ਫੇਸਬੁੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਣਉਚਿਤ ਸਮਗਰੀ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ

ਫੇਸਬੁੱਕ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਉਦਘਾਟਨ ਬਾਰੇ ਦੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਸਰੋਤ ਕੋਡ, ਫੋਟੋਆਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਲਈ ਪਛਾਣ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ, ਭਾਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ। ਸੋਸ਼ਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬੱਚਿਆਂ ਦੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣ, ਅੱਤਵਾਦੀ ਪ੍ਰਚਾਰ ਅਤੇ ਹਿੰਸਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਮੱਗਰੀ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫੇਸਬੁੱਕ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਸਨੇ ਅਜਿਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਹੋਰ ਵੱਡੇ ਪੋਰਟਲ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਛੋਟੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਸਟੂਡੀਓ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਲਾਭਕਾਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਣਉਚਿਤ ਮੀਡੀਆ ਦੇ ਫੈਲਣ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ। ਵਰਲਡ ਵਾਈਡ ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ.

"ਜਦੋਂ ਸਾਨੂੰ ਅਣਉਚਿਤ ਸਮਗਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਾਡੀ ਸਾਰੇ ਡੁਪਲੀਕੇਟਸ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫੈਲਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ," ਫੇਸਬੁੱਕ ਦੇ ਮੁੱਖ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਧਿਕਾਰੀ ਐਂਟੀਗੋਨ ਡੇਵਿਸ ਅਤੇ ਅਖੰਡਤਾ ਦੇ ਉਪ ਪ੍ਰਧਾਨ ਗਾਏ ਰੋਜ਼ੇਨ ਨੇ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ। ਚੌਥੇ ਸਾਲਾਨਾ ਫੇਸਬੁੱਕ ਚਾਈਲਡ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੈਕਾਥਨ। "ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੀ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਸਾਡੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।"

Facebook ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ - PDQ ਅਤੇ TMK+PDQ - ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ pHash, Microsoft ਦੇ PhotoDNA, aHash ਅਤੇ dHash ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫੋਟੋ ਮੈਚਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ PDQ pHash ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਸੀ ਪਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ Facebook ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਮੈਚਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ TMK+PDQF ਨੂੰ Facebook ਦੇ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਖੋਜ ਸਮੂਹ ਅਤੇ ਇਟਲੀ ਵਿੱਚ ਮੋਡੇਨਾ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਰੇਜੀਓ ਐਮਿਲਿਆ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। .

ਦੋਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਫਾਈਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਛੋਟੇ ਡਿਜੀਟਲ ਹੈਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ, ਵਿਲੱਖਣ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਦੋ ਫਾਈਲਾਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਅਸਲ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ। ਫੇਸਬੁੱਕ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਹੈਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਗਲੋਬਲ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਫੋਰਮ ਟੂ ਕਾਊਂਟਰ ਟੈਰੋਰਿਜ਼ਮ (GIFCT) ਰਾਹੀਂ ਦੂਜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਮੁਨਾਫ਼ਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਉਦਯੋਗਿਕ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਆਨਲਾਈਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜੋ Facebook ਨੇ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ PDQ ਅਤੇ TMK+PDQ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ ਉਪਰੋਕਤ ਫੋਟੋਡੀਐਨਏ ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ 10 ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਦੁਆਰਾ ਇੰਟਰਨੈਟ ਤੇ ਬਾਲ ਪੋਰਨੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ. Google ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਸਮਗਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ API ਨੂੰ ਵੀ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਚਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਔਨਲਾਈਨ ਬਾਲ ਜਿਨਸੀ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਫੇਸਬੁੱਕ ਦੇ ਸੀਈਓ ਮਾਰਕ ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਨੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਇਹ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ AI ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਬੇਈਮਾਨ ਫੇਸਬੁੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਦੁਰਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਅਤੇ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਮਈ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ Facebook ਭਾਈਚਾਰਕ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਰਿਪੋਰਟ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੇ ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀਆਂ ਨੌਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਛੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਵਰਜਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਸਰੋਤ: 3dnews.ru