Interpol Gunakan Artificial Intelligence dalam Memburu Predator Anak Online

rsz_child-pornography-german-crete

Kita mengetahui bahwa FBI telah mencetak kemenangan besar dengan operasi Playpen yang berhasil membongkar ring atau jaringan pedofil berbasis TOR dan mengadili anggotanya. Namun perlu diingat kemenangan FBI tersebut hanya salah satu pertempuran dalam perang yang sedang berlangsung terhadap eksploitasi seksual anak-anak secara online.

Berkat adanya kemajuan dalam machine learning, yaitu Artificial Intelligence, pertempuran tersebut menjadi sedikit lebih mudah bagi penegak hukum di Eropa karena machine learning tersebut bisa dimanfaatkan untuk memburu pelaku pornografi anak pada jaringan P2P (peers to peers).

Sistem yang dikenal sebagai ICOP (Identifying and Catching Originators in P2P Networks), bekerja mirip dengan Photo DNA Microsoft, dimana gambar porno anak ditandai dengan tanda tangan digital setelah dikumpulkan dalam proses penyelidikan. Tanda tangan ini kemudian dibagi sebagai database global untuk penegakan hukum. Jika gambar atau video yang sama muncul lagi selama investigasi lainnya, mereka secara otomatis ditandai. Hali ni menghemat usaha penegak yang memeriksa secara manual gambar di database. Hal ini juga menghemat waktu, tenaga dan mempercepat penyelidikan. Terlebih lagi, secara otomatis mengidentifikasi materi baru (apa pun gambar yang belum ditandai) yang menyediakan indikasi segar atau kecenderungan terkini pada kejahatan yang lebih baru.

Menurut PBB, 16 persen orang yang memiliki gambar semacam ini atau materi pornografi anak memiliki kecenderungan melecehkan anak-anak. Dengan sistem ini bisa mengurangi jumlah waktu antara penemuan dan penangkapan sehingga dapat membantu menyelamatkan anak-anak dari eksploitasi lebih lanjut. Sistem ICOP dirancang untuk digunakan pada Gnutella dan telah dilatih dengan puluhan ribu gambar mulai dari gambar porno orang dewasa, gambar biasa dari anak-anak hingga gambar pelecehan seksual anak di bawah umur.

Interpol sudah mulai menguji ICOP untuk digunakan di wilayah Lyon Perancis. Setelah diinstal pada sistem Interpol dan terkoneksit dengan database lain seperti Project Vic, ICOP menghasilkan false positive dari gambar kurang dari 8 persen dan 4 persen dari video.

Awais Rashid, seorang profesor di Universitas Lancaster yang membantu mengembangkan sistem tersebut mengatakan bahwa sistem tersebut secara signifikan mengurangi overhead penyidik. Daripada harus menjaring gambar atau video melalui sejumlah besar gambar dan video untuk mengidentifikasi bahan pelecehan anak baru, sistem baru ini menyediakan kesesuaian otomatis yang sangat akurat.

Sumber: Wired via Engadget