Projektbeschreibung
Instrumente und Verfahren des maschinellen Lernens zur Bekämpfung der sexuellen Ausbeutung von Kindern
Der Vertrieb von Material zur sexuellen Ausbeutung von Kindern ist ein abscheuliches Verbrechen. Die Technologien zur Erkennung verdächtigen Materials der Online-Dienstleister und -Nutzenden werden immer besser. Die enorme Menge an Verweisungen, die bei den Strafverfolgungsbehörden eingehen, in Kombination mit den begrenzten Personalressourcen, manueller Analyse und einem Anstieg der Fälle um 4 000 % seit 2014 verhindern jedoch deren Ermittlungskapazität. Das EU-finanzierte Projekt GRACE wird bewährte Verfahren des maschinellen Lernens auf die Ausarbeitung der Verweisungen und Analysen anwenden und gleichzeitig die technischen, ethischen und gesetzlichen Herausforderungen, welche speziell bei der Bekämpfung der sexuellen Ausbeutung von Kindern auftreten, in angemessener Weise bewältigen. Das Projekt wird Ressourcen von Europol und den neun Strafverfolgungsbehörden aus seinen Mitgliedstaaten nutzen, um frühzeitige, häufige und flexible Ergebnisse bereitzustellen, welche dann wieder an diese zurückgeleitet werden. Dadurch soll die zukünftige technologische Autonomie der Strafverfolgungsbehörden in den Mitgliedstaaten unterstützt und sichergestellt werden.
Ziel
The use of the Internet to distribute CSEM is an abhorrent crime. Referrals from Online Service Providers are key to fighting CSE. OSPs, detection technologies and users reporting suspicious material are improving. However, this leads to an increase in the sheer volume of referrals coupled with the increase in the distribution of CSEM online that is pushing MS LEAs to their limits and affecting their their capacity to prevent harm to infants and children, rescue those in immediate danger, and investigate and prosecute perpetrators. The NCMEC process has improved LEA capability. But, a typical CSE case contains 1-3 TBs of video, 1–10 million images. Limited human resources, manual analysis and the 4,000% increase in referrals since 2014 obligates a new approach. GRACE will apply proven techniques in ML to the referral and analysis process while embracing the very technical, ethical and legal challenges unique to fighting CSE. GRACE will leverage resources already in place at EUROPOL and its 9 MS LEAs and attempt to provide results early, frequently and flexibly, prioritising easy wins in the research plan (e.g. deduplication). By applying Federated Learning approach to the challenge of optimising analysis and information flow, GRACE will enable cooperation between LEAs in improving their own capabilities and harness experiential knowledge. The results of GRACE will be handed back to EUROPOL and MS LEAs for unrestricted use in their missions, helping to ensure their future technological autonomy.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- H2020-EU.3.7. - Secure societies - Protecting freedom and security of Europe and its citizens Main Programme
- H2020-EU.3.7.1. - Fight crime, illegal trafficking and terrorism, including understanding and tackling terrorist ideas and beliefs
- H2020-EU.3.7.8. - Support the Union's external security policies including through conflict prevention and peace-building
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-SU-SEC-2019
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
20009 Donostia San Sebastian
Spanien
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
Beteiligte (22)
D8 Dublin
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1050 Bruxelles / Brussel
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S1 1WB Sheffield
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57001 Thermi Thessaloniki
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28071 Madrid
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
28040 Madrid
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50733 Koln
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
1081 Nicosia
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75800 Paris
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81677 Munich
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00144 ROMA
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22006 Nicosia
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2517 KK Den Haag
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020123 Bucuresti
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1000 029 LISBOA
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02-624 Warszawa
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08303 Vilnius
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1120 Bruxelles / Brussel
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1149-019 Lisboa
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34100 Chalkida
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
24004 Leon
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9723ZA Groningen
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).