vineri, 19 ianuarie 2024

Gestionarea traficului prin inteligenta artificiala

 Gestionarea traficului 


         Circulația rutieră devine din ce în ce mai aglomerată și mai lentă, favorizându-se producerea a numeroase congestii, atât în interiorul metropolelor, a orașelor mari, cât și pe celelalte categorii de drumuri naționale și europene. În acest sens putem identifica creșterea emisiilor poluante, nivelul ridicat de zgomot și vibrații create de către toate categoriile de vehicule.

         Gestionarea traficului prin inteligența artificială (IA) reprezintă o paradigmă revoluționară în îmbunătățirea eficienței și siguranței transportului urban. Prin integrarea tehnologiilor de IA în infrastructura rutieră și în sistemele de control ale traficului, se deschid oportunități semnificative pentru optimizarea fluxurilor vehiculare, reducerea congestiilor și creșterea mobilității în mediul urban.

          Aceasta utilizare a inteligentei artificiale in domeniul transportului aduce beneficii semnificative în diverse aspecte ale industriei, de la gestionarea traficului la eficiența logistică și îmbunătățirea experienței utilizatorilor.

 

1.Optimizarea Rutelor și Planificarea Traseelor

            Sistemele de gestionare a traficului bazate pe inteligență artificială utilizează date în timp real pentru a optimiza fluxul de trafic și pentru a reduce aglomerația. Aceste sisteme pot, de asemenea, prezice tiparele de trafic și pot ajusta semnalele de trafic în consecință. Acest lucru poate duce la timpi de călătorie mai scurti, mai puține emisii și o siguranță îmbunătățită.

            Managementul inteligent al traficului în timp real este deja implementat cu succes în orașe precum Hamburg (Germania), Viena (Austria), Roma (Italia), York (Marea Britanie) sau Taichung (Taiwan).

 

2. Recunoașterea automată a distanței

             În recunoașterea automată a distanței (ADR), senzori precum laserele, radarul și camerele sunt utilizați pentru a detecta distanța dintre o mașină și obiectele din jur. Acestea sunt utilizate în vehiculele autonome.

             ADR ajută la prevenirea accidentelor, deoarece acest principiu poate fi aplicat pentru a activa frânarea automată, pentru a decide viteza și pentru a evita efectul de domino al încetinirii traficului.

 

3.Semaforizare Adaptivă

          Sistemele inteligente de semaforizare ajustează dinamic duratele ciclurilor semafoarelor în funcție de variațiile fluxului de trafic, minimizând astfel timpul de așteptare și maximizând eficiența la intersecții.

          Există programe AI care optimizează încontinuu semafoarele pentru a îmbunătăți fluxul de trafic, a minimiza emisiile de dioxid de carbon și a reduce întârzierile.

 

4.Minimizarea combustibilului

          Inteligența artificială și algoritmii de învățare automată identifică vehiculele mai puțin eficiente, le urmăresc traseul și viteza și modifică semnalele de trafic în fața vehiculelor. Acest lucru elimină o mare parte din pornirea și oprirea ineficientă la intersecții și minimizează consumul de combustibil.

 

5.Reducerea accidentelor

           Utilizarea inteligenței artificiale și instalarea sistemului de transport inteligent (ITS) pot ajuta la reducerea accidentelor rutiere prin optimizarea fluxului de trafic și gestionarea congestionării.

            Cu ajutorul inteligenței artificiale, accidentele rutiere pot fi reduse, în special în metaversul, care reunește tehnologia și știința pentru a reduce erorile umane. Acest lucru poate ajuta la evaluarea precisă a șoferului, la profilul șoferului bazat pe abilitățile de conducere, la o mai bună colectare și analiză a datelor despre accidente și multe altele.

 

Concluzie:

           Gestionarea traficului prin inteligența artificială reprezintă un pas semnificativ către dezvoltarea unor orașe mai inteligente și eficiente din punct de vedere al transportului.

           Această abordare inovatoare aduce beneficii în reducerea timpilor de călătorie, a consumului de combustibil, și în creșterea siguranței, contribuind astfel la îmbunătățirea calității vieții în mediul urban.

