प्राथमिकता तय करने के बेहतर टूल

प्राथमिकता तय करने के बेहतर टूल


एपीआई, यौन शोषण से जुड़े कॉन्टेंट की मानवीय समीक्षा को प्राथमिकता देते हैं. इस तरह, ये इंटरनेट पर बच्चों के शोषण को रोकने में मदद करते हैं.

तेज़ी से पहचान की सुविधा

तेज़ी से पहचान की सुविधा


कॉन्टेंट की तेज़ी से पहचान होने से, पीड़ितों की पहचान की संभावना भी बढ़ जाती है. इससे, उन्हें और शोषण से बचाया जा सकता है.

ज़्यादा सुरक्षित कार्रवाई की सुविधा

ज़्यादा सुरक्षित कार्रवाई की सुविधा


कॉन्टेंट की समीक्षा सूची को ज़्यादा प्रभावी और आसान बनाने से, कॉन्टेंट मॉडरेटर का काम भी आसान होता है.

हमारे टूल के बारे में ज़्यादा जानें

हमारे टूल में, दूसरे टूल के साथ काम करने की क्षमता भी है. अलग-अलग ज़रूरतों के हिसाब से, इन्हें अन्य टूल या तरीकों के साथ इस्तेमाल किया जा सकता है.

Content safety API

Content safety API

पहले कभी न देखी गई इमेज और वीडियो की कैटगरी तय करना

CSAI Match

CSAI Match

यौन शोषण वाले वीडियो सेगमेंट का मिलान करना

Content safety API

इसका इस्तेमाल: पहले कभी न देखी गई इमेज और वीडियो की कैटगरी तय करने के लिए किया जाता है


Content safety API टेक्नोलॉजी, प्रोग्रामैटिक ऐक्सेस और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करती है. इससे हमारे पार्टनरों को, करोड़ों इमेज और वीडियो की समीक्षा करने के लिए उनकी कैटगरी तय करने और उन्हें प्राथमिकता देने में मदद मिलती है. यह टेक्नोलॉजी जिस हिसाब से प्राथमिकता तय करती है, मीडिया फ़ाइल में यौन शोषण वाला कॉन्टेंट होने की आशंका उतनी ज़्यादा होती है. इससे, पार्टनर यह तय कर पाते हैं कि मैन्युअल तरीके से की जाने वाली समीक्षा में किस इमेज को पहले प्राथमिकता दी जाए. साथ ही, वे अपने हिसाब से कॉन्टेंट की कैटगरी तय कर सकते हैं. Content safety API पर जो कॉन्टेंट भेजा जाता है उसके लिए, वह प्राथमिकता के क्रम का सुझाव भेजता है. यह तय करने के लिए कि कॉन्टेंट पर कार्रवाई करनी चाहिए या नहीं, पार्टनरों को मैन्युअल समीक्षा करना ज़रूरी है.

हमारा सुझाव है कि संगठन, Content safety API का इस्तेमाल मैन्युअल तरीके से समीक्षा करने के ठीक पहले करें. इससे उन्हें अपनी सूची में मौजूद कॉन्टेंट की कैटगरी तय करने, उसे प्राथमिकता देने, और व्यवस्थित करने में मदद मिलेगी. Content safety API का इस्तेमाल, अन्य टूल या तरीकों के साथ भी किया जा सकता है. जैसे, YouTube का CSAI Match वीडियो हैशिंग टूल या Microsoft का PhotoDNA. ये टूल अलग-अलग ज़रूरतों के हिसाब से काम करते हैं.

यह कैसे काम करता है?

इमेज की पहचान करना

1. फ़ाइल की पहचान करना

पार्टनर कई तरीकों से फ़ाइलों की पहचान कर सकता है. जैसे, किसी व्यक्ति ने इमेज की शिकायत की हो या क्रॉलर ने उन्हें पहचाना हो. इसके अलावा, इन्हें उन फ़िल्टर से भी पहचाना जा सकता है जो पार्टनर ने अपनी वेबसाइट पर, इस कॉन्टेंट को मॉडरेट करने के लिए लागू किए हैं.

