Facebook 关于开幕 ，能够确定照片和视频的身份程度，即使对其进行微小的更改。 该社交网络积极使用这些算法来打击包含与剥削儿童、恐怖主义宣传和各种形式的暴力有关的材料的内容。 Facebook指出，这是它第一次共享此类技术，该公司希望在其帮助下，其他大型门户网站和服务、小型软件开发工作室和非营利组织将能够更有效地打击不当媒体的传播万维网上的内容。
Facebook 首席安全官安提戈涅·戴维斯 (Antigone Davis) 和诚信副总裁盖伊·罗森 (Guy Rosen) 在帖子中写道：“当我们发现一条不当内容时，技术可以帮助我们找到所有重复内容并防止它们传播。”安全黑客马拉松。 “对于那些已经使用自己或其他内容匹配技术的人来说，我们的技术可以提供另一层保护，使安全系统更加强大。”
Facebook 声称，这两种已发布的算法——PDQ 和 TMK+PDQ——旨在处理巨大的数据集，并且基于现有的模型和实现，包括 pHash、微软的 PhotoDNA、aHash 和 dHash。 例如，照片匹配算法PDQ受到pHash的启发，但完全由Facebook开发人员从头开始开发，而视频匹配算法TMK+PDQF则由Facebook的人工智能研究小组与意大利摩德纳大学和雷焦艾米利亚大学的科学家共同创建。
这两种算法都使用短数字哈希来分析他们正在寻找的文件，这种独特的标识符有助于确定两个文件是否相同或相似，即使没有原始图像或视频。 Facebook 指出，这些哈希值可以通过全球反恐互联网论坛 (GIFCT) 轻松地与其他公司和非营利组织以及行业合作伙伴共享，因此所有对网络安全感兴趣的公司也将能够删除 Facebook 认为的内容。如果上传到他们的服务，则已标记为不安全。
随后PDQ和TMK+PDQ的发展 10 年前，微软试图打击互联网上的儿童色情内容。 谷歌最近还推出了内容安全 API，这是一个人工智能平台，旨在识别在线儿童性虐待材料，从而提高人类审核的效率。
反过来，Facebook 首席执行官马克·扎克伯格长期以来一直认为，人工智能将在不久的将来显着减少数百万不道德的 Facebook 用户所犯下的滥用行为。 事实上，在五月份出版的 该公司报告称，人工智能和机器学习帮助显着减少了九类内容中六类发布的禁止内容的数量。
来源： 3dnews.ru