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World File Search System性虐待
人工智能如何被滥用来制作儿童性虐待图像
互联网观察基金会 (IWF) 一直站在发现新技术滥用的最前沿，人工智能也不例外。然而，人工智能的不同之处在于其发展和改进的速度：当我们的分析师在今年春天 (2023 年) 看到人工智能生成的儿童性虐待材料 (AI CSAM) 的第一批渲染图时，很明显“迹象”表明这些材料是人工生成的；背景没有对齐，身体部位的比例错误、缺失或笨拙。半年后，我们现在看到的是图像如此逼真，即使是我们训练有素的分析师也很难区分。暗网论坛上犯罪者自己的证词也告诉你你想知道的事情；人们为幻想可以定制而欢欣鼓舞。你所需要的只是用语言告诉软件你想看到什么。
对儿童性虐待的独立调查的调查报告 - 第5卷
第一个涉及使用民事命令，可用于限制外国旅行。自2015年3月以来，已经有两个这样的命令。在定罪性犯罪后，可以做出性伤害命令（SHPO）。在没有定罪的情况下，可以做出性风险命令（SRO）。如果这是保护儿童或弱势成年人免受性伤害的必要条件，则两项命令可能包括对出国旅行的限制。实际上，这种旅行限制很少受到实施。在2017/18年度制造的5,551个SHPO中只有11个，而2019年3月的SRO有6个SRO。因此，许多已知的性犯罪者可能能够前往世界各地，他们可以对儿童进行性虐待。，如果施加仅适用于有限国家的旅行限制，通常可以通过第三国旅行来规避它们。应该对民事命令制度进行更多的使用，以进一步减少从英格兰和威尔士出国旅行的性犯罪者造成的风险。
JSP 769 对性剥削和性虐待零容忍
人是国防行动和能力的核心。绝大多数国防人员行为得体，为我们所有人在为国家服务时营造了一个包容的环境。国防人员在代表英国和海外的国家时通常以最高的行为标准行事，但遗憾的是，有时少数人的行为令人无法接受。所有国防人员必须了解什么是不可接受的行为，应该对其进行质疑，并采取适当的行动。作为其中的一部分，国防部对性剥削和性虐待 (SEA) 采取零容忍态度。SEA 违背了国防的价值观和标准，可能会破坏我们的信誉和效力，并影响行动成功。此外，国防人员在履行职责时不得对我们接触的人群造成伤害。联合服务出版物 (JSP) 769 概述了构成 SEA 的行为和行为，并为预防、报告和处理 SEA 指控提供了框架。它是有关 SEA 行为的权威政策和指导，包含所有国防人员应遵循的流程指导。
英格兰和威尔士对天主教儿童性虐待的天主教徒的态度
本报告基于由Marcus Pound博士领导的研究，作为达勒姆大学边界破坏项目的一部分。边界破坏团队由马库斯·庞德（Marcus Pound）博士，凯瑟琳·塞克斯顿（Catherine Sexton）博士和帕特·琼斯（Pat Jones）博士组成，并与保罗·D·默里（Paul D.Giuseppe Bollota博士在第一年是研究团队的一员，Adrian Brooks博士加入了该团队，进行了一段时间，进行了文学审查，以协助神学反思。Gregory A. Ryan博士与团队合作完成了本报告的分析和撰写，并收到了Mathew Guest教授的宝贵建议。 为了支持这项研究，由格拉斯哥大学朱莉·克拉格（Julie Clague）博士主持了指导委员会。 此外，还有一个利益相关者团体将一群具有相关专业知识或经验和/或代表机构（例如宗教会议）的人聚集在一起，该机构召集了在英格兰和威尔士工作的宗教众群体领导人。 1两组包括虐待幸存者的成员。Gregory A. Ryan博士与团队合作完成了本报告的分析和撰写，并收到了Mathew Guest教授的宝贵建议。为了支持这项研究，由格拉斯哥大学朱莉·克拉格（Julie Clague）博士主持了指导委员会。此外，还有一个利益相关者团体将一群具有相关专业知识或经验和/或代表机构（例如宗教会议）的人聚集在一起，该机构召集了在英格兰和威尔士工作的宗教众群体领导人。1两组包括虐待幸存者的成员。
生成式人工智能的安全设计：预防儿童性虐待
现在是安全设计的时候了 [2, 3]。对于生成式人工智能，这一概念应该从最早的阶段扩展到机器学习 (ML)/人工智能的整个生命周期：开发、部署和维护。流程中的每个部分都包括优先考虑儿童安全的机会，无论数据形式如何（即文本、图像、视频、音频），也无论组织将其技术发布为闭源还是开源，还是两者之间的某种发布选项。当考虑 ML/AI 技术参与者的生态系统时，我们进一步看到了通过安全设计优先考虑儿童安全的多个机会点。无论您是人工智能开发者、人工智能提供商、数据托管平台、社交平台还是搜索引擎，您都可以将生成式人工智能被滥用以进一步对儿童造成性伤害的可能性降至最低。
联邦法官解决主权豁免权的“性虐待”例外-TWICE