 

Bibliografie:

https://cursdeguvernare.ro/inteligenta-artificiala-in-transport-5-aplicatii-si-beneficiile-lor.html https://www.editurauniversitaria.ro/storage/publications/rasfoire/pcMAOKqlXklqMYDqVrxVfmc9F.pdf

https://mospart.com/ro/rolul-inteligentei-artificiale-in-viitorul-transporturilor/

https://gulfbusiness.com/how-ai-can-help-reduce-road-accidents/

https://www.business-standard.com/technology/tech-news/new-technologies-including-ai-can-help-reduce-road-accidents-experts-123100500693_1.html

https://www.linkedin.com/pulse/how-artificial-intelligence-used-solve-traffic-management-yamini-m/

 

 

Utilizarea Inteligenței Artificiale în Monitorizarea Nivelului de Poluare

Poluarea este o provocare globală cu consecințe semnificative asupra mediului și sănătății. Pe măsură ce lumea se confruntă cu consecințele industrializării și urbanizării, monitorizarea și gestionarea poluării au devenit extraordinar de importante. Inteligența Artificială a apărut ca un instrument puternic în domeniul monitorizării poluării, oferind soluții inovatoare pentru abordarea acestei probleme critice. Cu ajutorul AI, putem îmbunătăți eficiența și precizia analizei datelor privind poluarea, posibil, ducând la reglementări mai dure asupra industriilor și persoanelor ce polueaza cel mai mult.

Următoarele rânduri descriu modurile și soluțiile ce pot fi implementate cu ajutorul Inteligenței Artificiale pentru a combate și a preveni efectele nocive ce le poate avea poluarea: 

  • Studiul imaginilor capturate cu ajutorul sateliților: Algoritmii de învățare automată pot procesa cantități vaste de date vizuale pentru a identifica și cuantifica diverse poluante, cum ar fi gazele cu efect de seră și deversările chimice.

  • Monitorizarea Calității Aerului: Senzorii și dispozitivele de monitorizare, împreună cu AI, permit analiza în timp real a calității aerului. Aceste sisteme pot detecta poluarea din atmosferă, oferind date imediate care ajută orașele și industriile să ia măsuri prompte pentru a reduce efectele poluării.

  • Predicții: Algoritmii de AI pot prezice nivelurile de poluare pe baza datelor istorice, condițiilor meteorologice și altor factori relevanți. Aceste predicții ajută autoritățile să anticipeze posibilele zone cu niveluri ridicate de poluare și să implementeze măsuri preventive.

  • Monitorizarea calității apei: AI poate fi utilizat în monitorizarea calității apei prezentă în râuri, lacuri și oceane. Se pot detecta contaminări ale apei, urmărind fluxul poluanților și se poate evalua impactul asupra ecosistemelor acvatice, contribuind la protejarea resurselor de apă.
  • Analiza poluării fonice: Inteligența artificială este tot mai utilizată pentru analizarea modelelor și nivelurilor de poluare fonică. Acest lucru ajută la identificarea zonelor cu zgomot ridicat, la înțelegerea impactului asupra sănătății și la dezvoltarea unor strategii pentru reducerea poluării fonice.


În concluzie, integrarea AI-ul în monitorizarea poluării reprezintă un salt major în abilitatea noastră de a înțelege, gestiona și combate poluarea mediului. De la calitatea aerului și apei, până la analiza poluării fonice, AI-ul oferă o abordare calitativă pentru protejarea planetei noastre pentru generațiile viitoare.


joi, 18 ianuarie 2024

Emotion Detection

 

I CAN SEE YOU: 
How to establish someone’s feelings using facial and emotion recognition


Face Detection

Face detection, often known as facial recognition, is a computer technique based on artificial intelligence that locates and recognizes human faces in digital photos and videos. Real-time tracking and surveillance of individuals is a common use of face detection technology. Security, biometrics, law enforcement, entertainment, and social media are just a few of the industries that employ it.

Facial detection makes use of artificial neural network (ANNs) and machine learning (MLs) algorithms. Face detection in face analysis uses facial expressions to pinpoint the areas of a picture or video that need to be focused on in order to extract information about age, gender, and emotions. To create a faceprint and compare it to previously saved faceprints, a facial recognition system needs a lot of data.

How does face detection works?

Face recognition apps combine AI, machine learning, statistical analysis, and image processing to identify human faces in photos and separate them from non-human things like landscapes, buildings, and body parts. Before making the face detection, the evaluated material is preprocessed to increase quality and remove any potential interference.

Face detection algorithms usually begin by looking for human eyes, which are one of the easiest traits to recognize. They next attempt to identify face features like brows, lips, nose, nostrils, and irises. When the algorithm determines that it has discovered a facial area, it does further tests to ensure that it has spotted a face.

