijdens de campagne. Vaak zorgt de aanhang van een politieke partij voor meer manipulatie dan de partij zelf.? Hoewel social-media-invloed bij deze verkiezingen mogelijk nog geen doorslaggevend effect had, kan dat in de toekomst anders zijn, waarschuwt ir. Arnout de Vries, social-media-onderzoeker bij TNO. ?Bedrijven, maar ook politieke partijen, kunnen tegenwoordig steeds specifiekere datapakketten kopen. Daarin staat allerlei informatie over groepen mensen. Bedrijven kunnen via Facebook heel gericht zo?n groep benaderen. Als een politieke partij dat zou doen, en zich bijvoorbeeld op be?nvloedbare mensen zou richten, kunnen ze denk ik veel teweeg brengen.?

Dat gebeurt nu nog niet; hoewel alle partijen op de een of andere manier de vergaande advertentiemogelijkheden van Facebook benutten, maken ze geen gebruik van wat De Vries het ?onethische? deel van gericht adverteren noemt. ?Profileren van potenti?le kiezers en ze be?nvloeden lijkt me onethisch, net als je in het debat mengen via sociale bots of trollen. Maar voorlopig kopen Nederlandse partijen nog niet massaal gegevens in bij databrokers.?

Dat is wel anders in de VS. Daar is de afgelopen paar verkiezingen gebleken hoe nuttig het kan zijn om je verschillende kiezersgroepen te kennen. Dat lukte daar mede zo goed doordat de privacywetgeving er anders is dan in Nederland. Hier moeten politieke partijen openheid van zaken geven, ook over het gebruik van datasets. Bovendien mogen bedrijven hier minder opslaan over individuen. ?In de VS zijn er per persoon ontzettend veel datapunten, naar schatting gemiddeld 1500?, weet De Vries. ?Daarmee kun je bijvoorbeeld ?uitrekenen? wat iemands pressiepunten zijn. Als je het zou willen, kan je daarmee iemand chanteren zodat hij jouw kant kiest.? De marketingwereld heeft volgens De Vries inmiddels een grote hoeveelheid informatie over het be?nvloeden van mensen. ?Door die kennis te combineren met steeds slimmere zelflerende algoritmes is er technisch nu al van alles mogelijk. De politiek loopt alleen achter in de toepassing ervan. Maar er zijn partijen die het idee van online invloed oppakken.? Voorlopig zijn de algoritmen echter nog net niet slim genoeg om over te komen als internetgebruikers van vlees en bloed. Daarom is online de boel verzieken vaak nog mensenwerk, waarbij zogenoemde trollen heel fel tegenstanders aanpakken en nieuws verspreiden dat een bepaald standpunt ondersteunt. ?Politieke partij DENK gebruikte een klein aantal trollen en er zijn sterke vermoedens dat Russische trollenlegers invloed uitoefenen in de VS, Nederland en Frankrijk.?

Brutale gebruikers
Zoals De Vries het beschrijft, ziet de toekomst er niet bijster rooskleurig uit. Maar er is wat aan te doen. ?Blijf onethisch gedrag van partijen onthullen en informeer mensen over de mogelijkheden van onbewuste be?nvloeding. Dat is het beste wat overheid, media en maatschappij kunnen doen. Het oprollen van dit soort legers is juridisch en praktisch vrijwel onmogelijk, dus dat is geen oplossing.?

Wel vindt De Vries dat partijen zich, zeker in campagnetijd, wat ethischer mogen opstellen. Want ze richten zich, via Facebook, allemaal al met specifieke advertenties op kleine, specifieke groepen die voldoen aan bepaalde voorwaarden. Die tactiek, narrowcasting, is potentieel zorgelijk. ?De partijen verschuilen zich achter het algoritme van Facebook, maar ze hebben ook een eigen verantwoordelijkheid. Het is echter lastig om de partijen tot ethisch adverteren te dwingen, omdat online de brutale en onethische gebruikers vaak het best worden gehoord.? Sch?fer is het daarmee eens: ?In het Duits noemen we dit de Schweigespirale; het fenomeen ? onderzocht door de Duitse politicoloog Elisabeth Neille-Neumann ? dat een minderheid schreeuwers meer voor elkaar krijgt en de meerderheid zwijgt omdat de ze denken de minderheid te zijn. Aangezien sociale media volledig om emoties draaien, is het logisch dat boosheid van verongelijkte mensen sneller scoort. Bots en trollen spelen daar perfect op in.?

De vraag blijft of de invloed van de robots en algoritmes op de verkiezingen groot is. De sociale wetenschappers geven meteen toe dat die nauwelijks valt te meten; zelfs als er een verband is, hoeft dat niet causaal te zijn. Het feit dat er veel bots tweeten over een bepaalde gebeurtenis, waarna die gebeurtenis veel aandacht krijgt, hoeft niet te betekenen dat de aandacht kwam door de bottweets. De Vries denkt dat opleiding en voorlichting kunnen helpen om de negatieve invloed van deze technologie?n te verminderen. Sch?fer is het hiermee eens, maar stelt ook voor om verder te gaan: ?Als ik een politieke partij was, zou ik het gebruik van bots omarmen. Maar dan niet stiekem; ik zou bijvoorbeeld een factcheckbot bouwen om populistisch ?nepnieuws? automatisch te ontkrachten. En dan duidelijk maken dat deze nuttige robot van mijn partij afkomstig is. Maar de partijen gebruiken sociale media nu vooral om onderbuikgevoelens van de achterban aan te spreken. Dat is geen effectief social-media gebruik.?

Leuke bots

Lang niet alle bots hebben als doel om chaos, wanorde en misinformatie te verspreiden. Vaak zijn ze nuttig, grappig of fascinerend. Een kleine selectie.

@klmfares: Wil je op reis? Tweet je begin- en eindpunt, en de Twitterbot vertelt automatisch de kosten van de vlucht, inclusief link naar een boekingspagina. Een voorbeeld van automatische, snelle klantenservice.

@thinkpiecebot: ziet u ook wel eens n?t iets te vergezochte artikelen over de actualiteit, trends onder jongeren en andere onzin? Deze bot maakt die belachelijk door een aantal bekende krantenkopconstructies in te vullen met min of meer willekeurig gekozen woorden.

@we_didnt_start: een alternatieve manier om het nieuws binnen te krijgen. Dit stukje programmatuur plukt de meestgezochte termen op een dag van Google en probeert er een zin van te maken op de wijs van Billy Joels hit ?We Didn?t Start The Fire?.

@congressedits: deze bot is niet grappig, maar vervult wel een interessante functie: hij monitort Wikipedia en tweet elke keer als iemand van het Amerikaanse Congres een aanpassing doorvoert. Zo is te zien of senatoren misschien onwelgevallige informatie wegpoetsen of op een andere manier de waarheid proberen te manipuleren.

