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Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Erstellen semantischer Encodings von Bilddaten. Um diese Kodierungen aus den Daten zu extrahieren, wird ein künstliches neuronales Netzwerk auf
Videobild Interpolation trainiert. Die daraus erlernten Encodings sollen anschließend auf ihre Anwendbarkeit in einer anderen Aufgabe der KI gestützten Bildverarbeitung, der Extraktion von Landmarken auf Menschen, getestet werden.
Die vorliegende Arbeit betrachtet die Möglichkeiten zur Sicherung von Foto- und Videobeiträgen aus sozialen Netzwerken, um diese im Rahmen der Strafverfolgung als Beweismittel nutzbar zu machen. Vier ausgewählte Sicherungsmethoden werden in einem Sicherungsversuch angewendet und im Anschluss miteinander verglichen. Schließlich wird aus den so ermittelten positiven Eigenschaften der Methoden eine hypothetische optimale Methode formuliert, welche für eine zukünftige Anwendung implementiert werden könnte.
Die Bachelorarbeit erläutert, was Deepfakes sind und inwiefern solche, unter Zuhilfenahme von maschinellem Lernen erzeugten, Bild- und Videomanipulationen in juristischen Zusammenhängen in Erscheinung treten oder Einfluss auf Vorgänge im Bereich des Rechtsverkehrs haben können. Dies wird unter anderem anhand dreier ausgewählter Szenarien verdeutlicht.