preserve
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Sep 2024 / Sep 2027
Código
PR-01571

PRESERVE es un proyecto europeo que busca diseñar, implementar y validar un conjunto avanzado de herramientas que permitan a las autoridades de seguridad colaborar de manera más eficaz y segura, garantizando la privacidad de los ciudadanos. Para ello, empleará tecnologías de Aprendizaje Federado, que posibilitan el entrenamiento descentralizado de modelos de inteligencia artificial sin necesidad de compartir datos entre diferentes entidades. Además, integrará técnicas de Análisis de Comportamiento de Usuarios y Entidades (UEBA) para analizar patrones de actividad mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático, mejorando así la detección de posibles amenazas y anomalías.

Durante los próximos 36 meses, los socios del proyecto desarrollarán una solución integral para abordar desafíos clave en la seguridad pública mediante la recopilación y el procesamiento eficiente y seguro de grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes. PRESERVE se centrará en la prevención del abuso sexual infantil y en la detección y mitigación del discurso de odio mediante el análisis de tendencias y la monitorización en tiempo real. También trabajará en la evaluación del riesgo de radicalización y en la identificación de actividad extremista a través de herramientas avanzadas, así como en la detección del tráfico de drogas mediante la correlación de datos y el análisis de patrones delictivos.

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Financiación
Horizon Europe
Consorcio
Gradiant (coordinador), el Departamento de Seguridad del Gobierno Vasco (Ertzaintza), Paradigma Innovation y Tree Technology (España); Risa Sicherheitsanalysen GmbH y Nuromedia GmbH (Alemania); Ubitech Limited (Chipre); Exus Software Monoprosopi Etairia y Kentro Meleton Asfaleias Center for Security Studies (Grecia); Università Degli Studi di Bari Aldo Moro (Italia); la Policía de la República Checa (República Checa); Ministerul Afacerilor Interne (Rumanía); Föreningen Global Forum (Suecia); y la entidad asociada Bournemouth University (Reino Unido).
 
The project has received funding from the European Union's Horizon Europe research and innovation programme under grant agreement No 101168309.

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