Forschungsprojekt gestartet

Automatische Bilderkennung gegen Kinderpornografie

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Der KI-basierte Algorithmus dekonstruiert das Bildmaterial.
Der KI-basierte Algorithmus dekonstruiert das Bildmaterial. (Bild: Microsoft)

Im Rahmen eines gemeinsamen Projekts erforschen das Justizministerium Nordrhein-Westfalen (NRW), die Zentral- und Ansprechstelle Cybercrime (ZAC NRW) und Microsoft den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Beweissicherung.

Im Fokus des Forschungsprojekts steht eine KI-basierte Lösung zur Auswertung von kinderpornografischem Bildmaterial. Ziel ist eine deutliche Beschleunigung der Beweissicherung des oft umfangreichen Materials sowie die Entlastung der Beamten, die bislang bei dieser Tätigkeit einem hohen psychischen Druck ausgesetzt sind. Gleichzeitig soll die Lösung die strengen Rechtsvorschriften für Verbreitung und Besitz derartigen Materials beachten.

„Das Projekt zeigt beispielhaft, wozu Künstliche Intelligenz heute in der Lage ist. Die Technologien zur Anonymisierung und Abstraktion von verdächtigen Bildern und zur automatischen Bilderkennung sind bereit für den Einsatz gegen Kinderpornografie und können einen wichtigen Beitrag zum Schutz unserer Kinder und zur Verfolgung der Täter leisten. Das Projekt steht aber auch beispielhaft für die Kooperation unterschiedlicher Partner auf Augenhöhe“, erklärt Sabine Bendiek, Vorsitzende der Geschäftsführung von Microsoft Deutschland.

Komplexe Aufklärung

Die Straftaten im Bereich der Kinderpornografie nehmen zu – gleichzeitig werden aber die Aufklärung der Delikte und die Beweissicherung immer komplexer. Häufig werden etliche elektronische Speichermedien sichergestellt, die Millionen an Bilddateien enthalten. Letztere müssen die Ermittler auf strafrechtliche Relevanz untersuchen.

„Die große Herausforderung ist, Datenträger zeitgerecht auszuwerten, da die Ermittlungsbehörden Beweismittel nicht unverhältnismäßig lange einbehalten dürfen. Andernfalls besteht das Risiko, dass Beweismittel herausgegeben werden müssen, bevor sicher festgestellt ist, ob kinderpornografisches Material auf ihnen enthalten ist“, verdeutlicht Oberstaatsanwalt Markus Hartmann, Leiter des ZAC NRW.

Dekonstruiertes Bildmaterial

Die Lösung des Projekts sieht die automatische Erkennung kinderpornografischer Inhalte auf KI-Basis vor. Zum Einsatz kommen dabei Algorithmen auf Grundlage neuronaler Netze zur Dekonstruktion (Anonymisierung und Abstraktion) von Bilddaten, intelligenter Bilderkennung und Cloud-Rechenkapazitäten. Microsoft hat hierbei einen Abstraktions-Layer entwickelt, der die konkreten Bildinhalte soweit anonymisiert, dass weder ein Personenbezug noch strafrechtlich relevante Inhalte erkennbar sind.

Durch die Trennung von sensiblem Material und der Auswertung durch die Analysealgorithmen in der Microsoft-Cloud ist die nötige Rechtssicherheit gegeben. Trotzdem können die Verfahren weiterhin in den dekonstruierten Bilddateien Inhalte erkennen. Am Ende des Vorgangs entscheiden menschliche Experten aus einer Vorauswahl, ob strafrechtliches relevantes Material vorliegt und sichern die betreffenden Dateien als gerichtsfeste Beweise.

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