As gevolg van die konstante toename in die vlak van ontwikkeling van inligtingstegnologie, word elektroniese dokumente elke jaar geriefliker en in aanvraag in gebruik en begin dit oorheers oor tradisionele papiermedia. Daarom is dit baie belangrik om betyds aandag te skenk aan die beskerming van die inhoud van inligting nie net op tradisionele papiermedia nie, maar ook op elektroniese dokumente. Elke groot maatskappy wat kommersiële, staats- en ander geheime het, wil moontlike inligtinglekkasies en kompromie van geklassifiseerde inligting voorkom, en as ’n lekkasie bespeur word, maatreëls tref om die lekkasies te stop en die oortreder te identifiseer.
'N bietjie oor beskermingsopsies
Om hierdie take uit te voer, word sekere beskermende elemente ingestel. Sulke elemente kan strepieskodes, sigbare etikette, elektroniese etikette wees, maar die interessantste is versteekte etikette. Een van die opvallendste verteenwoordigers is watermerke; dit kan op papier aangebring word of bygevoeg word voordat dit op 'n drukker gedruk word. Dit is geen geheim dat drukkers hul eie watermerke (geel kolle en ander merke) plaas wanneer hulle druk nie, maar ons sal ander artefakte oorweeg wat op 'n rekenaarskerm by 'n werknemer se werkplek geplaas kan word. Sulke artefakte word gegenereer deur 'n spesiale sagtewarepakket wat artefakte bo-op die gebruiker se werkspasie teken, wat die sigbaarheid van die artefakte self verminder en sonder om met die gebruiker se werk in te meng. Hierdie tegnologieë het antieke wortels in terme van wetenskaplike ontwikkelings en die algoritmes wat gebruik word om verborge inligting aan te bied, maar is redelik skaars in die moderne wêreld. Hierdie benadering word hoofsaaklik in die militêre sfeer en op papier gevind vir die vinnige identifikasie van gewetenlose werknemers. Hierdie tegnologieë begin pas in die kommersiële omgewing bekendgestel word. Sigbare watermerke word nou aktief gebruik om die kopiereg van verskeie medialêers te beskerm, maar onsigbares is redelik skaars. Maar hulle wek ook die grootste belangstelling.
Sekuriteit artefakte
Onsigbaar vir mense Watermerke vorm verskeie artefakte wat, in beginsel, onsigbaar vir die menslike oog kan wees, en kan in die beeld gemasker word in die vorm van baie klein kolletjies. Ons sal sigbare voorwerpe oorweeg, aangesien diegene wat onsigbaar is vir die oog buite die standaard kleurruimte van die meeste monitors kan wees. Hierdie artefakte is van besondere waarde as gevolg van hul hoë mate van onsigbaarheid. Dit is egter onmoontlik om CEH's heeltemal onsigbaar te maak. In die proses van die implementering daarvan word 'n sekere soort vervorming van die houerbeeld in die beeld ingebring, en 'n soort artefakte verskyn daarop. Kom ons kyk na 2 tipes voorwerpe:
- Sikliese
- Chaoties (ingestel deur beeldomskakeling)
Sikliese elemente verteenwoordig 'n sekere eindige volgorde van herhalende elemente wat meer as een keer op die skermbeeld herhaal word (Fig. 1).
Chaotiese artefakte kan veroorsaak word deur verskeie soorte transformasies van die oorgelegde beeld (Fig. 2), byvoorbeeld die bekendstelling van 'n hologram.
Rys. 1 Fietsry artefakte
Rys. 2 Chaotiese artefakte
Kom ons kyk eers na opsies vir die herkenning van sikliese artefakte. Sulke artefakte kan wees:
- teks watermerke wat oor die skerm herhaal
- binêre rye
- 'n stel chaotiese punte in elke roostersel
Al die gelyste artefakte word direk bo-op die vertoonde inhoud toegepas; dienooreenkomstig kan hulle herken word deur plaaslike ekstrema van die histogram van elke kleurkanaal te identifiseer en dienooreenkomstig alle ander kleure uit te sny. Hierdie metode behels die werk met kombinasies van plaaslike uiterstes van elk van die histogramkanale. Die probleem berus op die soeke na plaaslike ekstrema in 'n redelik komplekse beeld met baie skerp oorgangsbesonderhede; die histogram lyk baie saagtand, wat hierdie benadering ontoepasbaar maak. Jy kan probeer om verskeie filters toe te pas, maar hulle sal hul eie vervormings inbring, wat uiteindelik kan lei tot die onvermoë om die watermerk op te spoor. Daar is ook die opsie om hierdie artefakte te herken met behulp van sekere randdetektors (byvoorbeeld die Canny-randdetektor). Hierdie benaderings het hul plek vir artefakte wat taamlik skerp in oorgang is; detektors kan beeldkontoere uitlig en vervolgens kleurreekse binne die kontoere kies om die beeld te binariseer om die artefakte self verder uit te lig, maar hierdie metodes vereis redelik fyn instel om die uit te lig vereiste kontoere, sowel as die daaropvolgende binarisering van die beeld self relatief tot die kleure in die geselekteerde kontoere. Hierdie algoritmes word as redelik onbetroubaar beskou en probeer om meer stabiel en onafhanklik van die tipe kleurkomponente van die beeld te gebruik.
