論文筆記:Secure and efficient DRM watermark algorithm of forensics in mobile internet

一、基本信息

論文題目:《Secure and efficient DRM watermark algorithm of forensics in mobile internet》

發表時間:EURASIP Journal on Image and Video Processing (2018)

作者及單位:

Ma Zhaofeng1* and Jiang Ming2(北京郵電大學)

 

二、摘要

隨着移動互聯網技術的發展,數字媒體易編輯、易傳輸、易修改的特點給多媒體的真實性帶來了巨大挑戰。正因爲如此,對數字取證與識別的關注,如來源識別、內容認證、信息完整性等,已成爲網絡安全、法醫學等領域的重要研究內容。針對這一問題,本文提出了一種基於水印的移動互聯網取證圖像數字版權管理方案,具有較高的安全性和可追蹤性。在該方案中,我們嵌入了一些手機的用戶身份相關信息和設備相關信息,作爲抓拍照片和存儲圖片的來源標識;一旦手機轉發的圖像數據被濫用,例如未經授權在互聯網上傳播圖像數據,特別是機密圖像數據,我們可以通過提取手機照片中嵌入的手機數據來追蹤誤用的責任。最後,我們對提出的移動互聯網drm水印方案的安全性和有效性進行了評估,大量實驗表明,該水印方案對移動圖像數據的保護和誤用跟蹤具有魯棒性、安全性和高效性。

 

三、主要工作與內容

1、數字圖像鑑證技術是通過對數字圖像的隱寫、僞造和篡改進行分析、識別和認證,來判斷數字圖像的來源、完整性和真實性的技術和方法。數字圖像鑑證技術的研究方向主要有兩個:圖像源檢測和篡改檢測。

2、對於移動圖像源的檢測,不同品牌和型號的手機的鏡頭和成像傳感器不同,數字圖像的處理也不同,包括壓縮和存儲。因此,我們提取並分析圖像風格和質量等細微差異,以確定數字移動圖像的來源。圖像源取證的檢測技術主要有三種:

(1)基於移動設備類型,以移動數字圖像源爲證據:通過提取圖像質量、顏色、鏡頭徑向畸變、小波係數等統計特徵,利用分類器對移動圖像源進行分類。levent_zparlak提出了基於小波變換的統計圖像模型,並在數字圖像取證的背景下比較了它們的相對優點。Farid描述了一系列的心理物理實驗,這些實驗使用不同分辨率的圖像、jpeg壓縮和顏色來探索觀察者區分計算機生成的人的照片圖像的能力。研究者還提出了一些有效的特徵來區分和識別數字移動圖像和cg圖像,如cfa插值週期性、視覺特徵、紋理特徵、白平衡和局部二值模式(lbp)。對於更多不同類型的移動設備,orozco使用了顏色特徵和質量特徵。

(2)移動數字圖像源作爲移動設備模型的證據:採用相同的硬件和相同的圖像處理算法在相同的設備模型的手機中使用,因此硬件設備和圖像處理算法的特點是移動圖像取證的重要基礎。chen[12]估計了cfa的內插係數,並選擇了合適的分類器,以達到較高的信源識別精度。白平衡[13]是移動和相機成像系統中一種重要的圖像後處理算法,其參數估計也被用於識別數字圖像的來源。研究工作的另一部分是將整個移動圖像採集設備作爲一個整體,期望建立一個完整的模型,從不同角度描述移動圖像採集設備的差異,實現源取證。Goyal[14]評估圖像質量度量(IQM)用於從該移動電話捕獲的圖像或視頻中識別源移動電話的有效性。基於從輸入的移動圖像中提取邊緣的局部二值模式,提出了一種新的用於移動識別的單圖像特徵[15]。Thai提出了一種用於攝像機模型識別的統計方法,該方法基於描述自然原始圖像的異質噪聲模型[16]。與前面的方法不同,luan將源取證作爲非監督學習中的一個聚類問題。爲了避免在實際場景中使用任何先驗知識,Luan提出了一種基於圖的方法來對源手機進行分類[17]。

(3)移動數字圖像源以移動設備的個體特徵作爲證據:通過圖像設備固有缺陷引起的模式噪聲和異常像素之間的相關性檢測,確定移動圖像源。fridrich[18]將傳感器模式噪聲分爲固有模式噪聲和光響應非均勻性噪聲,通過濾波和統計差分得到數碼相機的模式噪聲,並通過相關檢測、假設檢驗等方法實現數碼相機單個圖像源的取證。除此之外,傳感器模式噪聲還用於移動設備中的設備獨立源取證[19]、便攜式數字攝像機[20]和掃描儀[21]。

3、在移動圖像篡改檢測中,篡改者和移動圖像的採集器是相互對抗的。篡改是儘可能快地製作出虛假的真實圖像,而取證者則是盡最大努力尋找圖像被篡改的證據。儘管很難被發現,但在採集和存儲過程中,篡改的圖像或多或少地破壞了自然圖像的內在連續性。因此,採集器利用自然圖像的一些統計特性來檢測圖像被篡改的類型,並顯示篡改的去尾位置。圖像篡改取證的檢測技術主要有三種。(1)第一種方法基於重採樣,例如複製粘貼[22,23]和拼接合成[24]。(2)第二種方法基於壓縮,例如雙重壓縮[25]和jpeg塊僞影[26,27]。(3)第三種方法基於成像設備特徵,例如圖像統計特徵[28]、模式噪聲[29]和cfa插值。

4、爲了解決移動圖像數據的源檢測和篡改檢測問題,提出了一種基於水印的移動圖像數據安全保護方案。該方案採用與移動識別相關和與用戶識別相關的魯棒水印進行信源檢測,同時利用圖像本身的特徵作爲半脆弱水印進行跟蹤。最後,爲了提高安全性和效率,我們通過幾組實驗對提出的移動圖像數據安全方案進行了評估。

由於手機的存儲容量有限,圖像數據以壓縮的方式存儲和傳輸。考慮到jpeg圖像壓縮格式在手機中的廣泛應用,在我們提出的手機圖像數據安全解決方案中,我們將jpeg作爲機密圖像數據的一個例子。在該方案中,用於源取證的魯棒水印是一個二值圖像,它表示與移動識別和用戶識別相關的一些文本信息。用於篡改檢測的半脆弱水印數據也是由宿主圖像自身生成的二值圖像。爲了避免兩個數字水印之間的影響,兩個水印算法應該是獨立的。考慮到jpeg壓縮是有損的,這可能會給水印帶來一些錯誤,水印方案至少應該對jpeg壓縮具有魯棒性。由於離散餘弦變換(dct)在jpeg中是可逆的,且dct係數具有一定的獨立性,因此在該方案中選擇了基於dct係數的水印嵌入。

 

四、總結

本文提出了一種新的基於水印的移動圖像數據安全保護方案。我們在拍攝完手機照片後,在手機照片中嵌入了手機號碼、時間、位置、imei等與手機身份相關和用戶身份相關的信息,這些信息是用於追蹤和源認證確認的穩健水印。一旦圖像數據被誤用,如未經授權在互聯網上傳播或用於商業目的,我們可以通過提取圖像數據中嵌入的水印來識別和追蹤誤用的責任。最後,我們通過一組不同大小的圖像數據對所提出的移動水印方案進行了安全性和有效性評估。
大量實驗表明,該方案具有安全、高效、普遍、魯棒的特點,能夠有效地保護圖像數據,實現誤用跟蹤。

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