Nó kết hợp các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phương pháp học máy (machine learning) để đánh giá các cuộc gọi có khả năng là giả.
Để làm được điều này, Veripol được “huấn luyện” từ hơn 1000 báo cáo án giả mạo nhằm tìm kiếm các đặc điểm “nhận dạng”. Chương trình sử dụng các thuật toán để xác định các đặc điểm khác nhau trong các cuộc gọi bao gồm động từ, tính từ và dấu chấm câu. Trí thông minh nhân tạo sau đó tìm kiếm các mẫu nhất định để xác định các cuộc gọi có khả năng là giả. Lấy ví dụ, các cuộc gọi giả có nhiều khả năng là ngắn hơn, tập trung có ít thông tin chi tiết về kẻ tấn công, hoặc thiếu nhân chứng chẳng hạn.
Trong một nghiên cứu thử nghiệm năm 2017 được tiến hành tại các thành phố Murcia và Malaga ở Tây Ban Nha, VeriPol đem đến nhiều tín hiệu tốt. Chương trình đã xác định được 64 cuộc gọi giả trong một tuần. Sử dụng cùng một tập hợp dữ liệu, Veripol có độ chính xác hơn 91% trong khi đó trường hợp sử dụng con người chỉ 76% thành công trong việc xác định cuộc gọi báo án giả.
Các nhà khoa học tin rằng công cụ này có thể hoạt động như một trợ thủ để giúp tiết kiệm thời gian của cảnh sát trong quá trình điều tra trong khi cũng ngăn cản mọi người thực hiện các cuộc gọi giả mạo.
Theo VietnamNet
http://vietnamnet.vn/vn/cong-nghe/tin-cong-nghe/canh-sat-dung-ai-de-phat-hien-cuoc-goi-bao-tin-gia-485930.html
