Conocidas como PDQ y TMK + PDQF, estas tecnolog\u00edas son parte de un conjunto de herramientas utilizadas en Facebook para detectar contenido da\u00f1ino.<\/p>\n
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La red social Facebook anunci\u00f3 el d\u00eda de hoy dos tecnolog\u00edas de c\u00f3digo abierto que pueden detectar v\u00eddeos y fotos similares o casi id\u00e9nticos, con la finalidad de combatir abusos en dentro de su plataforma.<\/p>\n
“Estos algoritmos ser\u00e1n de c\u00f3digo abierto en GitHub para que nuestros socios de la industria, desarrolladores peque\u00f1os y organizaciones sin fines de lucro, puedan utilizarlos para identificar de manera m\u00e1s f\u00e1cil contenido abusivo y compartir funciones hash o huellas digitales de diferentes tipos de contenido da\u00f1ino. Para aquellos que ya utilizan su propia tecnolog\u00eda para detectar coincidencias, estas tecnolog\u00edas que anunciamos hoy, son una capa adicional de defensa y permiten que los sistemas de intercambio de hash se comuniquen entre s\u00ed, lo que los hace mucho m\u00e1s poderosos” indic\u00f3 la plataforma en un comunicado.<\/p>\n
“En solo un a\u00f1o, hemos sido testigos de un aumento del 541% en la cantidad de videos de abuso sexual infantil reportados por la industria tecnol\u00f3gica a CyberTipline. Confiamos en que la generosa contribuci\u00f3n de Facebook de esta tecnolog\u00eda de c\u00f3digo abierto en \u00faltima instancia conducir\u00e1 a la identificaci\u00f3n y rescate de m\u00e1s v\u00edctimas de abuso sexual infantil”, dijo John Clark, presidente y CEO del Centro Nacional de Ni\u00f1os Desaparecidos y Explotados.<\/p>\n
Conocidas como PDQ y TMK + PDQF, estas tecnolog\u00edas son parte de un conjunto de herramientas utilizadas en Facebook para detectar contenido da\u00f1ino. Tambi\u00e9n, existen otros algoritmos e implementaciones disponibles como pHash, PhotoDNA, aHash y dHash de Microsoft.<\/p>\n
La tecnolog\u00eda de coincidencia de video, TMK + PDQF, fue desarrollada conjuntamente por el equipo de Investigaci\u00f3n de Inteligencia Artificial de Facebook (FAIR) y acad\u00e9micos de la Universidad de M\u00f3dena y Reggio Emilia en Italia.<\/p>\n
Estas tecnolog\u00edas crean una manera eficiente de almacenar archivos como hashes digitales cortos que pueden determinar si dos archivos son iguales o similares, incluso sin la imagen o el video original. Los hashes tambi\u00e9n se pueden compartir m\u00e1s f\u00e1cilmente con otras compa\u00f1\u00edas y organizaciones sin fines de lucro. Por ejemplo, cuando identificamos propaganda terrorista en nuestras plataformas, la eliminamos y la analizamos utilizando una variedad de t\u00e9cnicas, incluidos los algoritmos que compartimos hoy. Despu\u00e9s, compartimos los hashes con socios de la industria, incluidas las empresas m\u00e1s peque\u00f1as, a trav\u00e9s de GIFCT para que tambi\u00e9n puedan eliminar el mismo contenido si aparece en alguno de sus servicios.<\/p>\n
PDQ y TMK + PDQF fueron dise\u00f1ados para operar a gran escala, admitiendo aplicaciones de video-hashing de cuadros y en tiempo real.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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