Les enquêteurs doivent passer en revue des images ou des vidéos d’un enfant abusé sexuellement à partir de diverses sources – les cybertips à partir de plateformes de médias sociaux, d’activité Web sombre ou d’appareils saisis à la suite d’un mandat de perquisition. Quelle que soit la source, ils sont confrontés au même défi critique: analyser de grandes quantités de contenu numérique pour trouver des indices qui pourraient aider à identifier les enfants victimes.
Ces enquêtes peuvent prendre des semaines ou des mois. Pendant ce temps, les enfants peuvent subir des abus actifs. Les enquêteurs plus rapides trouvent ces indices, plus vite ils peuvent retirer les enfants du mal.
Le défi de volume
Lors de l’examen des cas d’abus sexuels sur les enfants, les enquêteurs sont confrontés à d’énormes volumes de dossiers – des centaines de milliers de fichiers potentiellement, voire jusqu’à des téraoctets de données. Chaque dossier doit être traité parce que les auteurs cachent du matériel d’abus sexuel (CSAM) en errant en maltant les dossiers ou en les intégrant parmi un contenu légitime.
Chaque fichier contient potentiellement une pièce de puzzle manquante: un logo scolaire, une affiche régionale ou d’autres indices sur l’identité ou le lieu où se trouve un enfant. Le CSAM est souvent situé dans des dossiers contenant des informations d’identification supplémentaires qui peuvent fournir du contenu sur des dizaines ou des centaines de victimes.
Notre solution alimentée par l’IA
Aider les enquêteurs à trouver des enfants abusés sexuellement plus rapidement Quatre piliers de sécurité pour enfants. Les agences de 40 pays utilisent les outils d’intelligence d’identification de la victime de Thorn pour résoudre ce problème d’aiguille en un haystack.
Au cœur de nos solutions se trouve Thorn Detect, avec des classificateurs de CSAM avancés qui offrent trois avantages clés:
Identifiez le nouveau CSAM suspecté – Notre classificateur détecte de nouveaux documents d’abus suspects qui seraient manqués en utilisant du hachage et de l’appariement seuls, représentant souvent des enfants en violence active. Formé directement sur le CSAM vérifié – Nos modèles sont formés en partie en utilisant les données fournies par le National Center for Missing & Exploited Children via leur programme Cybertipline, aidant à prédire la probabilité que le contenu contienne du CSAM. Amélioré en permanence – depuis 2020, le déploiement du monde réel et les commentaires des clients permettent à notre équipe d’itérer et d’améliorer le modèle.
En utilisant l’apprentissage automatique de pointe, ces outils traitent plus de fichiers plus rapidement que les humains ne le pouvaient manuellement, trouvant rapidement un matériel d’abus suspecté et transformant ce qui était autrefois un processus minutieusement manuel.
Cette même approche innovante a été appliquée à d’autres technologies et outils, fournissant des solutions aux spécialistes de l’identification des victimes pour découvrir les auteurs de matériaux abus, comment ils coopèrent pour abuser des enfants et, finalement, à trouver les enfants abusés.
Enlever les auteurs de la rue
Les enquêteurs ont souvent une fenêtre de temps limitée pour tenir un suspect. La recherche de fichiers CSAM peut rapidement faire la différence entre le maintien de la garde d’un auteur suspecté ou les libérer pour potentiellement nuire. De plus, le volume de CSAM en possession d’un suspect affecte la détermination de la peine – l’identification typique de la pleine échelle aide à mettre des abuseurs dangereux derrière les barreaux pendant un temps important.
Soutenir le bien-être de l’investigateur
Les solutions de Thorn aident également à réduire le fardeau émotionnel pour les enquêteurs. L’exposition répétée à un contenu troublant crée un traumatisme par procuration, mais nos outils l’atténuent en détectant et en catégorisant des fichiers par vraisemblance de contenir du CSAM. Les enquêteurs peuvent ensuite choisir quand revoir le contenu signalé, leur donnant un contrôle crucial sur leur exposition.
Imaginez que vous parcourez des photos sur le téléphone d’une autre personne. Soudain, vous voyez une image horrible. Cette expérience choquante reste avec vous pendant un certain temps. Imaginez maintenant l’expérience de cela à plusieurs reprises au cours des jours et des semaines. Ce type d’exposition est un défi professionnel pour de nombreux types de premiers intervenants et est connu comme traumatisme vicarié.
Pour les enquêteurs impliqués dans des cas d’abus sexuels sur les enfants, cette exposition répétée est leur réalité. Cependant, les outils d’identification des victimes de Thorn aident à soulager le traumatisme provient en atténuant le fardeau des revues manuelles. Les solutions détectent quels fichiers sont susceptibles de contenir le CSAM à des degrés divers et de les catégoriser en conséquence. Ensuite, les enquêteurs peuvent choisir d’examiner les fichiers CSAM lorsqu’ils sont prêts. Ce degré de contrôle sur leur propre exposition signifie beaucoup pour les enquêteurs qui s’occupent quotidiennement de ce matériel.
Une course contre le temps
Les enquêteurs en première ligne de la protection des enfants contre les abus sexuels jouent un rôle important dans nos communautés et sont souvent dans une course contre le temps. Plus rapidement, ils peuvent détecter le CSAM et trouver des indices qui aident à identifier une victime d’enfant, plus ils peuvent retirer cet enfant du mal et mettre un auteur derrière les barreaux. Nous sommes fiers de construire une technologie, comme Thorn Detect, qui accélère ces efforts critiques, aidant à créer un nouveau chapitre et un avenir meilleur pour les enfants impliqués.
Aidez-nous à trouver des enfants victimes plus rapidement
Le pilier d’identification des victimes de l’enfant de Thorn est principalement financé par le soutien des donneurs, ce qui aide à obtenir des outils tels que Thorn détecter entre les mains des enquêteurs dans le monde. Votre soutien philanthropique nous permet de fournir des solutions transformatrices à davantage d’enquêteurs, de construire un filet de sécurité numérique pour les enfants et de transformer la façon dont ils sont protégés à l’ère numérique.
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