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Herausforderungen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Erkennung von im Zusammenhang mit Kinderpornografie stehenden Mediendateien

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2021

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Gesellschaft für Informatik, Bonn

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Der Einsatz Neuronaler Netze bietet deutlich bessere Erkennungsraten bei kinderpornografischem Bild- und Videomaterial als beispielsweise Hautanteilfilter und stellt daher im Rahmen der Strafverfolgung ein wichtiges Werkzeug zur Vorselektierung von Massendaten dar. Trotz aller Erfolge gibt es beim Einsatz in deer Praxis Herausforderungen, die noch detaillierter betrachtet werden müssen. Diese Veröffentlichung beschäftigt sich mit verschiedenen Aspekten in der Datenzusammenstellung des Trainingsmaterials und der Datenvorverarbeitung und zeigt anhand von Beispielen deren jeweiligen Einfluss auf die spätere Klassifizierungsleistung des Neuronalen Netzes unter den besonderen Herausforderungen bei der Verfolgung von im Zusammenhang mit Kinderpornografie stehenden Straftaten.

Beschreibung

Garbers, Nicole; Brodthage, Michael (2021): Herausforderungen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Erkennung von im Zusammenhang mit Kinderpornografie stehenden Mediendateien. INFORMATIK 2021. DOI: 10.18420/informatik2021-075. Gesellschaft für Informatik, Bonn. PISSN: 1617-5468. ISBN: 978-3-88579-708-1. pp. 879-889. Workshop: International Workshop on Digital Forensics (WDF). Berlin. 27. September - 1. Oktober 2021

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