FANAL: Forschungsorientierte Anwendung von NLP für die Auswertung (un)strukturierter Lageinformationen
Bei FANAL handelt es sich um eine BSI-interne Plattform zur semantischen Textanalyse und Recherche. Durch den Einsatz verschiedener Verfahren wie Named Entity Recognition und Named Entity Linking werden Textstellen zu Entitätsklassen und sogar konkreten Entitäten einer Ontologie zugeordnet. Eine Frage-Antwort-Komponente ermöglicht das gezielte Auffinden relevanter Inhalte, während Klassifikationen Dokumente thematisch einordnen. Das System verfolgt einen konsequenten Human-in-the-Loop-Ansat
- Behörde
- Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik
- Verwaltungsebene
- Bund
- Ressort
- Bundesministerium des Innern
- Risikoeinordnung
- Minimales RisikoSelbstauskunft im MaKI-Profil, keine i6eal-Bewertung
- KI-Methode
- Deep Learning · Natural Language Processing · Semantische KI
- Einsatzbereich
- Sicherheit und Polizei · Verteidigung · Öffentliche Verwaltung
Veröffentlicht, geplant oder offen
Die Matrix trennt veröffentlichte Angaben, geplante Prüfungen, nicht erforderliche Angaben und unbekannte Felder. Es gibt bewusst keinen Gesamtscore.
Betroffene Gruppen und Risikomaßnahmen
- Betroffene Gruppen
- Mitarbeitende der Behörde/ des Ressorts
Projekt- und Veröffentlichungsdaten
Diese Daten stammen aus dem aktuellen MaKI-Profil. Sie sind keine i6eal-Beobachtungshistorie.
- Projektstart
- Erstmals veröffentlicht
- Zuletzt veröffentlicht
Beobachtungschronik
Dieses Profil wird seit 19. Juli 2026 beobachtet. Quellseitige Projekt- und Publikationsdaten bleiben davon getrennt.
Noch liegt kein früherer vollständiger Quellstand zum Vergleichen vor. Für dieses Profil beginnt die Beobachtung am 19. Juli 2026.