| Starije izmjene na obje strane
Starija izmjena
Novija izmjena
|
Starija izmjena
|
racfor_wiki:seminari:vodeni_zigovi_watermarking_za_digitalne_slike [2023/01/11 21:02]
jh51508 [Literatura] |
racfor_wiki:seminari:vodeni_zigovi_watermarking_za_digitalne_slike [2023/06/19 18:17] (trenutno)
|
| |
| Ključne riječi: digitalni vodeni žigovi, robusnost vodenih žigova, napadi na vodene žigove, sinkronizacija vodenih žigova | Ključne riječi: digitalni vodeni žigovi, robusnost vodenih žigova, napadi na vodene žigove, sinkronizacija vodenih žigova |
| | |
| | **Poveznica na video**: https://ferhr-my.sharepoint.com/:v:/g/personal/jh51508_fer_hr/Ef4J789mnc9Km8ky37RNXvoBv-SkxtqzSaulBKfBRbhNkA?e=DKY4mN |
| | |
| | **Poveznica za PPT**: https://ferhr-my.sharepoint.com/:p:/g/personal/jh51508_fer_hr/EcwLdEYqvs5DgN4X332VzMkBLr2loaBF5seyYq3E7aybUQ?e=Szzo7e&CID=b14dcd59-144e-4ce2-581b-1b815768b40f |
| ===== Uvod ===== | ===== Uvod ===== |
| **Vodeni** je **žig** (engl. watermark) slika ili uzorak na papiru koji je vidljiv pod posebnim kutem udaranja svjetlosti o papir. Nastaje zbog različite gustoće i debljine između dijelova papira. Koristi se na novčanicama, poštanskim markama, službenim dokumentima i sl. radi onemogućavanja krivotvorenja (ili barem njegovoga značajnog otežavanja). Najranije je zabilježeno korištenje vodenih žigova u Italiji 1282.<sup>[1]</sup> | **Vodeni** je **žig** (engl. watermark) slika ili uzorak na papiru koji je vidljiv pod posebnim kutem udaranja svjetlosti o papir. Nastaje zbog različite gustoće i debljine između dijelova papira. Koristi se na novčanicama, poštanskim markama, službenim dokumentima i sl. radi onemogućavanja krivotvorenja (ili barem njegovoga značajnog otežavanja). Najranije je zabilježeno korištenje vodenih žigova u Italiji 1282.<sup>[1]</sup> |
| |
| ==== Tehnike ugrađivanja vodenog žiga u frekvencijskoj domeni ==== | ==== Tehnike ugrađivanja vodenog žiga u frekvencijskoj domeni ==== |
| | |
| U jednom od algoritama<sup>[5]</sup> ove vrste vodeni žig ugradi se tek nakon Fourier-Mellinove transformacije slike jer transformacije globalne rotacije, translacije i skaliranja na tu domenu ne utječu. Slika se prvo transformira diskretnom Fourierovom transformacijom, zatim se preslika spektar u log-polarni koordinatni sustav, ponovno se provede diskretna Fourierova transformacija i tek onda se ugradi vodeni žig u tome novom spektru. Inverzom navedenih transformacija dobivamo originalnu digitalnu sliku u prostornoj (vremenskoj) domeni, ali u koju je sada ugrađen vodeni žig. | U jednom od algoritama<sup>[5]</sup> ove vrste vodeni žig ugradi se tek nakon Fourier-Mellinove transformacije slike jer transformacije globalne rotacije, translacije i skaliranja na tu domenu ne utječu. Slika se prvo transformira diskretnom Fourierovom transformacijom, zatim se preslika spektar u log-polarni koordinatni sustav, ponovno se provede diskretna Fourierova transformacija i tek onda se ugradi vodeni žig u tome novom spektru. Inverzom navedenih transformacija dobivamo originalnu digitalnu sliku u prostornoj (vremenskoj) domeni, ali u koju je sada ugrađen vodeni žig. |
| |
| | Drugi algoritam<sup>[6]</sup> ugradi vodeni žig sastavljen od srednjih vrijednosti funkcija koje kao ulaz primaju izračunate druge i treće momente piksela originalne slike. Podsjetimo se da inače drugi moment nekog skupa podataka opisuje njegovu varijancu te da treći moment nekog skupa podataka opisuje njegovu (a)simetričnost. Pri detekciji vodenog žiga uspoređujemo izračunate srednje vrijednosti tih funkcija originalne slike i slike dobivene nakon napada. |
| |
| ===== Poglavlje 6 - rješenja vježbe ===== | ==== Sinkronizacija uz pomoć uzorka ==== |
| **Zadatak 1:** **Određivanje vremena nastanka videosnimke ili audiosnimke** | Kod sinkronizacije uz pomoć uzorka (engl. template-based synchronization) prilikom ugrađivanja vodenog žiga umetne se dodatno i uzorak (engl. template). Taj uzorak služi nam samo za sinkronizaciju i ne čini dio vodenog žiga: koristi se radi otkrivanja transformacija koje su provedene nad slikom kako bismo te transformacije mogli ukloniti, odn. invertirati. Uzorak se sastoji od blokova pseudonasumičnog šuma koji se dodaju na sliku. Parametri napada, odn. transformacije, otkrivaju se tako što se promatra što se dogodilo s točkama uzorka nakon napada, odn. uspoređuje se gdje su one bile prije napada, a gdje su završile (ako ih je moguće uopće pronaći) nakon napada. |
