Classification des médias
Présentation
L'identification et la classification de contenus sexuels dans les médias saisis sont au cœur des enquêtes sur l'exploitation des enfants. L'examen manuel est lent, traumatisant pour les enquêteurs et incohérent à grande échelle.
La capacité de Classification des Médias de Rigr AI utilise la détection d'objets par apprentissage profond pour identifier les contenus sexuels, les parties du corps, les activités et les indicateurs contextuels dans les images — puis associe ces détections à une classification de gravité structurée, alignée sur les cadres d'évaluation établis.
Capacités de détection
Le modèle actuel (VisualyzeV2) détecte 99 éléments visuels distincts dans les catégories suivantes :
Parties du corps et anatomie
Organes génitaux, seins, fesses, mains, pieds — chacun classé par stade de développement (nourrisson à adulte).
Activités sexuelles
Rapport sexuel, sexe oral, pénétration, masturbation, pose et contact non pénétrant — détectés et étiquetés avec précision.
Données démographiques d'âge
Visages et silhouettes classés par stade de développement : nourrisson, tout-petit, prépubère, pubère et adulte.
Indicateurs contextuels
Selfies (téléphone/appareil photo), captures d'écran, logos de réseaux CSAM, vêtements, bijoux, entraves et autres marqueurs probatoires.
Classification de gravité
Chaque image se voit attribuer une classification de gravité au niveau de la trame, basée sur le contenu le plus grave détecté. La classification correspond à une échelle structurée conçue pour le triage d'enquête :
| Gravité | Classification | Description |
|---|---|---|
| 0 | Aucun contenu sexuel | Rien d'intérêt pour l'enquête détecté |
| 2 | Exploitant / suggestif | Nudité, anatomie exposée ou contexte sexualisé sans activité explicite |
| 3 | Pose ouvertement sexualisée | Présentation génitale délibérée ou positionnement ouvertement sexualisé |
| 4 | Activité sexuelle non pénétrante | Masturbation, léchage ou autre contact sexuel non pénétrant |
| 5 | Activité sexuelle pénétrante | Rapport sexuel, sexe oral, pénétration anale ou vaginale |
Chaque détection est également enrichie de drapeaux contextuels — tels que Auto-généré, Sadomasochisme ou Éléments CG — fournissant un contexte d'enquête supplémentaire.
Essayez
Téléchargez une image pour voir la classification des médias en action. Le contenu adulte est accepté à des fins de test.
Adult content is fine for testing — do not upload CSAM.
Processed securely — no images are stored.
Utilisation opérationnelle
Au sein des flux de travail d'enquête, la Classification des Médias est utilisée pour :
- Trier de grands volumes de médias saisis par niveau de gravité
- Identifier les activités sexuelles spécifiques, les parties du corps et les indicateurs contextuels
- Signaler les contenus auto-générés, les logos de réseaux CSAM et d'autres marqueurs probatoires
- Prioriser les files d'examen afin que les enquêteurs se concentrent sur les contenus les plus graves
Cette capacité est également disponible sous forme d'API autonome ou d'application conteneurisée déployable en environnement isolé (air-gapped).
Déploiement et maîtrise
- Architecture entièrement conteneurisée
- Déploiement sur site et en environnement isolé (air-gapped)
- Aucune conservation de données
- Le client conserve un contrôle total sur les données d'entrée et les résultats
Pour les développeurs
L'API de classification accepte les images par téléchargement multipart et renvoie une classification de gravité, des drapeaux contextuels et des détections par objet avec boîtes englobantes et scores de confiance.
POST /classify curl -X POST https://api.mes.rigr.ai/classify \
-H "X-API-KEY: $API_KEY" \
-F "[email protected]" \
-F "model=VisualyzeV2"{
"classification": {
"key": "rigr-penetrative",
"display_name": "Penetrative sexual activity",
"severity": 5
},
"flags": ["Self-Generated"],
"detections": [{
"class_name": "Male Receive Oral",
"score": 0.87,
"bbox": {"x": 0.12, "y": 0.45, "w": 0.31, "h": 0.62},
"ucs_sexual_content": "Penetrative Sexual Activity"
}]
}