पार्टनर

वे इमेज या वीडियो जिनकी लोगों ने शिकायत की है

क्रॉलर

पहले से लागू किए गए फ़िल्टर

(पॉर्न/अन्य कैटगरी)

एपीआई के ज़रिए समीक्षा करना

2. एपीआई के ज़रिए समीक्षा करना

इसके बाद, मीडिया फ़ाइलों को एक आसान एपीआई कॉल के ज़रिए, Content safety API पर भेज दिया जाता है. मैन्युअल समीक्षा में किस फ़ाइल को पहले प्राथमिकता दी जाए, इसके लिए डेटा की कैटगरी तय करने वाली टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल किया जाता है. इसके बाद, हर तरह के कॉन्टेंट के लिए प्राथमिकता का क्रम वापस पार्टनर को भेज दिया जाता है.

Google

Content safety API

डेटा की कैटगरी तय करने वाली टेक्नोलॉजी

मैन्युअल तरीके से समीक्षा करना

3. मैन्युअल तरीके से समीक्षा करना

प्राथमिकता के क्रम का इस्तेमाल करके, पार्टनर यह तय कर पाते हैं कि किन फ़ाइलों की मैन्युअल समीक्षा पहले की जानी चाहिए.

पार्टनर

मैन्युअल तरीके से समीक्षा करना

कार्रवाई करना

4. कार्रवाई करना

सभी इमेज और वीडियो फ़ाइलों की मैन्युअल तरीके से समीक्षा हो जाने के बाद, पार्टनर स्थानीय नियमों और कानूनों के हिसाब से कॉन्टेंट पर कार्रवाई कर सकता है.

पार्टनर

समीक्षा के आधार पर सही कार्रवाई करना

CSAI Match

इसका इस्तेमाल: यौन शोषण वाले वीडियो सेगमेंट का मिलान करने के लिए किया जाता है


CSAI Match, इंटरनेट पर मौजूद सीएसएआई (बच्चों का यौन शोषण दिखाने वाली तस्वीरें और/या वीडियो) कॉन्टेंट से निपटने के लिए, YouTube की मालिकाना हक वाली टेक्नोलॉजी है. यह ऐसी पहली टेक्नोलॉजी थी जिसमें नियमों का उल्लंघन करने वाले कॉन्टेंट की पहचान करने के लिए हैश-मैचिंग का इस्तेमाल किया गया. इससे, नियमों का पालन करने वाले बड़ी संख्या में मौजूद वीडियो के बीच, हम ऐसे वीडियो ढूंढ पाते हैं जो नियमों का उल्लंघन करते हैं. नियमों का उल्लंघन करने वाले कॉन्टेंट का पता चलते ही, हम उसे पार्टनरों को फ़्लैग कर देते हैं, ताकि वे स्थानीय नियमों और कानून के मुताबिक उस कॉन्टेंट की समीक्षा, पुष्टि, और शिकायत कर सकें. YouTube, इस इंडस्ट्री में शामिल एनजीओ और पार्टनरों को CSAI Match उपलब्ध कराता है. इसके तहत, उन्हें फ़िंगरप्रिंट की सुविधा वाले सॉफ़्टवेयर और एक एपीआई का ऐक्सेस दिया जाता है. इससे वे मिलते-जुलते कॉन्टेंट का, हमारे डेटाबेस में मौजूद यौन शोषण वाले उस कॉन्टेंट से मिलान कर पाते हैं जिसकी पहचान की जा चुकी है.

ऑनलाइन प्लैटफ़ॉर्म, CSAI Match का इस्तेमाल करके सीएसएआई कॉन्टेंट के सबसे बड़े इंडेक्स में से एक के साथ अपनी साइट के कॉन्टेंट का मिलान कर सकते हैं. इसकी मदद से, नीति का उल्लंघन करने वाले कॉन्टेंट को अपनी साइट पर दिखने और शेयर किए जाने से रोका जा सकता है. पार्टनरों के लिए, CSAI Match टेक्नोलॉजी को अपने सिस्टम में जोड़ना आसान है. इससे, वे चुनौती भरे कॉन्टेंट को बड़े पैमाने पर बेहतर तरीके से मैनेज कर सकते हैं.

