雖然犯罪分子利用人工智慧來創建性圖像並利用它們來 性勒索， 同樣的技術可以幫助阻止這種在世界各地不斷增長的做法。
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工程學教授aria 加州柏克萊大學電機與電腦科學學院開發了自然語言處理 (NLP) 技術來分析線上通訊並識別潛在威脅。
Hany Farid 是反極端主義計畫（打擊網路極端主義和恐怖主義的非政府組織）的成員，他將 NLP 應用於可疑的網路性勒索案件，並識別暗示勒索和勒索的行為和語言模式。該技術可以偵測對受害者的個人資訊請求、未經請求的性內容、威脅、操縱或騷擾。
透過 NLP，人工智慧還可以產生自動回應，告知潛在的掠奪者性勒索的法律後果，從而威懾他們。除了營救受害者之外，它還可以幫助美國各地的執法機構提供有用的信息和證據來識別和定位罪犯。
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根據 獨立 BNN 網站人工智慧從線上通訊中提取元數據，例如IP位址、地理位置、時間和設備訊息，幫助追蹤通訊的來源和目的地，並將其與真實身份聯繫起來。
專門從事人工智慧的公司檢測可用於性勒索的真實或「深度偽造」的露骨色情影像
青少年在海灘拍攝並發布的無辜照片可能會被扭曲為“深度偽造”，並變成露骨的色情圖片，用於性勒索。
北美公司 Canopy 開發了軟體，可以識別兒童和青少年電腦或手機上的這些圖像並阻止它們。甚至無辜的比基尼照片也被阻止發送，向父母發出警告。
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「我們的技術可以在幾分之一秒內識別照片或影片中的圖像，」利特溫說 福克斯新聞數字。
「該平臺本身還會在孩子瀏覽網站或應用程式時即時過濾任何露骨圖像，防止未成年人訪問互聯網，」他說。
資料來源：BNN 和福克斯新聞數字
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