Maia Bazerji

On-Device Content Moderation Modération de Contenu On-Device

Privacy-first tiered neural network for content filtering Réseau neuronal hiérarchisé respectueux de la vie privée pour le filtrage de contenu

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Problem Problème

Applications need real-time content moderation but users expect privacy. Sending messages to servers for filtering violates user trust and regulations (GDPR, CCPA). Les applications ont besoin d'une modération de contenu en temps réel, mais les utilisateurs s'attendent à la confidentialité. Envoyer des messages aux serveurs pour filtrage viole la confiance des utilisateurs et les réglementations (RGPD, CCPA).

Solution: Tiered On-Device Architecture Solution : Architecture On-Device Hiérarchisée

On-Device Moderation Pipeline Zero Data Transmission • GDPR/CCPA Compliant • Sub-100ms Response User Message Input Processing Tier 1: Fast & Lightweight Real-time inference Confidence → 95% 50ms latency • 5–10 MB Immediate decision If uncertain Tier 2: Medium Accuracy Deeper feature extraction Ambiguous cases only 200–300ms latency • 50–100 MB Higher confidence Still uncertain Tier 3: Heavy Model Full-scale inference Complex or ambiguous inputs 500–1000ms latency Optional: human review Final decision Resolved Privacy Guarantees No data leaves device Zero server transmission Full offline capability Block • Allow • Flag

How It Works Comment Cela Fonctionne

Privacy & Compliance Confidentialité et Conformité

Results Résultats

3-Tier
ArchitectureArchitecture
On-Device
PrivacyConfidentialité
Compliant
GDPR/CCPARGPD/CCPA

Technology Stack Stack Technologique

PythonPyTorchTensorFlow LiteONNXModel QuantizationNLPMobilePrivacy-First