| | Problem koji se javlja sa spomenutim uzorkom jest taj da uzorak smanjuje kapacitet vodenog žiga koji je ionako već ograničen. Moramo imati na umu da su transparentnost slike i kapacitet povezani te da povećanjem kapaciteta potencijalno narušavamo kvalitetu slike. Dodatan problem kod ove tehnike jest to što su uzorci osjetljivi na tzv. napade procjene uzorka koji ga uklanjaju. Uzorak generiran kao pseudonasumični šum moguće je ukloniti filtriranjem. Kada se uzorak ukloni, vodeni žig ponovno postaje osjetljivim na geometrijske napade. |
| Kako je svaki zadatak individualiziran, rješenje se ispiše pri stvaranju zadatka za studenta pozivom getSample.py. | |
| | |
| Rješenje predstavlja vrijeme (datum, sat, minuta, sekunda) nastanka danog ENF zapisa, a time i vrijeme nastanka snimke. | |
| | |
| Odgovor na Moodle unosi se upisivanjem točnoga rednog broja dana i točnoga sata u kojem je započeto snimanje snimke. Primjerice: za dobiveni ispis vremena početka **2022-05-08 01:40:20**, u Moodle kao odgovor unese se **8** u prostor za dan i **1** u prostor za sat. | |
| | |
| **Zadatak 2:** **Određivanje radi li se o zapisu čistog ENF-a ili ENF-a sa šumom** | |
| | |
| Analizom db/Hz grafa može se doći do sljedećih rješenja: | |
| * 01 - ENF sa šumom | |
| * 02 - čisti ENF | |
| * 03 - čisti ENF | |
| * 04 - čisti ENF | |
| * 05 - ENF sa šumom | |
| * 06 - ENF sa šumom | |
| * 07 - čisti ENF | |
| * 08 - ENF sa šumom | |
| * 09 - čisti ENF | |
| * 010 - ENF sa šumom | |
| |
| **Zadatak 3:** **Određivanje mjesta nastanka videosnimke ili audiosnimke** | Na sljedećoj slici vidimo shematski prikaz ove tehnike: |
| | {{ :racfor_wiki:seminari:sinkronizacija_s_uzorkom.png?400 |https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=1490498}} |
| |
| Analizom db/Hz grafa može se doći do sljedećih rješenja: | ==== Sinkronizacija temeljena na značajkama slike ==== |
| * 11 - Europa, Azija, Australija (50 Hz) | Ova tehnika nastoji prepoznati značajke (engl. feature) u slici prije i nakon napada: |
| * 12 - Sjeverna i Južna Amerika (60 Hz) | ako se može povući veza između dovoljnoga broja značajki u obama slikama, moguće je invertirati napad. Primjerice, jedan od ovakvih algoritama<sup>[6]</sup> koristi značajke rubova kao što su prosječne razlike u kutevima kako bi procijenio faktor skaliranja slike i kut kojim je slika rotirana. Nažalost, algoritmi ovog tipa kao i mnogi drugi algoritmi strojnog učenja temelje se na raznim heuristikama i teško ih je analizirati. |
| * 13 - Sjeverna i Južna Amerika (60 Hz) | ===== Drugi standardni napadi ===== |
| * 14 - Europa, Azija, Australija (50 Hz) | Vodeni žig osim na geometrijske napade trebao bi biti otporan i na sljedeće napade koji su obično manje učinkoviti od geometrijskih: |
| * 15 - Europa, Azija, Australija (50 Hz) | * **JPEG kompresija**: Kompresija kakvu radi JPEG rezultira gubitcima (engl. lossy), dekompresijom kompresirane slike ne možemo dobiti sliku jednake kvalitete kao što je i originalna; pomoću takve kompresije moguće je dovoljno oštetiti žig da se on ne može više detektirati. Može se podesiti i parametar koji određuje koliko će se mnogo slika kompresirati iako pretjerana kompresija dosta smanji kvalitetu slike te je stoga upitno koliko je onome koji je oštetio vodeni žig takva slika uopće korisna. |
| | * **napad zamućivanjem**: Moguće je sliku zamutiti i zatim raznim alatima za rekonstrukciju pokušati učiniti ju opet čistom; slika će izgledati malo drugačije, ali će se time potencijalno dovoljno oštetiti vodeni žig. |
| | * **napad umetanjem šuma**: Napadom se dodaje šum u sliku u nadi da će se time promijeniti bitovi bitni za vodeni žig nauštrb kvalitete slike. |
| ===== Zaključak ===== | ===== Zaključak ===== |
| Svrha vježbe bila je shvaćanje važnosti i korisnosti primjene analize frekvencije električne mreže. Već se dugi | Proučili smo na koji se način digitalni vodeni žigovi detektiraju u digitalnim sadržajima te na koje se sve načine nastoji postići robusnost digitalnoga vodenog žiga (od transformacija u frekvencijsku domenu do strojnog učenja značajki i promatranja kako se one promijene). Proučili smo i osnovne napade na koje bi svaki vodeni žig trebao biti robusan. Nažalost, pri oblikovanju algoritama ugrađivanja vodenog žiga, posvećivanje jednom zahtjevu umanjuje nam mogućnosti za druge. |
| niz godina ta tehnika koristi u forenzičke svrhe za određivanje valjanosti snimaka te drugih važnih podataka kao što su mjesto i vrijeme kada je snimka stvorena. Baze podataka frekvencije električne mreže često su javne, a frekvencija električne mreže neke snimke konstruira se raznim algoritmima. | |
| ===== Literatura ===== | ===== Literatura ===== |
| |
