Jan van den Berg
Er zijn veel onderwerpen waarbij de input van ingenieurs bijdraagt aan het inhoudelijke debat. In deze column onderzoeken we een maatschappelijk vraagstuk waarbij het ingenieursperspectief wordt belicht door diverse gastschrijvers. De komende maanden gaan we met het thema “veiligheid” aan de slag. Een zeer actueel thema, zeker naar aanleiding van de aanslagen in Parijs en Brussel, waardoor veel mensen zich steeds meer zorgen maken over onze veiligheid. Maar hoe kun je nu als ingenieur bijdragen aan veiligheid?
Column: Big data en veiligheid - uitdagingen en dilemma’s
De hype van big data is inmiddels bij iedereen bekend. Data zijn overal en bevatten doorgaans interessante informatie die ontsloten kan worden via Data Analytics. Overheden, bedrijven en individuen kunnen allemaal hun voordelen ermee doen, ook in het veiligheidsdomein.
Veiligheid betreft een breed begrip rond situaties thuis, op het werk, onderweg, in stadions, op festivals, in ziekenhuizen, in cyberspace, enz. Genoemde situaties betreffen meestal fysieke domeinen. (Big) Data Analytics kan helpen de safety en security in deze fysieke domeinen te verbeteren. Zo kunnen geanalyseerde data van verkeersbewegingen de transportveiligheid vergroten, kunnen data-analyses van elektronische patiëntendossiers leiden tot effectievere behandelingstrajecten en kunnen klimatologische gegevens inzicht geven in de voortgang van klimaatverandering.
Gemakkelijk is het vak van Data Analytics overigens niet. In tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht spreken data niet voor zichzelf. Zelfs als je dataverzameling correct en compleet is, is het vaak lastig daar inzichtelijke informatie dan wel een bruikbaar (voorspellend) model uit te induceren. Dit komt omdat (i) eindgebruikers vaak veel moeite hebben hun informatiebehoefte helder te formuleren, (ii) elke data set zijn onbekende domein-specifieke statistische karakteristieken heeft, (iii) ieder Data Mining algoritme zijn specifieke view op de data creëert en (iv) resulterende modellen vaak moeilijk te interpreteren zijn. Het vinden van de juiste complexiteit van het te induceren model is daarbij wellicht de grootste uitdaging, naast goede ‘feature selection’, en meer.
Maar mits juist toegepast (een mooie engineering uitdaging!) kan Data Analytics van veel waarde zijn, ook in het Cyberspace domein, de nieuwste wereldwijde omgeving waarin wij acteren: we zoeken er informatie, we voeren er financiële transacties uit, we e-matchen & daten er, we schelden er, of voeren er actie & maken propaganda, we controleren er kritische infrastructuren (rond b.v. water- en energievoorziening). Sommigen starten er zelfs hun criminele activiteiten (b.v. op het dark web), en statelijke actoren verzamelen er allerlei inlichtingen of voeren een cyberoorlog...
Als we cyberspace concipiëren als het ‘domein van cyberactiviteiten’ is duidelijk dat het beveiligen ervan een complexe zaak is. Cyber Data Analytics kan hierbij helpen, te starten met het creëren van ‘cyber situational awareness’, in allerlei cyber sub-domeinen: want als we niet weten wat er precies gebeurt, kunnen we cyberspace niet veilig maken.
Maar het creëren van cyber situational awareness roept ook ethische vragen op rond grondrechten zoals privacy, gelijke behandeling en het briefgeheim. De discussie hieromtrent wordt meestal in zwart-wit termen gevoerd, b.v. in termen van “zij” (de staat) tegen “wij” (de burgers). Daar schieten we in de praktijk niets mee op. Waarschijnlijk doen we er verstandiger aan om cyber security als een gemeenschappelijk probleem te zien. De discussie kan zich dan meer concentreren op wat ieders verantwoordelijkheid is/moet zijn bij ons handelen in Cyberspace (zoals we dat ook hebben rond onze activiteiten in de fysieke wereld, denk b.v. aan onze verdediging tegen overstromingen). Deze verantwoordelijkheden concreet maken voor al onze cyberactiviteiten zal ons op den duur kunnen leren hoe we ons precies moeten verhouden tot de nieuwe werkelijkheid van cyberspace, inclusief zijn veiligheidsaspecten. Data Analytics heeft daarbij een essentiële ondersteunende rol, een mooie uitdaging voor ingenieurs.