For maximum accuracy, the algorithms are trained using massive data sets containing hundreds of thousands of positive and negative pictures. The training increases the algorithms' capacity to detect faces in images and determine their precise locations.

Applications for face detection: surveillance, identify crimes, security, mobile applications, airports.


Region of Interest (ROI)

The main ability of Region of Interest (ROI) in the context of computer vision and image processing is its capability to focus on specific areas within an image or a frame of video. ROI allows you to define and extract a particular region or regions of interest from the overall visual data.


Emotion Detection

In the fields of computer vision and artificial intelligence, emotion detection—also referred to as facial emotion recognition or facial expression analysis—focuses on recognizing and decoding human emotions from facial expressions. The objective is to create algorithms and systems that can analyze face characteristics to identify and classify people's emotional states.

These feelings, which are portrayed through certain facial expressions and are sometimes referred to as the "basic emotions" or "primary emotions," are thought to be essential to the human experience. The widely recognized basic emotions include:

    1. Happiness
    2. Sadness
    3. Anger
    4. Surprise
    5. Neutral
    6. Fear
    7. Disgust


Emotion detection through voice

Speech Emotion Recognition is a task of speech processing and computational paralinguistics that aims to recognize and categorize the emotions expressed in spoken language. The goal is to determine the emotional state of a speaker from their speech patterns, such as prosody, pitch, and rhythm. The process typically involves extracting features from speech signals and utilizing machine learning techniques to classify and identify emotions. Acoustic features such as pitch, intensity, and speech rate, as well as linguistic features like prosody and spectral content, are commonly used to capture emotional cues embedded in speech. These features are then fed into various classification algorithms to accurately identify the emotional state of the speaker. If combined with the facial emotion detection, the model could get stronger and could validate the emotion of a person considering both characteristics.


Applications for emotion detection through face, body gesture or speech: health care, marketing, drivers tracking, simulations.


References

[1] https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2006/2006.04057.pdf

[2] https://paperswithcode.com/task/speech-emotion-recognition

[3] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/face-detection

miercuri, 17 ianuarie 2024

Analiza și Predicția Atacului de Cord

 

Analiza și Predicția Atacului de Cord

 



Atacurile de cord, cunoscute și sub numele de infarct miocardic, reprezintă urgente medicale grave care apar atunci când fluxul sanguin către o parte a inimii este blocat. Această întrerupere a fluxului sanguin poate cauza leziuni sau distrugeri ale mușchiului cardiac și poate fi o amenințare la adresa vieții. Înțelegerea factorilor care contribuie la atacurile de cord și prezicerea apariției acestora au fost domenii de studiu intens în domeniul medical.

Utilizarea inteligenței artificiale (AI) pentru a prezice stopul cardiac are potențialul de a îmbunătăți rezultatele pacienților și eficiența asistenței medicale. Iată câteva motive pentru care AI este luată în considerare în acest context:

 

·        Predicție timpurie: algoritmii AI pot analiza seturi mari de date, inclusiv înregistrări electronice de sănătate, date fiziologice și alte informații relevante, pentru a identifica modele care pot precede un stop cardiac. Predicția timpurie permite furnizorilor de asistență medicală să intervină proactiv și să prevină potențial apariția unui eveniment cardiac.

·        Stratificarea riscurilor: modelele AI pot ajuta la stratificarea pacienților în funcție de riscul acestora de stop cardiac. Prin identificarea persoanelor cu risc ridicat, furnizorii de servicii medicale pot prioritiza resursele și intervențiile pentru cei care au cea mai mare nevoie de ele.

·        Monitorizare continuă: sistemele de monitorizare alimentate cu inteligență artificială pot asigura supravegherea continuă a semnelor vitale ale pacienților. Acest lucru permite analiza în timp real a modificărilor parametrilor fiziologici, permițând detectarea precoce a anomaliilor sau a semnelor de avertizare care pot duce la un stop cardiac.

·        Medicină personalizată: AI poate ajuta la dezvoltarea modelelor personalizate de predicție a riscului, luând în considerare caracteristicile individuale ale pacientului, istoricul medical și factorii genetici. Acest lucru permite strategii preventive mai adaptate și mai eficiente.

