Uno de los principales retos en el ámbito cibernético viene determinado la dificultad de evaluar la fiabilidad de fuentes de información. En este proyecto se diseñará una técnica basada en aprendizaje profundo (Deep Learning) para identificar dinámicas y campañas de desinformación mediante análisis multimodal de texto y de imágenes. Se partirá del estado del estado en lo concerniente al uso de memes en campañas de desinformación [1] y operaciones de información [2], y se trabajará en incorporar funcionalidad de análisis de imágenes a la herramienta MsW desarrollada en el contexto del proyecto europeo TRESCA. El plan de formación a llevar a cabo se centrará en la identificación y/o creación de conjunto de datos y en el entrenamiento/validación de redes neuronales recurrentes y convolucionales para la clasificación de memes usados en operaciones de información científica. El equipo de trabajo encargado de supervisar el plan de formación forma parte tanto del proyecto TRESCA como del proyecto XAI-Disinfodemics adscrito a la temática 18 (“Desinformación, engaños y noticias falsas a través de canales públicos y privados”) de la convocatoria de proyectos en líneas estratégicas 2021 de la Agencia Estatal de Investigación. El TFM se desarrollará en CSIC, bajo la supervisión del Investigador David Arroyo Guardeño (CSIC, david.arroyo@csic.es).
Existe opción de beca en CSIC, bajo convocatoria para Introducción a la Investigación para estudiantes universitarios (fecha límite 25 octubre 2021).
Plataforma: https://t.co/bjcR1RaTPL?amp=1 Detalles de la convocatoria: https://t.co/gsuEntE22Z?amp=1
Responsable: José Luis Blanco Murillo [jl.blanco@upm.es]
Spanish 
English