четверг, 20 декабря 2012 г.

Death by Algorithm: West Point Code Shows Which Terrorists Should Disappear First

By Noah Shachtman

An infamous 1998 al-Qaida press conference, featuring Osama bin Laden (center). Photo: AP

Paulo Shakarian has an algorithm that might one day help dismantle al-Qaida — or at least one of its lesser affiliates. It’s an algorithm that identifies which people in a terror network really matter, like the mid-level players, who connect smaller cells with the larger militant group. Remove those people, either by drone or by capture, and it concentrates power and authority in the hands of one man. Remove that man, and you’ve broken the organization.

The U.S. military and intelligence communities like to congratulate themselves whenever they’ve taken out a terrorist leader, whether it’s Osama bin Laden or Abu Mussab al-Zarqawi, the bloodthirsty chief of al-Qaida in Iraq. Shakarian, a professor at West Point’s Network Science Center who served two tours as an intelligence officer in Iraq, saw first-hand just how quickly those militant networks regrew new heads when the old ones were chopped off. It became one of the inspirations for him and his colleagues at West Point to craft an algorithm that could truly target a terror group’s weak points.

“I remember these special forces guys used to brag about how great they were at targeting leaders. And I thought, ‘Oh yeah, targeting leaders of a decentralized organization. Real helpful,’” Shakarian tells Danger Room. Zarqawi’s group, for instance, only grew more lethal after his death. “So I thought: Maybe we shouldn’t be so interested in individual leaders, but in how whole organizations regenerate their leadership.”

These days, American counterterror policy is even more reliant on taking out individual militants. How exactly those individuals are picked for drone elimination is the matter of intense debate and speculation. The White House reportedly maintains a “matrix” of the most dangerous militants. Social-network analysis — the science of determining the connections between people — almost certainly plays a role where those militants appear on that matrix.

It’s clearly an imperfect process. Hundreds of civilians have been killed in the drone strikes, along with thousands of militants. And while the core of al-Qaida is clearly weakened, Obama administration officials will only talk in the vaguest terms about when the war against the terror group might some day come to an end.

In a paper to be presented later this month before the Academy of Science and Engineering’s International Conference on Social Informatics, Shakarian and his West Point colleagues argue for a new way of using social-network analysis to target militants. Forget going after the leader of an extremist group, they say. At least right away.

“If you arrest that guy, the number of connections everyone else has becomes more similar. They all become leaders. You force that terror group to become more decentralized. You might be making it harder to defeat these organizations,” Shakarian says.

This chart shows how West Point’s “GREEDY_FRAGILE” algorithm renders a network brittle by removing relatively few nodes.

The second illustration depicts a terror network, as the algorithm centralizes it — and makes it easier to break. Photos: West Point

Instead, counterterrorists should work to remove militant lieutenants in such a way that terror leaders actually become morecentral to their organizations. That’s because a more centralized network is a more fragile one. And a fragile network can ultimately be smashed, once and for all.

The West Point team — which includes professors Devon Callahan, Jeff Nielsen, and Tony Johnson – wrote up a simple (less than 30-line) algorithm in Python they named GREEDY_FRAGILE. It looks for nodes that can be taken out to “maximize network-wide centrality” — concentrate connectivity in the terror leader, in other words. The professors tested GREEDY_FRAGILE against five data sets. the first is the social network of the al-Qaida members involved in the 1998 bombing of the U.S. embassy in Dar es Salaam; the other four are derived from real-world terror groups, but anonymized for academic use.

“In each of the five real-world terrorist networks that we examined, removal of only 12% of nodes can increase the network-wide centrality between 17% and 45%,” the West Point authors note in their paper. In other words, taking out just a few mid-level players make the whole organization much, much more fragile.

Interestingly, GREEDY_FRAGILE works even when the exact shape of the network is unknown — or when certain nodes can’t be targeted, for political or intelligence reasons. In other words, it takes into account some real-world complications that counterterrorists might face.

Now, this is just a lab experiment. No actual terrorists were harmed in the writing of this paper. The algorithm only looks at “degree” centrality — the number of ties a node has. It doesn’t examine metrics like network “closeness,” which finds the shortest possible path between two nodes. Nor does it take into account the different roles played by different nodes — financier, propagandist, bomb-maker. That’s why the work is funded by the Army Research Office, which handles the service’s most basic R&D efforts.