Darknet Shopper: geen Twitterbot, wel fascinerend. Dit programma koopt willekeurige dingen van het Dark Web, de schaduwkant van het internet waar alles kan. De bot mag 100 dollar per week uitgeven en koopt alles wat hij kan vinden. Zo liet hij al een keer drugs bij de makers thuis bezorgen, waarna de politie langskwam om ze in beslag te nemen.

https://twitter.com/rickdus/status/835810423228227584

[slideshare id=73257805&doc=botlegers-170317155114]
Bronnen: De Ingenieur, april 2017

Informatiegestuurd politiewerk in de praktijk

Geef een reactie

igp

De politie staat met informatiegestuurd werken op een keerpunt: van informatiegestuurd politiewerk naar politiewerk in een informatie(gestuurde) maatschappij. De afgelopen jaren is er veel tot ontwikkeling gekomen. Wie had bijvoorbeeld bij de start van het lectoraat intelligence, zeven jaar geleden, voor mogelijk gehouden dat de politie op straat real-time toegang heeft tot gegevens uit verschillende systemen? Wie kon toen vermoeden dat de politie met een druk op de knop alle incidenten in de wijk van de afgelopen week op een kaart te zien krijgt? Wie had gedacht dat de politie de kans op veelvoorkomende criminaliteit redelijk kan berekenen? Hoewel er nog verbeteringen mogelijk en nodig zijn, is de politie er de afgelopen jaren in geslaagd het politiewerk meer informatiegestuurd te maken. Tegelijkertijd is dit slechts een eerste stap, de basis, op weg naar een effectieve en effici?nte politie in de informatiemaatschappij. Politiewerk in een informatiemaatschappij stelt andere eisen. Alles en iedereen genereert informatie, mensen en objecten hebben sensoren die voortdurend met internet verbonden zijn. Alles en iedereen is dus ook met elkaar verbonden. De genetwerkte samenleving is daardoor meer dan partners die samenwerken. Net zo goed als dat we zeven jaar geleden niet voor mogelijk konden houden waar we nu staan, kunnen we dat nu niet voor de komende zeven jaar. We kunnen wel, en moeten ook wel, net zoals zeven jaar geleden, stappen zetten met de kennis die we nu hebben over politiewerk en over de maatschappij.

Seminar politieacademie

Op woensdag 22 maart jl. werd een seminar georganiseerd waarin dit keerpunt in informatiegestuurd politiewerk centraal stond. Het keerpunt is beschreven in het boek ?Informatiegestuurd politiewerk in de praktijk? (zie hieronder). Dit boek werd tijdens het seminar gepresenteerd en aan alle deelnemers uitgereikt. Pieter-Jaap Aalbersberg, politiechef Eenheid Amsterdam en portefeuillehouder Intelligence, gaf?tijdens het seminar een beschouwing hierop. Mari?lle den Hengst, lector Intelligence aan de Politieacademie, gaf een overzicht van het keerpunt door de lessen uit zeven jaar onderzoek samen te vatten en te vertalen naar wat dat betekent voor informatiegestuurd politiewerk in de toekomst. Daarmee nam zij tevens afscheid als lector Intelligence. Hiermee markeert het seminar niet alleen een inhoudelijk keerpunt, maar ook een persoonlijk keerpunt voor haar.

Download of lees het hele boek hier online.

Bronnen: De politieacademie

Online normoverschrijdend gedrag herkennen, verklaren en tegengaan

Geef een reactie

afbeelding-voorblad-social-media-open-riool-scriptie-elien

Er wordt op dit moment veel gepraat over normoverschrijdend gedrag op sociale media, maar dat levert nog onvoldoende op. Een studie van TNO met de Rijksuniversiteit Groningen biedt een theoretisch raamwerk op basis waarvan door alle partijen een meer gestructureerd en oplossingsgericht debat plaats kan vinden.

Het raamwerk dat? typen gedrag, verklaringen en mogelijke interventies bevat is voorgelegd aan achttien vooraanstaande experts op het gebied van gedragswetenschappen, cybersecurity en sociale media. Het resultaat is een structureler begrip van de werking van online normoverschrijdend gedrag, waarbij de specifieke Nederlandse situatie werd bekeken. Er worden bovendien aanbevelingen gedaan voor de verschillende betrokken partijen, waaronder de overheid, traditionele media, sociale media platformen en niet in de laatste plaats burgers die dit normoverschrijdende gedrag allemaal op hun manier kunnen be?nvloeden.

Via sociale media gaan burgers uit verschillende culturen en alle lagen van de samenleving de interactie aan, waardoor deze communicatieplatformen naast goede ontwikkelingen ook verschillende sociale problemen blootleggen. In de Nederlandse context zijn de maatschappelijke en politieke koers, sociale ongelijkheid en verschillende (religieuze) gebruiken voorbeelden van ?hot topics? die veel online discussie opleveren. Helaas worden dergelijke debatten vaak niet op een civiele noch constructieve manier gevoerd, waardoor reacties online worden geplaatst die de normen en waarden van andere gebruikers overschrijden. Tussen strafbare gedragingen en acceptabel gedrag ligt een gebied van online normen dat onderhevig is aan sociale regulatie, waarin vooral persoonlijke beledigingen en off-topic of onbeargumenteerde bijdragen als meest normoverschrijdend lijken te worden ervaren.

TNO Framework vult kennisleemte en benadrukt belang van gestructureerd debat

Het onderzoek van TNO speelt in op de kennisleemte omtrent het relatief onbekende maar zeer relevante gebied van online normoverschrijdend gedrag, en voegt met deze explorerende kijk op het onderwerp diverse nieuwe inzichten toe. Kernonderdelen behandelen een definitie voor het gedrag, haar consequenties voor de maatschappij, verklaringen voor het gedrag, en ten slotte een aantal idee?n over mogelijke interventies. Uit de resultaten van het onderzoek blijkt hoe belangrijk het is dat voor het tegengaan van online normoverschrijdend gedrag de connectie met maatschappelijke ontwikkelingen in de fysieke wereld wordt gemaakt. De online publieke ruimte lijkt vooral te worden gedomineerd door de ?luidste schreeuwers?, waarbij de roep van deze ontevreden burgers kan worden ge?nterpreteerd als de algemene publieke opinie. Gepaard met gepersonaliseerde nieuwsoverzichten en het steeds meer beperken van contact tot de eigen sociale kringen maakt dat deze ontwikkeling leidt tot normvervaging, sociale onrust en polarisatie.

