La red social Facebook anunció este domingo el uso de dos tecnologías de código abierto que pueden detectar videos y fotos similares o casi idénticos, con la finalidad de combatir abusos dentro de su plataforma.
“En solo un año, hemos sido testigos de un aumento del 541% en la cantidad de videos de abuso sexual infantil reportados por la industria tecnológica a CyberTipline. Confiamos en que la generosa contribución de Facebook de esta tecnología de código abierto en última instancia conducirá a la identificación y rescate de más víctimas de abuso sexual infantil”, dijo John Clark, presidente y CEO del Centro Nacional de Niños Desaparecidos y Explotados.
Conocidas como ‘PDQ’ y ‘TMK + PDQF’, estas tecnologías son parte de un conjunto de herramientas utilizadas en Facebook para detectar contenido dañino. También, existen otros algoritmos e implementaciones disponibles como pHash, PhotoDNA, aHash y dHash de Microsoft.
La tecnología de coincidencia de video, TMK + PDQF, fue desarrollada conjuntamente por el equipo de Investigación de Inteligencia Artificial de Facebook (FAIR) y académicos de la Universidad de Módena y Reggio Emilia en Italia. Estas tecnologías crean una manera eficiente de almacenar archivos como hashes digitales cortos que pueden determinar si dos archivos son iguales o similares, incluso sin la imagen o el video original.
Los hashes también se pueden compartir más fácilmente con otras compañías y organizaciones sin fines de lucro. Por ejemplo, cuando se identifica propaganda terrorista en las plataformas, se elimina y la analizan utilizando una variedad de técnicas, incluidos los algoritmos que difundieron este domingo. Después, de compartir los hashes con socios de la industria, incluidas las empresas más pequeñas, a través de GIFCT para que también puedan eliminar el mismo contenido si aparece en alguno de sus servicios.
PDQ y TMK + PDQF fueron diseñados para operar a gran escala, admitiendo aplicaciones de video-hashing de cuadros y en tiempo real.
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