Der „Flasher Detection“-Algorithmus soll den Video-Chat aufräumen

Einer der außergewöhnlichsten Trends bei der Internetnutzung war der rasante Aufstieg von Video-Chat-Diensten wie Chatroulette. Diese Dienste verknüpfen nach dem Zufallsprinzip die Webcams von Personen, die die Site besuchen.

Aber Chatroulette hat ein Problem. Die Seite wird von Flashern dominiert, die ihre Genitalien entblößen.

Etwa 6,3 Millionen Besucher nutzten Chatroulette im Juli 2010, vielleicht wegen der sexuellen Natur des Inhalts.



Dies stellt jedoch eine erhebliche Bedrohung für Minderjährige dar. Es gibt keine einfache Möglichkeit, das Alter von Personen zu überwachen, die Websites besuchen, und Minderjährige können problemlos darauf zugreifen. Laut Xinyu Xing von der University of Colorado in Boulder und einigen Freunden scheint eine beträchtliche Anzahl von Chatroulette-Benutzern minderjährig zu sein.

Unsere Beobachtungen an einem typischen Samstagabend zeigen, dass bis zu 20-30% der Chatroulette-Benutzer minderjährig sind, heißt es in einem heute auf arXiv veröffentlichten Papier.

Xing und Co haben jedoch eine Lösung. Dieses Team hat einen Flasher-Erkennungsalgorithmus entwickelt, der die Täter erkennt und es ermöglicht, sie rauszuschmeißen.

Es stellt sich heraus, dass es schwieriger ist, Flasher zu fangen, als es auf den ersten Blick erscheinen mag. Eine Möglichkeit besteht darin, einen Crowdsourcing-Mechanismus einzusetzen, bei dem Nutzer Täter melden, deren Video-Feed dann von geschulten Personen ausgewertet und gegebenenfalls gestoppt werden kann.

Aber das ist eine zeitaufwändige und teure Aufgabe, die missbraucht werden kann. Und mit mehr als 20.000 Nutzern zu jeder Zeit ist es unwahrscheinlich, dass es auf lange Sicht für Chatroulette funktioniert.

Ein anderer Ansatz besteht darin, vorhandene Algorithmen zu verwenden, die darauf ausgelegt sind, pornografische Inhalte zu erkennen. Die genaue Funktionsweise dieser Algorithmen ist nicht ganz klar, aber sie scheinen in Bildern nach Skin-Inhalten zu suchen.

Leider funktioniert diese Art von Software nicht gut mit Videochat-Inhalten, sagen Xing und Co. Das liegt daran, dass die Videobilder oft schlecht ausgeleuchtet sind, so dass beispielsweise die Haut nur schwer von gelblich-weißen Wänden im Hintergrund zu unterscheiden ist.

Aus diesem Grund haben Xing und Co. einen eigenen Algorithmus namens SafevChat entwickelt, den sie mit rund 20.000 Standbildern aus Chatroulette-Videos getestet und vom Gründer des Dienstes Andrey Ternovskiy bereitgestellt haben. Ihr Papier gibt einen detaillierten Einblick in die Funktionsweise.

Der neue Ansatz ist interessant, weil er die Bilder anhand verschiedener Kriterien analysiert und dann die Ergebnisse fusioniert, bevor entschieden wird, ob das Bild akzeptabel ist oder nicht.

Um das Problem hautfarbener Wände und Möbel zu überwinden, kombinieren sie die Hauterkennung mit einer Bewegungserkennung, die sequentielle Bilder vergleicht, um zu sehen, ob sich die Haut bewegt. Und sie verwenden Gesichts-, Augen- und Nasendetektoren, um Gesichtshaut von Nichtgesichtshaut zu unterscheiden. Die Ergebnisse werden fusioniert und das Bild wird dann als normal oder anstößig klassifiziert, nachdem es mit dem anfänglichen Datensatz trainiert wurde.

Xing und so sagen es funktioniert gut und deutlich besser als ein kommerzielles Detektorprogramm für pornografische Bilder namens PicBlock. Sie haben ein Video, das zeigt, wie es auf ihrer Website funktioniert .

Tatsächlich funktioniert SafeVChat so gut, dass Chatroulette Anfang dieses Monats damit begann, es auf seiner Website zu verwenden.

Ob dies Chatroulette mehr oder weniger beliebt macht, müssen wir abwarten. Aber mit etwas Glück wird die Seite für alle Beteiligten sicherer.

Ref: arxiv.org/abs/1101.3124 : SafeVchat: Erkennen obszöner Inhalte und unangemessener Benutzer in Online-Video-Chat-Diensten

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