Deep Canary Trap. Efficient photo-robust screen watermarks to trace data leaks
dc.contributor | Huwyler, Cédric | |
dc.date.accessioned | 2024-06-03T13:44:52Z | |
dc.date.available | 2024-06-03T13:44:52Z | |
dc.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. | |
dc.identifier.uri | https://irf.fhnw.ch/handle/11654/45434 | |
dc.subject.ddc | 005 - Computer Programmierung, Programme und Daten | |
dc.title | Deep Canary Trap. Efficient photo-robust screen watermarks to trace data leaks | |
dc.type | 00 - Projekt | de_CH |
dspace.entity.type | Project | |
fhnw.InventedHere | Yes | |
fhnw.Project.Contact | Huwyler, Cédric | |
fhnw.Project.End | 2025-03-31 | |
fhnw.Project.Manager | Huwyler, Cédric | |
fhnw.Project.Manager | Graber, Michael | |
fhnw.Project.Partners | armasuisse | |
fhnw.Project.Provider | armasuisse | |
fhnw.Project.Start | 2024-04-01 | |
fhnw.Project.State | laufend | |
fhnw.Project.Type | angewandte Forschung | |
fhnw.affiliation.hochschule | Hochschule für Informatik FHNW | de_CH |
fhnw.affiliation.institut | Institut für Data Science | |
fhnw.sap.reference | T396-0274-2 | |
relation.isContributorOfProject | 4da08d04-b5fe-4b93-b1ff-ce02ca821dce | |
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relation.isProjectManagerOfProject | 5af5633a-53de-46de-ab9d-068434e0a095 | |
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