Le soir du 22 décembre, de la pornographie et d’autres contenus illégaux sont apparus dans la salle de diffusion en direct de Kuaishou, et la plateforme a déclaré qu’il s’agissait d’une attaque de production noire et grise et avait appelé la police. Pour toutes les plateformes de diffusion en direct, l’essence de ces incidents est la sécurité du contenu et l’escalade des confrontations : la production en noir et gris est une livraison automatisée par lots, obligeant la plateforme à finaliser l’identification et la mise au rebut en quelques minutes. Pour stabiliser l’opinion publique et les entreprises, le point de départ central est le lien entre la sécurité des contenus IA et le contrôle des risques.
1. Points clés de l’incident et de la gestion des quais
1. Les informations principales de la salle de diffusion en direct anormale de Kuaishou
La première leçon de la sécurité des contenus IA est d’arrêter qualitativement puis d’arrêter l’hémorragie : l’information clé fournie par Kuaishou cette fois-ci est qu’il a été victime d’une attaque sur un réseau industriel noir et gris, et que la fonction de diffusion en direct a été progressivement rétablie après élimination et réparation, et a été signalée aux organes de sécurité publique et aux départements concernés. Pour les utilisateurs, le critère le plus important est de savoir si la plateforme ferme rapidement les entrées de risques, récupère le trafic, bannit les comptes et complète la traçabilité.
2. Pourquoi l’industrie noire et grise se concentre-t-elle sur le secteur de la diffusion en direct ?
Du point de vue du contrôle des risques par IA, le streaming en direct est la porte d’entrée vers un rendement élevé et une exposition élevés : une fois violé, le contenu illégal obtiendra un grand nombre de vues en peu de temps, créant ainsi des risques secondaires de communication et de débordement. Les industries noires et grises peuvent également diffuser des liens de phishing et de fraude, utiliser du contenu illégal pour drainer le trafic, puis répartir le risque sur des situations sociales et de paiement hors site.
(1) Caractéristiques typiques des méthodes d’attaque
Le plus courant dans la confrontation par IA est le batching et l’automatisation : un grand nombre de comptes sont diffusés en même temps, le contenu est très similaire, la trajectoire du comportement est cohérente, et des pics anormaux sont déclenchés dans la même fenêtre temporelle.
a. Création en lots au niveau du compte
Le contrôle des risques par IA devrait se concentrer sur la densité anormale des liens d’enregistrement et de diffusion, comme l’afflux concentré de données provenant du même appareil, segment réseau et modèle.
b. Préfabrication au niveau du contenu
La revue IA doit saisir les caractéristiques de cadres similaires, de pistes audio similaires et de directives textuelles similaires afin d’obtenir une diffusion et un blocage en un clic du contenu homologue.
2. Comment la « ligne de défense » de la sécurité des contenus IA devrait-elle être construite ?
1. Examen en temps réel : L’IA multimodale est plus rapide que les humains
La sécurité du contenu IA doit être une collaboration multimodale dans les scénarios de diffusion en direct : la reconnaissance de la pornographie à l’écran, la relecture de texte après transcription vocale, ainsi que la reconnaissance induite de rafales et de commentaires peuvent être opérées simultanément pour réduire les violations de minutes à quelques secondes. La plateforme devrait également utiliser des stratégies adversaires de l’AIGC pour identifier le contenu variant afin d’éviter de s’échapper lorsque le même matériau est modifié pour la couverture et le code de vitesse.
2. Liaison du contrôle des risques : compte d’identification IA et réseau industriel noir
Le contrôle des risques par IA doit non seulement supprimer le contenu, mais aussi briser le lien : les signaux de fusion et de score tels que le comportement de diffusion, l’attention et les récompenses anormales, l’association avec des comptes de gangs, et les dispositifs de commutation à haute fréquence à court terme, afin d’assurer la limitation automatique du courant, la vérification secondaire, la vérification homme-machine forcée et la liaison du contrôle des risques côté capital. Ainsi, même si l’industrie noire et grise franchit la première couche, elle sera interceptée dans le lien de suivi.
(1) Boucle fermée entre le comportement anormal et la révision de l’élimination
La sécurité du contenu IA nécessite des capacités en boucle fermée : les alarmes doivent être interprétables, les éliminations doivent être annulées, et les revues doivent pouvoir réinjecter de nouveaux échantillons dans le modèle et la base de règles pour former la prochaine interception plus rapide.
3. Comment protéger les créateurs et les marques
1. Liste d’auto-inspection IA pour les opérations en direct de la salle de diffusion
La sécurité du contenu par IA recommande trois choses aux créateurs : activer les avertissements en temps réel pour les mots sensibles et les indications d’écran ; gestion hiérarchique des fonctions à haut risque telles que le liennage, les dons et l’orientation des liens externes ; Utilisez des outils de revue par IA pour auto-vérifier les scripts et les supports avant les diffusions en direct afin de réduire le risque de blessures accidentelles et de violations.
2. Protection de la lutte contre la fraude et de la vie privée du côté utilisateur
Peu importe la solidité du contrôle des risques par l’IA, il nécessite aussi la coopération des utilisateurs : sortir puis signaler des diffusions en direct anormales, ne pas cliquer sur les messages d’orientation inconnus, et ne pas entrer les codes de vérification des comptes sur des pages inconnues. Soyez vigilant avec des mots tels que « emprunter de l’argent », « recevoir des récompenses » et « vérifier », et utilisez des outils d’identification anti-fraude par IA pour créer des avertissements de risque textuels et de liens lorsque cela est nécessaire.
Questions fréquemment posées
Q : Que peut faire la sécurité des contenus par IA lorsque des contenus pornographiques apparaissent dans la salle de diffusion en direct de Kuaishou ?
R : La sécurité des contenus par IA peut utiliser la reconnaissance multimodale pour intercepter les images liées à la pornographie et induire la parole en quelques secondes, et lier le contrôle des risques par IA pour limiter le flux des comptes batch, les bloquer et vérifier la vérification homme-machine afin de réduire la vitesse de propagation.
Q : Si les équipes petites et moyennes ne font pas d’auto-recherche, comment peuvent-elles accéder rapidement aux capacités d’audit IA ?
R : Vous pouvez accéder à des services tiers de contrôle de contenu par IA, tels qu’Alibaba Cloud Content Security, Tencent Cloud Content Security, Baidu Intelligent Cloud Content Review, etc., et utiliser des interfaces prêtes à l’emploi pour couvrir images, vidéos, transcription vocale et relecture de texte.
Q : À quoi sert un outil comme OpenAI Modération ?
R : La modération OpenAI est plus adaptée à la sécurité des contenus IA côté texte, tels que les commentaires, messages privés, barrages et filtrage de conformité aux scripts ; L’identification de la pornographie dans les images diffusées en direct doit encore être utilisée avec la revue vidéo et les modèles multimodaux.
Q : Quelle est la tendance future de la confrontation par l’IA sur les plateformes de streaming en direct ?
R : La tendance est que l’IA lutte contre les mises à jour de l’automatisation, et que l’industrie noire et grise ressemblera davantage à une armée de robots ; Le côté plateforme s’appuiera davantage sur des modèles multimodaux de grande taille, l’analyse de corrélation des graphes et le contrôle des risques de bout en bout en boucle fermée pour améliorer la sécurité du contenu, passant de l’ère post-suppression à celle de la confrontation réseau.
