Секс в сети: программа-фильтр распознает порнографию по звуку

Говорят, что аудиоанализ обеспечивает лучшую защиту, чем оптические методы. 

Что касается автоматического обнаружения и фильтрации нежелательного порнографического видеоконтента в Интернете, сегодня пользователям доступно значительное количество различных программных решений. Предлагаемые системы, полностью основанные на оптическом анализе контента, имеют свои слабые стороны и не всегда работают идеально. Чтобы гарантировать лучшую защиту от секс-видео в Интернете, корейские компьютерщики представили новый подход, который для блокировки грязного контента основан не на распознавании изображений, а на распознавании речи.

Нет стопроцентной защиты

«Решения безопасности, которые отфильтровывают веб-сайты и контент с порнографическим контентом, пользуются большим спросом, особенно в области так называемого« родительского контроля », - поясняет Мартин Пензес, технический директор ESET в Австрии. http://www.eset.at , в разговоре с пресс-текстом. Хотя большая его часть уже очень хорошо работает на практике, стопроцентной защиты до сих пор нет. «Я уже могу представить, что фильтр, работающий на основе анализа звука, может более эффективно блокировать секс-видео», - говорит Пензес.

Для достижения наилучшего защитного эффекта ESET-Esperte рекомендует сочетание систем анализа изображения и звука: «Оба подхода имеют свои преимущества и недостатки». Хотя при визуальном анализе часто возникают проблемы с отличием сексуальных представлений от обычных модных изображений, где также можно увидеть много кожи, в последнем варианте неподвижные изображения не могут быть распознаны и отфильтрованы.

93 процента опознали правильно

Несмотря на очевидные недостатки, Мён Чен Ким и Хойрин Ким, два компьютерных инженера лаборатории технологии распознавания речи, придерживаются мнения, что http://srtlab.kaist.ac.kr/ в Корейском институте передовых наук и технологий (KAIST) продолжает разработку своей системы фильтрации порнографии на основе аудио. Как они сообщают New Scientist в недавней статье, представленная ими система смогла правильно идентифицировать и блокировать порнографический контент в видеороликах в 93 процентах случаев при всестороннем тестовом прогоне.

(ск)

.

Pte