論文の概要: Unveiling AI's Threats to Child Protection: Regulatory efforts to Criminalize AI-Generated CSAM and Emerging Children's Rights Violations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00433v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 10:18:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:25:52.519893
• Title: Unveiling AI's Threats to Child Protection: Regulatory efforts to Criminalize AI-Generated CSAM and Emerging Children's Rights Violations
• Title（参考訳）: 子ども保護へのAIの脅威を解き明かす--CSAMの犯罪化と子どもの権利侵害の防止をめざして
• Authors: Emmanouela Kokolaki, Paraskevi Fragopoulou,
• Abstract要約: イメージによる児童性虐待の分野における新たな警戒傾向の提示を目指す。 主な貢献は、ホットラインレポートとダークウェブフォーラムで特定されたドメイン名との相関分析である。 ボイジャーシステムのATLASデータセットからの投稿内容の分析 このタイプのコンテンツやルートに対するユーザの見解も、悪意のある目的の防止を目的として設定された技術的障壁を克服するためのものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402723
• License:
• Abstract: This paper aims to present new alarming trends in the field of child sexual abuse through imagery, as part of SafeLine's research activities in the field of cybercrime, child sexual abuse material and the protection of children's rights to safe online experiences. It focuses primarily on the phenomenon of AI-generated CSAM, sophisticated ways employed for its production which are discussed in dark web forums and the crucial role that the open-source AI models play in the evolution of this overwhelming phenomenon. The paper's main contribution is a correlation analysis between the hotline's reports and domain names identified in dark web forums, where users' discussions focus on exchanging information specifically related to the generation of AI-CSAM. The objective was to reveal the close connection of clear net and dark web content, which was accomplished through the use of the ATLAS dataset of the Voyager system. Furthermore, through the analysis of a set of posts' content drilled from the above dataset, valuable conclusions on forum members' techniques employed for the production of AI-generated CSAM are also drawn, while users' views on this type of content and routes followed in order to overcome technological barriers set with the aim of preventing malicious purposes are also presented. As the ultimate contribution of this research, an overview of the current legislative developments in all country members of the INHOPE organization and the issues arising in the process of regulating the AI- CSAM is presented, shedding light in the legal challenges regarding the regulation and limitation of the phenomenon.
• Abstract（参考訳）: 本論文は、サイバー犯罪、児童性的虐待の分野におけるSafeLineの研究活動と、安全なオンライン体験に対する子どもの権利の保護の一環として、画像による児童性的虐待の分野における新たな警戒傾向を示すことを目的とする。 これは主に、暗黒のWebフォーラムで議論されているAI生成のCSAM現象と、この圧倒的な現象の進化においてオープンソースAIモデルが果たす重要な役割に焦点を当てている。 論文の主な貢献は、ホットラインレポートとダークウェブフォーラムで特定されたドメイン名との相関分析である。 目的は、ボイジャーシステムのATLASデータセットを用いて達成されたクリアネットとダークウェブの密接な接続を明らかにすることである。 さらに、上記データセットから抽出した投稿内容の集合を分析することにより、AI生成CSAMの製造に使用されるフォーラムメンバーの技法に関する貴重な結論も導き、また、悪意ある目的を予防するために設定された技術的障壁を克服するために、利用者のこのタイプのコンテンツやルートに対する見解も提示する。 本研究の究極的な貢献として、INHOPE組織の全加盟国における現在の立法展開の概要と、AI-CSAMの規制の過程で生じる課題について述べ、この現象の規制と制限に関する法的課題に光を当てる。

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