https://anwangkepu.github.io/tags/cheeze-pizza/Recent content in CHEEZE PIZZA on 暗网科普Hugo -- gohugo.iozh-CNMon, 27 Apr 2026 23:19:00 +0800https://anwangkepu.github.io/posts/bbd4d2a1427935c3e89eb9762c45d059/Mon, 27 Apr 2026 23:19:00 +0800https://anwangkepu.github.io/posts/bbd4d2a1427935c3e89eb9762c45d059/印度喀拉拉邦警方反儿童性剥削小组（CCSE）近日在暗网巡逻时，发现了一个名为“CHEEZE PIZZA”（芝士披萨）的论坛。该论坛专门用于交换儿童性虐待材料（CSAM），并将用户引向出售和分享这些内容的私人Telegram群组。 调查人员在论坛上注意到一张疑似来自喀拉拉邦的儿童照片。同一账号多次发布该儿童的照片和视频，这立刻引起了警方的重视。随后，警方展开长达数月的网络追踪。他们通过暗网与嫌疑人建立联系，设法获取了其Facebook和Instagram账号的线索。这些账号显示，嫌疑人可能身处班加罗尔，但地理位置却指向特里凡得琅（Thiruvananthapuram）。最终，警方从该女子的Facebook好友列表中锁定了一名来自特里凡得琅的好友。 通过进一步比对Telegram群组中使用的头像，警方发现其中一张照片里的房屋特征与先前锁定的地点一致。警方随即前往该住所检查，成功找到并解救了这名儿童——她正是嫌疑人的侄女。孩子获救后接受了心理辅导，嫌疑人已被逮捕。 这一突破得益于喀拉拉邦警方与新西兰Kindred Tech公司合作开发的AI工具“Katalyst”。该工具能快速处理散落在不同平台上的海量数据，极大缩短了调查时间。喀拉拉邦警方网络犯罪部门警司安基特·阿索坎（Ankit Asokan）表示：“人手有限，根本无法手动处理所有证据。科技加剧了这个问题，我们必须利用科技来反击。” Katalyst：印度首个应用于儿童性剥削调查的AI平台 为应对网络儿童性虐待案件的激增，喀拉拉邦警方打击儿童性剥削中心成为印度首个将人工智能引入调查工作的机构。Katalyst基于MongoDB数据基础设施开发，目前正处于最新版本的整合阶段。 2024年开始的18个月试点项目中，警方开展了“P-Hunt”行动，共逮捕96人，解救20名儿童，并向国际社会移交18起案件。喀拉拉邦警方的这项举措也获得了州级技术协会卓越奖。喀拉拉邦警方还通过网络穹顶计划和黑客马拉松与新西兰的技术专家合作，共同开发工具，而不是将调查外包。 Kindred Tech首席执行官Bree Atkinson在接受《今日印度》数字版采访时说：“我们的使命是为调查人员提供工具，帮助他们更快发现线索，把更多时间花在保护儿童上，而不是埋头于数据中。” 阿索坎警司强调，儿童性虐待案件的最大难点在于“受害者不会主动报案”。Katalyst正是为解决这一痛点而设计，它能自动分类海量数字证据、识别敏感媒体，并通过物体追踪等技术帮助警方锁定线索。 阿索坎澄清说：“我们没有将调查工作外包。”他补充道：“这些都是接受过技术培训的警务人员。” 什么是儿童性虐待材料（CSAM）？其危害有多严重？ 儿童性虐待材料（CSAM）指任何描绘对儿童进行性虐待或性剥削的图像、视频或其他数字内容。阿索坎警司指出，如今的网络儿童性虐待已远超传统范畴，“它涉及孩子、科技，以及多种多样的内容创作方式”。 传统上，虐待材料分为两类：一类是胁迫或勒索儿童获得的内容，另一类是身居要职或权威人士录制的虐待视频。如今，第三类正迅速增多：利用真实儿童面部特征，通过AI生成或篡改的合成内容。这些材料一旦上线，便会在不同平台间快速传播，形成完整的交易和分享生态。 全球范围内，这一威胁正在加剧。根据美国国家失踪与受虐儿童中心（NCMEC）数据，2024年印度相关机构收到220万份网络儿童性虐待举报。欧盟互联网观察基金会同期也记录了创纪录的29万多份相关报告。阿索坎警司表示：“这种威胁是全球性的，与儿童上网时间增加、即时通讯和游戏平台的普及密切相关。” 据ECPAT国际组织（一个致力于终止儿童性剥削的全球网络）向联合国毒品和犯罪问题办公室（UNODC）提交的书面报告显示，仅在2021年，美国国家失踪和受虐儿童中心就收到了2930万份报告，其中包含3990万张图片和4480万个视频，并向执法部门通报了4260多名潜在的新儿童受害者。然而，这种规模是五年前的情况，而如今的数字只会更高。 AI如何助力喀拉拉邦警方破案 传统CSAM调查中，一起案件往往需要人工审查200-250GB甚至更多数据，包括设备存储、云端记录和网络举报元数据（每份报告平均35页）。Katalyst能自动接收并优先处理这些报告，提供智能分类、案件管理和自动化取证支持，大幅提升效率。 该平台特别擅长“物体追踪”技术。例如，在长期虐待案件中，同一背景的窗帘图案、墙面颜色或家具特征可被提取出来，用于进一步追查，而无需泄露敏感内容。阿索坎以本次特里凡得琅案件为例指出，正是通过AI辅助的社交媒体元数据分析和图像比对，警方才得以快速缩小嫌疑人范围。 喀拉拉邦警方并未将调查工作外包，而是通过网络穹顶计划、黑客马拉松等方式与新西兰技术专家合作，自主培养技术力量。PathfinderLabs创始人Peter Pilley表示，Katalyst的核心在于“将人工智能分析结果与原始数据结合，帮助调查人员发现重复虐待模式”。 阿索坎警司总结道：“没有人会来主动抱怨，所以我们必须主动出击。”借助Katalyst，喀拉拉邦警方正以科技反制科技衍生犯罪，在受害者难以发声的情况下，更快地解救儿童、惩治罪犯。