VSTTeams Edition · Klassifizierung
🌐 Maschinell übersetzt — die englische Fassung ist maßgeblich.

Medienklassifizierung · interaktiver Rundgang

Zehntausende Dateien. Um neun eine Vernehmung. Wissen, was Sie in der Hand halten.

Ein beschlagnahmtes Gerät landet auf dem Schreibtisch einer Analystin, mit mehr Material, als irgendjemand sichten kann, und mit Entscheidungen, die davon abhängen — eine Vernehmung am Morgen, eine Risikoeinschätzung, an der hängt, ob ein Kind sicher ist. VST beantwortet die zwei Fragen, die einen Fall entscheiden: wie alt ist die Person und was geschieht. Es liest jede Datei, schätzt für jedes Gesicht ein Alter als Spanne, stuft die Handlung ein — und überlässt jede Entscheidung der Analystin.

Rundtour beginnen → Vorbereiteter Durchlauf der echten Bildschirme. Hier wird nichts verarbeitet.
Was die Rundtour zeigt
Überblick

Wissen, was auf dem Gerät ist, bevor Sie eine Datei öffnen

Bevor auch nur ein Element gesichtet wird, beantwortet die Ordnerübersicht die entscheidende Frage des Falls: Was ist hier, und wie viel davon konnten wir beurteilen? Eine Zählung wahrscheinlicher Minderjähriger steht neben ihrem Nenner — die Abdeckung wird genannt, nie verborgen — und ein Alter × Schweregrad-Raster zeigt, wo junge Subjekte und schweres Material tatsächlich zusammentreffen. Jede Zahl ist „wahrscheinlich“: eine automatisierte Einschätzung, nie eine Altersfeststellung.

Es zählt Elemente, nicht Gesichter — ein Bild mit drei Kindern ist ein Element, abgelegt nach seinem jüngsten Subjekt. Das Raster kreuzt die Lebensphasen-Einschätzung des Modells mit dessen Schweregrad, sodass der Blick auf die relevanten Zellen fällt, bevor irgendetwas geöffnet wird.

Sichten

Mit dem Schlimmsten beginnen, nicht mit dem Ersten

Ein einziges beschlagnahmtes Gerät kann Zehntausende Bilder und Videos enthalten — viel zu viele, um sie einzeln zu öffnen. VST klassifiziert jede Datei und sortiert nach Schweregrad, sodass die Analystin dort beginnt, wo es zählt, und sich nach unten arbeitet. Alles ist standardmäßig unscharf.

Ein rotes Band BEKANNT ist ein Hash-Treffer gegen eine Liste bekannten Materials; ein bernsteinfarbenes KONFLIKT bedeutet, dass zwei Analysten uneins sind. Beide springen ganz nach oben.

Filtern

Das Gerät auf das eindampfen, was einen Menschen braucht

Das meiste auf einem beschlagnahmten Gerät ist gewöhnlich. Eine gespeicherte Voreinstellung bringt die gesamte Sammlung auf den Teil herunter, der eine Beurteilung braucht — im Bildschirm oben von 420 auf 40 Objekte — und der eindeutige Rest wird per Tastatur im Block bestätigt. Die Zeit der Analystin fließt dorthin, wo sie wirklich gebraucht wird.

Die Sicherheits-Regler grenzen einen Bereich ein — etwa 40–80 % — sodass Sie nur die Grauzone bearbeiten, bei der sich das Modell am unsichersten ist.

Alter

Wie alt ist die Person?

Öffnen Sie ein Objekt, und VST schätzt für jedes gefundene Gesicht ein Alter — jeweils als Spanne statt als einzelne Zahl: 12,6 ± 1,9 Jahre, nicht „ein Kind“. Das Panel zählt, wie viele Personen unter achtzehn liegen, und benennt die jüngste. Überschneidet eine Spanne diese Grenze, sagt es das, statt sich auf eine Seite zu schlagen.

Beachten Sie, dass das Bild daneben weiterhin unscharf bleibt. Eine Analystin kann feststellen, dass eine Sammlung Kinder enthält, ohne sie ansehen zu müssen.

Entscheiden

Wie jung, und was geschieht

Der Schweregrad wiegt zwei Urteile zugleich ab: das scheinbare Alter der Person und die konkrete Handlung — abgestuft vom Posieren bis zur Penetration — daneben erschwerende Einzelheiten, die als Merkmale erfasst werden: Nacktheit, eine Waffe, Gewalt, Tiere. Ist ein Gesicht verdeckt, liefern Körpermerkmale kein eigenes Alter; sie wirken darauf, wie das Material eingestuft wird, gemessen an den Schwellen Ihrer Rechtsordnung. Die Einschätzung des Modells ist als solche gekennzeichnet, mit einem Warum? zum Aufklappen.

