美国国土安全部（DHS）日常要处理大量的数据。它的要求是“保持美国的安全”，并涵盖许多方面。这包括任何与该国的潜在威胁，从边界安全到网络安全，让“大数据”将是轻描淡写。使用机器学习和人工智能技术用于国土安全是不可避免的。
帕特里克·卡里克博士国土安全部科学技术局（S＆T），署前首席科学家描述这样说：“最终的数据变得如此之大，没有人可以把它理解或有效地使用它。这需要自动化技术来做到这一点。”
道格拉斯·莫恩期间描述了他的证词AI的作用监督听证会而他是美国国土安全高级研究计划局的网络安全事业部总监。他说：
AI技术日益为我们提供了新的知识，并告知我们的行动。由传感器，数据数字化，以及不断增加的连通性，AI过滤器，联营，优先排序，分类，措施的推动下，并预测结果，使得联邦政府做出更明智的，数据驱动的决策。
然而，AI国土安全部也有其缺点。广泛使用AI的有两个主要的公共关注：数据隐私和恶意操纵和黑客的易感性。有些人担心，急于实现对急需解决的问题和激烈的竞争AI和ML解决方案政府资金，这些系统的准确性和安全性可能不高，因为它应该。这可能会导致给国土安全访问对美国公众敏感的个人信息的严重问题。
不过，国土安全部已采取措施，AI整合进各种操作，发起并主要由监督科技。一些技术在下面描述在成功参与硅谷的革新方案（SVIP），它的想法是找个人，组织和公司，可以帮助把美国国土安全部及其各种翅膀系了与尖端技术的速度。
在将得到更多使用AI和ML技术及其操作显著的改善下，美国国土安全的问题包括：
- 边境安全
- 应急响应
- 国内恐怖主义的预防
我们开始了AI的分析，在美国国土安全部与AI的边境安全和海关和边境保护局（CBP）：
边境安全
国土安全部进行的CBP下边界的安全性，最大执法机构在美国。According to its website, the CBO “is charged with keeping terrorists and their weapons out of the U.S. while facilitating lawful international travel and trade…takes a comprehensive approach to border management and control, combining customs, immigration, border security, and agricultural protection into one coordinated and supportive activity.”
该边境安全任务该CBP的是“[P]从武器，毒品，违禁品和人口非法流动rotecting我们的边界，同时促进合法贸易和旅行，是为了国家安全，经济繁荣，国家主权是必不可少的。”
换句话说，在CBP具备监控陆上，空中和海上沿该国的边界发生的一切。它正在寻找可疑人员和活动，而在同一时间通过出租尽快“值得信赖的旅行者”。随着328入境口岸进入美国和近百万人们每天经历的他们来说，这是一项艰巨的任务。
为了管理这个工作量中，CBP负责在S＆T找到公司用技术来提高边境安全的效率。他们发现三通过SVIP到目前为止，该设法打通第2阶段（示范试点准备的原型），第3阶段（中试试验样机的操作），阶段4（测试在不同的操作方案）。
其中之一是雷达高科技公司Echodyne，它首先抓住了S＆T的注意力在2016与它的超材料电子扫描阵列（MESA）雷达。这种小巧轻便的雷达系统采用功率较低显著量，使其成为一个可移植的方式来扫描大面积。启用AI-软件使用MESA雷达的功能，能够检测和提示感兴趣的对象在一起，这样可大大提高CBP的沿美国边境的态势感知能力。
下面是一个3：18分钟的录像显示了MESA雷达如何连接到一个无人驾驶飞机的工作原理：
目前，CBP是测试MESA雷达利用它们作为提示的主要成分，在圣地亚哥部门自主监视塔检测的有效性。
然而，TAMR竟是SVIP下的第一家公司已经准备好了一个项目，投产。根据案例分析，其任务是“增强GTAS实体识别和匹配算法”或全球旅行评估系统。这是一个免费使用的，开放源码的，安置在GitHub的基于Web的应用程序设计，屏幕旅客有效利用标准的乘客信息（API）和旅客姓名记录（PNR）
下面的GTAS过程是如何工作的一个例证：
TAMR提供的CBP与机器学习增强软件分析在安全和边境检查站的GTAS来解决实体识别和匹配可用的API / PNR数据。这样做是为了增加在该GTAS可以确认“条游客”的身份还是得到一个人的利益“命中”的速度。
该GTAS将使用在过程中的各个点，旅客经常提供具体数据。这些包括：
- 传记资料，包括姓名，性别，出生日期，国籍，居住国，文件过期和预订日期
- 旅游数据，如乘客数量，飞行常客或忠诚度计划的信息，选择座位，行李细节，并登船/登陆信息
