Lesetipps: Netflix: ein schmutziges Geheimnis, "Aira" vs. Kinderpornografie

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Thema Aira:

Transkript Showcase Video AIRA
Showcase der Benutzeroberfläche zur Auswertung und Analyse von sichergestelltem Bildmaterial.

Staatsanwältin Dr. Juliane Weber:
Für die Auswertung haben wir für die Beamtinnen und Beamten eine webbasierte Benutzeroberfläche, über die man auch direkt mit der Auswertung starten kann.Das heißt, wenn in einem konkreten Verfahren die Datenträger eingehen, würden wir für eine Analyse und Auswertung erstmal einen neuen Fall anlegen und die entsprechenden Bilddateien hochladen und zwar auf einem lokalen Edge-Device im Rechenzentrum der Behörde. Und das ist auch der Vorteil dieser hybriden Lösung:Wir haben jetzt einen hybriden Ansatz, über den die Behörde auf die Rechenressourcen zugreifen kann, die sie konkret für diesen Fall brauchen.Das heißt,wenn wir in einem Fall viele Datenträger haben mit tausenden Bildern,können die Ermittlungsbehörden an der Stelle freiskalierbar und jederzeit die Rechenpower der Cloud nutzen. Bei der Auswertung durch die KI werden die Bilder klassifiziert,und diese Klassifizierung wird uns im Anschluss in einem Balkendiagramm angezeigt. Klassifiziert wird in die Kategorien „Sonstiges“, „Kinderpornografie und Jugendpornografie“oder normale „Pornografie“. Die KI klassifiziert nicht nur, sie priorisiert die Bilder auch, das heißt,dass die Bilder, die der Kategorie am wahrscheinlichsten zugeordnet werden, auch als erstes angezeigt werden. Die Ermittler haben auch gleichzeitig die Möglichkeit,das automatisch von der KI klassifizierte Bild auch noch einer anderen Kategorie zuzuordnen und einer anderen Bewertung zu unterziehen. Eine weitere Funktion unserer KI ist die optische Zeichenerkennung. Mit Hilfe dieser Zeichenerkennung können wir handschriftliche oder auch gedruckte Texte aus dem Bild selbst extrahieren. Texte, die dann in einer vorgefertigten Schlagwortliste sind, werden von der KI direkt rot markiert. Und mit Hilfe der Zeichenerkennung können wir dann auch wiederkehrende Wasserzeichen gegebenenfalls zu den Herstellern zurückverfolgen. Der Algorithmus kann auch den Verlauf eines Chats auswerten und ermitteln,wie viele Bilder von einem Tatverdächtigen und auch in welchem Kontext diese Bilder versendet oder sogar empfangen worden sind.Das heißt, wir können Rückschlüsse darausziehen, ob ein Tatverdächtiger selbst die Bilder weiterverbreitet hat oder gegebenenfallsdie Bilder sogarhergestellt hat.Wenn die Auswertungen abgeschlossen sind, wird ein Analysebericht ausgegeben.Die Möglichkeit für uns strafrechtlich relevantes Bildmaterial von unwichtigen Daten unterscheiden zu können, ist ein Meilenstein für die Staatsanwaltschaft. Wir können nämlich jetzt dank der hybriden Lösung viel schneller in die Ermittlungen einsteigen.

Transkript Deutsch
Künstliche Intelligenz im Einsatz gegen Kinderpornografie
Das Ministerium der Justiz NRW und die ZAC NRW haben gemeinsam mit Microsoft und weiteren Partnern ein KI-Forschungsprojekt ins Leben gerufen, das nunerfolgreich abgeschlossen wurde.