What’s more, the authors stress that their network-breaking techniques might not be a good fit for every counterterror plan. “It may be desirable to keep certain terrorist or insurgent leaders in place to restrain certain, more radical elements of their organization,” they write.

In fact, the authors strongly hint that they’re not necessarily on board with the Obama administration’s kill-don’t-capture approach to handling terror networks.

“We would like to note that the targeting of individuals in a terrorist or insurgent network does not necessarily mean to that they should be killed,” Shakarian and his colleagues write. “In fact, for ‘shaping operations’ as the ones described in this paper, the killing of certain individuals in the network may be counter-productive. This is due to the fact that the capture of individuals who are likely emergent leaders may provide further intelligence on the organization in question.”

That sort of intelligence may suddenly be at a premium again. From the Pentagon chief on down, the U.S. is increasingly worried about al-Qaida’s spread into unfamiliar regions like Mali and its association with new, shadowy militant groups in Libya. GREEDY_FRAGILE, if it works like Shakarian hopes, might show the counterterrorists which militants to target — and which so-called leaders to leave alone. For now.



http://www.wired.com/dangerroom/2012/12/paulos-alogrithm/

Big Brother 101

Could your social networks brand you an enemy of the state?

Hub Bubs
Hub Bubs The people seemingly at the center of social networks-the hubs with the most connections-may not be so central after all. The highly connnected Diane appears to be the main hub here, but no real damage is done when she leaves the picture, below (one reason you never want to be a Diane at your workplace).

Instant Expert:

By some counts, government snoops are sifting through data from a billion or more phone calls and online messages daily. What might they be looking for?

  • WHO: The National Security Agency and other intelligence groups
  • WHAT: Processing and connecting data from phone calls, e-mails, online postings and financial transactions
  • HOW: Using social-network analysis (the study of how people interact) and data-mining techniques (such as pattern-recognition algorithms) first used for artificial intelligence and consumer marketing
  • WHY: To help uncover the structure of potential terrorist groups-far too secretive and dispersed to locate with traditional detection techniques-and decode their intentions

Continue http://www.popsci.com/scitech/article/2006-08/big-brother-101

суббота, 6 октября 2012 г.

Experiments illuminate how order arises in the cosmos

by Breanna Bishop
Lawrence livermore experiments illuminate how order arises in the cosmos

Plasmas stream from the top and bottom to form large-scale electromagnetic fields.

(Phys.org)—One of the unsolved mysteries of contemporary science is how highly organized structures can emerge from the random motion of particles. This applies to many situations ranging from astrophysical objects that extend over millions of light years to the birth of life on Earth.

The surprising discovery of self-organized electromagnetic fields in counter-streaming ionized gases (also known as plasmas) will give scientists a new way to explore how order emerges from chaos in the cosmos. This breakthrough finding was published online in the journal on September 30.

"We've created a model for exploring how electromagnetic fields help organize ionized gas or plasma in astrophysical settings, such as in the plasma flows that emerge from young stars," said lead author Nathan Kugland, a in the High Science Group at Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL). "These fields help shape the flows, and likely play a supporting role alongside gravity in the formation of solar systems, which can eventually lead to the creation of planets like the Earth."

"This observation was completely unexpected, since the plasmas move so quickly that they should freely stream past each other," explained Hye-Sook Park, team leader and staff physicist at LLNL. Park added that "laser-driven plasma experiments can study the microphysics of plasma interaction and structure formation under controlled conditions."

Studying astrophysics with laboratory experiments can help answer questions about that are far beyond the reach of direct measurements. This research is being carried out as part of a large , Astrophysical Collisionless Shock Experiments with Lasers (ACSEL), led by LLNL, Princeton University, Osaka University and Oxford University, with many other universities participating.

More information: "Self-organized Electromagnetic Field Structures in Laser-Produced Counter-Streaming Plasmas" Nature, Sept. 30, 2012 www.nature.com/nphys/journal/vaop/ncurrent/full/nphys2434.html

PHYS.ORG

пятница, 30 марта 2012 г.