·        Reducerea alarmelor false: algoritmii AI pot fi antrenați pentru a distinge între indicatorii adevărați ai stopului cardiac și variațiile normale ale semnelor vitale. Acest lucru poate ajuta la reducerea numărului de alarme false, care sunt comune în sistemele tradiționale de monitorizare, și la îmbunătățirea eficienței furnizorilor de asistență medicală.

·        Optimizarea resurselor: Analiza predictivă poate ajuta spitalele să aloce resurse mai eficient. Prin identificarea pacienților cu risc mai mare, furnizorii de asistență medicală pot aloca personal, echipamente și facilități într-un mod care maximizează eficacitatea intervențiilor.

·        Îmbunătățirea continuă: modelele AI pot învăța și se pot adapta continuu pe baza unor date noi. Acest proces de învățare iterativă permite îmbunătățirea acurateței predicției în timp, făcând sistemul mai fiabil și mai robust.

·        Managementul sănătății populației: IA poate fi utilizată pentru analize la nivel de populație pentru a identifica tendințele, factorii de risc și zonele în care pot fi implementate măsuri preventive. Acest lucru este benefic pentru planificarea sănătății publice și elaborarea politicilor.

·        Integrare cu fluxul de lucru clinic: predicțiile AI pot fi integrate în fluxurile de lucru clinice existente, oferind profesioniștilor din domeniul sănătății informații oportune și acționabile. Această integrare perfectă îmbunătățește gradul de utilizare și eficacitatea AI în mediile medicale.

 

Modele Predictive și Învățare Automată în Prezicerea Atacului de Cord

Progresele în tehnologie, în special în domeniul Inteligenței Artificiale și al Învățării Automate, au permis dezvoltarea modelelor predictive pentru evaluarea riscului de atac de cord. Algoritmii de Învățare Automată pot procesa seturi mari de date ale pacienților și pot identifica modele și corelații care s-ar putea să nu fie imediat evidente pentru analiza umană.

Utilizarea Algoritmilor de Învățare Automată:

  1. Arborii decizionali: Acești algoritmi împart datele în funcție de diferite caracteristici, creând o structură similară cu un arbore care ajută la luarea deciziilor.
  2. Regresia logistică: Ajută la prezicerea probabilității apariției unui atac de cord în funcție de diferiți factori de risc.
  3. Rețelele neurale: Acestea sunt algoritmi complexi concepuți pentru a recunoaște modele, permițându-le să prezică riscul de atac de cord prin analizarea seturilor extinse de date.

 

Rolul Big Data și al Tehnologiei

Disponibilitatea seturilor extinse de date care conțin informații diverse despre pacienți a devenit crucială în dezvoltarea unor modele predictive precise. Aceste seturi de date cuprind informații demografice, istoricul medical, profile genetice, date despre stilul de viață și altele. Integrarea tehnologiei permite monitorizarea și analiza în timp real, permițând furnizorilor de îngrijire medicală să ofere intervenții la timp și planuri de tratament personalizate.

 

Perspective și Provocări Viitoare

Deși modelele predictive oferă perspective promițătoare pentru detectarea și prevenirea precoce, provocările persistă. Asigurarea confidențialității datelor, precizia și utilizarea etică a Inteligenței Artificiale în domeniul sănătății sunt extrem de importante. În plus, rafinarea modelelor pentru a lua în considerare variațiile individuale și integrarea acestor tehnologii în mod transparent în sistemele de sănătate sunt provocări în curs de desfășurare.

 


Machine learning for diagnosis of myocardial infarction using cardiac troponin concentrations

11 Mai 2023


Acest articol publicat în revista Nature Medicine în 2023 descrie dezvoltarea unui sistem de sprijin decizional clinic (CDSS) numit CoDE-ACS, care folosește învățarea automată pentru a diagnostica infarctul miocardic (IM).

CoDE-ACS folosește un algoritm de învățare automată si  a fost dezvoltat folosind date de la 10.038 de pacienți din Scoția care au ajuns la spital cu suspiciune de atac de cord. Folosește informații despre pacienți colectate în mod obișnuit, cum ar fi vârsta, sexul, constatările ECG și istoricul medical, precum și nivelurile de troponină, pentru a prezice probabilitatea ca o persoană să fi avut un atac de cord. Rezultatul este un scor de probabilitate de la 0 la 100 pentru fiecare pacient.