Staatsanwältin Dr. JulianeWeber, Staatsanwaltschaft Köln, ZAC NRW:
Wir haben das Problem, dass sich Verbrechen immer mehr in die digitale Welt verschieben. Insbesondere konnten wir das im Bereich des netzkonnektenKindesmissbrauchs und auch des Verbreitens und Erwerbs kinderpornografischer Schriftenfeststellen. Dabeihaben wir eigentlich mittlerweile in jedem Ermittlungsverfahren Bezüge zur digitalen Welt. Und digitale Verbrechen produzieren natürlich auch digitale Beweismittel. Mit unseren bisherigen manuellen Auswertungskapazitäten werden wir irgendwanndieser Datenmenge, die tatsächlich auch immer größer werden, nicht mehr Herr. Deshalb haben wir gesagt, wir möchten jetzt eine innovative Lösung finden, um dieses Problem zu umgehen und haben uns mit Wissenschaftlern und mit Microsoft als Partner der Wirtschaft zusammengetan, um ein datenschutzrechtskonformesKonzept zu entwickeln und soeine Cloud-basierte Lösung zu nutzen. Jörg Bartholomy, Strategieberater, Microsoft Deutschland GmbHDas Forschungsprojekt mit der Staatsanwaltschaft in Köln haben wir in der Intention ins Leben gerufen,den Ermittlern schnellere und effizientere Lösungen zur Datenauswertung von Asservaten zur Verfügung zu stellen. Hintergrund ist, dass bei einer Beschlagnahmung gesetzlich gesehen ein Eingriff in die Grundrechte vorliegt und eine zeitlicheVerhältnismäßigkeit zur Auswertung gegeben ist. Aus diesem Grund müssen diese Asservate in einem relativ schnellen Zeitraum ausgewertet werden, um auf der einen Seite natürlich zu verifizieren, dass keine laufenden Missbräuche dahinterstecken und auf der anderen Seite aber auch zu verifizieren, dass überhaupt strafrechtlich relevantes Material vorhanden ist.Der zweite Aspekt, den wir innerhalb dieses Projektes zu betrachten hatten,war die datenschutzrechtliche und strafrechtliche Relevanz der Daten mit denen wir agieren. Wir können diese nicht einfach so im Klartext prozessieren und aus diesem Grund bedurfte es eines neuen und innovativen Verfahrens.Jan Kruse, Architekt für KI, Strategie & Innovation, Microsoft Deutschland GmbHDer Ablauf war so: Wir starten im Rechenzentrum des Kunden, denn hier liegen die Daten der Beschuldigten,wie Datenträger–Festplatten, Smartphones, USB-Sticks. Was wir entwickelt haben, ist einAbstraktionslayer bzw. eine Abstraktionssoftware die aus diesen Klartext-Bildern eben eine abstrahierte Version schafft, die nun unbedenklich in die Cloud gelegt werden kann. Das heißt, wir bekommen hunderttausende von Bilddateien aus dem Kunden-Rechenzentrum, sie werden abstrahiert und die Künstliche Intelligenz ist nach dem erfolgreichen Training in der Lage, die Bilder in vier Klassen bzw. Kategorien zu unterteilen. Davon sind zwei strafrechtlich relevant und zwei sind strafrechtlich nicht relevant. Und exakt diese Ergebnisse liefern wir zurück an den Kunden, an seine Ermittler undan die Analysten, die dann anhand von Wahrscheinlichkeiten die Analyse fortsetzen können. Jörg Bartholomy, Strategieberater, Microsoft Deutschland GmbH
Die Expertise der Ermittler von Staatsanwaltschaft und Polizei ist nicht ersetzbar. Was wir bieten,ist ein Assistenzsystem. Am Ende obliegt die letzte Auswertung natürlich immer einer menschlichen und keiner künstlichen Intelligenz. Kamlesh Kshirsagar, Lead Data Scientist, Microsoft Deutschland GmbHEine der Herausforderungen war, dass wir den Content, den wir innerhalb des Projektes genutzt haben, in ein Format konvertierenmussten, das für das menschliche Auge nicht lesbar und auch nicht umkehrbar ist. Sokonnten wir die mehrere Terabyte-großen Daten in die Cloud schicken und dort prozessieren. Es gab dabei vier Klassen der Content-Kategorien: Die erstewar „kinderpornografischer Content“, die zweite „jugendpornografischer Content“, die dritte „pornografischer Content für Erwachsene“und die vierte „irrelevanter Content“. Nachdem wir das Material mehrmals geprüft haben, konnten wir das Modell mit den echten Fällen prüfen. Dabei habenwir mit 92 Prozent Genauigkeit den kinder-und jugendpornografischen Content herausgefunden. Einer der Erfolge des Projektes war, dass das Modell innerhalb von wenigen Minuten tausende Bilder ermitteln konnte. Staatsanwältin Dr. JulianeWeber, Staatsanwaltschaft Köln, ZAC NRWDie Möglichkeit für uns strafrechtlich relevantes Bildmaterial von unwichtigen Daten unterscheiden zu können, ist ein Meilenstein für die Staatsanwaltschaft. Wir haben nämlich jetzt die Möglichkeit, schnell in Ermittlungen einsteigen zu können.

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(Quelle: onedrive.live.com)

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