Энтропию заставили помогать в настройке музыкальных инструментов

Отличие настройки (красным) от стандартной (зеленый). Иллюстрация автора исследования
Отличие настройки (красным) от стандартной (зеленый). Иллюстрация автора исследования

Энтропию заставили помогать в настройке музыкальных инструментов

Физик из Вюрцбургского университета Хайе Хинрихсен придумал метод настройки пианино, основанный на минимизации некоторого функционала, связанного с энтропией Шеннона (известной также как информационная энтропия). Статья ученых пока не принята к публикации, однако, ее препринт доступен на сайте arXiv.org.

Еще в начале прошлого века было обнаружено, что электронная настройка не пригодна для таких сложных инструментов, как, например, пианино - даже если каждая нота настроена точно, инструмент все равно звучит как расстроенный. В 1938 году в журнале Journal of the Acoustical Society of America появилась статья, в которой диссонанс объяснялся отсутствием созвучия обертонов различных нот.

При настройке пианино настройщики избавляются от этого дефекта вручную, подтягивая или опуская звучание некоторых нот. В рамках новой работы Хинрихсен предложил метод математического расчета натяжек. Этот расчет производится следующим образом - исходя из некоторых формул, пианино настраивается и для его спектра вычисляется энтропия Шеннона - величина, которая характеризует информационную непредсказуемость системы.

Затем в настройку по определенной методологии вносятся некоторые случайные возмущения. Для полученного спектра считается энтропия. Если она не больше прежнего значения, то изменения принимаются. В противном случае пианино возвращается к предыдущему звучанию. Работа останавливается после того, как несколько раз подряд случайными возмущениями энтропию уменьшить не удается.

Используя свой метод, Хинрихсен получил настройку, которая очень похожа на правильную настройку пианино. По словам самого исследователя, его метод может пригодиться для создания электронных систем настройки. В частности, его случайный поиск может использоваться как дополнение к уже существующим системам, анализирующим обертона в звучании отдельно взятого инструмента.

http://lenta.ru/news/2012/03/27/entropy/

Ученые призвали к самостоятельной эвакуации во время пожара

Зависимость скорости выхода от количества людей и их стремления следовать за толпой. Иллюстрация авторов исследования
Зависимость скорости выхода от количества людей и их стремления следовать за толпой. Иллюстрация авторов исследования

Ученые призвали к самостоятельной эвакуации во время пожара

Ученые установили, что при эвакуации опаснее следовать за толпой, чем пытаться выбраться самому. Статья исследователей пока не принята к публикации, однако, ее препринт доступен на сайте arXiv.org.

В рамках работы ученые моделировали поведение группы людей, покидающих некий коридор через пару выходов. Они полагали, что их виртуальные подопытные находятся в условиях низкой видимости. В подобных условиях оказываются люди, например, покидающие задымленный зал во время пожара.

Исследователи прогоняли модель с разным количеством людей (от 100 до 10 тысяч), меняя параметр, который определял склонность отдельного человека следовать за толпой. При нулевом значении параметра ученые получали множество точек, находящихся в режиме случайного блуждания, в то время как при положительных значениях люди объединялись в достаточно большие группы.

Анализ динамики позволил ученым установить, что в случае, когда люди объединяются в группы, средняя скорость, с которой они покидают коридор, снижается. По словам исследователей, это происходит из-за заторов, возникающих у выходов. При этом ученые говорят, что их метод, вполне вероятно, не учитывает некоторые эффекты - например, разногласия внутри образовавшихся групп и разногласия между разными группами.

Подобные работы по моделированию поведения толпы в настоящее время являются довольно популярной сферой деятельности для многих ученых. Например, в 2009 году в Physical Review E появилась работа японских физиков, которые придумали эффективный способ эвакуации. Как оказалось, процесс идет лучше, если с одной стороны от двери находится препятствие.


http://lenta.ru/news/2012/03/27/crowd/

понедельник, 13 февраля 2012 г.

The Collapse of Chaos или чудеса самоорганизации

(Это не я - это все знаменитая французская кухня!)

Тут наложилось съесть какие-то фрикадельки с пюре, так вот, эти фрикадельки - не знаю как по-французски они называются, размером с маленький мандарин - будучи вчера вечером пережеванными и за ночь переваренными, сегодня утром, на выходе, вполне сохранили свою первоначальную форму, цвет, и я даже подозреваю, что и свой оригинальный вкус...

Answering Descartes: Beyond Turing

by Stuart Kauffman

http://mitpress.mit.edu/books/chapters/0262297140chap4.pdf