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Contribution: Cyber Security Cooperation Program

Simon Fraser University

$28,750.00

Fighting Disinformation Warfare with Artificial Intelligence - Using machine learning to identify and combat disinformation attacks

FY 2018-19 · 2019-01-19

Summary
In order to understand how to accurately and rapidly identify disinformation attacks, the applicant proposes to analyze content in existing databases, which contain extensive materials already gathered from previously identified disinformation attacks. They will then employ artificial intelligence, combining their Dark Crawler, SentiStrength, Posit and TensorFlow, to compare known disinformation attacks to "normal" information harvested from social media, in order to calculate the differences in language used during disinformation attacks. This will allow them to develop typologies of past and present hostile activities against Canada and other Allied nations, identify indicators of change in public opinion (esp. as they relate to hostile disinformation activities), identify the social media techniques of hostile actors (and how best to respond to them), as well as to undertake cross-cultural analyses, to determine how hostile actors seek to fuel tensions and undermine social cohesion by exploiting cultural sensitivities.
Program
Cyber Security Cooperation ProgramCyber Security Cooperation Program (linked with high confidence)
Location
Burnaby, British Columbia, Canada
Recipient Type
Academia
Business Number
118520725
Type
Contribution
Source
Proactive Disclosure - Grants and Contributions

As published

Agreement End Date
2019-03-31
Agreement Number
2918491
Agreement Start Date
2019-01-19
Agreement Title
Fighting Disinformation Warfare with Artificial Intelligence - Using machine learning to identify and combat disinformation attacks
Agreement Title (French)
Combattre la désinformation avec l’intelligence artificielle – Utiliser l’apprentissage machine pour cerner et combattre les attaques de désinformation
Agreement Type
Contribution
Agreement Value
$28,750.00
Amendment Number
0
Description
In order to understand how to accurately and rapidly identify disinformation attacks, the applicant proposes to analyze content in existing databases, which contain extensive materials already gathered from previously identified disinformation attacks. They will then employ artificial intelligence, combining their Dark Crawler, SentiStrength, Posit and TensorFlow, to compare known disinformation attacks to "normal" information harvested from social media, in order to calculate the differences in language used during disinformation attacks. This will allow them to develop typologies of past and present hostile activities against Canada and other Allied nations, identify indicators of change in public opinion (esp. as they relate to hostile disinformation activities), identify the social media techniques of hostile actors (and how best to respond to them), as well as to undertake cross-cultural analyses, to determine how hostile actors seek to fuel tensions and undermine social cohesion by exploiting cultural sensitivities.
Description (French)
Afin de comprendre comment cerner avec précision et rapidité les attaques de désinformation, le demandeur propose d’analyser le contenu des bases de données existantes, qui contiennent de nombreux documents recueillis lors d’attaques de désinformation précédentes déjà cernées. Il utilisera par la suite l’intelligence artificielle, composée de son Dark Crawler, SentiStrength, Posit et TensorFlow, pour comparer les attaques connues de désinformation à l’information dite « normale » glanée sur les médias sociaux afin de calculer les différences dans les langages utilisés lors des attaques de désinformation. Cela permettra au demandeur d’élaborer une typologie des activités hostiles passées et présentes à l’égard du Canada et d’autres nations alliées, de relever les indicateurs de changement dans l’opinion publique (surtout du point de vue des activités de désinformation hostile), d’établir les techniques employées par les acteurs hostiles sur les médias sociaux (et la meilleure façon d’intervenir) et de mener des analyses interculturelles afin de déterminer la façon dont les acteurs hostiles tenteront d’alimenter les tensions et de miner la cohésion sociale par l’exploitation des sensibilités culturelles.
Expected Results
One of the key challenges currently facing law enforcement agencies, intelligence agencies and the owners-operators of social media is how to monitor and efficiently respond to dynamic and emerging cybersecurity threats, such as hostile disinformation activities. Our proposal addresses this problem by developing a method of identifying this type of activity. The end result of this project will be a prototype, built through advanced machine learning algorithms. This prototype will be ready for preliminary implementation and testing, thus permitting us to understand and explain how these disinformation attacks unfold. This knowledge will establish the foundation for more advanced work, eventually culminating in automatic tools that can rapidly and accurately pinpoint disinformation attacks in their very early stages. We believe that this new technology will be of immeasurable assistance to law enforcement agencies, intelligence agencies, the owners-operators of social media, and cybersecurity professionals.
Expected Results (French)
L’un des principaux défis auxquels sont actuellement confrontés les organismes d’application de la loi, les services du renseignement et les propriétaires-exploitants de médias sociaux est de savoir comment surveiller les menaces dynamiques et émergentes à la cybersécurité, comme les activités de désinformation hostile, et intervenir efficacement. La proposition aborde ce problème par la mise au point d’une méthode de repérage de ce type d’activité. Le résultat final du projet sera un prototype élaboré à l’aide d’algorithmes avancés d’apprentissage machine. Ce prototype sera prêt pour la mise en œuvre et les essais préliminaires, ce qui nous permettra de comprendre et d’expliquer comment se déroulent ces attaques de désinformation. Ces connaissances jetteront les bases de travaux plus avancés qui aboutiront un jour à la mise au point d’outils automatisés capables de détecter rapidement et avec précision les attaques de désinformation dès les premiers stades. Nous croyons que cette nouvelle technologie sera d’une aide incommensurable pour les organismes d’application de la loi, les services du renseignement, les propriétaires-exploitants de médias sociaux et les professionnels de la cybersécurité.
Organization Code
ps-sp
Organization
Public Safety Canada | Sécurité publique Canada
Program Name
Cyber Security Cooperation Program
Program Name (French)
Programme de coopération en matière de cybersécurité
Program Purpose
To improve the security of Canada’s vital cyber systems through grants and contributions by offering grants and contributions to owners and operators, industrial and trade associations, academics and research organizations in support eligible projects.
Program Purpose (French)
soutenir la sécurité des cybersystèmes essentiels du Canada par l’entremise de subventions et de contributions versées à des propriétaires, des exploitants, des associations commerciales et industrielles, des chercheurs et des organisations de recherche afin d'appuyer les projets admissibles.
Recipient Business Number
118520725
Recipient City
Burnaby
Recipient Country
CA
Recipient Legal Name
Simon Fraser University
Recipient Postal Code
V5A 1S6
Recipient Province or Territory
BC
Recipient Type
S
Reference Number
214-2018-2019-Q4-0047