Thorn usa servicios de AWS para ayudar a los organismos de seguridad a identificar víctimas de trata infantil con mayor rapidez

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Comunicación sencilla a escala, teléfonos descartables y herramientas simples de edición de fotos son tan solo algunas de las maneras en las que el mundo digital conectado estaba ayudando a los abusadores, especialmente a aquellos que utilizan niños para ofrecer actividades sexuales online, a trabajar de manera anónima, un paso delante de la ley.

Luego surgió un producto llamado Spotlight.

"Los abusadores han descubierto de qué manera utilizar recursos tecnológicos avanzados para llevar a cabo sus actividades de abuso infantil", cuenta Sarah Potts, directora de márketing y comunicaciones de Thorn, la organización sin fines de lucro radicada en California que creó Spotlight. Thorn fue fundada en 2012 por Ashton Kutcher y Demi Moore para combatir el abuso infantil. Potts agrega, "Creamos Spotlight porque queríamos utilizar tecnología avanzada para ayudar a los organismos de seguridad a tomar la delantera y encontrar a estos niños con mayor rapidez".

Las capacidades de aprendizaje automático sofisticadas de Spotlight ahorran tiempo a los investigadores, que tienen demasiado trabajo y pocos recursos. La solución marca automáticamente anuncios que probablemente incluyan menores en riesgo y evita que los agentes de los organismos de seguridad se pierdan en un mar de datos online. La aplicación logra hacer esto en una arquitectura de Amazon Web Services (AWS) sin servidor que incluye Amazon Rekognition, un servicio de análisis de imágenes y videos basado en aprendizaje profundo, e instancias C5 de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Las instancias C5 de Amazon EC2, que cuentan con procesadores Intel Xeon escalables de 3,0 GHz, ofrecen una relación memoria-CPU virtual que resulta ideal para las aplicaciones de inferencia demandantes.

"Spotlight ayuda a los oficiales a identificar anuncios de trata infantil con fines sexuales de una manera mucho más rápida que con los métodos de papel y lápiz tradicionales"8.

Brooke Istook, directora de estrategia y operaciones, Thorn


  • Acerca de Thorn
  • Beneficios
  • Servicios de AWS utilizados
  • Acerca de Thorn
  • Thorn se fundó en 2012 para crear tecnología que evita el abuso sexual de menores. La organización colabora con organismos de seguridad, compañías de tecnología y organizaciones sin fines de lucro. El equipo virtual de Thorn está radicado en los EE.UU. y cuenta con 25 personas.

  • Beneficios
    • Abrió 21 000 casos de trata
    • Cierra investigaciones de trata con mayor rapidez
    • Identificó 18 000 víctimas, incluidos más de 6000 niños
  • Servicios de AWS utilizados
Thorn ayuda a los organismos de seguridad a identificar víctimas de trata infantil con fines sexuales con mayor rapidez en AWS

Abordaje del desafío con servicios de AWS

Una encuesta realizada por Thorn en 2012 con sobrevivientes de trata infantil con fines sexuales descubrió que el 75 % había sido vendido online, la mayoría de ellos mediante sitios web de acompañantes. Una manera mediante la cual los agentes de organismos de seguridad pueden atrapar abusadores y rescatar niños es mediante la identificación e investigación de anuncios de acompañantes que parezcan incluir menores, pero existen muchos obstáculos para lograrlo.

Uno de los impedimentos más importantes es la gran cantidad de anuncios de este tipo. Cuando Thorn empezaba a trabajar en una herramienta que pudiese ayudar a los investigadores a identificar niños en situación de abuso, se publicaban online más de 150 000 anuncios de acompañantes nuevos por día en los Estados Unidos. Problemas de escala como este piden a gritos procesos automatizados, pero otro gran obstáculo es el hecho de que los datos de los anuncios de acompañantes no son para nada uniformes: los abusadores utilizan palabras clave, jerga y contenido reciclado para entorpecer la detección con máquinas.

