Beobachtetes Signal · 25. Okt. 2018 · Technical Release · Quelle: OnlineMarketing.de · Relevanz: 4/5 · Sentiment: Positiv
Facebook entfernt 8,7 Millionen kindergefährdende Bilder in drei Monaten
Facebook verzeichnet beachtliche Erfolge beim Einsatz automatisierter Bildfiltersysteme zur Erkennung und Meldung potenziell sexualisierter Darstellungen von Minderjährigen auf seiner Plattform. Innerhalb eines Zeitraums von drei Monaten wurden 8,7 Millionen Bilder mit Nuzität oder sexuellen Konnotationen im Zusammenhang mit Minderjährigen gelöscht. Bemerkenswert ist, dass 99 Prozent dieser Löschungen nicht von Nutzern gemeldet wurden, was die Effizienz automatisierter Erkennungstechnologien unterstreicht. Die Technologie umfasst auch Programme zur Identifizierung unangemessener Kontakte und sexueller Exposition online. Facebook plant, vergleichbare Erkennungsfunktionen zeitnah auf Instagram zu implementieren, um neue und bislang unbekannte Bildformate schneller zu identifizieren und den Missbrauch der Plattform einzudämmen. Diese Maßnahmen sind Teil kontinuierlicher Bemühungen zur Bekämpfung von Darstellungen sexuellen Kindesmissbrauchs in sozialen Netzwerken und haben weitreichende Relevanz für die Markensicherheit im gesamten AdTech-Ökosystem.
Die Implementierung automatisierter Sicherheits- und Erkennungstechnologien durch große Plattformen wie Meta stärkt die Markensicherheit erheblich und beeinflusst direkt das AdTech-Sicherheitsökosystem.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Facebook hat automatisierte Filter zur Erkennung potenziell sexualisierter Kinderbilder entwickelt.
- Innerhalb von drei Monaten wurden 8,7 Millionen solcher Bilder entfernt.
- 99 Prozent der Löschungen erfolgten proaktiv ohne vorherige Nutzer-Meldungen.
- Die Ausweitung der Erkennungsfunktionen auf Instagram ist fest geplant.
- Zusätzliche Programme identifizieren unangemessene Kontakte und sexuelle Exposition von Minderjährigen.
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Asos bestätigt Datenleck nach manipulierter App-Benachrichtigung
Der britische Modehändler Asos hat eine Datenpanne mit personenbezogenen Daten von Kunden bestätigt. Hacker brachen in eine Drittanbieter-Plattform ein, die für die Kundenkommunikation genutzt wird, und erbeuteten Namen, Kontaktdaten, Wohnadressen, Telefonnummern, E-Mail-Adressen sowie Notizen zu Kundenprofilen, einschließlich Suchanfragen. Die Hacker, die sich Xuanye Group nennen, sendeten über die Asos-App eine unbefugte Push-Benachrichtigung und verwiesen auf kompromittierte Daten, die bei Snowflake gehostet wurden. Sie forderten das Unternehmen zur Kontaktaufnahme auf, andernfalls drohten sie mit der Veröffentlichung der Daten. Die Angreifer sollen sich durch Identitätstäuschung Zugangsdaten verschafft haben. Snowflake betonte, dass die eigenen Systeme nicht betroffen seien. Asos hat 17 Millionen Kunden. Der Vorfall ähnelt einem früheren Angriff auf das Fintech-Unternehmen Betterment.
Streaming-Divide: USA monetarisieren, UK balanciert
In einem Interview mit State of Streaming diskutierten die Cloud- und Media-Experten Rahul Bhatia und Hemant Soni strukturelle Unterschiede zwischen den US-amerikanischen und britischen Streaming-Märkten. Die USA sind privatwirtschaftlich geprägt und fokussieren auf Monetarisierung, Abo-plus-Werbe-Modelle, während UK stärker öffentlich-rechtlich ausgerichtet ist, mit BBC und ITV, und kommerzielle Interessen mit dem öffentlichen Auftrag balanciert. Architektur-Entscheidungen im Streaming sollten für Spitzenlasten und nicht für Durchschnittswerte ausgelegt sein, wobei Public Cloud und Serverless für Skalierbarkeit sorgen. KI wird als Umsatztreiber gesehen, vor allem bei Personalisierung und Werbeoperationen; Netflix' Werbe-Tier erreicht fast 250 Millionen monatliche Werbezuschauer. Agentic AI beginnt, Media Buying und Kampagnenoptimierung zu automatisieren. Zudem werden Trends wie KI-generierte Filme (z.B. 'Cully Hill Boys') hervorgehoben, und es wird erwartet, dass Streaming-Dienste künftig Speicherkosten an Nutzer weitergeben.
KI-Firmen heuern Designer an, um ihre eigene Ersetzung zu trainieren
Ein Meinungsbeitrag der Brand-Designerin Sophie O'Connor warnt davor, dass KI-Unternehmen Kreative unter dem Deckmantel bezahlter Design-Briefings ansprechen, aber eigentlich deren Fachwissen und Design-Urteilsvermögen nutzen wollen, um KI-Modelle zu trainieren. O'Connor beschreibt, wie sie über LinkedIn und E-Mail kontaktiert wurde, um erst später im 'Big Picture'-Absatz zu erfahren, dass die Projekte helfen sollten, „KI-Systemen Geschmack, Ästhetik, Benutzerfreundlichkeit und kreative Qualität“ näherzubringen. Sie kritisiert die irreführende Art dieser Anfragen und die Gefahr, dass Designer unwissentlich ihre eigene Ersetzung trainieren. Weiterhin erwähnt sie ein anderes KI-Unternehmen, das Kreative dafür bezahlt, ihre Designentscheidungen zu erklären, wobei der Preis davon abhängt, wie schwer die Aufgabe für KI nachzubilden ist. O'Connor fordert mehr Transparenz und Diskussionen über ethische Implikationen, unterstützt von Designerin Liz McCracken, die Regulierung fordert.
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