[Искусственный интеллект, Машинное обучение] Инструмент AI распознает изображения жестокого обращения с детьми с точностью в 99% (перевод)

Ответить на тему

Автор

Сообщение

news_bot ^®

Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286

news_bot ^® написал(а)
28-Сен-2020 19:33

Цитировать

Перевод статьи подготовлен в преддверии старта курса «Компьютерное зрение».

Разработчики нового инструмента на основе искусственного интеллекта утверждают, что он обнаруживает изображения жестокого обращения с детьми с почти 99 процентной точностью.
Инструмент под названием Safer разработан некоммерческой организацией Thorn, чтобы помочь предприятиям, не имеющим собственных систем фильтрации, обнаруживать и удалять такие изображения.
По данным организации Internet Watch Foundation в Великобритании, количество сообщений о жестоком обращении с детьми во время карантина COVID-19 увеличилось на 50 процентов. За 11 недель, начиная с 23 марта, на их горячую линию поступило 44 809 сообщений о найденных изображениях по сравнению с 29 698 в прошлом году. Многие из этих изображений принадлежат детям, которые проводили много времени в Интернете и были вынуждены публиковать свои изображения.
Энди Берроуз, глава отдела безопасности детей в Интернете в NSPCC, недавно сказал BBC: «Вред можно было бы уменьшить, если бы социальные сети разумнее вкладывали средства в технологии, инвестируя в более безопасные конструктивные особенности в условиях кризиса».
Safer — это один из инструментов, который помогает быстро пометить контент о жестоком обращении с детьми, чтобы уменьшить масштаб причиненного вреда.
Сервисы обнаружения Safer включают в себя:

Сопоставление хэшей изображений (Image Hash Matching): флагманский сервис, который генерирует криптографические и перцепционные хэши для изображений и сравнивает эти хэши с известными CSAM хэшами. На момент публикации база данных включает 5,9 млн хешей. Хеширование происходит в клиентской инфраструктуре для сохранения конфиденциальности пользователя.
Классификатор CSAM изображений (CSAM Image Classifier): модель классификации машинного обучения, разработанная Thorn и использованная в Safer, которая возвращает прогноз того, является ли файл CSAM. Классификатор обучен на наборах данных общим объемом в сотни тысячи изображений, включающих в том числе порнографию, CSAM и различные облегченные изображения, и может помочь в выявлении потенциально нового и неизвестного CSAM.
Сопоставление хэшей видео (Video Hash Matching): сервис, который генерирует криптографические и перцепционные хеши для сцен видео и сравнивает их с хешами, представляющими сцены предполагаемого CSAM. На момент публикации база данных включает более 650 тыс. хэшей подозрительных сцен CSAM.
SaferList для обнаружения: услуга для клиентов Safer, позволяющая использовать данные сообщества Safer путем сопоставления с наборами хешей, предоставленными другими клиентами Safer, для расширения усилий по обнаружению. Клиенты могут настраивать, какие хеш-наборы они хотели бы включить.

Однако проблема не ограничивается пометкой содержимого. Документально подтверждено, что модераторам платформ социальных сетей часто требуется терапия или даже помощь в предотвращении суицида после того, как они изо дня в день подвергаются воздействию самого тревожного контента, размещенного в Интернете.
Thorn утверждает, что Safer создан с заботой о благополучии модераторов. С этой целью контент автоматически размывается (компания заявляет, что в настоящее время это работает только для изображений).
В Safer есть API-интерфейсы, доступные для разработчиков, которые «созданы для расширения общих знаний о контенте с жестоким обращением с детьми путем добавления хэшей, сканирования с использованием хэшей из других отраслей и отправка отзывов о ложных срабатываниях ».
На данный момент одним из самых известных клиентов Thorn является Flickr. Используя Safer, Flickr обнаружил на своей платформе изображение жестокого обращения с детьми, которое после расследования правоохранительных органов привело к изъятиям 21 ребенка в возрасте от 18 месяцев до 14 лет и арестам преступников.
Safer в настоящее время доступен для любой компании, работающей в США. В следующем году после адаптации к требованиям национальной отчетности каждой страны Thorn планирует расширить свою деятельность и на другие страны.
Вы можете узнать больше об этом инструменте и о том, как начать с ним работу здесь.
===========
Источник:
habr.com
===========
===========
Автор оригинала: Ryan Daws
===========Похожие новости:

Теги для поиска: #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_ai, #_artificial_intelligence, #_child_abuse, #_child_exploitation, #_featured, #_safer, #_thorn, #_blog_kompanii_otus._onlajnobrazovanie (
Блог компании OTUS. Онлайн-образование
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
)

Профиль ЛС

Ответить на тему

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 22-Ноя 18:23
Часовой пояс: UTC + 5