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In the area of cloud computing, judging the fulfillment of service-level agreements on a technical level is gaining more and more importance. To support this we introduce privacy preserving set relations as inclusiveness and disjointness based ao Bloom filters. We propose to compose them in a slightly different way by applying a keyed hash function. Besides discussing the correctness of set relations, we analyze how this impacts the privacy of the sets content as well as providing privacy on the sets cardinality. Indeed, our solution proposes to bring another layer of privacy on the sizes. We are in particular interested how the overlapping bits of a Bloom filter impact the privacy level of our approach. We concretely apply our solution to a use case of cloud security audit on access control and present our results with real-world parameters.
Deep generative models have recently achieved impressive results for many real-world applications, successfully generating high-resolution and diverse samples from complex datasets. Due to this improvement, fake digital contents have proliferated growing concern and spreading distrust in image content, leading to an urgent need for automated ways to detect these AI-generated fake images.
Despite the fact that many face editing algorithms seem to produce realistic human faces, upon closer examination, they do exhibit artifacts in certain domains which are often hidden to the naked eye. In this work, we present a simple way to detect such fake face images - so-called DeepFakes. Our method is based on a classical frequency domain analysis followed by basic classifier. Compared to previous systems, which need to be fed with large amounts of labeled data, our approach showed very good results using only a few annotated training samples and even achieved good accuracies in fully unsupervised scenarios. For the evaluation on high resolution face images, we combined several public datasets of real and fake faces into a new benchmark: Faces-HQ. Given such high-resolution images, our approach reaches a perfect classification accuracy of 100% when it is trained on as little as 20 annotated samples. In a second experiment, in the evaluation of the medium-resolution images of the CelebA dataset, our method achieves 100% accuracy supervised and 96% in an unsupervised setting. Finally, evaluating a low-resolution video sequences of the FaceForensics++ dataset, our method achieves 91% accuracy detecting manipulated videos.
Recent studies have shown remarkable success in image-to-image translation for attribute transfer applications. However, most of existing approaches are based on deep learning and require an abundant amount of labeled data to produce good results, therefore limiting their applicability. In the same vein, recent advances in meta-learning have led to successful implementations with limited available data, allowing so-called few-shot learning.
In this paper, we address this limitation of supervised methods, by proposing a novel approach based on GANs. These are trained in a meta-training manner, which allows them to perform image-to-image translations using just a few labeled samples from a new target class. This work empirically demonstrates the potential of training a GAN for few shot image-to-image translation on hair color attribute synthesis tasks, opening the door to further research on generative transfer learning.
In this preliminary report, we present a simple but very effective technique to stabilize the training of CNN based GANs. Motivated by recently published methods using frequency decomposition of convolutions (e.g. Octave Convolutions), we propose a novel convolution scheme to stabilize the training and reduce the likelihood of a mode collapse. The basic idea of our approach is to split convolutional filters into additive high and low frequency parts, while shifting weight updates from low to high during the training. Intuitively, this method forces GANs to learn low frequency coarse image structures before descending into fine (high frequency) details. Our approach is orthogonal and complementary to existing stabilization methods and can simply plugged into any CNN based GAN architecture. First experiments on the CelebA dataset show the effectiveness of the proposed method.
Das Geschäftsgeheimnisgesetz - Praxisrelevante Aspekte der Umsetzung der EU Richtlinie 2016/943
(2019)
Geschäftsgeheimnisse sind wertvoll. Mit dem neuen Geschäftsgeheimnisgesetz vom 18.4.2019 (Gesetz zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen – GeschGehG, BGBl. I 2019, 466) ist die Know-how-Richtlinie (Richtlinie (EU) 2016/943 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 8.6.2016 über den Schutz vertraulichen Know-hows und vertraulicher Geschäftsinformationen vor rechtswidrigem Erwerb sowie rechtswidriger Nutzung und Offenlegung) umgesetzt. Der bisher dezentral und weitgehend unspezifiziert (§§ 823 ff., 826, 1004 BGB) bestehende Geheimnisschutz ist nunmehr einheitlich und übersichtlich zusammengefasst. Stefan Ernst gibt einen Überblick über die Neuerungen gegenüber der bisherigen Rechtslage und Anhaltspunkte für Handlungsbedarf bei betroffenen Unternehmen.
Es ist schon beeindruckend, welche Fähigkeiten die Menschen den Computern mittlerweile geben konnten. Dennoch muss man nicht der Maschinenstürmerei (Luddismus) zuneigen, um durch das zuweilen überbordende Maß an Optimismus irritiert zu sein, das den Fähigkeiten von Algorithmen und künstlicher Intelligenz zuweilen zugeschrieben wird. Nahezu alle Wirtschaftsbereiche sollen durch sie alsbald „revolutioniert“ werden, "disruptive Veränderungen" werden prognostiziert. Politiker fordern und Max-Planck-Forscher kündigen jetzt die Entwicklung von „fairen“ Algorithmen an. Einige kritische Anmerkungen erscheinen angezeigt, denn fair kann ein Algorithmus nicht sein.
Urteilsausspruch (Verfahrenssprache: Deutsch):
Art. 2 lit. c RL 2002/21/EG des EU-Parlaments und des Rates vom 7. 3. 2002 über einen gemeinsamen Rechtsrahmen für elektronische Kommunikationsnetze und -dienste (Rahmenrichtlinie) in der durch die RL 2009/140/EG des EU-Parlaments und des Rates vom 25. 11. 2009 geänderten Fassung ist dahin auszulegen, dass ein internetbasierter E-Mail-Dienst, der wie der von der Google LLC erbrachte Dienst GMail keinen Internetzugang vermittelt, nicht ganz oder überwiegend in der Übertragung von Signalen über elektronische Kommunikationsnetze besteht und daher keinen „elektronischen Kommunikationsdienst“ im Sinne dieser Bestimmung darstellt.
EuGH, Urteil vom 13.06.2019 – Rs C-193/18 (OVG Münster), NJW 2019, 2597
Online-Zahlungssystem der Deutschen Bahn unionsrechtswidrig ("Verein für Konsumenteninformation")
(2019)
Urteilsausspruch (Verfahrenssprache: Deutsch):
Art. 9 Abs. 2 VO (EU) Nr. 260/2012 ist dahin auszulegen, dass er einer Vertragsklausel … entgegensteht, die die Zahlung mittels einer Lastschrift, die auf Euro lautet und über das in der EU bestehende Lastschriftverfahren vorgenommen wird (SEPA-Lastschrift), ausschließt, wenn der Zahler seinen Wohnsitz nicht in dem Mitgliedstaat hat, in dem der Zahlungsempfänger seinen Sitz hat.
EuGH, Urteil vom 05.09.2019 – Rs C-28/18 (EuGH GA ZIP 2019, 1272; Oberster Gerichtshof (Österreich)), ZIP 2019, 1760