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Thema Aira:

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

Staatsanwältin Dr. Juliane Weber:
F√ľr die Auswertung haben wir f√ľr die Beamtinnen und Beamten eine webbasierte Benutzeroberfl√§che, √ľber die man auch direkt mit der Auswertung starten kann.Das hei√üt, wenn in einem konkreten Verfahren die Datentr√§ger eingehen, w√ľrden wir f√ľr eine Analyse und Auswertung erstmal einen neuen Fall anlegen und die entsprechenden Bilddateien hochladen und zwar auf einem lokalen Edge-Device im Rechenzentrum der Beh√∂rde. Und das ist auch der Vorteil dieser hybriden L√∂sung:Wir haben jetzt einen hybriden Ansatz, √ľber den die Beh√∂rde auf die Rechenressourcen zugreifen kann, die sie konkret f√ľr diesen Fall brauchen.Das hei√üt,wenn wir in einem Fall viele Datentr√§ger haben mit tausenden Bildern,k√∂nnen die Ermittlungsbeh√∂rden 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 ‚ÄěSonstiges‚Äú, ‚ÄěKinderpornografie und Jugendpornografie‚Äúoder normale ‚ÄěPornografie‚Äú. Die KI klassifiziert nicht nur, sie priorisiert die Bilder auch, das hei√üt,dass die Bilder, die der Kategorie am wahrscheinlichsten zugeordnet werden, auch als erstes angezeigt werden. Die Ermittler haben auch gleichzeitig die M√∂glichkeit,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 k√∂nnen 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 k√∂nnen wir dann auch wiederkehrende Wasserzeichen gegebenenfalls zu den Herstellern zur√ľckverfolgen. Der Algorithmus kann auch den Verlauf eines Chats auswerten und ermitteln,wie viele Bilder von einem Tatverd√§chtigen und auch in welchem Kontext diese Bilder versendet oder sogar empfangen worden sind.Das hei√üt, wir k√∂nnen R√ľckschl√ľsse darausziehen, ob ein Tatverd√§chtiger selbst die Bilder weiterverbreitet hat oder gegebenenfallsdie Bilder sogarhergestellt hat.Wenn die Auswertungen abgeschlossen sind, wird ein Analysebericht ausgegeben.Die M√∂glichkeit f√ľr uns strafrechtlich relevantes Bildmaterial von unwichtigen Daten unterscheiden zu k√∂nnen, ist ein Meilenstein f√ľr die Staatsanwaltschaft. Wir k√∂nnen n√§mlich jetzt dank der hybriden L√∂sung viel schneller in die Ermittlungen einsteigen.

Transkript Deutsch
K√ľnstliche 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 Bez√ľge zur digitalen Welt. Und digitale Verbrechen produzieren nat√ľrlich auch digitale Beweismittel. Mit unseren bisherigen manuellen Auswertungskapazit√§ten werden wir irgendwanndieser Datenmenge, die tats√§chlich auch immer gr√∂√üer werden, nicht mehr Herr. Deshalb haben wir gesagt, wir m√∂chten jetzt eine innovative L√∂sung 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 L√∂sung zu nutzen. J√∂rg Bartholomy, Strategieberater, Microsoft Deutschland GmbHDas Forschungsprojekt mit der Staatsanwaltschaft in K√∂ln haben wir in der Intention ins Leben gerufen,den Ermittlern schnellere und effizientere L√∂sungen zur Datenauswertung von Asservaten zur Verf√ľgung zu stellen. Hintergrund ist, dass bei einer Beschlagnahmung gesetzlich gesehen ein Eingriff in die Grundrechte vorliegt und eine zeitlicheVerh√§ltnism√§√üigkeit zur Auswertung gegeben ist. Aus diesem Grund m√ľssen diese Asservate in einem relativ schnellen Zeitraum ausgewertet werden, um auf der einen Seite nat√ľrlich zu verifizieren, dass keine laufenden Missbr√§uche dahinterstecken und auf der anderen Seite aber auch zu verifizieren, dass √ľberhaupt 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 k√∂nnen diese nicht einfach so im Klartext prozessieren und aus diesem Grund bedurfte es eines neuen und innovativen Verfahrens.Jan Kruse, Architekt f√ľr KI, Strategie & Innovation, Microsoft Deutschland GmbHDer Ablauf war so: Wir starten im Rechenzentrum des Kunden, denn hier liegen die Daten der Beschuldigten,wie Datentr√§ger‚ÄďFestplatten, 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 hei√üt, wir bekommen hunderttausende von Bilddateien aus dem Kunden-Rechenzentrum, sie werden abstrahiert und die K√ľnstliche 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 zur√ľck an den Kunden, an seine Ermittler undan die Analysten, die dann anhand von Wahrscheinlichkeiten die Analyse fortsetzen k√∂nnen. J√∂rg 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 nat√ľrlich immer einer menschlichen und keiner k√ľnstlichen 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 f√ľr das menschliche Auge nicht lesbar und auch nicht umkehrbar ist. Sokonnten wir die mehrere Terabyte-gro√üen Daten in die Cloud schicken und dort prozessieren. Es gab dabei vier Klassen der Content-Kategorien: Die erstewar ‚Äěkinderpornografischer Content‚Äú, die zweite ‚Äějugendpornografischer Content‚Äú, die dritte ‚Äěpornografischer Content f√ľr Erwachsene‚Äúund die vierte ‚Äěirrelevanter Content‚Äú. Nachdem wir das Material mehrmals gepr√ľft haben, konnten wir das Modell mit den echten F√§llen pr√ľfen. 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. Staatsanw√§ltin Dr. JulianeWeber, Staatsanwaltschaft K√∂ln, ZAC NRWDie M√∂glichkeit f√ľr uns strafrechtlich relevantes Bildmaterial von unwichtigen Daten unterscheiden zu k√∂nnen, ist ein Meilenstein f√ľr die Staatsanwaltschaft. Wir haben n√§mlich jetzt die M√∂glichkeit, schnell in Ermittlungen einsteigen zu k√∂nnen.

(Quelle: onedrive.live.com)

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