 

Eficacitatea algoritmului a fost testată pe 10.286 de pacienți în șase țări din întreaga lume si cercetătorii au descoperit că, în comparație cu metodele de testare actuale, CoDE-ACS a putut exclude un atac de cord în mai mult de dublu numărul de pacienți, cu o acuratețe de 99,6%.

CoDE-ACS are potențialul de a face îngrijirea de urgență mai eficientă și mai eficace, identificând rapid pacienții care pot să plece acasă în siguranță și evidențiind pentru medici pe cei care trebuie să rămână în spital pentru teste suplimentare.

 

Codul R folosit pentru a evalua modelele de colaborare pentru diagnosticarea și evaluarea sindromului coronarian acut (CoDE-ACS) este disponibil prin GitHub (https://github.com/DimitriosDoudesis/CoDE-ACS-NatureMedicine) și a fost creat un instrument de evaluare în R-shiny pentru a permite altor cercetători să ruleze modelele CoDE-ACS utilizând date individuale la nivel de pacient (https://decision-support.shinyapps.io/code-acs/).

 


Early research suggests promising use of AI to predict risk of heart attack or stroke using a single chest X-ray

CNN Health


Un studiu preliminar prezentat la Congresul Anual al Societății Radiologice a Americii sugerează că inteligența artificială (AI) poate fi folosită pentru a prezice riscul de atac de cord sau accident vascular cerebral pe baza unei singure radiografii toracice.

Studiul a fost realizat pe un grup de peste 10.000 de pacienți care au fost supuși unei radiografii toracice. AI a fost instruită pe datele radiografiilor toracice ale acestor pacienți, precum și pe datele lor demografice și medicale.

Rezultatele studiului au arătat că AI a putut prezice cu o acuratețe de 77% riscul de atac de cord sau accident vascular cerebral în 10 ani. Acest lucru este mai bun decât scorul de risc ASCVD actual, care are o acuratețe de aproximativ 60%.

AI a fost capabilă să identifice caracteristici ale radiografiilor toracice care sunt asociate cu un risc crescut de atac de cord sau accident vascular cerebral. Aceste caracteristici includ:

  • Grosimea peretelui aortic
  • Dimensiunea inimii
  • Cantitatea de calcificare în artere

Deși studiul este încă în stadiul preliminar, rezultatele sale sunt promițătoare. Dacă se confirmă, AI ar putea reprezenta o nouă modalitate de a identifica persoanele cu risc crescut de atac de cord sau accident vascular cerebral.

Iată câteva dintre implicațiile potențial pozitive ale acestui studiu:

  • AI ar putea ajuta la identificarea mai devreme a persoanelor cu risc crescut de atac de cord sau accident vascular cerebral.
  • Acest lucru ar putea duce la o intervenție mai timpurie și mai eficientă, care ar putea ajuta la reducerea riscului de complicații grave.
  • AI ar putea fi o modalitate mai accesibilă și mai puțin invazivă de a evalua riscul de atac de cord sau accident vascular cerebral decât testele existente.

Cu toate acestea, este important de remarcat faptul că studiul este încă în stadiul preliminar și că sunt necesare mai multe cercetări pentru a confirma rezultatele sale.

Concluzie

Analiza și prezicerea atacului de cord avansează prin integrarea Inteligenței Artificiale și a Învățării Automate. Aceste tehnologii ajută la identificarea persoanelor cu risc și permit intervenții personalizate pentru prevenirea evenimentelor cardiace periculoase. Pe măsură ce cercetările progresează și tehnologia evoluează, aceste modele predictive au potențialul de a reduce semnificativ povara bolilor de inimă la nivel mondial.



Bibliografie:

(1) https://www.nature.com/articles/s41591-023-02325-4

(2) https://www.cnn.com/2022/11/29/health/heart-attack-stroke-x-ray/index.html

(3) https://www.cedars-sinai.org/newsroom/study-artificial-intelligence-may-predict-heart-attacks/

vineri, 12 ianuarie 2024

Petals to the Metal - Flower Classification on TPU

What are TPUs?

    TPUs are powerful hardware accelerators specialized in deep learning tasks. They were developed (and first used) by Google to process large image databases, such as extracting all the text from Street View. Google started using TPU in 2015; then, they made it public in 2018.

    TPUs are custom build processing units to work for a specific app framework. That is TensorFlow. An open-source machine learning platform, with state of the art tools, libraries, and community, so the user can quickly build and deploy ML apps.