Con el fin de ayudar a los investigadores a sortear estas y otras dificultades, Thorn realizó colaboraciones con AWS y Digital Reasoning, una compañía especializada en soluciones de informática cognitiva, para crear Spotlight. Los modelos de aprendizaje automático de Spotlight analizan anuncios de acompañantes nuevos en tiempo real y utilizan el análisis inteligente de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para marcar aquellos anuncios que coincidan con los perfiles de riesgo desarrollados en cooperación con agencias de organismos de seguridad. Los oficiales pueden definir alertas personalizadas y buscar anuncios en la creciente base de datos de Spotlight como soporte para sus investigaciones.

Agilizar la identificación de víctimas

La canalización de análisis de Spotlight comienza con una solución externa que incorpora diariamente más de 100 000 anuncios de acompañantes online nuevos. Los datos de los textos y las imágenes se almacenan como objetos en buckets de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Las funciones de AWS Lambda coordinan el servicio Amazon Simple Queueing Service (Amazon SQS) para que ponga los anuncios nuevos en una cola y se procesen con el motor de análisis de la aplicación, Digital Reasoning Synthesys. La solución utiliza Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) para enviar alertas a los agentes de organismos de seguridad.

Los modelos de aprendizaje automático de Spotlight se entrenan y ejecutan en instancias C5 de Amazon EC2. Las instancias C5 de Amazon EC2, que cuentan con procesadores Intel Xeon escalables de 3,0 GHz, ofrecen una relación memoria-CPU virtual que resulta ideal para las aplicaciones de inferencia demandantes. Spotlight, que se ofrece sin cargo a organismos de seguridad y organizaciones afines, utiliza Amazon Cognito para proveer un directorio de usuarios seguro cuya escala se puede ajustar a millones de usuarios.

Amazon Rekognition, que utiliza aprendizaje profundo para identificar objetos, personas, actividades y eventos con precisión en imágenes y videos almacenados en Amazon S3, es una parte fundamental de las capacidades más importantes de Spotlight. El análisis facial que se realiza en Amazon Rekognition ayuda a los investigadores a encontrar fotos de la misma persona que hayan sido editadas para ganarle a los motores de búsqueda en imágenes menos inteligentes.

"Probamos varios servicios de reconocimiento facial y el nivel de precisión de Amazon Rekognition nos pareció muy alto", dice Kristin Boorse, directora de administración de productos de Thorn. "No tiene sentido crear nuestro propio servicio de reconocimiento facial cuando AWS ya ofrece una solución como Amazon Rekognition, que es la mejor de su clase. El equipo de Amazon Rekognition fue muy atento a la hora de ayudarnos a resolver cualquier desafío que se nos presentase".


Encontrar víctimas con mayor rapidez

Tan solo desde el año 2016, Spotlight ayudó a oficiales de Estados Unidos y Canadá a abrir más de 21 000 casos de trata y a identificar aproximadamente a 18 000 víctimas, incluidos más de 6000 niños.

"Nuestros colaboradores de organismos de seguridad nos dicen que Spotlight ayuda a los oficiales a identificar anuncios relacionados con trata infantil con fines sexuales con una rapidez mucho mayor que los métodos tradicionales de lápiz y papel", cuenta Brooke Istook, directora de estrategia y operaciones de Thorn. "Con la flexibilidad e integración sencilla de AWS, podemos hacer pruebas y prototipos de nuevos productos, como Spotlight, que de otra manera tendrían un costo de desarrollo prohibitivo. Con AWS, también podemos atender solicitudes de características de los oficiales en cuestión de semanas o días, un nivel de respuesta que las agencias del sector público no están acostumbradas a ver".

Según Istook, la lucha contra la trata infantil con fines sexuales es un esfuerzo que debe realizarse en equipo. " Todos nuestros socios tecnológicos están realizando contribuciones fundamentales para este proyecto. Spotlight nunca hubiera podido llegar a ser tan exitoso sin las importantes inversiones y soporte de AWS o las tecnologías subyacentes que Intel creó".


Más información

Más información sobre las instancias C5 de Amazon EC2.