Aanpak is ieders verantwoordelijkheid

Het onderzoek benadrukt de noodzaak voor verschillende maatschappelijk betrokken partijen om een positie in te nemen in het debat omtrent online normoverschrijdend gedrag, waarbij het maatschappelijke belang boven het economische belang moet worden gesteld. De kernboodschap luidt dat er op dit moment veel over het onderwerp wordt gepraat, maar dat er een meer gestructureerd en oplossingsgericht debat plaats moet vinden. Hiervoor kan worden voortgebouwd op het theoretische raamwerk dat dit onderzoek biedt. Zo zou de overheid er goed aan doen te zorgen voor een meer interactieve online aanwezigheid, waarbij het bespreken van bronnen van onvrede niet moet worden geschuwd. Ook moeten sociale media platforms en commerci?le bedrijven hun verantwoordelijkheid nemen: binnen de interactie waar zij aan verdienen zouden zij meer positieve online normen moeten stimuleren. Onderzoeksinstituties kunnen meer duidelijkheid verschaffen over de verschillende facetten van online normoverschrijdend gedrag. En voor Nederlandse burgers is ook een rol weggelegd: het is belangrijk dat de stille meerderheid zich laat horen met haar corrigerend vermogen richting groepen die meer extreme online normen kennen. Kortom: de relatief vrije interactie in het digitale domein heeft onbedoelde negatieve gevolgen doen ontstaan die om actie vragen van diverse partijen. Wat we immers niet moeten willen is dat partijen die het morele belang niet hoog genoeg waarderen (nog verder) aan de haal gaan met het online publieke domein dat van iedereen hoort te zijn.

Mede dankzij dit onderzoek kan Elien Padje cum laude afstuderen aan de Rijksuniversiteit Groningen in de Master Sociologie (specialisatie Criminaliteit & Veiligheid).? Haar scriptie wordt bovendien voorgedragen voor de nationale Internet Scriptieprijs 2016. Dit onderzoek is onderdeel van het Europese onderzoek MEDI@4SEC dat de toenemende impact van social media op maatschappelijke veiligheid onderzoekt.

[slideshare id=69718017&doc=tnoreportelienpadje-recognizingexplainingandcounteringnormtransgressivebehaviouronsocialmedia-161201104819&type=d]

Bronnen: TNO.nl, Rijksuniversiteit Groningen, Medi@4Sec

Stand van zaken: toenemende impact social media op veiligheid

Geef een reactie

media4sec

Onlangs is nieuw Europees onderzoek gestart naar de toenemende rol van sociale media in publieke veiligheid. Het consortium, MEDI@4SEC, met TNO als belangrijke partner, onderzoekt de kansen en bedreigingen van sociale media voor veiligheidsdiensten zoals de politie, met een focus op de ethische en juridische aspecten. Ook het gebruik van sociale media door burgers en criminelen en de gevolgen daarvan voor onze veiligheid worden onderzocht.

Sociale media bieden veel voordelen voor de samenleving waaronder nieuwe mogelijkheden om veiligheidsproblemen aan te pakken, zoals in de strijd tegen criminaliteit, het verminderen van angst voor criminaliteit en,? in meer het algemeen het verhogen van de kwaliteit van het leven. Echter, de nadelen kunnen gaan overheersen door toenemende vormen van gedigitaliseerde criminaliteit en terrorisme. Andere negatieve effecten zijn het gebruik van het sociale web voor trollen, cyberpesten, bedreigingen, dark web marktplaatsen. Ook het nutteloos delen van live video van politieoptreden tijdens incidenten kan vervelende gevolgen hebben voor de veiligheid. Het publiek ziet graag dat politie en beleidsmakers vergaande plannen hebben om de nieuwe technologische mogelijkheden optimaal te benutten, zonder dat er afbreuk wordt gedaan aan de vrijheden van deze nieuwe technologie?n.

media4sec

MEDI@4SEC heeft bijna 2 miljoen euro aan financiering van de Europese Commissie gekregen en het brengt onderzoekers en professionals uit de praktijk van diverse veiligheidsorganisaties uit heel Europa bij elkaar, waaronder: de Universiteit van Warwick (Engeland), TNO (Nederland), de Europese Organisatie voor Security (EOS, Belgi?) Fraunhofer IAO (Duitsland ), Europees Forum voor Urban Security (EFUS, Frankrijk), Center for Security Studies (KEMEA, Griekenland), de Universiteit van Utrecht (Nederland), XLAB (Sloveni?), de politie van Noord-Ierland (UK) en de politie van Valencia (Spanje).

Victoria Sloss, landelijk communicatie verantwoordelijke van de Noord-Ierse politie zegt; “Het gebruik van sociale media binnen de politie ontwikkelt zich in een snel tempo. De media die de politie ter beschikking heeft om te communiceren, om deel te nemen en informatie te verstrekken aan gemeenschappen worden uitgebreid. Maar het is belangrijk dat ze op de juiste manier worden gebruikt, binnen de juridische en ethische kaders.?
“Betrokkenheid bij onderzoek hiernaar, zoals het MEDI@4SEC project, is van vitaal belang voor de ontwikkeling van het gebruik van sociale media door politie organisaties. We hebben de plicht om te communiceren en te interacteren met de maatschappij en het is belangrijk dat we ons blijven ontwikkelen om dit met de juiste tools te doen. Bovenal verwacht de maatschappij dat we criminaliteit blijven opsporen en voorkomen, en dat we hiervoor alle beschikbare tools in zetten.”

De technologische, sociale en politieke omgevingen waarbinnen de maatschappelijke veiligheid en openbare orde in steden worden gecre?erd veranderen snel. Het consortium start haar project door een breed scala van politieorganisaties, veiligheidsprofessionals en beleidsmakers samen te brengen met lokale gemeenschappen en eindgebruikers van sociale media in een serie van workshops. Deze workshops gaan over verschillende thema?s, waaronder de publieke betrokkenheid in maatschappelijke veiligheid, trollen, het dark web, rellen en massabijeenkomsten en doe-het-zelf politiewerk. MEDI@4SEC zal inzicht geven hoe sociale media wel en niet gebruikt kunnen worden voor maatschappelijke veiligheid en kennis delen over de ethische, juridische overwegingen waaronder privacy en zorgvuldige omgang van data.

De resultaten uit onderzoek in MEDI@4SEC zullen beleidsmakers en professionals ondersteunen om de juiste keuzes te blijven maken met: best practice rapporten; informatie en raamwerken over een reeks van sociale media-technologie?n; aanbevelingen voor Europese normen en standaarden; trainingsmogelijkheden; en, ethische bewustwording.

Bronnen: TNO.nl, Medi@4Sec

Criminelen vangen met software

Geef een reactie

pred1

Met behulp van software criminelen op heterdaad betrappen, of voorkomen dat ze toeslaan: het gebeurt allang in Amsterdam. Hoewel er belangrijke gevaren kleven aan de technologie, ziet het ernaar uit dat Predictive Policing de toekomst heeft.