TPU version 3.0

    The difference between CPU, GPU and TPU is that the CPU handles all the logics, calculations and input/output of the computer, it is a general-purpose processor. In comparison, GPU is an additional processor to enhance the graphical interface and run high-end tasks. TPUs are powerful custom-built processors to run the project made on a specific framework, i.e. TensorFlow.

    Different types of processors are suited for different types of machine learning models. TPUs are well suited for CNNs, while GPUs have benefits for some fully-connected neural networks, and CPUs can have advantages for RNNs.




How TPU works?

    Google designed Cloud TPUs as a matrix processor specialized for neural network workloads. TPUs can't run word processors, control rocket engines, or execute bank transactions, but they can handle massive matrix operations used in neural networks at fast speeds.
    The TPU host streams data into an infeed queue. The TPU loads data from the infeed queue and stores them in HBM memory. When the computation is completed, the TPU loads the results into the outfeed queue. The TPU host then reads the results from the outfeed queue and stores them in the host's memory.
As a result, TPUs can achieve a high-computational throughput on neural network calculations.
    The primary task for TPUs is matrix processing, which is a combination of multiply and accumulate operations. TPUs contain thousands of multiply-accumulators that are directly connected to each other to form a large physical matrix. This is called a systolic array architecture.
    To perform the matrix operations, the TPU loads the parameters from HBM memory into the Matrix Multiplication Unit (MXU). Then, the TPU loads data from HBM memory. As each multiplication is executed, the result is passed to the next multiply-accumulator. The output is the summation of all multiplication results between the data and parameters. No memory access is required during the matrix multiplication process.

About the dataset

  In this competition, 104 types of flowers are classified based on their images drawn from five different public datasets. Some classes are very narrow, containing only a particular sub-type of flower (e.g. pink primroses) while other classes contain many sub-types (e.g. wild roses). The dataset contains imperfections - images of flowers in odd places, or as a backdrop to modern machinery.
    This competition provides its files in TFRecord format. The TFRecord format is a container format frequently used in Tensorflow to group and shard data data files for optimal training performace. Each file contains the id and img (the actual pixels in array form) information for many images.  

Implementing the solution

    It’s difficult to fathom just how vast and diverse our natural world is. There are over 5,000 species of mammals, 10,000 species of birds, 30,000 species of fish – and astonishingly, over 400,000 different types of flowers. In this competition, we’re challenged to build a machine learning model that identifies the type of flowers in a dataset of images.
    After identifying the type of flowers, we will continue by training the model and making prediction to reveal patterns in the kinds of images our model has trouble with. Before making our final predictions on the test set, we will evaluate model's predictions on the validation set. This will help us diagnose problems in training or suggest ways our model can be improved.

Fraud detection in banking using Machine Learning

The importance of fraud detection in banking 

Fraud detection and prevention is a crucial aspect of today’s financial industry as it prevents financial losses and maintains customer trust and loyalty. When fraudulent activities emerge not only financial institutions are at risk but also their customers. The institutions are responsible for ensuring the safety of their customers' funds and even a minor fraud incident can damage their reputation.[1]


What is fraud detection and how does machine learning help? 

Fraud detection involves identifying suspicious financial behaviours as quick as possible and accurately and separating honest individuals from those that are looking for easy money exploits. Machine learning techniques have tremendously improved the sector by enhancing the efficiency and precision of fraud detection and automating the whole process.[2] 

In the past banks relied on traditional rule-based systems to detect fraudulent activities and while these systems somewhat worked on detecting known fraud patterns, they were limited in detecting new and evolving patterns.Rules-based solutions can only detect the anomalies that they are programmed to identify.[1], [3]

Aspects of machine learning in fraud detection and prevention 

The following are just a few of the use cases of fraud detection using machine learning[4]: 

1. Anomaly detection 

Unusual patterns or deviations from normal behaviour are identified in transactions and flagged accordingly to indicate suspicious activity that might be related to fraud. The algorithms learn to differentiate legitimate transactions from illicit ones. 

2. Risk scoring 

By using machine learning algorithms risk scores are assigned to transactions or user accounts based on various factors. Transactions amounts, geolocation, frequency of transactions and other past behaviour are all indicators that are used by these algorithms before assigning a score. Users that are assigned a higher risk score have a higher likelihood of encountering fraudulent activity and by using this score organisations can prioritise resources to investigate these instances sooner.