Rys. 3 Watermerk na omskakeling
Wat die chaotiese artefakte wat vroeër genoem is, betref, sal die algoritmes vir die herkenning daarvan radikaal anders wees. Aangesien die vorming van chaotiese artefakte aanvaar word deur 'n sekere watermerk op die beeld af te lê, wat deur sommige van die transformasies getransformeer word (byvoorbeeld die diskrete Fourier-transformasie). Artefakte van sulke transformasies is oor die hele skerm versprei en dit is moeilik om hul patroon te identifiseer. Op grond hiervan sal die watermerk regdeur die prent geleë wees in die vorm van "ewekansige" artefakte. Herkenning van so 'n watermerk kom neer op direkte beeldtransformasie deur transformasiefunksies te gebruik. Die resultaat van die transformasie word in die figuur (Fig. 3) aangebied.
Maar 'n aantal probleme ontstaan wat watermerkherkenning in minder as ideale toestande voorkom. Afhangende van die tipe omskakeling, kan daar verskeie probleme wees, byvoorbeeld die onmoontlikheid om 'n dokument te herken wat verkry is deur teen 'n groot hoek relatief tot die skerm te fotografeer, of bloot 'n foto van taamlik swak gehalte, of 'n skermopname wat gestoor is in 'n lêer met 'n hoë verlies kompressie. Al hierdie probleme lei tot die komplikasie van die identifisering van 'n watermerk; in die geval van 'n skuins beeld is dit nodig om óf meer komplekse transformasies toe te pas óf affiene transformasies op die beeld toe te pas, maar nie een waarborg volledige herstel van die watermerk nie. As ons die geval van skermopname oorweeg, ontstaan twee probleme: die eerste is vervorming wanneer dit op die skerm self vertoon word, die tweede is vervorming wanneer die beeld van die skerm self gestoor word. Die eerste is nogal moeilik om te beheer as gevolg van die feit dat daar matrikse vir monitors van verskillende kwaliteit is, en as gevolg van die afwesigheid van een of ander kleur, interpoleer hulle die kleur na gelang van hul kleurvoorstelling, en bring daardeur vervormings in die watermerk self in. Die tweede is selfs moeiliker, as gevolg van die feit dat u 'n skermskoot in enige formaat kan stoor en gevolglik 'n deel van die kleurreeks kan verloor, daarom kan ons eenvoudig die watermerk self verloor.
Implementeringsprobleme
In die moderne wêreld is daar nogal baie algoritmes vir die bekendstelling van watermerke, maar nie een waarborg 100% moontlikheid van verdere herkenning van 'n watermerk na die implementering daarvan nie. Die grootste probleem is om die stel reproduksietoestande te bepaal wat in elke spesifieke geval mag voorkom. Soos vroeër genoem, is dit moeilik om 'n herkenningsalgoritme te skep wat alle moontlike kenmerke van vervorming en pogings om die watermerk te beskadig in ag neem. Byvoorbeeld, as 'n Gaussiese filter op die huidige prent toegepas word, en die artefakte in die oorspronklike prent was redelik klein en kontrasterend teen die agtergrond van die prent, dan word dit óf onmoontlik om hulle te herken, óf 'n deel van die watermerk sal verlore gaan . Kom ons kyk na die geval van 'n foto, met 'n hoë mate van waarskynlikheid dat dit moiré sal hê (Fig. 5) en 'n "rooster" (Fig. 4). Moire vind plaas as gevolg van die diskreetheid van die skermmatriks en die diskreetheid van die matriks van die opnametoerusting; in hierdie situasie word twee maasbeelde op mekaar geplaas. Die gaas sal heel waarskynlik die watermerk-artefakte gedeeltelik bedek en 'n herkenningsprobleem veroorsaak; moire, op sy beurt, in sommige watermerk-inbedmetodes maak dit onmoontlik om dit te herken, aangesien dit 'n deel van die beeld met die watermerk oorvleuel.
Rys. 4 Beeldrooster
Rys. 5 Moiré
Om die drempel vir die herkenning van watermerke te verhoog, is dit nodig om algoritmes te gebruik wat gebaseer is op selflerende neurale netwerke en in die proses van werking, wat self sal leer om watermerkbeelde te herken. Nou is daar 'n groot aantal neurale netwerknutsgoed en -dienste, byvoorbeeld van Google. As jy wil, kan jy 'n stel verwysingsbeelde vind en die neurale netwerk leer om die nodige artefakte te herken. Hierdie benadering het die mees belowende kanse om selfs hoogs verwronge watermerke te identifiseer, maar vir vinnige identifikasie verg dit groot rekenaarkrag en nogal 'n lang opleidingsperiode vir korrekte identifikasie.
Alles wat beskryf word lyk redelik eenvoudig, maar hoe dieper jy in hierdie kwessies duik, hoe meer verstaan jy dat om watermerke te herken, jy baie tyd moet spandeer om enige van die algoritmes te implementeer, en selfs meer tyd om dit tot die vereiste waarskynlikheid te bring herken elke beeld.
Bron: will.com