A proposta que a Universidade de Aveiro apresentou à NATO para ajudar aquela organização a combater extremistas na Internet ganhou face às duas concorrentes da final, a Universidade de Torino e uma start-up da Lituânia.

Em forma de competição, a NATO Strategic Communications Centre of Excellence (NATO StratCom) lançou o repto a especialistas em Informática e Sistemas Inteligentes de todo o mundo para “detetar o uso malicioso de vídeos e fotografias na Internet e, com isso, combater as mensagens extremistas”.

A solução UA foi à final, e o anúncio foi feito na final do concurso no Centro de Excelência de Comunicação Estratégicas da NATO, em Riga (Letónia), esta segunda-feira.

Daniel Canedo, António Neves, José Luis Oliveira, Alina Trifan e Ricardo Ribeiro, especialistas em Informática do Instituto de Engenharia Eletrónica e Informática de Aveiro (IEETA) da UA e do Departamento de Eletrónica, Telecomunicações e Informática, assinam o projeto.


A NATO StratCom desafiou investigadores de todo o mundo a apresentarem soluções para combater uma realidade que a organização considera ser “um risco claro para a segurança da Aliança Atlântica”. Uma iniciativa, "numa época em que as redes sociais são cada vez mais usadas para difundir mensagens extremistas e onde fotografias e imagens são manipuladas constantemente".

A NATO pretende detetar conteúdo "malicioso em vídeos e fotos online" desde propaganda política extremista até alterações ou descontextualização de imagens”, segundo Daniel Canedo.

A ideia apresentada pela equipa da UA passa pelo desenvolvimento de um sistema capaz de analisar imagens, nos formatos vídeo e fotografia, em três grandes dimensões para ”esmiuçar os objetos”, rastreando-os para que sejam ou não identificados como ”potencialmente ligados a grupos extremistas”. Permitirá também concluir se as imagens são originais ou se sofreram qualquer tipo de manipulação.

O designado por ‘detetive’ da UA, pode analisar a informação extraída das imagens, enquadrada com as eventuais mensagens que a possam acompanhar como posts ou comentários a elas ligados nas redes sociais.

“Com base na informação extraída das imagens e dos conteúdos textuais dos posts que possam estar associados, o nosso sistema classificará o risco dessa informação utilizando técnicas de mineração de dados [exploração de grandes quantidades de dados em busca de padrões consistentes] e classificadores [treino de algoritmos para aprenderem padrões e fazerem previsões a partir de dados]”, diz Daniel Canedo.

“O universo online é muito sensível a este tipo de informação, especialmente porque a faixa etária predominante na Internet é a mais jovem”, aponta o investigador que, não tem dúvidas: “Facilmente se consegue moldar uma mente jovem através da Internet, e quem cria este conteúdo malicioso está bem ciente desse fenómeno”.