यह कैसे काम करता है?

वीडियो को फ़िंगरप्रिंट करना

1. वीडियो को फ़िंगरप्रिंट करना

वीडियो को पार्टनर के प्लैटफ़ॉर्म पर अपलोड किया जाता है. पार्टनर के प्लैटफ़ॉर्म पर काम करने वाली CSAI Match की फ़िंगरप्रिंटर टेक्नोलॉजी, वीडियो की एक फ़िंगरप्रिंट फ़ाइल बनाती है. यह फ़ाइल एक डिजिटल आईडी की तरह होती है. यह वीडियो फ़ाइल के कॉन्टेंट को खास तरीके से पहचानने में मदद करती है.

पार्टनर

वीडियो फ़ाइल

फ़िंगरप्रिंटर

फ़िंगरप्रिंटर फ़ाइल

एपीआई के ज़रिए समीक्षा करना

2. एपीआई के ज़रिए समीक्षा करना

पार्टनर, CSAI Match API की मदद से फ़िंगरप्रिंट फ़ाइल भेजता है, ताकि उन दूसरी फ़ाइलों के साथ इसकी तुलना की जा सके जो YouTube का फ़िंगरप्रिंट डेटाबेस में सेव हैं. इस डेटाबेस में, यौन शोषण वाले उस कॉन्टेंट के फ़िंगरप्रिंट होते हैं जिसका YouTube और Google ने पता लगाया है.

YouTube

CSAI Match API

CSAI Match टेक्नोलॉजी

शेयर किया गया सीएसएआई

फ़िंगरप्रिंट डेटाबेस

मैन्युअल तरीके से समीक्षा करना

3. मैन्युअल तरीके से समीक्षा करना

एपीआई कॉल पूरा होने के बाद, पार्टनर को पॉज़िटिव या नेगेटिव मैच वापस भेजा जाता है. मैच की जानकारी के आधार पर, पार्टनर वीडियो की मैन्युअल समीक्षा करके यह पुष्टि करता है कि वह सीएसएआई है या नहीं.

पार्टनर

मैन्युअल तरीके से समीक्षा करना

कार्रवाई करना

4. कार्रवाई करना

सभी इमेज की समीक्षा हो जाने के बाद, पार्टनर स्थानीय नियमों और कानूनों के हिसाब से कॉन्टेंट पर कार्रवाई कर सकता है.

पार्टनर

समीक्षा के आधार पर सही कार्रवाई करना

Content safety API

इसका इस्तेमाल: पहले कभी न देखी गई इमेज और वीडियो की कैटगरी तय करने के लिए किया जाता है

Content safety API टेक्नोलॉजी, प्रोग्रामैटिक ऐक्सेस और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करती है. इससे हमारे पार्टनरों को, करोड़ों इमेज और वीडियो की समीक्षा करने के लिए उनकी कैटगरी तय करने और उन्हें प्राथमिकता देने में मदद मिलती है. यह टेक्नोलॉजी जिस हिसाब से प्राथमिकता तय करती है, मीडिया फ़ाइल में यौन शोषण वाला कॉन्टेंट होने की आशंका उतनी ज़्यादा होती है. इससे, पार्टनर यह तय कर पाते हैं कि मैन्युअल तरीके से की जाने वाली समीक्षा में किस इमेज को पहले प्राथमिकता दी जाए. साथ ही, वे अपने हिसाब से कॉन्टेंट की कैटगरी तय कर सकते हैं. Content safety API पर जो कॉन्टेंट भेजा जाता है उसके लिए, वह प्राथमिकता के क्रम का सुझाव भेजता है. यह तय करने के लिए कि कॉन्टेंट पर कार्रवाई करनी चाहिए या नहीं, पार्टनरों को मैन्युअल समीक्षा करना ज़रूरी है.

