Selon l'étude Kaspersky Family Report, plus d'un quart (28 %) des parents sondés et ayant au moins un enfant âgé de 7 à 12 ans jugent que les contenus dangereux (à caractère violent ou sexuel) sont le principal risque auquel les plus jeunes sont exposés sur Internet. Ces contenus à risques prennent des formes variées, à commercer par des publicités issues d'applications dont le producteur lui-même peut tirer profit.Kaspersky Safe Kids pour Windows, qui a récemment reçu le label 2019 AV-Comparatives Approved Parental Control Award, contribue à protéger les enfants contre les contenus inappropriés. Le nombre de nouveaux contenus postés sur Internet augmente chaque minute, une proportion croissante étant de fait inadaptée au jeune public. Pour réduire les risques de voir leurs enfants confrontés à ces contenus inappropriés, plus d'un quart des parents (28 %) tentent de limiter le temps que ceux-ci passent en ligne. Plus de la moitié (58 %) d'entre eux sont par ailleurs convaincus de devoir contrôler ou superviser la navigation de leurs enfants et l'usage qu'ils font d'Internet. Pour limiter l'accès, même par accident, à des contenus non adaptés, un logiciel de contrôle parental peut s'avérer utile. Or chaque solution de contrôle parental fonctionne différemment, et il n'est pas forcément facile pour les parents de faire leur choix. Pour les aider à trouver la solution la plus adaptée à leur besoin, AV-Comparatives réalise chaque année des tests de certification dédiés aux éditeurs de logiciels de contrôle parental. Pour être certifié, un produit doit, pendant l'analyse, bloquer au moins 98 % des sites pornographiques, ne renvoyer qu'un faible nombre de faux positifs lorsqu'il s'agit de sites clairement destinés à la jeunesse et ne présenter aucune faille grave non résolue (ou erreur de conception). Selon la dernière édition de ces tests, Kaspersky est le seul des six participants à avoir obtenu la certification d'AV-Comparatives. Kaspersky Safe Kids a devancé ses concurrents en raison de sa technologie perfectionnée de filtrage des contenus. Celle-ci combine plusieurs approches aboutissant à un niveau élevé de reconnaissance des contenus inappropriés. Il s'agit à la fois d'une méthode heuristique et d'algorithmes de Machine Learning. L'heuristique est employée lorsque l'analyse du code HTML d'un site web s'avère nécessaire (tableaux, titres, paragraphes, etc.). Le Machine Learning, quant à lui, permet d'enrichir la technologie de filtrage en améliorant la précision de l'heuristique.