Nichts wird automatisch ausgeführt. Die Analystin bestätigt, stuft von 0–5 neu ein oder verwirft — über die Tastatur, mit Leertaste zum Aufdecken, nur wenn sie hinschauen will.

Bekanntes Material

Bekanntes Material ist eine Tatsache, keine Vermutung

Ein Hash-Treffer gegen eine Liste bekannten Materials wird genau als solcher angezeigt, mit seiner Herkunft — welche Liste, welcher Datensatz. Bei Videos durchsucht die Zeitleiste jedes Bild und springt zum schlimmsten, sodass Stunden Material nicht Stunden Ansehen bedeuten.

Der Hash-Treffer bleibt getrennt von der Meinung des Modells — ein sicheres „bekanntes Material“ wird nie mit einem probabilistischen „das Modell meint“ vermischt.

vst · Prüfung · Klassifizierungs-Queue
⤢ ExpandWissen, was auf dem Gerät ist, bevor Sie eine Datei öffnenvst · Prüfung · KlassifizierungslisteDas Gerät auf das eindampfen, was einen Menschen brauchtWie alt ist die Person?Wie jung, und was geschiehtvst · Prüfung · Video-Zeitleiste

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Wofür es gut ist

Alter, als Spanne
Die schwerste Entscheidung — ist das ein Kind? — ist unsere Stärke. VST schätzt für jedes gefundene Gesicht ein Alter und gibt es als Spanne an, nicht als Zahl, und sagt klar, wenn diese Spanne die Achtzehn überschneidet. Ist ein Gesicht verdeckt, liefern Körpermerkmale kein eigenes Alter; sie wirken darauf, wie das Material eingestuft wird. Es ist dieselbe Alters-Engine, die Sie live ausprobieren können in unserer Demo zur Altersschätzung.
Grundlage für Risikobewertung und Kinderschutz
Viele Täter erwartet keine Freiheitsstrafe — was es umso dringlicher macht, das von ihnen ausgehende Risiko zu verstehen. Die Gestalt einer Sammlung — etwa ein Fokus auf junge Jungen — ist genau das, was eine Risikoprüferin oder eine Fachkraft wissen muss. VST macht diese Gestalt sichtbar, nicht nur eine Zahl.
Mehr als „CSAM oder nicht“
VST liest die konkrete Handlung — Posing → ausbeuterisch → ohne Penetration → mit Penetration — samt erschwerender Markierungen wie Waffe, Gewalt oder Tiere, kein bloßes Ja/Nein. Rechtliche Schwellen unterscheiden sich von Land zu Land: Ihr Team legt die Grenze für seine eigene Rechtsordnung fest.
Alter, aus Gesicht und Körper
Die schwierigste Entscheidung — ist das ein Kind? — ist unsere Stärke. VST schätzt das Alter aus dem Gesicht und aus dem Körper, wenn das Gesicht verdeckt oder abgewandt ist. Es ist dieselbe Alters-Engine, die Sie live in unserer Altersschätzungs-Demo ausprobieren können.

Was Klassifizierung im großen Maßstab sicher macht

0 – 5
Eine Schweregrad-Skala, die das Modell vorschlägt und die Analystin bestätigt oder überschreibt — nie stillschweigend angewandt.
Unschärfe + Aufdecken
Jedes Element ist standardmäßig unscharf (und kann in Graustufen gesetzt werden); zum Aufdecken hält man gedrückt, was das Wohlergehen der Analystin schützt.
Warum?
Jede Klassifizierung ist erklärbar — die Meinung des Modells ist als Meinung gekennzeichnet, ihre Begründung einen Klick entfernt.
Hash-Treffer
Treffer gegen bekanntes Material tragen ihre Herkunft — welche Liste, welcher Datensatz — getrennt von der Vermutung des Modells angezeigt.
Tastatur
J/K zum Bewegen, 0–5 für den Schweregrad, Enter zum Bestätigen — eine geübte Analystin verlässt die Tasten nie.
Vom Menschen entschieden
Nichts wird automatisch ausgeführt. Eine Analystin bestätigt jedes Element, bevor es zählt.