Inteligencia artificial para luchar contra el crimen y el terrorismo en la red. La Universidad de Vigo es uno de los socios del proyecto europeo Uncover, "Development of an efficient steganalysisframework for uncovering hidden data in digital media", un trabajo puesto en marcha con el objetivo de facilitarle a las diferentes agencias europeas de seguridad (LEA) la detección de información oculta en datos de apariencia inocente como imágenes, vídeos, audios y archivos de texto que circulan en cualquier tipo de entorno digital. Financiado por la Comisión Europea con 6,9 millones de euros dentro del programa Horizonte 2020, el proyecto está coordinado por la Real Academia Militar de Bruselas y supondrá la colaboración de un consorcio integrado por 22 socios de nueve países, entre ellos, las principales agencias europeas de seguridad, institutos forenses e investigadores líderes en este campo que trabajan en ocho universidades e institutos de investigación, entre ellos el Grupo de Encausado de Señal en Comunicaciones, GPSC, de la agrupación estratégica atlanTTic de la UVigo, y varias empresas.
Para lograr su objetivo los participantes de Uncover se comprometen a impulsar la investigación en esteganografía, una técnica de ocultación de información en archivos multimedia digitales de apariencia inocente, de cara a aumentar sustancialmente la autonomía tecnológica de las agencias de seguridad a la hora de detectar este tipo de archivos. Arrancaron el 1 de mayo y por delante tienen 36 meses de trabajo. Entre otros socios, destaca la participación de la policía de los Países Bajos, el Ministerio del Interior de Francia o la Oficina Nacional de Investigación de Finlandia.
Desde la Universidad de Vigo dirige el proyecto el catedrático de la Escuela de Ingeniería de Telecomunicación Fernando Pérez, quien explica que la principal tarea de su grupo de investigación en este trabajo será aplicar técnicas de análisis forense de contenidos (imágenes y vídeo) como preprocesado para detectores estenográficos específicos, “esto es, detectores de comunicaciones secretas escondidas en contenidos multimedia”. Estos detectores se especializan, tal y como explica el docente vigués, en función de la historia previa de dichos contenidos: “por ejemplo, sabiendo que una imagen pasó por Instagram y después por Whatsapp, podemos diseñar detectores de comunicaciones secretas más efectivos”, apunta Pérez.
