論文の概要: Seeing without Looking: Analysis Pipeline for Child Sexual Abuse Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.14110v1
• Date: Fri, 29 Apr 2022 14:02:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-02 15:12:40.010565
• Title: Seeing without Looking: Analysis Pipeline for Child Sexual Abuse Datasets
• Title（参考訳）: 見ずに見る:子どもの性的虐待データセットの分析パイプライン
• Authors: Camila Laranjeira, Jo\~ao Macedo, Sandra Avila, Jefersson A. dos Santos
• Abstract要約: 本稿では,データセットとラベルの統計を超越した分析テンプレートを提案する。 トレーニング済みの機械学習モデルの両方で提供される自動信号の抽出に重点を置いている。 我々の目標は、CSAMデータセットの特徴を安全に公開し、研究者がこの分野に参加することを奨励することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.016916087221801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The online sharing and viewing of Child Sexual Abuse Material (CSAM) are growing fast, such that human experts can no longer handle the manual inspection. However, the automatic classification of CSAM is a challenging field of research, largely due to the inaccessibility of target data that is - and should forever be - private and in sole possession of law enforcement agencies. To aid researchers in drawing insights from unseen data and safely providing further understanding of CSAM images, we propose an analysis template that goes beyond the statistics of the dataset and respective labels. It focuses on the extraction of automatic signals, provided both by pre-trained machine learning models, e.g., object categories and pornography detection, as well as image metrics such as luminance and sharpness. Only aggregated statistics of sparse signals are provided to guarantee the anonymity of children and adolescents victimized. The pipeline allows filtering the data by applying thresholds to each specified signal and provides the distribution of such signals within the subset, correlations between signals, as well as a bias evaluation. We demonstrated our proposal on the Region-based annotated Child Pornography Dataset (RCPD), one of the few CSAM benchmarks in the literature, composed of over 2000 samples among regular and CSAM images, produced in partnership with Brazil's Federal Police. Although noisy and limited in several senses, we argue that automatic signals can highlight important aspects of the overall distribution of data, which is valuable for databases that can not be disclosed. Our goal is to safely publicize the characteristics of CSAM datasets, encouraging researchers to join the field and perhaps other institutions to provide similar reports on their benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 児童性虐待材料(CSAM)のオンライン共有と視聴は急速に増加しており、人間の専門家は手動検査をもはや扱えない。 しかし、CSAMの自動分類は研究の難しい分野であり、主に、個人的かつ法執行機関の単独所有であるべきターゲットデータにアクセスできないためである。 研究者が目に見えないデータから洞察を引き出すのを助け、CSAM画像のさらなる理解を安全に提供するために、データセットとラベルの統計を超えた分析テンプレートを提案する。 オブジェクトカテゴリやポルノ検出などの事前学習された機械学習モデルと、輝度やシャープネスなどの画像メトリクスの両方によって提供される、自動信号の抽出に焦点を当てている。 被害を受けた子どもや青年の匿名性を保証するため、スパース信号の集計統計のみを提供する。 このパイプラインでは、指定された各信号にしきい値を適用してデータをフィルタリングし、その信号のサブセット内分布、信号間の相関、バイアス評価を提供する。 ブラジル連邦警察と共同で作成したCSAM画像とCSAM画像の2000点以上のサンプルからなる文献における数少ないCSAMベンチマークの1つであるRCPD(Regional-based annotated Child Pornography Dataset)に関する提案を行った。 いくつかの意味でノイズや制限があるが、自動信号は、開示できないデータベースにとって価値のある、データの全体分布の重要な側面を浮き彫りにすることができる。 私たちの目標は、CSAMデータセットの特徴を安全に公開し、研究者がこの分野に参加するよう促すことです。

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