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Das Thema Kinderpornographie ist schon lange immer wieder Fokus der Medien. Erst vor kurzem hat die deutsche Polizei ein internationales Netzwerk, welches Kinderpornographie verbreitete, aufgedeckt und vier Täter festgenommen. [27] Auch die polizeiliche Kriminalstatistik (PKS) verzeichnete im Jahr 2019 und 2020 einen massiven Anstieg des Besitzes, der Herstellung und der Verbreitung von Kinderpornographie. [3, 4] Diese Zustände und Entwicklungen sind erschreckend und zeigen die Relevanz der Arbeit in diesem Themengebiet. Daher befasst sich diese Bachelorarbeit mit der Entwicklung einer unterstützenden künstlichen Intelligenz (K.I.) für die Ermittlungen.
Die fortschreitende Digitalisierung stellt Ermittlungs- und Strafverfolgungsbehörden vor große Herausforderungen. Die steigenden Datenmengen sind insbesondere für die Aufklärung von Delikten wie der Kinderpornografie ein Problem, da große Datenbestände manuell gesichtet werden müssen. Um Herr der Lage zu bleiben, müssen neue Ermittlungsansätze eingeführt werden, die sich technisch unterstützender Werkzeuge wie KI bedienen. Zielen solche Hilfsmittel heute auf die Reduktion der händisch zu analysierenden Materialien ab. Bisher fehlt eine semantische Betrachtungsmöglichkeit der kinderpornografischen Inhalte, um Bild- und Videomaterialien einer Aufnahmeserie zuordnen zu können. Diese Forschungsarbeit befasst sich mit der Konzeption der semantischen Analyse kinderpornografischer Materialien.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Analyse von Videos mit Kinder- und Jugendschauspielern, die durch die Forensik-Analyse-Software X-Ways Forensics gecarvt und gefiltert und von dem Gesichtserkennungsprogramm SHORE des Fraunhofer Instituts für Integrierte Schaltungen bezüglich Alter und Geschlecht analysiert werden. Die Biometrische Unterscheidung des Alters ist besonders bei der Erkennung und Differenzierung zwischen legaler Erwachsenenpornographie und inkriminierter Kinder- sowie Jugendpornografie entscheidend. Die Ergebnisse werden unter verfahrensechten Umständen getestet und auf Gerichtsverwertbarkeit geprüft. Um Vergleiche mit ähnlichen Produkten und der manuellen Arbeit eines erfahrenen Ermittlers zu erstellen, werden Testdaten mit bekannten Parametern eingespeist und bezüglich Treffer- und Fehlergenauigkeit sowie Dauer verglichen.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Änderungen der §§ 176 Abs. 6 und 184b Abs. 5 StGB, welche durch das 57. Gesetz zur Änderung des Strafgesetzbuchs - Versuchsstrafbarkeit des Cybergroomings am 13. März 2020 in Kraft traten [16]. § 176 Abs. 6 StGB regelt fortan die Strafbarkeit des Versuchs für Vorbereitungstaten nach § 176 Abs. 4 Nr. 3 StGB, worunter auch das sogenannte Cybergrooming zählt. Durch die Neufassung des § 184b Abs. 5 StGB wird Strafverfolgungsbehörden zukünftig die Verwendung von künstlich erzeugtem kinderpornografischen Material im Rahmen von verdeckten Ermittlungen und zur Aufdeckung von Straftaten ermöglicht. Im Rahmen dieser Arbeit wird der Einfluss dieser Änderungen auf die Arbeit von Ermittlern in Strafverfolgungsbehörden betrachtet und dabei auf eventuelle Vor- und Nachteile eingegangen. Die Arbeit soll aufzeigen, welche Probleme es in Deutschland bei der Bearbeitung von Kinderpornografie-Delikten gibt. Ziel ist die Veranschaulichung des derzeitigen Standes im Kampf gegen Kinderpornografie, nicht nur in Strafverfolgungsbehörden, sondern auch auf politischer Ebene. Zudem soll ein Ausblick erfolgen, inwiefern sich dies in Zukunft verändern könnte.
Das Ziel in der vorliegenden Arbeit ist es zu beantworten, ob die Programme Magnet AXIOM und Kipo Analyzer sich für die Klassifikation von Kinderpornographie eignen. Dazu wird folgende Forschungsfrage gestellt: Erkennen die Programme Magnet AXIOM und Kipo Analyzer ausreichend kinderpornographisches Material von gesicherten Asservaten, um die Anforderungen zur Entlastung von Ermittlern zu erfüllen? Zur Beantwortung dieser Frage wurde ein selbst zusammengestellter Datensatz mit den Programmen getestet. Hierbei erzielte das Programm Magnet AXIOM einen Recall von 70,13 % und eine Spezifität von 60,42 %. Im Vergleich erzielte der Kipo Analyzer einen Recall von 42,56 % und eine Spezifität von 97,5 %. Die Präzision und der F1-Score fiel bei beiden Programmen schlecht aus durch den unausgeglichenen Datensatz. Abschließend kann keine endgültige Aussage über die Eignung der Programme hinsichtlich der Klassifikation von Kinderpornographie gemacht werden. Die Programme müssten mit unterschiedlichen Datensätzen und Zusammensetzungen getestet werden.