3. Network analysis 

Having a graph analysis of fraudulent networks and collaborations can aid in uncovering these networks faster by analysing the relationships between users, accounts and devices and identifying unusual or suspicious connections. 

4. Text analysis 

Machine learning algorithms can analyse text data (emails, social media posts, reviews) and identify patterns/keywords that might indicate frauds or scams. 

5. Identity verification 

Institutions often use user-provided information (biometric data, documents) to verify the identity of individuals and prevent identity theft. 


How a ML System works for fraud detection

Logistic regression, random forests, decision trees, and neural networks are some of the most remarkable ML techniques used in financial fraud detection and creating a ML system follows these steps[5]:

1. First the data needs to be collected 
2. Features are extracted such as identity, orders, geolocation, payment methods, network data 
3. Training the algorithms 
4. Creating a model and constantly improving and updating it


Conclusion 

Fraud detection and prevention are crucial in ensuring a secure financial ecosystem and maintaining customer trust. By continuously training, machine learning models can adapt to newer scam and fraud tactics and are always prepared to detect the newest fraud patterns. 

Bibliography 

[1] J. Jeffers, “Fraud Detection in Banking Using Machine Learning,” Security Boulevard, Apr. 24, 2023. https://securityboulevard.com/2023/04/fraud-detection-in-banking-using-machine-learnin g/ (accessed Jan. 12, 2024). 
[2] “Banks Go High-Tech: Unravel Fraud with Machine Learning,” Oct. 02, 2023. https://thecodest.co/blog/banks-go-high-tech-unravel-fraud-with-machine-learning/ (accessed Jan. 12, 2024). 
[3] Infosys Limited, “Fraud detection using AI in banking.” https://www.infosysbpm.com/blogs/bpm-analytics/fraud-detection-with-ai-in-banking-sect or.html (accessed Jan. 12, 2024). 
[4] “Fraud detection using machine learning: What to know.” https://stripe.com/en-ro/resources/more/how-machine-learning-works-for-payment-fraud -detection-and-prevention (accessed Jan. 12, 2024). 
[5] S. Srivastava, “Machine Learning in Finance: Leveraging the Technology for Financial Fraud Detection,” Appinventiv, Dec. 09, 2021. https://appinventiv.com/blog/role-of-machine-learning-in-financial-fraud-detection/ (accessed Jan. 12, 2024).

Artificial Intelligence for Cyber Defense: The Role of Machine Learning in Security

Introduction

In today's world of rapidly advancing technology, the widespread growth of digital environments has created both opportunities and increased challenges for organizations. As cyber threats become more sophisticated, there is a pressing need for effective defense mechanisms. Traditional approaches are proving insufficient in this ever-changing cybersecurity landscape, prompting the adoption of cutting-edge technologies. Among these, machine learning plays a crucial role, providing adaptive and intelligent solutions to combat evolving cyber threats. This exploration aims to clarify the significant role of machine learning in cybersecurity, discussing the benefits, and the challenges associated with its implementation. As organizations work to make online environments more secure, combining artificial intelligence with cybersecurity becomes a powerful defense against constantly evolving threats.


Machine Learning in Cybersecurity

Machine learning (ML) plays a crucial role in cybersecurity by providing tools and techniques to detect, prevent, and respond to various security threats. The algorithms are trained on large datasets that cover various types of cyber threats, attack patterns, and unusual network behavior. These algorithms can then analyze and identify patterns, anomalies, and potential security breaches in real-time, allowing for proactive threat detection. Common applications include the detection of malicious activities, such as malware, phishing attempts, and unusual network behavior. Additionally, machine learning enables the development of predictive models that can anticipate potential cyber threats based on historical data, reinforcing a system's ability to stay ahead of emerging risks. Implementation involves integrating machine learning models into security solutions, such as intrusion detection systems, antivirus software, and network monitoring tools. As these models continuously learn and adapt to new threats, they contribute to a dynamic and robust cybersecurity ecosystem that is better equipped to defend against the constantly evolving landscape of cyber threats.


Challenges: Navigating the Digital Battlefield

Cybersecurity plays a vital role in safeguarding digital systems and data from unauthorized access and potential damage. However, ensuring this protection is not without its challenges, given that the circumstances in the cybersecurity realm are in a constant state of evolution. The challenges can be:

-Attacks of ML Models: where attackers may manipulate the training data or the model itself to induce errors in predictions or/and injecting false or modified data into training sets that can impact the model’s performance.