2023年4月27日，布兰（Brann）在Doe诉Williamsport Area School District，第1期发表了他的意见。4：22-CV-01387，2023 U.S. Dist。 Lexis 73835（M.D. pa。）原告Doe是Williamsport Area高中（WAHS）棒球队的成员，该队前往南卡罗来纳州默特比奇（Myrtle Beach）参加年度比赛。 当团队的成员在酒店房间里没有监督时，原告“被多个队友压制，他的一名攻击者用电视遥遥无期的距离使他sodo，他的主要攻击者将他的生殖器和屁股放在原告的脸上。 第三个队友拍摄了整个情节，后来在社交媒体上传播了视频。 原告提出了索赔，包括疏忽大意，疏忽造成情绪困扰，以及未能对学区，其行政人员，棒球队的教练和其他人救援。 wahs及其雇员试图驳回侵权索赔，认为他们是免疫力的，因为在42 PA.C.S.中列出的每项刑事罪行 第5551条（7）（7）比机构性侵犯触发了PSTCA的例外，“要求演员与Victim进行性交或以其他方式渗透。”法院同意，裁定DOE声称B.M. 用他的生殖器触摸了他的脸，“尽管令人讨厌，但B.M的行为并没有引起渗透。”布兰随后将注意力转向机构性侵犯，该性侵犯将性间歇性犯罪，偏离性交以及与学生的不雅接触，该性侵犯被定义为“任何4：22-CV-01387，2023 U.S. Dist。Lexis 73835（M.D.pa。）原告Doe是Williamsport Area高中（WAHS）棒球队的成员，该队前往南卡罗来纳州默特比奇（Myrtle Beach）参加年度比赛。当团队的成员在酒店房间里没有监督时，原告“被多个队友压制，他的一名攻击者用电视遥遥无期的距离使他sodo，他的主要攻击者将他的生殖器和屁股放在原告的脸上。第三个队友拍摄了整个情节，后来在社交媒体上传播了视频。原告提出了索赔，包括疏忽大意，疏忽造成情绪困扰，以及未能对学区，其行政人员，棒球队的教练和其他人救援。wahs及其雇员试图驳回侵权索赔，认为他们是免疫力的，因为在42 PA.C.S.中列出的每项刑事罪行第5551条（7）（7）比机构性侵犯触发了PSTCA的例外，“要求演员与Victim进行性交或以其他方式渗透。”法院同意，裁定DOE声称B.M.用他的生殖器触摸了他的脸，“尽管令人讨厌，但B.M的行为并没有引起渗透。”布兰随后将注意力转向机构性侵犯，该性侵犯将性间歇性犯罪，偏离性交以及与学生的不雅接触，该性侵犯被定义为“任何
儿童和年轻人指南 - 预防和应对儿童性虐待的国家战略2021-2030
计划虐待孩子的人可能是从“修饰”那个孩子开始。这意味着他们会做可能使与孩子一起度过或与孩子交谈或会使孩子信任并做他们说的事情变得更容易的事情。例如，他们可能会尝试花更多的时间陪伴孩子，尤其是在私人上，或者给他们礼物或金钱。他们可能会告诉孩子他们的“关系是秘密”。很难知道为什么有人在做这些事情，甚至注意到他们的行为发生了变化。，并非每个做这些事情的人都会试图修饰孩子。但是，每当有什么感觉不正确的情况下，重要的是要告诉一个可信赖的成年人或生活中的另一个安全的人。
虐待儿童、儿童性虐待及其后果给美国带来的经济负担是惊人的。
青少年被捕的可能性增加了 59%。成年后犯罪行为的可能性增加了 28%，暴力犯罪的可能性增加了 30%（CDC，2019 年）。2017 年，加利福尼亚州关押一名囚犯的经济成本每年超过 81,000 美元，超过哈佛大学一年的学费。童年时期反复遭受创伤会增加不良健康结果、遭遇刑事司法系统的可能性，以及成为成人性侵犯、性交易或阿片类药物成瘾的受害者的可能性。所有经济和公共卫生灾难结合在一起，成为经济崩溃的完美风暴。• 发表在《今日宾夕法尼亚》（2019 年）上的一篇文章强调，研究人员发现
5-Meo-DMT在童年时期完全解决了慢性，严重性虐待的后果 - 回顾性案例研究
摘要：确保主动检测交易风险对于金融机构来说至关重要，尤其是在管理信用评分的情况下。在这项研究中，我们将不同的机器学习算法有效，有效地比较。The algorithms used in this study were: MLogisticRegressionCV, ExtraTreeClassifier,LGBMClassifier,AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier,Perceptron,RandomForestClassifier,KNeighborsClassifier,BaggingClassifier, DecisionTreeClassifier, CalibratedClassifierCV, LabelPropagation, Deep 学习。数据集是从Kaggle存放处收集的。它由164行和8列组成。与不平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0％，进动100.0％，召回100.0％和F1得分100.0％。但是，使用平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0％，进动100.0％，召回100.0％和F1得分100.0％。