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Rennen mit den Piratenjägern:Wie KI ein Online-Piraterie-Wettrüsten schafft

Spätestens wenn die erste Boxglocke läutet oder gepfiffen wird, haben die Piratenjäger begonnen. Bevor ein Schlag ausgeführt oder ein Tor erzielt wird, verfolgen sie illegale Streams, durchforsten Quellen und erteilen Takedown-Benachrichtigungen. Wenn das Spiel vorbei ist, wollen sie, dass so viele Piraten wie möglich versenkt werden.

Rennen mit den Piratenjägern:Wie KI ein Online-Piraterie-Wettrüsten schafft

Die Zeiten, in denen Videos gestohlen oder in Kinos gedreht wurden, sind lange vorbei. Die Anti-Piraterie-Maßnahmen haben sich seit dem Aufkommen des Online-Streamings unermesslich verändert. Wenn ein Boxkampf, ein Fußballspiel oder ein Fantasy-Drama ausgestrahlt wird, geschieht dies in einer Welt, in der ein illegaler Kanal es schnell zu Millionen von nicht zahlenden Zuschauern umleiten kann. Für diejenigen, die Piraterie begehen, können die Belohnungen Tausende wert sein. Für diejenigen, die diese Piraten jagen, war der Schutz geistigen Eigentums noch nie so dringend.

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„Wenn Sie sich einige der Statistiken ansehen“, sagt Peter Oggel, Vizepräsident für Technologie bei der Anti-Piraterie-Firma Irdeto. „Die siebte Staffel von Game of Thrones wurde mehr als eine Milliarde Mal raubkopiert. Der Mayweather-McGregor-Kampf; Wir haben fast 3 Millionen illegale Zuschauer gesehen. Es ist eine schnelle Berechnung, um zu sehen, wie viel Geld dabei verloren geht.“

Online-Piraterie ist ein großes Geschäft, und wenn es um Sport geht, ist es ein schnelles Geschäft. Nachdem ein Spiel begonnen hat, haben diejenigen, die nach Piraten suchen, die Länge des Spiels, um schändliche Streams zu identifizieren und zu beseitigen. All dies wird durch die relative Zugänglichkeit der modernen Piraterie erschwert. Vorbei ist die Herrschaft des Stroms; Jetzt brauchen Sie nur noch eine Streaming-Box und eine Internetverbindung.

„Das Wachstum von Pirateriegeräten, Add-Ons und Apps ist die ernsthafteste neue Bedrohung für den legalen Marktplatz für Inhalte, einschließlich Filme, Fernsehsendungen, Sport- und Nachrichtensendungen, sowie eine potenzielle Gefahr für Verbraucher durch die Verbreitung von Malware“, wiederholt ein Sprecher der Anti-Piraterie-Gruppe Alliance for Creativity and Entertainment (ACE), zu deren Mitgliedern Netflix, HBO und Disney zählen.

Eine Umfrage von SMG Insight aus dem Jahr 2017 unter 1.500 Millennials, die von den BT Sport Industry Awards in Auftrag gegeben wurde, ergab, dass 54 % illegale Streams von Live-Sportarten gesehen hatten. Ein Drittel gab zu, sich regelmäßig Raubkopien anzusehen, verglichen mit nur 4 % der über 35-Jährigen. Die Umfrage ergab auch, dass nur 12–24 % der 18–24-Jährigen ein Abonnement für einen Dienst wie Sky oder BT hatten.

„Wenn wir nicht aufpassen, werden wir eine Generation junger Menschen haben, die raubkopierte Sportinhalte als die Norm betrachten“, sagte der Vorsitzende der SIG, Nick Keller, damals. „Das ist eine große Herausforderung, nicht nur für Rechteinhaber, sondern für die gesamte Branche – von Sponsoren und Athleten bis hin zu Ticketinhabern.“

Angesichts des Ausmaßes, das diese Zahlen vermuten lassen, haben die Verantwortlichen für die Bekämpfung der Piraterie Mühe, genügend Arbeitskräfte für das Problem bereitzustellen. Da die Kultur des Raubkopiensports zur Norm wird, gibt es einfach nicht genug Augen, um das Internet nach Inhalten zu durchsuchen, die irgendwo sind, wo es nicht sein sollte. Die Augen einer Maschine sind jedoch eine andere Sache.

