Incident 652: Two Florida Middle School Students Arrested Under New Law for Allegedly Having Made and Shared Deepfake Nudes of Their Classmates

Description: Two teenaged boys from Miami, Florida, were arrested for allegedly creating and sharing AI-generated nude images of their classmates. Charged under a 2022 Florida law, they face third-degree felonies for producing and disseminating altered sexual depictions.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Two unnamed middle school boys, a endommagé Classmates of two unnamed middle school boys.

Statistiques d'incidents

ID
652
Nombre de rapports
3
Date de l'incident
2023-12-06
Editeurs
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
GMF, MIT

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation

Risk Domain

  1. Malicious Actors & Misuse

Entity

Human

Timing

Post-deployment

Intent

Intentional

Florida Middle Schoolers Arrested for Allegedly Creating Deepfake Nudes of Classmates
wired.com · 2024

Two teenage boys from Miami, Florida, were arrested in December for allegedly creating and sharing AI-generated nude images of male and female classmates without consent, according to police reports obtained by WIRED via public record reque…

Des adolescents de Miami arrêtés pour avoir créé des images de nus de leurs camarades de classe générées par l'IA
the-decoder.com · 2024
Traduit par IA

Deux adolescents âgés de 13 et 14 ans de Miami, en Floride, ont été arrêtés le 22 décembre 2023 pour avoir prétendument créé des images nues générées par l'IA de camarades de classe, garçons et filles, âgés de 12 et 13 ans, et les avoir par…

Le Royaume-Uni veut criminaliser la pornographie deepfake non consensuelle
the-decoder.com · 2025
Traduit par IA

Ce rapport ne se concentre pas uniquement sur les détails de l'incident 652, mais y fait référence.

Selon Reuters, le ministère britannique de la Justice souhaite combler un vide juridique important. Si le partage de photos ou de vidéos int…

Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.

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