Abstract-YouTube drar ett stort antal användare som aktivt bidrar genom att ladda upp videor eller kommentera befintliga videor. Men att vara en publik som kommer från och stort innehåll trycks på det, det finns begränsad kontroll över innehållet. Detta gör skadliga användare push innehåll (videor och kommentarer) som är olämpligt (osäkra), särskilt när sådant innehåll placeras runt tecknade filmer som vanligtvis ses av barn. I detta dokument fokuserar vi på förekomsten av osäkert innehåll för barn och användare som främjar det. För att upptäcka barn osäkra innehåll och dess promotors, Vi utför två metoder, en baserad på övervakad klassificering som använder en omfattande uppsättning av videonivå, användarnivå och kommentar-nivå funktioner och en annan baserad Convolutional Neural Network med hjälp av videoramar. Detection noggrannhet på 85,7% uppnås som kan utnyttjas för att bygga ett system för att ge en säker YouTube-upplevelse för barn. Genom detaljerade karakteriseringsstudier kan vi med framgång dra slutsatsen att osäkra innehållsansvariga är mindre populära och engagerar sig mindre jämfört med andra användare. Slutligen, att använda ett nätverk av osäkra innehållsansvariga och andra användare baserat på deras engagemang (gillar, prenumeration och spellista tillägg) och andra faktorer, vi finner att osäkert innehåll finns närvarande mycket nära säkert innehåll och osäkra innehållsansvariga bildar mycket nära stickade gemenskaper med andra användare, vilket ytterligare ökar sannolikheten för att ett barn kommer att utsättas för osäkert innehåll.
REF fokuserar på karakterisering och upptäckt av farligt innehåll för barn och dess promotors på YouTube.
KidsTube: Detection, characterization and analysis of child unsafe content & promoters on YouTube
{'venue': '2016 14th Annual Conference on Privacy, Security and Trust (PST)', 'journal': '2016 14th Annual Conference on Privacy, Security and Trust (PST)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}