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Forschung in NRW: KI erkennt Kinderpornographie

Betrieben wird das Projekt von der Zentral- und Ansprechstelle Cybercrime Nordrhein-Westfalen (ZAC NRW), die bei der Staatsanwaltschaft Köln angesiedelt ist. „Die in der Projektarbeit entwickelte Künstliche Intelligenz ist mit einer Genauigkeit jenseits der 90 Prozent in der Lage, Bildmaterial in die Kategorien Kinderpornographie, Jugendpornographie, nicht strafbare Erwachsenenpornographie und sonstiges Bildmaterial einzuteilen“, so Biesenbach laut Mitteilung des NRW-Justizministeriums. Die KI ersetze damit nicht den menschlichen Auswerter und den juristischen Bewerter. Sie könne aber zu einem sehr frühen Zeitpunkt des Ermittlungsverfahrens den Strafverfolgern schnell und wirksam aus der Menge der Daten diejenigen Beweismittel herausfiltern, die die Ermittler zur Prüfung des für die Untersuchungshaft erforderlichen dringenden Tatverdachts benötigen würden.

Die KI könne durch den Fokus auf relevantes Material zudem helfen, noch andauernde akute Missbrauchssituationen zu erkennen und den bloßen Konsumenten inkriminierter Darstellungen von dem selbst missbrauchenden Produzenten zu unterscheiden, erklärte der Minister. Damit werde konzentrierte und schnelle Strafverfolgung möglich. Monatelange Schwebephasenwürden würden vermieden. Eine trainierte KI für sich genommen reiche jedoch nicht aus, um den Erfolg des Modells deutlich zu machen. „Die reine Bildauswertung beherrschen in ähnlicher Genauigkeit andere Auswertungssysteme.“ Die trainierte KI müsse zudem in eine skalierbare Infrastruktur eingebettet sein. Die ZAC NRW habe sich daher für ein hybrides Cloudmodell entschieden.

Rechenintensives Training der KI in der Cloud
„Die Daten werden auf sogenannten Edge-Devices, d.h. lokal unter Kontrolle der Strafverfolgungsbehörden stehenden Geräten verarbeitet. Kein Externer hat auf die Beweismittel Zugriff. Das besonders rechenintensive Training der KI erfolgt hingegen in der Cloud“, fügte der Politiker hinzu. Dazu würden Beweismittel über eine in der Forschungszusammenarbeit entwickelte Abstraktionssoftware so aufbereitet, dass sie datenschutzkonform für das Training der KI in der Cloud genutzt werden könnten.

Die besondere Stärke des Modells zeige sich in der Skalierbarkeit seiner Ressourcen. Biesenbach: „Alle Geräte sind mit einem im Projekt entwickelten standardisierten Softwaresatz ausgestattet und werden aus der Cloud heraus verwaltet. Benötigt man für einen Fall mehr Ressourcen, mietet man einfach mehr Geräte hinzu und kann so einfach und unkompliziert die Auswertepower der Strafverfolger vervielfachen.“ (ud)
 

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