Suche nach Logos

Irdeto, Teil des Multimedia-Konglomerats Naspers, verwendet neuronale Faltungsnetze, um das Internet nach Sportspielen zu durchforsten. Nehmen wir zum Beispiel an, auf Sky Sports wird ein Spiel zwischen Barcelona und Chelsea gezeigt. Irdeto verwendet KI, um nach ungerechtfertigten Kopien dieser Übertragung zu suchen; in illegale, werbebasierte Kanäle eingespeist. Derzeit wird dies am häufigsten dadurch erreicht, dass der künstlichen Intelligenz beigebracht wird, bestimmte Senderlogos zu erkennen.

„Das Ziel des Teams war es, einen großen Datensatz aller möglichen Kanallogos zu erstellen“, erklärt Oggel. „Ich denke, wir haben Dutzende von Kanälen mit Hunderttausenden von Samples, die zu einem vollständigen Trainingsdatensatz von mehr als 3 Millionen Samples geführt haben.“

Die Arten von maschinellen Lernmodellen, von denen Oggel spricht, werden normalerweise darauf trainiert, alltägliche Bilder zu erkennen. Eine Schachtel Cornflakes auf einem Tisch zum Beispiel oder ein Klavier. The issue with illegal streams of sport is having to negotiate different resolutions, aspect ratios or zooms. Sometimes a logo for a broadcaster will flash up on the screen or be obscured by other items, or appear on the microphone of a post-match interview.

Rennen mit den Piratenjägern:Wie KI ein Online-Piraterie-Wettrüsten schafft

“The other challenge you have with screenshots is that there might be logos on the billboards alongside the field,” notes Oggel. “Of course, you do not want the machine to mistakenly pick those up.”

Even when the pirate hunters tweak their system well enough to effectively recognise logos, flag the stream as an illegal piece of content and send out a takedown notice, the pirates often manage to stay one step ahead.

“The pirates have realised what we’re doing,” says Rory O’Connor, senior vice president of cybersecurity services for Irdeto. “What they’ve started doing is blanking the logos. The more mischievous ones are actually putting on other logos of other broadcasters.

“That’s where the next phase of the machine learning project comes in,” he adds. “We’re actually trying to teach [the system] to recognise things like football strips so it can actually determine which game is on from seeing Barcelona’s colours, or whomever else’s.”

The challenge with machine learning, O’Connor continues, is that you can give it a problem, and it will solve the problem, but then you have to tell it what the next problem is. This is where a team of human analysts come in, investigating the latest developments from pirates on the dark web and feeding these back to the AI developers. “It’s a continuous battle,” he laughs. “Today the analysts are quite often hired on their knowledge of football leagues rather than specialist anti-piracy skills.”

Looking for faces, looking for leaks

Recognising team strips might be useful for some sports, but not for others. “Boxing is a big problem because they don’t have many clothes on,” chirps O’Connor, before Oggel mentions they’re also experimenting with facial recognition for identifying pirated streams (“So before they’re beaten up, maybe we’ll be able to recognise their faces”).

For content that isn’t a live event, like Game of Thrones, there is less of a time pressure to take down individual pirates, so the emphasis is on using the the artificial intelligence to hunt down the source of the leak by recognising hidden watermarks in the video file.

“We train the system to look for watermarks so we can find where in the distribution chain the content is leaking from,” says O’Connor. “That’s also a continuous battle because the pirates start to crop the video or reduce the quality to remove the mark. We’ve even had commercial piracy devices that splice the video. What they will do is take the video from a number of sources and splice it together.”

He goes on to mention that some pirates will even take audio from one source and video from another, just to confuse their system:“It’s an arms race”.

Nick Matthew, investigations manager for the intellectual property protection organisation FACT, ultimately characterises this arms race as one borne from the ubiquity of interconnected devices:“Technology means more people than ever have a device of some sort or another.

“If you go back 15 years, most people had a computer in their home. Now, one person could have three or four different devices. Access is far greater, and as a result you are now seeing huge amounts of people from all over the world being able to go into broadcasts and [illegally] access them.”

As the pirate hunters use machine learning to automate their processes, will the unprecedented demand for free content encourage pirates to find new workarounds – perhaps even using machine learning to automate their own operations? The hope is that those with the funds and skills to artfully circumvent AI-based systems like Irdeto will be far and few between, but it goes to show how persistent the piracy industry is, and how novel measures like image recognition will need to face new countermeasures from the pirates.

All in the space of a handful of minutes, before the final bell rings.

Image:Shutterstock/Irdeto