Hiệu chỉnh tấn cơng hình học

Một phần của tài liệu nghiên cứu và đề xuất phương pháp chống tấn công in-quét trong thủy vân số (Trang 38 - 40)

Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ THỦY VÂN SỐ

1.9. Phân tích ảnh hƣởng của q trình I n Qt

1.9.4. Hiệu chỉnh tấn cơng hình học

Các biến dạng hình học chủ yếu bao gồm xoay chuyển, thu nhỏ, cắt, di chuyển. Các biến đổi này khiến vị trí khơng gian của điểm ảnh hình ảnh thay đổi, khi dị tìm watermarking, khó xác định chính xác vị trí định vị điểm nhúng.

Biến dạng hình học thƣờng là một trong số attack nguy hiểm nhất đối với Digital Watermarking, trực tiếp dẫn đến thơng tin dữ liệu giữa hình ảnh ban đầu và hình ảnh watermarking khơng đồng bộ, ảnh hƣởng đến tính năng rút trích của thơng tin watermarking. Trên phƣơng diện nghiên cứu vấn đề đồng bộ do sự biến dạng hình học gây ra, Patric Bas [8] đã tiến hành tổng kết kỹ thuật tự đồng bộ điển hình của Digital watermarking, trong đó các kỹ thuật đề cập đến đều đƣợc ứng dụng trong nghiên cứu ngăn chặn tấn công của biến dạng hình học đối với Digital watermarking. Các kỹ thuật tự đồng bộ này chủ yếu có (a) sử dụng kỹ thuật sắp xếp có tính chu kỳ; (b) sử dụng kỹ thuật nhúng khn; (c) dùng kỹ thuật biến đổi nhƣng không biến lƣợng; (d) dùng kỹ thuật điểm đặc trƣng của hình ảnh ban đầu. Patric Bas [10] cũng nhấn mạnh việc đƣa ra các phƣơng pháp đồng bộ này không thể giải quyết tất cả các loại biến dạng hình học, đồng thời đƣa ra ƣu khuyết điểm của các loại kỹ thuật. Rất khó nhận ra, thực hiện các phƣơng án Digital watermarking chống Print-scan hiện có đều dựa trên ý tƣởng của các kỹ thuật này.[8]

Do trong quá trình in - quét sự can thiệp của các nhân tố nhƣ con ngƣời, hình ảnh cuối cùng đạt đƣợc sau khi quét đƣợc coi là phiên bản biến dạng sau một loạt các thay đổi hình học nhƣ xoay, thu nhỏ, cắt, di chuyển khi in kỹ thuật số. Đối với những biến dạng gây ra bởi tấn cơng hình học, có thể điều chỉnh hành vi của con ngƣời, giảm thiểu mức độ xoay chuyển, cắt, thu nhỏ, quan trọng vẫn cần thiết kế thuật tốn mang tính bền vững cao đối với các biến dạng hình học.

Tƣ tƣởng chủ yếu của việc tiến hành áp dụng phƣơng pháp hiệu chỉnh hình học đối với điểm đặc trƣng hình ảnh là từ hình ảnh ban đầu và hình ảnh

watermarking rút ra điểm đặc trƣng, sau đó thơng qua 2 tập hợp điểm đăc trƣng xác định sau khi trải qua biến đổi tiến hành đồng bộ. Sau khi hình ảnh phát sinh biến dạng, căn cứ đặc trƣng bản thân hình ảnh tiến hành đồng bộ, loại đồng bộ này gọi là đồng bộ tuyệt đối. Nhƣng cách tính này ứng dụng trong mơi trƣơng tấn cơng in - quét cũng dễ nảy sinh thất bại đo kiểm đặc trƣng đồng bộ, dẫn đến thất bại dị tìm watermarking[8].

Thơng qua tổng kết và phân tích sách lƣợc đồng bộ của các attack hình học ứng phó với q trình in - quét trên, ƣu nhƣợc điểm của chúng sẽ tổng kết trong bảng 1-2.

Ngồi ra khơng áp dụng thơng tin phụ trợ tiến hành khơi phục hình ảnh hiệu chỉnh hình học đối với hình ảnh, trực tiếp tìm kiếm một vài hình ảnh kỹ thuật số mang đặc trƣng biến đổi hình học sau khi trải qua in - quét không biến lƣợng là điểm xuất phát mang tính phổ biến của cách tính thiết kế tính chắc chắn xuất phát từ bản thân cách tính watermarking.

Bảng 1.2. Ưu điểm và nhược điểm đối sách đồng bộ tấn cơng hình học

Tƣ tƣởng mà hiệu

chỉnh đồng bộ căn cứ Ƣu điểm Nhƣợc điểm

Nhúng sâu có tính chu kỳ Có thể hiệu chỉnh tồn bộ biến dạng hình học Lƣợng nhúng thơng tin thực tế tƣơng đối ít Sủ dụng template Đạt đƣợc tƣơng đối chính xác sự thay đổi hình học theo kinh nghiệm

Tiến hành sửa đổi thêm đối với hình ảnh, template chƣa chắc rút trích đƣợc chính xác

Miền nhúng bất biến xoay, chuyển, thay đổi kích thƣớc

Về mặt lý thuyết đều ủng hộ mạnh

Độ phức tạp tính tốn cao, phối hợp hệ thống thay đổi, dẫn tới sai lêch về giá trị Điểm đặc trƣng hình

ảnh

Lợi dụng đặc trƣng của hình ảnh thực hiện đồng bộ tuyệt đối

Tình trạng bảo lƣu template đồng bộ đặc trƣng sau lấy tính năng và attack hình học

Một phần của tài liệu nghiên cứu và đề xuất phương pháp chống tấn công in-quét trong thủy vân số (Trang 38 - 40)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(82 trang)