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Hintergrund
Moderne Webseiten sind häufig dynamisch aufgebaut, d. h. ihre Inhalte ändern sich fortlaufend durch serverseitige Updates, Nutzerinteraktionen oder personalisierte Auslieferungen. Dies stellt eine besondere Herausforderung dar, wenn bestimmte Inhalte dokumentiert und nachverfolgt werden müssen – insbesondere im Kontext möglicher Rechtsverstöße (z. B. verbotene Werbung, unzulässige Inhalte).
Um Verstöße zu dokumentieren, wird typischerweise ein Screenshot erstellt, der den betreffenden Inhalt zeigt, zusammen mit einer Beschreibung des Verstoßes. Werden mehrere Screenshots von dem Verstoß, bzw. der Webseite gemacht, müssen diese manuell verglichen werden.

Zielsetzung der Arbeit
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung und Evaluation von KI-gestützten Methoden zum automatisierten Vergleich dynamischer Webseiten (mit Fokus auf Screenshots). Es soll untersucht werden, ob sich multimodale LLMs eignen, um diesen Prozess zu automatisieren und die Erkennung sowie den Vergleich solcher Verstöße zu unterstützen.