Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Printed Documents Authentication

Opis projektu

Nowa metoda zabezpieczania dokumentów

Unia Europejska kładzie duży nacisk na bezpieczeństwo dokumentów podróżnych i tożsamości. Poprawa bezpieczeństwa jest jednak sporym wyzwaniem z racji tego że proceder fałszowania dokumentów – ich podrabianie oraz manipulowanie urządzeniami i technologiami chroniącymi przed fałszerstwem – zmienia się w niezwykle szybkim tempie. Ważną rolę w tym kontekście odgrywa wykorzystanie bardziej zaawansowanych systemów kontroli dokumentów. W ramach finansowanego ze środków UE projektu PRINTOUT powstanie nowa metoda łączenia i grupowania różnych podejść do uczenia maszynowego z uwzględnieniem szeregu scenariuszy dochodzeniowych i tworzenia klasyfikatorów, które zmniejszą ryzyko ataków. Mówiąc dokładniej, twórcy projektu zaproponowali wykorzystanie klasyfikatorów zbiorów otwartych. Zamierzają ponadto znaleźć rozwiązania dla szeregu zastosowań z dziedziny ekspertyz kryminalistycznych dokumentów drukowanych w kontekście ustalania źródła dokumentów, ich podrabiania i wykrywania nielegalnych kopii.

Cel

With the extensive range of document generation devices nowadays, the establishment of computational techniques to find manipulation, detect illegal copies and link documents to their source are useful because (i) finding manipulation can help to detect fake news and manipulated documents; (ii) exposing illegal copies can avoid frauds and copyright violation; and (iii) indicating the owner of an illegal document can provide strong arguments to the prosecution of a suspect. Different machine learning techniques have been proposed in the scientific literature to act in these problems, but many of them are limited as: (i) there is a lack of methodology, which may require different experts to solve different problems; (ii) the limited range of known elements being considered for multi-class classification problems such as source attribution, which do not consider unknown classes in a real-world testing; and (iii) they don’t consider adversarial attacks from an experienced forger. In this research project, we propose to address these problems on two fronts: resilient characterization and classification. In the characterization front, we intend to use multi-analysis approaches. Proposed by the candidate in his Ph.D. research, it is a methodology to fuse/ensemble machine learning approaches by considering several investigative scenarios, creating robust classifiers that minimize the risk of attacks. Additionally, we aim at proposing the use of open-set classifiers, which are trained to avoid misclassification of classes not included in the classifier training. We envision solutions to several printed document forensics applications with this setup: source attribution, forgery of documents and illegal copies detection. All the approaches we aim at creating in this project will be done in partnership with a document authentication company, which will provide real-world datasets and new applications.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

MSCA-IF-EF-ST - Standard EF

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-MSCA-IF-2019

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI SIENA
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 183 473,28
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 183 473,28
Moja broszura 0 0