हमारा सुझाव है कि संगठन, Content safety API का इस्तेमाल मैन्युअल तरीके से समीक्षा करने के ठीक पहले करें. इससे उन्हें अपनी सूची में मौजूद कॉन्टेंट की कैटगरी तय करने, उसे प्राथमिकता देने, और व्यवस्थित करने में मदद मिलेगी. Content safety API का इस्तेमाल, अन्य टूल या तरीकों के साथ भी किया जा सकता है. जैसे, YouTube का CSAI Match वीडियो हैशिंग टूल या Microsoft का PhotoDNA. ये टूल अलग-अलग ज़रूरतों के हिसाब से काम करते हैं.

CSAI Match

इसका इस्तेमाल: यौन शोषण वाले वीडियो सेगमेंट का मिलान करने के लिए किया जाता है

CSAI Match, इंटरनेट पर मौजूद सीएसएआई (बच्चों का यौन शोषण दिखाने वाली तस्वीरें और/या वीडियो) कॉन्टेंट से निपटने के लिए, YouTube की मालिकाना हक वाली टेक्नोलॉजी है. यह ऐसी पहली टेक्नोलॉजी थी जिसमें नियमों का उल्लंघन करने वाले कॉन्टेंट की पहचान करने के लिए हैश-मैचिंग का इस्तेमाल किया गया. इससे, नियमों का पालन करने वाले बड़ी संख्या में मौजूद वीडियो के बीच, हम ऐसे वीडियो ढूंढ पाते हैं जो नियमों का उल्लंघन करते हैं. नियमों का उल्लंघन करने वाले कॉन्टेंट का पता चलते ही, हम उसे पार्टनरों को फ़्लैग कर देते हैं, ताकि वे स्थानीय नियमों और कानून के मुताबिक उस कॉन्टेंट की समीक्षा, पुष्टि, और शिकायत कर सकें. YouTube, इस इंडस्ट्री में शामिल एनजीओ और पार्टनरों को CSAI Match उपलब्ध कराता है. इसके तहत, उन्हें फ़िंगरप्रिंट की सुविधा वाले सॉफ़्टवेयर और एक एपीआई का ऐक्सेस दिया जाता है. इससे वे मिलते-जुलते कॉन्टेंट का, हमारे डेटाबेस में मौजूद यौन शोषण वाले उस कॉन्टेंट से मिलान कर पाते हैं जिसकी पहचान की जा चुकी है.

ऑनलाइन प्लैटफ़ॉर्म, CSAI Match का इस्तेमाल करके सीएसएआई कॉन्टेंट के सबसे बड़े इंडेक्स में से एक के साथ अपनी साइट के कॉन्टेंट का मिलान कर सकते हैं. इसकी मदद से, नीति का उल्लंघन करने वाले कॉन्टेंट को अपनी साइट पर दिखने और शेयर किए जाने से रोका जा सकता है. पार्टनरों के लिए, CSAI Match टेक्नोलॉजी को अपने सिस्टम में जोड़ना आसान है. इससे, वे चुनौती भरे कॉन्टेंट को बड़े पैमाने पर बेहतर तरीके से मैनेज कर सकते हैं.

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अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Content safety API

Content safety API को भेजा जाने वाला डेटा किस फ़ॉर्मैट में होना चाहिए?

हम मीडिया फ़ाइलों में एम्बेड किए गए कॉन्टेंट और रॉ कॉन्टेंट बाइट, दोनों फ़ॉर्मैट को सपोर्ट करते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए हमसे संपर्क करें.

इस टेक्नोलॉजी और Content safety API को ऐक्सेस करने के लिए, कौन साइन अप कर सकता है?

अपने प्लैटफ़ॉर्म के गलत इस्तेमाल को रोकने के लिए, उद्योग और सिविल सोसाइटी से जुड़े तीसरे पक्ष के लोग, Content safety API के ऐक्सेस के लिए साइन अप कर सकते हैं. ऐक्सेस तब ही दिया जाता है, जब आवेदन को अनुमति मिल जाए.

