Utilizando Teoria da Informação para Identificar Conversas de Pedofilia em Redes Sociais de Mensagens Instantâneas

Abstract

Redes sociais privativas de mensagens instantâneas, como Whatsapp, representam uma ameaça para crianças e adolescentes que podem se tornar alvos de pedófilos. Portanto, a identificação automática de conversas de pedofilia representa uma importante ferramenta para proteção de jovens usuários destas redes. Contudo, estas redes possuem como particularidades: (1) as mensagens são tipicamente armazenadas apenas localmente; e (2) dispositivos móveis de capacidade limitada de processamento são os principais veículos de utilização. Neste contexto, as soluções de estado-da-arte possuem um custo computacional proibitivo para execução em dispositivos móveis. Em contrapartida, a natureza da comunicação ponto-a-ponto destas redes torna, em muitos casos, inviável o processamento em nuvem sem correr o risco de expor as vítimas de pedofilia. Neste trabalho, apresentamos um método, baseado na entropia de Shannon e na divergência de Jensen-Shannon, capaz de identificar conversas de pedofilia com um desempenho próximo a 90%, considerando as medidas F1 e F0;5, e que chega a ser 72,8% mais rápido que o estado-da-arte.