Predictive Policing is het voorspellen van misdaadrisico?s met behulp van software, op grond van grote hoeveelheden data die aan elkaar worden gekoppeld. Ook in Amsterdam gebruikt de politie sinds een jaar Predictive Policing, het Criminaliteits Anticipatie Systeem (CAS). Groningen, Enschede en Hoorn volgen dit jaar. Wat zijn de voordelen van dit systeem en wat kunnen we er in de toekomst van verwachten? We vroegen het aan Arnout de Vries van TNO.

Waar gebruikt de Amsterdamse politie Predictive Policing voor?

?Om ?eenvoudige?, maar veel voorkomende misdaden als inbraak en zakkenrollen te voorkomen.?

Wat betekent CAS voor het werk van een politieagent?

?De agenten gaan nog steeds op pad, maar gerichter. Het systeem geeft aan waar en wanneer het risico op een misdaad groot is, maar schrijft niet voor wat de agenten moeten doen. Ga je er bijvoorbeeld naartoe, of hang je camera?s op? De leidinggevende bepaalt altijd al waar de agenten naartoe gaan. Die beslissing is nu deels gebaseerd op de risicobepaling van CAS.?

Werkt het systeem goed?

?De ervaringen in Amsterdam zijn positief, maar wetenschappelijk onderbouwde resultaten zijn er nog niet. We weten dus niet met welk percentage de misdaad is gedaald door dit systeem.?

Welke data gebruikt de politie bij predictive policing?

?Ze gebruiken de misdaadgegevens van de politie zelf, in combinatie met andere data. Denk aan de evenementenkalender of de weersvoorspelling. Is het druk in de binnenstad? Doen mensen hun ramen open? Ook de woonplaats van veelplegers wordt erin meegenomen, want binnen een straal van twee kilometer rondom hun woning is de kans groot dat er iets gebeurt. CAS gebruikt nu al meer dan honderd soorten data.?

Hoe meer data ze gebruiken, des te beter de voorspelling?

?Dat is maar de vraag. Je zou bijvoorbeeld social media kunnen gebruiken om de meest actuele gegevens in je rekenmodel te stoppen. Bij TNO denken we echter, dat het gebruik van nog meer gegevens op een zeker moment alleen zorgt voor optimalisatie in de marge. De opbrengst wordt steeds kleiner. Er bestaat bovendien een risico dat de politie zelf het zicht verliest op het model: hoe meer data je gebruikt, des te complexer worden de berekeningen. Willen we een situatie, waarin de politie zelf geen idee meer heeft waarom het systeem een locatie als risicovol aanwijst??

CAS richt zich vooral op inbraken en zakkenrollen. Komt er een uitbreiding naar andere criminaliteit?

?Zo?n uitbreiding kan zeker, maar is complex en vereist dat je fors inzet op data science. Het is de vraag of de politie hiervoor het geld en de expertise heeft.?

Werkt Predictive Policing altijd beter dan de intu?tie van een agent?

?De software bevat het collectieve geheugen van de politie, dat is meer dan het individu kan onthouden. Maar er kleven ook risico?s aan het gebruik van wiskundige modellen. Zo kan er een tunnelvisie ontstaan, doordat de software zich baseert op data uit het verleden. Als het systeem agenten een wijk in stuurt, zullen deze in veel gevallen wel wat vinden. Als het systeem vervolgens redeneert dat het risico in die wijk groter is dan elders, stuurt het de agenten er nogmaals heen. Zo kan onterecht het idee ontstaan dat die wijk crimineler is dan andere wijken. Die versterkende redeneringsloop kun je onder andere doorbreken door agenten af en toe willekeurig een wijk in te sturen.?

Critici van predictive policing zijn bang dat onterecht mensen op worden gepakt. Is die angst terecht?

?Een veel gebruikt voorbeeld is dat iemand ten onrechte wordt aangehouden, omdat hij ?s nachts toevallig met een schroevendraaier rondloopt over straat. Ook ?racial profiling? kan het systeem insluipen: mechanismen, waardoor mensen met een etnische achtergrond vaker worden aangehouden. Stel, bijvoorbeeld, dat de eerder genoemde wijk toevallig erg multicultureel is. Je moet je bewust zijn van de data het systeem ingaan en welke juist ontbreken. Eigenlijk zou een onafhankelijke ethische ICT-commissie het systeem moeten toetsen.?

Prescriptive policing zou de volgende stap kunnen zijn. Wat houdt dat in?

?Predictive Policing zegt alleen op welk moment er mogelijk iets gaat gebeuren. Prescriptive Policing voorspelt welke maatregel het meest effectief is gebleken om het te voorkomen. Het politiesysteem bevat een schat aan gegevens die nu onbenut blijft. Met smartphones kun je bijvoorbeeld meten waar agenten geweest zijn en deels ook wat ze gedaan hebben. Welk effect heeft dat gehad??

Is de politie hier klaar voor?

De Nederlandse politieleiding stuurt nu juist erg aan op professionele vrijheid van de agenten. Als die vrijheid wordt ingeperkt door software, zal dat lastig te accepteren zijn. Bovendien is er een enorme allergie voor cijfers: een kopje koffie drinken in een buurthuis is moeilijk in cijfers uit te drukken, toch kan het enorm nuttig zijn. Het is heel belangrijk dat agenten en leidinggevenden de toegevoegde waarde van het systeem zelf gaan ervaren. Die mindset is nog belangrijker dan de dataset.?

Is het nog een optie om deze technologie?n links te laten liggen?

?Gezien de effici?ntie van de bedrijfsvoering ligt het voor de hand om toch op predictive en prescriptive policing in te zetten. De politie weet momenteel niet wat allerlei interventies opleveren. Zowel de politiek als de samenleving verwacht dat resultaten aantoonbaar gehaald zijn. En de politie moet steeds meer doen met minder. Deze technologie stelt je daartoe in staat. Wat ook sterk meespeelt, is dat het bedrijfsleven deze systemen wel heel snel accepteert. De beveiliging van steeds meer openbare ruimten, zoals voetbalstadions, bedrijventerreinen en pompstations, raakt geprivatiseerd. Dat kan ertoe leiden dat de politie straks wordt verdrongen door technieken die veel effectiever werken.?

knightscope

Tien mythen over predictive policing

  1. Crimineel gedrag is niet te voorspellen

Criminelen zijn vaak net zulke gewoontedieren als andere mensen. Na een succesvolle woninginbraak zijn ze bijvoorbeeld geneigd het in een vergelijkbare woning in dezelfde omgeving nog eens te proberen. Dergelijke patronen maken woninginbraak redelijk voorspelbaar. ?

  1. Robots zullen agenten vervangen

Predictive policing maakt gebruik van algoritmes om agenten te helpen misdaden te voorkomen. De agenten worden niet vervangen door machines, hoewel hun rol kan veranderen.

