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インシデント 784: Child Predators Are Reportedly Generating Deepfake Nudes of Children to Extort Them

概要: Internet Watch Foundation (IWF) has reported that it has found a manual on the dark web that encourages criminals to use "nudifying" AI tools to depict children naked in order to extort victims into providing graphic content.

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Alleged: Unknown deepfake creators と Unknown AI developers developed an AI system deployed by Unknown Dark Web users と Unknown deepfake creators, which harmed Children.

インシデントのステータス

インシデントID
784
レポート数
1
インシデント発生日
2024-04-23
エディタ
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

MIT 分類法のクラス

Machine-Classified
分類法の詳細

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. Malicious Actors & Misuse

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Intentional

インシデントレポート

レポートタイムライン

+1
慈善団体によると、小児性愛者は子供たちから金銭をゆすり取るためにAIで子供のヌード画像を作成している
慈善団体によると、小児性愛者は子供たちから金銭をゆすり取るためにAIで子供のヌード画像を作成している

慈善団体によると、小児性愛者は子供たちから金銭をゆすり取るためにAIで子供のヌード画像を作成している

theguardian.com

慈善団体によると、小児性愛者は子供たちから金銭をゆすり取るためにAIで子供のヌード画像を作成している
theguardian.com · 2024
自動翻訳済み

児童虐待慈善団体によると、小児性愛者は、より過激な内容を脅迫するために、人工知能を使って子供のヌード画像を作成するよう促されている。

インターネット監視財団(IWF)は、ダークウェブで見つかったマニュアルには、犯罪者に「ヌード化」ツールを使用して子供が送った下着の写真から衣服を取り除くよう促すセクションが含まれていたと述べた。操作された画像は、子供に対してより露骨な内容を送るよう脅迫するために使用される可能性があるとIWFは述べた。

「これは、加害者がこれらの目的でAI技術を…

バリアント

「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください

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