- 航班信息，包括运营商，路线和旅行日期
在我们的访问用的Tamr通信顾问戴维·邓普顿他解释说，“该系统产生的匹配概率从0到1，可以通过人的经理来做出明智的决定。”他还声称该软件能帮助GTAS进行匹配，在不到五秒钟。目前，该软件已全面融入GTAS应用准备任何民族国家使用。
另一种可能的贡献者GTAS应用AI公司DataRobot其自动化的机器学习（AML）。该软件可以改善其GTAS用户可以生成入境旅客的风险预测模型的速度。
SVIP技术总监约翰·阿尼尔在陈述访问与NextGov.com是AML可能加快这一进程，并使其更容易对非数据科学家开发和比较风险模型，以找出哪些产生了最准确的预测。
该CBP目前在它之前纳入GTAS测试样机在促进安全的旅行和贸易的有效性。在此期间，DataRobot将在一个工作模式工作为SVIP的第二阶段的一部分。
下面是两个视频解释AML是如何工作的：
在另一种策略，运输安全管理局（TSA）已经运行了自己的竞争寻找自动化的方法来筛乘客快速，准确违禁物品和潜在的威胁对象。的一部分顶点在筛选速度（SAS）计划的$ 500K的最高奖金去杰里米Walthers的DataLab美国。他使用的设计，从多个角度分析图像的一组深度学习模型。
下面是美国国土安全部希望把SAS程序，其中一个例证：
国土安全部也在考虑车辆使用在AI供电的面部识别技术在美国/墨西哥边境筛选，令人兴奋很多批评从公民自由和隐私倡导者。它规划了车辆面子体系的试点方案在Anzalduas交叉，捕捉司机过境的脸，然后核对数据库。
应急响应
与商业AI公司的工作似乎总为国土安全部工作，所以它已经开始与其他组织合作。在S＆T最近形成的合伙及其邻国加拿大，解决国土安全的另一个方面对应：应急响应。
这一举措，被称为下一代急救员（NGFR）的Apex计划，将专门研究如何确保更好的连接，保护和急救人员到这两个国家突发事件和危机的态势感知能力。急救员和检测代理主任约翰·梅里尔声称，美国和加拿大也有类似的要求，他指出，：
通过共同确定两国之间的研究和发展重点，我们能够达到我们的目标更快，更高效，避免重复劳动和优化的资金。
除了举办研讨会和在应急分享最佳实践，在NGFR将使用尖端进行实地试验，AI为主助理通过推理，提取和合成了解数据（AUDREY）系统。由美国航空航天局喷气推进实验室开发的，缩写，是一个有点夸张，但AUDREY可以帮助急救人员通过数据涉水，以提高态势感知能力。这将使他们能够更好地沟通，并在紧急情况下更快更好的决策。与会者都设置为进行实验在Hastings县，安大略省超过两年的时间。
下面是一个5分钟的视频演示AUDREY的功能：
国内恐怖主义的预防
相比于从内部的威胁来自没有威胁是什么。国土安全有保证美国境内的人员和基础设施的安全和保障值得羡慕和经常引起争议的任务。
在2001年9月11日攻击进入美国的心脏刺激了积极的变化在政策和国家的做法，以保护自己免受恐怖袭击。这导致形成国土安全部的并努力防止重复性能的其他联邦机构的权力扩张。市民最初支持这些改革，虽然如此严格的措施的效果已经开始侵犯其公民。
尽管变化，已经有至少6次袭击由疑似或确诊的恐怖分子多达最近在2017年国土安全政策分析师大卫Inserra指出：“然而，正如我们已采取行动加强我们的安全，恐怖分子想出新的方法来攻击我们的生活方式。”
国土安全部正在尽一切努力这样做。它最近批准购买和使用Cognito平台开发的AI公司威达，专门在减轻网络攻击，在其持续诊断和缓解（CDM）项目。这将允许州和地方的政府机构以及66个联邦机构监控网络安全风险，其网络和IT系统不断。
威达用途AI在其Cognito平台认识到行为可疑的模式，因为它发生，使其能够警示操作人员立即采取必要的行动。下面是关于Cognito平台网络安全的能力有2分钟的视频：
确保IT和网络系统的安全性显然是重要的，但往往威胁更加实际。这是美国国土安全部来下火从公众。
试点测试面部识别软件白宫已经引发了一些争论。然而，更有争议的移动国土安全是提供移民和海关执法局（ICE）从数据库获取牌照记录警惕解决方案。这可能使ICE来实时跟踪车辆，养的恐惧驱逐出境的皮疹出于政治原因的人。
而大AI公司随时提供技术，以“读”车牌，它是不确定的什么机构使用。警惕确实有车牌识别软件，该公司解释它如何与这个3分钟的视频作品：
国土安全部的不可开交。它必须跟上使美国的不断发展的需求，边界安全和美国公民的安全，同时保持安全和公民自由之间的微妙平衡。先进的人工智能技术可以用于国土安全的价值，同时也激发美国平民中制造恐惧和怀疑。
不可否认的是AI国土安全部已经在发生，并作出了巨大的大举进入使美国准备对土地和人民的大多数威胁。诀窍是发现到国土安全部应该采取AI等先进技术可能在公共安全的名义侵犯公民自由的程度。
标题图片来源：news3lv.com