  1. Met predictive policing maken boeven geen kans meer

Het algoritme van Predictive Policing wijst plaatsen aan op de kaart: hier is de kans op een misdaad hoog. Welke actie de politie vervolgens het best kan ondernemen, is vaak minder duidelijk. Nieuwe analyses van veel cases (big data) kunnen inzicht geven in de effectiviteit van verschillende maatregelen, want boeven blijven creatief.

  1. Voor een goede voorspelling zijn data nodig van iedereen

De politie analyseert al jarenlang processen verbaal om inzicht te krijgen in misdaadnetwerken. Predictive Policing doet dit ook, maar koppelt meer gegevens in tijd en plaats. Het is niet nodig gebleken om van alle burgers data te verzamelen om te voorspellen op welke plaatsen het risico op een misdaad groot is.

  1. Predictive Policing is een gedachtenpolitie die je oppakt voordat je iets doet.

Met Predictive Policing wil de politie misdrijven voorkomen door op tijd actie te ondernemen. Dat wil niet automatisch zeggen dat onschuldige burgers worden opgepakt voordat ze iets hebben gedaan. Wel is het belangrijk dat Predictive Policing zich baseert op data die onbevooroordeeld en controleerbaar zijn.

  1. Predictive Policing helpt misdaad de maatschappij uit

Predictive Policing biedt geen oplossing voor alle soorten misdaad. Risico?s, veiligheid en politiewerk zijn niet volledig uit te drukken in cijfers, waardoor computermodellen soms tekortschieten. De menselijke benadering van de agent blijft belangrijk en misdaad zal altijd blijven bestaan.

  1. Gezond verstand van de wijkagent is altijd beter dan een stukje software

?Gezond verstand? bevat vaak meer vooroordelen dan software gebaseerd op objectieve statistische modellen. Het is wel belangrijk dat de modellen zelf niet onbedoeld bevooroordeeld ?zijn. Predictive Policing werkt ter aanvulling van gezond agentenverstand.

  1. Predictive Policing is oude wijn in nieuwe zakken

Vroeger gebruikte de politie prikborden met een regiokaart om de criminele ?hotspots? aan te geven, uitgaande van misdaadcijfers uit het verleden. Predictive Policing doet hetzelfde, maar op digitale kaarten die de toekomst tonen. Er worden ook veel meer gegevens aan elkaar gekoppeld. Het is dus eerder nieuwe wijn in oude zakken.

  1. Predictive Policing is plug & play

Predictive Policing lijkt zo simpel: je haalt de criminaliteitsgegevens door een computer en

er rolt een kaart met rode vakjes uit. Organisatorisch vereist de toepassing echter een cultuurverandering. De agenten moeten hun denk- en werkwijze aanpassen.

  1. Agenten laten zich niet sturen door een algoritme

Wanneer agenten zelf ervaren dat Predictive Policing een meerwaarde heeft, zullen ze de technologie eerder accepteren.

Eerder verschenen op TNO Time online?

Cybercrime in de (strafrecht)praktijk

Geef een reactie

De ontwikkelingen binnen cybercrime volgen elkaar in rap tempo op en brengen veel juridische uitdagingen met zich mee. Advocaten en rechters zijn echter niet altijd volledig op de hoogte van de ins & outs rondom cybercrime. Bij hen is de behoefte aan nieuwe inzichten groot. TNO doet er alles aan om het kennisniveau van alle betrokkenen op een gelijkwaardig niveau te krijgen.

?Het aantal zaken rondom cybercrime groeit met de dag?, vertelt TNO-onderzoeker Rolf van Wegberg. Uit onderzoek van TNO blijkt dat bitcoins steeds vaker worden gebruikt om illegale handel te drijven en geld wit te wassen. Daarbij zijn het gros van de activiteiten op het Dark Web drugs gerelateerd. Bitcoins zijn echter een legaal betaalmiddel en ook het surfen op een Tor-netwerk is op zich geen strafbaar feit. Als de politie een tap zet op een laptop en constateert dat de gebruiker op een Tor-netwerk actief is, betekent dat juridisch nog niets. Niet gek dus dat deze ontwikkelingen veel juridische uitdagingen met zich mee brengt.

a4d987c4e907b852e129e062924b551f2745d187

Spanningsveld tussen technologie?n en de wet
Om criminelen te kunnen opsporen, vervolgen en berechten, is het voor de betrokken partijen essentieel dat de kennis rondom de ontwikkelingen binnen cybercrime op een hoog niveau is. Hoe belangrijk die kennis is ondervindt Rolf van Wegberg nu hij zelf in een paar strafzaken optreedt als getuige-deskundige. Het aantal strafzaken waarbij digitaal bewijsmateriaal naar voren komt, neemt hand over hand toe. ?De drie partijen in de rechtszaal moeten goed onderbouwd met bewijs kunnen omgaan. Vragen die ik krijg van de rechter-commissaris gaan daar ook over. Als je in drugs handelt op het Dark Web, lijkt de zaak duidelijk. Maar hoe bewijs je wie de personen zijn die achter de aliassen op een Tor-netwerk schuilgaan? Is de politie in de opsporing technisch en juridisch correct te werk gegaan en is te bewijzen wie de feiten heeft gepleegd? Het zijn vragen die steeds vaker opdoemen. Er is ook een spanningsveld tussen nieuwe technologie?n en het in dit verband vaak gedateerde Wetboek van Strafrecht. In een zaak tegen verdachten van het witwassen met bitcoins deed de rechter een beroep op onze expertise. Aan uitleg en inzichten is bij advocaten en rechters grote behoefte.?

?Met ons onderzoeksprogramma weten we hoe cybercriminaliteit zich ontwikkelt. Het is een continu kat-en-muisspel?

De hele strafrechtketen opleiden
?De kennis over hoe criminaliteit in de digitale wereld werkt, is namelijk nog beperkt bij partijen die elkaar in de rechtszaal treffen?, zegt Rolf. ?Als expert op dit gebied en onafhankelijke partij stelt TNO zichzelf de taak om de hele strafrechtketen op te leiden in de nieuwste technologie?n die criminelen gebruiken en de consequenties die dat heeft voor het opsporen, vervolgen en berechten van verdachten.? Dat streven om experts bij te spijkeren heeft geleid tot trainingen die TNO in samenwerking met INTERPOL in Singapore heeft georganiseerd voor politiemensen. Rolf ging samen met collega-expert Mark van Staalduinen tijdens die trainingen in op onderwerpen als het anonieme internet en Tor-netwerken (The Onion Router); de technische, juridische en maatschappelijke aspecten van het Dark Web; de bitcoin-technologie en hoe criminelen daar misbruik van maken.

