Deep Canary Trap. Efficient photo-robust screen watermarks to trace data leaks
Loading...
DOI of the original publication
Project type
angewandte Forschung
Project start
01.04.2024
Project end
31.03.2025
Project status
laufend
Project contact
Project manager
Contributors
Description
Abstract
Die Veröffentlichung sensibler Informationen durch Bundesmitarbeiter kann die Sicherheit der Schweiz gefährden. Zum Schutz wird oft die Sicherheit der IT-Systeme verstärkt, allerdings kann dies nicht verhindern, dass Inhalte einfach abfotografiert werden. Das Projekt untersucht ein Deep Learning-Verfahren, das ein Wasserzeichen im Bild verbirgt, um Lecks nachverfolgen zu können, trotz Hindernisse wie Fotografieren, JPEG-Kompression, etc. Ein zweiter Fokus liegt auf der Effizienzerhöhung dieses Verfahrens durch Modellkompressionsmethoden, sodass schließlich sogar auf einem leistungsschwachen Laptop möglich ist, das Modell zu nutzen.
Link
Created during FHNW affiliation
Yes
Strategic action fields FHNW
School
Hochschule für Technik
Institute
Institut für Data Science
Financed by
Project partner
armasuisse
Contracting authority
armasuisse
SAP reference
T396-0274-2
Keywords
Subject (DDC)
005 - Computer Programmierung, Programme und Daten