Модуль поиска деструктивной информации в изображениях

Аннотация

Джуров А.А., Черкесова Л.В., Ревякина Е.А.

Дата поступления статьи: 27.06.2024

Изображения на вебсайтах, социальных сетях, компьютерах могут содержать деструктивный контент и представлять собой угрозу для психики ребенка или подростка. Обычная классификация изображений не всегда правильно работает, и, соответственно, имеет ряд своих недостатков, из-за которых могут быть ложные срабатывания, что понижает точность классификации. В статье представлен метод в модуле Python, который позволяет обнаруживать вредоносный контент в изображениях. Метод, описанный в статье, основан на использовании библиотеки Yolov8, что обеспечивает хорошую классификацию изображений и дальнейшего анализа. С помощью разработанного метода удалось сократить количество ложных срабатываний, что привело к повышению эффективности его использования. В статье показана схема его работы, а также продемонстрирован поиск объектов в изображениях. Рассмотрены программы - аналоги и проведен их сравнительный анализ с разработанным методом.

Ключевые слова: Spacy, деструктивные изображения, информационная безопасность, pymorphy3, ultralytics, деструктивный текст, деструктивный контент, YoloV8, безопасность детей, сравнительный анализ, цифровой хэш

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

.