Ecosysteem ontrafelen
Vooral de verwevenheid tussen het Dark Web en het betalen met bitcoins heeft alle aandacht van TNO. ?Hiervoor verdiepen we ons voornamelijk in de steeds veranderende businessmodellen van de criminelen?, zegt Rolf. ?We willen hun ecosysteem ontrafelen. Zij moeten elkaar ook kunnen vertrouwen. Hoe beoordelen ze wie een betrouwbare partner is? Hoe werken hun reviews met sterren en punten? Welk systeem en welke techniek zit daarachter? Als je dat kunt doorgronden, is het de truc het systeem zo te be?nvloeden dat het zich tegen de gebruikers keert. Je kunt een illegale site offline halen, maar dan hebben de gebruikers in no time nieuwe sites en aliassen in de lucht. Het is een continu kat-en-muisspel. TNO onderzoekt hoe de criminelen werken, het is aan politie en justitie om hen met onze kennis aan te pakken.?

Kwaliteit rechtspraak bevorderen
Omdat de ontwikkelingen zich in een rap tempo afwisselen en vanwege de impact die dit heeft op de strafrechtpraktijk, heeft TNO besloten om ook een cursus in Nederland voor advocaten te organiseren. ?Met de kennis die we opdoen in ons Dark Web-onderzoeksprogramma staan we de politie nationaal en internationaal bij?, zegt Rolf. ?Zo weten we hoe cybercriminaliteit zich ontwikkelt, langs welke wegen misdadigers opereren en hoe politie en justitie daarop actie kunnen ondernemen. Tegelijkertijd is het van belang dat alle partijen in het strafrecht goed op de hoogte zijn van de laatste ontwikkelingen in cybercrime. Dus zowel politie en OM als de rechtspraak en de advocatuur. Sterker nog, gedegen kennis van de materie bij zowel de Officier van Justitie, de advocaat als de rechter draagt bij aan de kwaliteit van de rechtspraak als geheel. De partijen houden elkaar dan scherp.? Experts van de politie en het OM gaan tijdens de cursus in op de praktijk van opsporing en vervolging en bieden advocaten handvatten voor de strafrechtpraktijk. ?Uit het feit dat ook politie en OM deskundigen beschikbaar stellen voor de cursus, blijkt wel dat ook zij waarde hechten aan advocaten met de nieuwste kennis van de ontwikkelingen in cybercrime.?

De cursus ?Cybercrime in de (strafrecht)praktijk? wordt georganiseerd in samenwerking met SDU en staat onder auspici?n van de Nederlandse Orde van Advocaten. Raadslieden die de cursus volgen behalen hiermee vijf van de twintig jaarlijks benodigde opleidingspunten.

Lees ook:

Bronnen: TNO

Zo wassen criminelen bitcoins op het web wit

Geef een reactie

witwassen

Geld witwassen? Al Capone deed het via wasserettes.

Hoe de Al Capone van de 21e eeuw zijn geld witwast? Online natuurlijk! Wetenschapper Rolf van Wegberg van de TU Delft ging na hoe je dat met bitcoins doet. Criminelen passen daarbij onder meer een digitale wisseltruc toe.

Dit artikel is eerder gepubliceerd op Kennislink, en is geschreven door?.?Dit artikel is onderdeel van een tweeluik. Lees ook Nadert het einde van de bitcoin?

Daar zit je dan als crimineel met al die bitcoins, het elektronische betaalmiddel. Je hebt een levendig drugshandeltje op het dark net opgezet, een deel van het internet waar je anoniem rond surft en het bijzonder lastig is om getraceerd te worden. Klanten laten uitstekende recensies over de kwaliteit en snelle levering van jouw pillen achter en het loopt storm. De bitcoins stromen binnen.

En dan? Ze zomaar omwisselen voor euro?s is onverstandig. Dat valt de politie meteen op. ?Natuurlijk kun je online van alles en nog wat kopen met het elektronische betaalmiddel. Het is zelfs mogelijk om er huizen mee aan te schaffen. Maar dat zal een crimineel nooit doen, omdat de politie je dan al snel op het spoor is. Bovendien krijgen succesvolle criminelen vaak meer geld binnen dan ze uit kunnen geven?, zegt Rolf van Wegberg, als?cybercrime-onderzoeker verbonden aan de TU Delft en TNO.

witwassen bitcoins Helix

Rechtszaken

Veel boeven op het dark net kiezen daarom voor het witwassen van hun zwarte bitcoins. Net zoals bijvoorbeeld de beruchte maffiabaas Al Capone deed met zijn zwarte geld. Hij waste het wit door een keten van wasserettes op te zetten, en daar komt de term witwassen dus ook vandaan. Capone verdiende veel geld met zijn illegale (drank)handel. Bij de wasserettes van Capone stonden de wasmachines altijd aan. Op die manier kon hij beweren dat hij heel veel klandizie had, terwijl hij in wezen zijn eigen geld in zijn wasserettes pompte en over de ?winst? die hij zo maakte netjes belasting betaalde. Daarmee was zijn zwarte geld dus wit geworden. ?Dat criminelen bitcoins online witwassen is wel zeker, maar hoeveel het er precies zijn, daar hebben we nog geen zicht op?, zegt Van Wegberg. Onlangs nog werden er in Nederland een aantal gesnapt. Inmiddels zijn er rechtszaken tegen deze verdachten in voorbereiding. Van Wegberg trad in de voetsporen van de misdadigers en probeerde hetzelfde te doen als zij: bitcoins witwassen.

Opmerkelijk genoeg kun je nu al helemaal nagaan welke weg bitcoins hebben afgelegd. Dat komt door de zogeheten blockchain van het elektronisch betaalmiddel. Eenvoudig gezegd is dat een soort openbaar kasboek dat iedereen in kan zien, waardoor je na kunt gaan waar de bitcoins zijn geweest.

?Dat maakt criminelen kwetsbaar?, zegt Van Wegberg. Je kunt bitcoins volkomen anoniem gebruiken. Maar stel dat een boef een foutje heeft gemaakt en een emailadres heeft achtergelaten? ?Of dat een ander de identiteit van de crimineel onthult? Dan kan de politie het spoor van de bitcoins achterhalen?, aldus Van Wegberg.

money1

Je kunt bitcoins die zijn verdiend met illegale praktijken vrij eenvoudig witwassen.

Grabbelen

Dat maakt criminelen begrijpelijkerwijs zenuwachtig. ?Daarom is op het dark net een oplossing bedacht: de zogeheten bitcoin-mixer. Dat is een soort virtuele grabbelton. Meerdere criminelen gooien daar hun bitcoins in. Vervolgens krijgen ze volstrekt willekeurig andere ervoor terug.?

Die zijn waarschijnlijk tevens met criminele activiteiten verdiend. Anders gebruik je immers deze grabbelton niet zo snel. ?Maar ze zijn niet verdiend met jouw eigen handel. En dus kun je altijd naar eer en geweten ontkennen dat jij iets te maken had met hoe deze ?nieuwe? bitcoins zijn verdiend. Als jij in Apeldoorn een handeltje hebt en jouw bitcoins uit de mixer komen uit Itali?, dan heb je vrijwel altijd een alibi. Het elektronische geld is nog wel te traceren maar niet meer naar jouw handeltje.?

