Multi-agent based modeling, simulation, and classification applied on counter-terrorism

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This thesis focuses on using artificial intelligence and modelling through multi-agent systems to combat terrorism. It begins by proposing a classification of ter-rorist attacks using quantitative criteria such as the degree of threat, vulnerability, and consequences. A fuzzy set system is established to manage the imprecision of the data. The data sample is validated using a semi-supervised learning technique. Next, an analytical model is proposed to predict the size of victims in real-time dur-ing terrorist attacks. Data collected during the Bardo and Sousse attacks was used to validate the model. Finally, several scenarios of terrorist attacks are modelled and simulated using a multi-agent architecture. The results of the experiments con-ducted showed that the timing of government forces' intervention and the level of terrorist training have a major impact on the number of victims during a terrorist attack.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

0b627f86-2196-44dd-9443-125ed6841b68

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل دكتوراة

نوع الملف

pdf image

أسماء الملفات

0b627f86-2196-44dd-9443-125ed6841b68_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Issam Nouaouri","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Lamjed Ben Said","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Lilia Rejeb","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Oussama Kebir","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Multi-agent based modeling, simulation, and classification applied on counter-terrorism

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ترجمة الملخص

Cette thèse se concentre sur l'utilisation de l'intelligence artificielle et de la mo-délisation à travers des systèmes multi-agents pour lutter contre le terrorisme. Elle commence par proposer une classification des attaques terroristes en utilisant des critères quantitatifs tels que le degré de menace, la vulnérabilité et les consé-quences. Pour gérer l'imprécision des données, un système d'ensembles flous est mis en place. L'échantillon de données est validé en utilisant une technique d'ap-prentissage semi-supervisé. Ensuite, un modèle analytique est proposé pour prédire la taille des victimes en temps réel lors d'attaques terroristes. Les données recueil-lies lors des attaques de Bardo et de Sousse ont été utilisées pour valider le modèle. Enfin, plusieurs scénarios d'attaques terroristes sont modélisés et simulés en utili-sant une architecture multi-agents. Les résultats des expériences menées ont mon-tré que le moment de l'intervention des forces gouvernementales et le degré d'en-traînement des terroristes ont un impact majeur sur le nombre de victimes lors d'une attaque terroriste.

إشراف وإعداد

الإشراف

Issam Nouaouri, Lamjed Ben Said, Lilia Rejeb

الإعداد

Oussama Kebir

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