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

Autor(en):
Garbers, Nicole [DBLP] ;
Brodthage, Michael [DBLP]
Zusammenfassung
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.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Garbers, N. & Brodthage, M., (2021). Herausforderungen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Erkennung von im Zusammenhang mit Kinderpornografie stehenden Mediendateien. In: , . (Hrsg.), INFORMATIK 2021. Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 879-889). DOI: 10.18420/informatik2021-075
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DOI: 10.18420/informatik2021-075
ISBN: 978-3-88579-708-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2021
Sprache: de (de)

Keywords

  • Neuronale Netze
  • Datenvorverarbeitung
  • Erkennung von Kinderpornografie
Sammlungen
  • P314 - INFORMATIK 2021 - Computer Science & Sustainability [168]

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