Geen spoor

Van Wegberg testte in totaal vijf mixers. Twee werkten uitstekend, de drie anderen werden gerund door oplichters. ?Dat is het risico van deze grabbeltonnen. Op het dark net zijn daarom allemaal reviews te vinden van de mixers en die kloppen voor de vijf mixers die wij testten. Als er ??n een slechte of twijfelachtige reputatie had, dan klopte dat.? De mixers vragen zo?n drie procent voor hun diensten.

15285694851_ede084b833_o

Van Wegberg probeerde een jaar lang op alle mogelijke manieren na te gaan of de bitcoins die hij in de grabbeltons stopte tot hem te herleiden vielen. ?Maar we vonden geen spoor van het elektronische geld dat we zelf in de mixer stopten. Kortom, die virtuele grabbeltonnen zorgen er inderdaad voor dat het elektronische geld welhaast niet meer te koppelen valt aan de crimineel die het verdiende.?

Maar dan is de crimineel er natuurlijk nog niet. Een boef heeft nog altijd bitcoins en geen euro?s, dus is er nog een stap nodig. Ze gebruiken daarvoor criminele dienstverleners, die ook op het dark net actief zijn. ?Via deze dienstverleners, maar ook via platforms als PayPal en Western Union kun je eenvoudig en anoniem bitcoins omzetten in geld?, zegt Van Wegberg.

Neapolitan pizza

Rolf van Wegberg kocht pizza?s van zijn ?witgewassen? bitcoins.?

Pizza

Is dat niet vreemd? Je kunt immers aan de bitcoins zien dat ze door een mixer zijn gegaan en zeer waarschijnlijk door illegale handel zijn verkregen? ?Ja, dat is inderdaad opmerkelijk. Zowel Western Union als Paypal zouden moeten weten dat het gebeurt. Ze komen voor in onderzoeken van Interpol. Officieel moeten zij, net als onder meer banken en casino?s, het melden als ze vermoeden dat er een luchtje aan geld zit. Maar bitcoins worden niet als officieel geld gezien, dus valt het daarom niet onder de meldplicht.? Om te laten zien hoe makkelijk het allemaal gaat, wisselde Van Wegberg zijn bitcoins die door de mixer gingen om via een dienstverlener voor euro?s bij Paypal. Vervolgens kocht hij er bij de website thuisbezorgd.nl pizza?s voor. ?Die werden netjes bezorgd. Er werden geen vragen gesteld?, zegt hij.

Nu zal een boef natuurlijk geen pizza?s bestellen van zijn bitcoins, maar het laat zien hoe verrassend eenvoudig het witwassen is. ?Een crimineel zal natuurlijk nog allerlei constructies opzetten om ervoor te zorgen dat het geld echt niet herleidbaar is tot hem of haar. Dus die maakt het bijvoorbeeld over naar een nep-goed doel in het buitenland, die weer een dienst levert aan een ander. Zo komt via een omweg het geld weer terug bij de crimineel.?

Lucratief

Op deze manier veel geld, bijvoorbeeld zestigduizend euro witwassen is potentieel niet zo moeilijk, geeft Van Wegberg aan. Maar elke dag zestigduizend euro witwassen, dat is wel ontzettend lastig. ?Daarom nemen criminelen vaak wel een waardeverlies van vijftig procent voor lief. Het geld gaat dan naar allerlei manieren en trucjes om het geld wit te wassen. De methode die ik heb onderzocht levert maximaal zo?n vijftien procent waardeverlies, maar dan ben je met je omgewisselde geld al bij Paypal. Dat is dus zeer lucratief. Het kan daarom gezien worden als een prikkel voor criminelen om online hun geld wit te wassen.?

Hoe bewijst de politie dat iemand op deze manier geld witwast? ?Dat is erg lastig. Er lopen meerdere zaken, maar juridisch is het een uitdaging. De kennis die we nu hebben opgedaan, helpt ongetwijfeld. Door zelf geld wit te wassen ? uiteraard niet met ?cht crimineel geld ? begrijpen we namelijk beter welke beslissingen een crimineel neemt. En natuurlijk ook waar hij of zij een foutje kan maken.?

Bronnen: Kennislink

Dark web: de rechterhand van terrorisme

Geef een reactie

b2ap3_large_Isdarat

Macht, propaganda en illegaliteit ? het dark web als social cyber crime paradijs voor criminelen en terroristen. Waarom kunnen zij hier ongestoord hun gang gaan? En: is het dark web wel zo anoniem? ?E?n foutje en je bent de pineut.?

De terroristen die vorig najaar de aanslagen in Parijs? pleegden, kwamen op eenvoudige wijze aan wapens. Via de zwarte markt op het dark web. Het deel van het internet dat versleuteld is en dat je alleen met speciale software kunt bezoeken. De kans is groot dat velen hen voorgingen in de duisternis van deze digitale onderwereld .

Ondoorzichtige envelop
Hoewel het vaak criminelen en terroristen zijn die zich op de zeebodem van het internet begeven, weten ook ?goedhartigen? de ogenschijnlijke anonieme route te vinden. Onzichtbaarheid maakt het dark web tot d? uitkomst voor internetgebruikers in gecensureerde landen. Zo kunnen zij blokkades omzeilen om toch informatie te vinden en te delen. Ook journalisten, activisten en rechercheurs speuren op dit jachtterrein naar verborgen informatie.

Dit gebeurt meestal via de browser Tor (The Onion Router), die je datatransport onzichtbaar maakt. Ontwikkeld door de Amerikaanse overheid om anoniem en vertrouwelijk te kunnen communiceren. Gratis en volledig legaal.

Je IP-adres blijft via deze techniek dus verborgen. In het ?normale? internet bestaat er een link tussen de machine en de server waar de website op staat. Bij Tor is deze link niet meer zichtbaar. ?Vergelijk het met een ui?, illustreert Rolf van Wegberg, promovendus aan de TU Delft. ?Het internetverkeer splitst zich op in verschillende laagjes, zoals ringen van een ui. Je stopt al die laagjes elk in een aparte ondoorzichtige envelop, die vervolgens elke keer via unieke routes het netwerk in wordt gestuurd. Het envelopje zelf weet niet welke route het moet afleggen. Het weet alleen naar welk volgend ?postkantoor? het doorgestuurd wordt. Vervolgens komen alle laagjes weer bij elkaar ? en is de hele ui dus weer compleet ? wat maakt dat je een website kunt bezoeken.?