इन टूल को तकरीबन सभी के लिए उपलब्ध कराने का क्या मकसद है?

हमारा मानना है कि इंटरनेट पर बच्चों के शोषण को रोकने का सबसे अच्छा तरीका, अन्य कंपनियों और एनजीओ के साथ मिलकर काम करना है. इसलिए, डेटा पर आधारित नए टूल बनाने, तकनीकी क्षमता बेहतर करने, और जागरूकता बढ़ाने में मदद करने के लिए, हम लंबे समय से कंपनियों और एनजीओ के साथ मिलकर काम कर रहे हैं. हम इन टूल को सभी के लिए उपलब्ध कराना चाहते हैं, ताकि हमारे पार्टनर कॉन्टेंट की बेहतर समीक्षा के लिए, एआई का इस्तेमाल बड़े पैमाने पर कर सकें. यह इस तरह की समस्या से निपटने के लिए ज़रूरी भी है.

CSAI Match

क्या CSAI Match की सुविधा इमेज के लिए काम करती है?

CSAI Match टूल, वीडियो के लिए डिज़ाइन किया गया है. हालांकि, Google के Content safety API की मदद से, इस उद्योग की कंपनियों और एनजीओ पार्टनरों के लिए बहुत से टूल उपलब्ध हैं. मशीन लर्निंग के आधार पर, इन टूल की मदद से इमेज को अलग-अलग ग्रुप में बांटा जा सकता है. ज़्यादा जानें.

पहचाने गए किसी कॉन्टेंट के साथ में और क्या जानकारी मिलती है?

CSAI Match की मदद से, वीडियो के उस हिस्से की पहचान की जाती है जो पहले ही पहचाने जा चुके सीएसएआई कॉन्टेट में मौजूद किसी इमेज से मिलता-जुलता हो. साथ ही, यह भी बताता है कि यह मिलता-जुलता कॉन्टेंट किस कैटगरी में आता है.

ऐसा क्या है जो CSAI Match टेक्नोलॉजी को इतना बेहतर बनाता है?

CSAI Match की मदद से, ऐसे डुप्लीकेट सेगमेंट की पहचान की जा सकती है जो पहले ही पहचाने जा चुके सीएसएआई कॉन्टेंट से काफ़ी हद तक मिलते-जुलते हों. इसमें, MD5 हैश मैचिंग टेक्नोलॉजी के इस्तेमाल से पहचाने गए पूरी तरह से डुप्लीकेट सेगमेंट शामिल होते हैं. साथ ही, काफ़ी हद तक मिलते-जुलते ऐसे डुप्लीकेट सेगमेंट होते हैं जो सीएसएआई वीडियो को फिर से एन्कोड करके तैयार किए गए हों, उनके अस्पष्ट वर्शन हों, उनमें कांट-छांट करके बनाए गए हों या उनके साइज़ फ़्रेम में बदलाव करके बनाए गए हों. CSAI Match टूल से, ऐसे वीडियो की पहचान भी की जा सकती है जिसमें सीएसएआई कॉन्टेंट का काफ़ी छोटा हिस्सा मौजूद हो और उसे बिना सीएसएआई कॉन्टेंट वाले वीडियो के साथ डाला गया हो. पार्टनर, फ़िंगरप्रिंट की सुविधा वाली बाइनरी का इस्तेमाल करके वीडियो का “फ़िंगरप्रिंट” बनाते हैं. यह MD5 हैश से मिलता-जुलता बाइट-सीक्वेंस होता है. इसके बाद, Google की CSAI Match सेवा की मदद से, इसे मैच किया जाता है. CSAI Match सेवा को खास तौर पर इसलिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि यह YouTube में पहले से पहचाने जा चुके सीएसएआई कॉन्टेंट के संग्रह से, वीडियो को बेहतर तरीके से मैच कर सके.