利用人工智能识别国家机密
计算机与社会
2016-11-06 v1 计算与语言
机器学习
摘要
官员是否值得信任以保护国家安全信息已成为公众争议的重大问题，重新引发了关于官方保密的范围与性质的长期辩论。数百万电子记录的解密使得以更严谨和精确的方式分析这些问题成为可能。利用机器学习方法，我们检查了将近一百万份1970年代国务院电报，以识别更可能被分类的记录的特征，例如国际谈判、军事行动和高级别通信。即使数据不完整，算法也能利用这些特征以<11%的误报率识别出90%的机密电报。但我们的结果也显示，在敏感信息识别方面存在长期存在的问题。误差分析揭示了过度分类和欠分类的许多例子。这表明既需要研究官员之间关于何种构成机密材料的编码者间一致性，也需要机会开发推荐系统以更好地管理分类和解密。
引用
@article{arxiv.1611.00356,
title = {Using Artificial Intelligence to Identify State Secrets},
author = {Renato Rocha Souza and Flavio Codeco Coelho and Rohan Shah and Matthew Connelly},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.00356},
year = {2016}
}