Goudmijn
Wanneer iemand het dark web bezoekt voor handel, heeft diegene een betaalmiddel nodig. Koop je bijvoorbeeld drugs op straat, dan geef je dollars, euro?s of een ander geldig middel. De virtuele wereld gaat hand in hand met de valuta Bitcoin. Het is ?openbaar, niemand is eigenaar of beheerder en iedereen kan meedoen?, omschrijft de website zelf. Geen toezicht: een goudmijn voor illegale handel.

Zo verlopen transacties van de ene portemonnee (wallet) naar de andere, zonder tussenkomst van centrale banken of andere instanties. Hoewel elke wallet uit een unieke reeks cijfers en letters bestaat, blijft de gebruiker anoniem. ?Je kunt het vergelijken met een auteur die boeken schrijft onder een pseudoniem?, legt Van Wegberg uit. ?Zolang je niet weet wie er onder het pseudoniem schuilgaat, kun je wel al die boeken aan elkaar linken, zodat je weet dat het ??n auteur moet zijn. Alleen je weet niet wie het is.? Een bitcoinadres als een ?normale? bankrekening, maar dan zonder naam.

Toch gaat het soms fout en pakt de politie criminelen op na illegale handel met bitcoins. Pieter Hartel, hoogleraar Cyber Security Universiteit Twente, legt uit: ?Met bitcoins kun je niets kopen, ja, een pizza. Als je een huis of auto wilt aanschaffen, moet je het toch eerst omzetten in euro?s. En hier komen banken aan te pas. Daar gaat het balletje vaak rollen.? Het is mogelijk om deze stap te omzeilen. Via criminelen met een vriendje die voor bank spelen. ?Maar dan kun je natuurlijk bedot worden. Je vriendje neemt je mee naar een louche caf? en zegt: ik heb nog wel een zakje met dertig duizend euro, laten we die transactie doen. Voor je het weet, kom je zonder bitcoins, zonder dertig duizend euro en m?t een blauw oog weer buiten.?

Big data
Ondanks dat het bij de omzetting van de valuta soms verkeerd gaat, is het een betrouwbare weg. Als je het goed aanpakt, is een wapen zo besteld. Het samenspel van Bitcoin en Tor maakt het volgens Van Wegberg tot een toxic cocktail. ?Op het moment dat je beide technologie?n combineert, heb je een systeem waarmee je anoniem kunt betalen en internetten, wat betekent dat je anoniem met elkaar kunt communiceren en handelen.?

De technologie zelf is dus nagenoeg zuiver. Hoe anoniem je op het dark web blijft, bepaal je volgens professor Hartel zelf. ?E?n foutje en je bent de pineut.? Van Wegberg vult aan: ?Tot op heden zijn arrestaties rondom personen die illegale dingen op het Tor-netwerk deden voornamelijk verricht door het klassieke politiewerk van het infiltreren van een organisatie, of mensen die fouten maakten. Dat zat ?m dus niet in het technisch breken van het Tor-netwerk.?

Fouten maken, goed speurwerk. Dat is mogelijk door de grote hoeveelheid data die op het dark web wordt geproduceerd. ?Als je genoeg datapunten hebt, kun je via big data-oplossingen dingen aan elkaar proberen te correleren?, stelt Van Wegberg. ?Op dit moment verzamelen ze voornamelijk in de Verenigde Staten veel data, vooral de FBI en NSA houden zich hiermee bezig.?

Vingerafdrukken
Maar in de zomer van 2015 verschenen op diverse nieuwssites verontrustende berichten dat Tor helemaal niet zo anoniem zou zijn als werd gedacht. Onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT) kwamen met een nieuwe methode om aan de hand van ?vingerafdrukken? het signaal van een gebruiker te volgen. Zij stellen dat ze dankzij verschillende patronen, algoritmes en heel veel data met 88 procent nauwkeurigheid verborgen servers kunnen identificeren.

Professor Hartel is hier vrij nuchter onder. ?Iedereen is verschillend. De manier waarop jij tikt is anders dan waarop ik tik. Met die verschillen kun je best wat. Je kunt correlaties doen, informatie aan elkaar linken, maar daarmee heb je niet meteen een boef te pakken.? En zo blijven terroristen vrijwel zonder risico wapens bestellen, propaganda zaaien en ongehinderd communiceren.

Puzzelwerk
Inlichtingendiensten gaan door met hun jacht op criminelen. Het is als vissen met een schepnetje in die reusachtige oceaan: je moet goed zoeken. Af en toe hebben ze beet, en verandert die ondergrondse crimineel in een zichtbare ziel.

Maar het blijft een lastige klus. ?Het kost heel veel puzzelwerk om iemand op te sporen?, aldus Hartel. Kunnen hackers in dienst van de overheid de systemen kraken, zodat identiteiten van criminelen zichtbaar worden? ?Of ze het echt kunnen, weet niemand?, zegt Hartel, ?maar als er een organisatie is die dat weet, dan zou het de NSA zijn.?

Gigantische hoeveelheden data, uitgebreide puzzels en kraken is lastig. De overheid zou surfen op de Tor-browser kunnen verbieden. Maar volgens Hartel is handhaving onmogelijk. In China is het wel verboden, wordt Tor-verkeer ?afgetapt en weggemikt?. ?Maar Tor wordt ook gebruikt voor goede doeleinden. Het vermoeden is dat ongeveer de helft goed is en de andere helft kwaad. Elke technologie is dual used.?

Marktplaats
Die kwade kant ontdekte Ross Ulbricht, oprichter van de online zwarte markt Silk Road. D? plek waar het allemaal begon. Een zwarte markt waar echt alles te koop was, maar na vele maanden speurwerk opgerold door de FBI dankzij een fout van Ulbricht zelf.

Mede door deze ?vangst? signaleert Van Wegberg een verschuiving van aanbod. ?Wat je nu ziet gebeuren is dat iedereen zijn eigen toko begint. Iedereen zet zijn eigen marktplaats op.? De markt fragmenteert en het aanbod vergroot. Verschillende vormen van cybercrime worden nu aangeboden als service. ?Hierdoor is de technische drempel voor mensen om bijvoorbeeld een DDoS-aanval uit te voeren theoretisch heel laag. Jij en ik hoeven er geen verstand van te hebben. Je moet alleen weten waar je het kunt aanschaffen en op welke server of site je je pijlen wilt richten.?

Nu steeds meer spelers de markt betreden, is het voor opsporingsdiensten nog lastiger om identiteiten te achterhalen. Zij moeten zoeken in een alsmaar groter wordend web van onzichtbare datanetwerken. In een web waarin alle spelers elkaar blind ontmoeten. Waar rechercheurs hand in hand gaan met hun prooi, zonder te weten wat ze hebben gevangen. Tot de prooi zijn masker verliest. Zichtbaar wordt in de onderstroom van de reusachtige oceaan en niet langer meer verdwenen is. Tot die tijd blijven nieuwe terroristen de weg naar het anonieme paradijs betreden.

Bronnen: Kijk op kennis