-Data Protection: where the data is used to train ML models that can contain sensitive information like personal details or business data. If this information becomes accessible or released without authorization, it could harm privacy and security.

-Bad predictions (false positive): where the predictions can mistakenly identify harmless activities as threats, known as false positives. This happens because AI systems learn from past data, and when faced with new, unrecognized threats, they might generate incorrect alarms. This can overwhelm security teams with false alerts.

-Cost: where implementing AI security systems can be expensive, especially for smaller businesses with limited budgets. It requires specialized hardware, software, and trained personnel to set up and maintain these systems.

-Hackers and Ai: where Hackers can use AI to launch more advanced attacks, making it challenging for AI-based security systems to detect them. For instance, neural fuzzing (neural networks to generate random input data that can identify vulnerabilities), can also be exploited by hackers to understand a system's weaknesses.

-Model Changes: Once organizations create and use a machine learning (ML) model for security, they must keep it updated to stay effective. This is because hackers keep coming up with new methods, making existing models outdated. When building the initial ML model, it's crucial to plan for regular updates.

- Data Quality and Bias: ML models heavily depend on the quality and representativeness of the training data. If the data used to train the models is biased (bias: systematic errors in the way information is collected, processed, or interpreted) or incomplete, the models may produce inaccurate or unfair results.

 

Benefits: Protecting the Data

Keeping information safe is super important. Imagine if your secrets or important data were like a treasure chest, you'd want to protect it from sneaky pirates, that's where cybersecurity comes in, like a shield against digital pirates. Now, when we talk about the benefits of protecting the data with machine learning and Ai:

-Network Threat Detection: Machine learning monitors network behavior for anything unusual, quickly spotting the threats, unknown malware, and policy violations in real-time.

-Safe Browsing: Machine learning helps keep users safe online by predicting and warning against dangerous websites. It analyzes internet activity to automatically spot potential threats and identifies attack setups linked to current and upcoming dangers.

-Endpoint Malware Protection: Algorithms detect new, unseen malware trying to run on devices. This protection method identifies malicious files and activities by comparing their traits and behaviors to known malware.

-Cloud Data Security: Machine learning protects cloud-stored data by checking for suspicious activities like strange logins, spotting unusual location patterns, and analyzing IP reputations. This helps identify potential threats and risks in cloud applications and platforms.

-Encrypted Traffic Malware Detection: machine learning spots malware in encrypted data without decoding it. Using common network data, the algorithms analyze specific elements to find malicious patterns and reveal hidden threats within encryption.

 

Conclusion

In conclusion, the combination of machine learning and cybersecurity is like having a powerful digital guardian that learns and adapts to keep our online spaces safe. While there are some difficulties, such as making sure our data is protected and dealing with false alarms, the advantages are substantial, such as identifying network threats, ensuring safe browsing, and protecting data in the cloud. To get the most out of machine learning in cybersecurity, it's crucial to address these challenges and stay updated on the latest technologies. This way, organizations can enhance their protection in the ever-changing landscape of cyber threats.

 

References

1.      AI in Cyber Security: Pros and Cons | Terranova Security. (2023, October 13). https://terranovasecurity.com/blog/ai-in-cyber-security/

2.      MacKay, J. (2023, May 3). The benefits and challenges of AI in cyber security. MetaCompliance. https://www.metacompliance.com/blog/data-breaches/benefits-and-challenges-of-ai-in-cyber-security

3.      Mimecast. (2023, February 2). The challenges of applying machine learning to cybersecurity. Mimecast. https://www.mimecast.com/blog/the-challenges-of-applying-machine-learning-to-cybersecurity/

4.      SailPoint Technologies. (2023, November 22). Machine learning (ML) in cybersecurity - Article | SailPoint. SailPoint. https://www.sailpoint.com/identity-library/how-ai-and-machine-learning-are-improving-cybersecurity/

5.      Security, C. (2023, November 7). The impact of AI on cybersecurity: pros & cons. https://www.linkedin.com/pulse/impact-ai-cybersecurity-pros-cons-crawsec-qbiyf

6.      What is machine learning in security? (2023, November 9). Cisco. https://www.cisco.com/c/en/us/products/security/machine-learning-security.html

Gestionarea traficului prin inteligenta artificiala

  Gestionarea traficului             Circulația rutieră devine din ce în ce mai aglomerată și mai lentă, favorizându-se producerea a numeroa...