Description du projet
Des outils et des techniques d’apprentissage automatique pour lutter contre l’exploitation sexuelle des enfants
La distribution de contenus liés à l’exploitation sexuelle des enfants constitue un crime abominable. Les technologies de détection de contenus suspects des fournisseurs de services en ligne et des utilisateurs sont en constante amélioration. Toutefois, le nombre considérable de renvois recueillis par les agences de détection et de répression (LEA pour law enforcement agencies) combiné à des ressources humaines limitées, à une analyse manuelle et à l’augmentation de 4 000 % des renvois depuis 2014 font obstacle aux capacités d’analyse de ces solutions. Le projet GRACE, financé par l’UE, appliquera des techniques éprouvées dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’élaboration de l’analyse tout en gérant de manière adaptée les défis techniques, éthiques et juridiques uniques, associés à la lutte contre l’exploitation sexuelle des enfants. Le projet utilisera des ressources issues d’EUROPOL et de ses neuf LEA d’États membres afin de fournir des résultats rapides, fréquents et flexibles qui seront remis à EUROPOL ainsi qu’aux LEA des États membres, contribuant ainsi à assurer leur autonomie technologique à venir.
Objectif
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.
Champ scientifique
Mots‑clés
Programme(s)
- 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
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
20009 Donostia San Sebastian
Espagne
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Participants (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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Entité juridique autre qu’un sous-traitant qui est affiliée ou juridiquement liée à un participant. L’entité réalise des travaux dans les conditions prévues par la convention de subvention, fournit des biens ou des services pour l’action, mais n’a pas signé la convention de subvention. Le tiers respecte les règles applicables au participant qui lui est lié dans le cadre de la convention de subvention en ce qui concerne l’éligibilité des coûts et le contrôle des dépenses.
28040 Madrid
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50733 Koln
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
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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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
24004 Leon
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9723ZA Groningen
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.