Deep Canary Trap. Efficient photo-robust screen watermarks to trace data leaks
Lade...
DOI der Originalpublikation
Projekttyp
angewandte Forschung
Projektbeginn
01.04.2024
Projektende
31.03.2025
Projektstatus
laufend
Projektkontakt
Projektmanager:in
Beteiligte
Beschreibung
Zusammenfassung
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
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Yes
Hochschule
Hochschule für Technik
Institut
Institut für Data Science
Finanziert durch
Projektpartner
armasuisse
Auftraggeberschaft
armasuisse
SAP Referenz
T396-0274-2
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
005 - Computer Programmierung, Programme und Daten