У сувязі са сталым падвышэннем узроўня развіцця інфармацыйных тэхналогій з кожным годам электронныя дакументы становяцца ўсё зручнейшымі і запатрабаванымі ў выкарыстанні і пачынаюць дамінаваць над традыцыйнымі папяровымі носьбітамі інфармацыі. Таму вельмі важна своечасова звярнуць увагу на абарону зместу інфармацыі не толькі на традыцыйных папяровых носьбітаў, але і на электронных дакументах. Кожная буйная кампанія, якая мае камерцыйныя, дзяржаўныя і іншыя таямніцы, хоча прадухіляць магчымыя ўцечкі інфармацыі і кампраметацыі сакрэтных звестак, а пры выяўленні ўцечкі прымаць меры па спыненні ўцечак і выяўленні парушальніка.
Трохі аб варыянтах абароны
Для выканання дадзеных задач уводзяць вызначаныя ахоўныя элементы. Такімі элементамі могуць-быць рыска-коды, бачныя пазнакі, электронныя пазнакі, але самымі цікавымі з'яўляюцца ўтоеныя пазнакі. Аднымі з самых яркіх прадстаўнікоў з'яўляюцца вадзяныя знакі, яны могуць быць нанесены на паперу або дадавацца перад пячаткай на прынтары. Ужо ні для каго не сакрэт, што друкаркі ставяць свае вадзяныя знакі (жоўтыя кропкі і іншыя пазнакі) пры друку, але мы будзем разглядаць іншыя артэфакты, якія могуць быць прастаўлены на экране кампутара, на працоўным месцы супрацоўніка. Такія артэфакты генеруюцца спецыяльным праграмным комплексам, які дамалёўвае артэфакты паверх рабочай прасторы карыстальніка, мінімізуючы прыкметнасць саміх артэфактаў і не замінаючы працы карыстальніка. Гэтыя тэхналогіі маюць старажытныя карані з пункту гледжання навуковых распрацовак і выкарыстоўваных алгарытмаў прадстаўлення ўтоенай інфармацыі, але ў сучасным свеце досыць рэдка сустракаюцца. У асноўным гэты падыход сустракаюцца ў ваеннай сферы і на папяровых носьбітах, для аператыўнага выяўлення нядобрасумленных служачых. Камерцыйнае асяроддзе дадзеныя тэхналогіі толькі пачынаюць асвойваць. Цяпер актыўна пачынаюць прымяняцца бачныя вадзяныя знакі для абароны аўтарскіх правоў розных медыя файлаў, а вось нябачныя сустракаюцца дастаткова рэдка. Але яны і выклікаюць самую вялікую цікавасць.
Артэфакты бяспекі
Нябачныя для чалавека Вадзяныя знакі ўтвараюць розныя артэфакты, якія могуць быць у прынцыпе незаўважныя воку чалавека, могуць маскіравацца ў малюнку ў выглядзе вельмі маленькіх кропак. Мы разгледзім бачныя аб'екты, бо нябачныя воку могуць знаходзіцца за межамі стандартнай каляровай прасторы большай часткі манітораў. Дадзеныя артэфакты маюць адмысловую каштоўнасць, у сувязі з іх высокай ступенню нябачнасці. Аднак зрабіць цалкам нябачнымі ЦВЗ немагчыма. У працэсе іх укаранення ў малюнак ўносяцца вызначанага роду скажэнні выявы кантэйнера, на ім з'яўляюцца нейкага роду артэфакты. Разгледзім 2 тыпы аб'ектаў:
- Цыклічныя
- Хаатычныя (унесеныя шляхам пераўтварэння выявы)
Цыклічныя ўяўляюць сабой пэўную канчатковую паслядоўнасць паўтаральных элементаў, якая паўтараецца ні разоў на малюнку экрана (Мал. 1).
Хаатычныя артэфакты могуць быць выкліканы рознага роду пераўтварэннямі накладваецца выявы (Мал. 2), напрыклад, укараненне галаграмы.
Мал. 1 Цыклічныя артэфакты
Мал. 2 Хаатычныя артэфакты
Для пачатку разгледзім варыянты распазнання цыклічных артэфактаў. Такімі артэфактамі могуць быць:
- тэкставыя вадзяныя знакі, якія паўтараюцца па ўсім экране
- бінарныя паслядоўнасці
- набор хаатычных кропак у кожным вочку сеткі
Усе пералічаныя артэфакты наносяцца непасрэдна па-над які адлюстроўваецца кантэнту, адпаведна іх можна распазнаць шляхам выяўлення лакальных экстрэмуму гістаграмы кожнага з каляровых каналаў і адпаведна выразаць усе астатнія колеры. Гэты спосаб мае на ўвазе працу з камбінацыямі лакальных экстрэмуму кожнага з каналаў гістаграмы. Праблема ўпіраецца ў пошук лакальных экстрэмуму на досыць, складаным малюнку з мноствам рэзка пераходзячых дэталяў, гістаграма выглядае вельмі пилообразной, што робіць дадзены падыход непрыдатным. Можна паспрабаваць ужываць розныя фільтры, але яны ўнясуць свае скажэнні, якія ў канчатковым рахунку могуць прывесці да немагчымасці выяўлення вадзянога знака. Гэтак жа ёсць варыянт распазнання дадзеных артэфактаў з дапамогай вызначаных дэтэктараў меж (напрыклад, дэтэктар меж Кані). Дадзеныя падыходы маюць сваё месца для досыць рэзкіх па пераходзе артэфактаў, дэтэктарамі можна вылучыць будкі малюнкаў і ў наступным абраць каляровыя дыяпазоны ўсярэдзіне контураў для бінарызацыі малюнка з мэтай наступнага вылучэння саміх артэфактаў, але дадзеныя метады патрабуюць досыць тонкай налады для вылучэння патрабаваных контураў, а таксама бінарызацыі самага малюнка адносна кветак у выдзеленых контурах. Дадзеныя алгарытмы лічацца досыць ненадзейнымі і імкнуцца выкарыстоўваць больш стабільныя і не якія залежаць ад выгляду каляровых складнікаў выявы.
Мал. 3 Вадзяны знак пасля пераўтварэння
Што ж тычыцца хаатычных артэфактаў, пра якія гаварылася раней, алгарытмы іх распазнання будуць кардынальна іншымі. Паколькі адукацыя хаатычных артэфактаў мяркуецца шляхам накладання на малюнак нейкага вадзянога знака, які трансфармуюць якім-небудзь з пераўтварэнняў (напрыклад, дыскрэтным пераўтварэнне Фур'е). Артэфакты ад такіх пераўтварэнняў размеркаваны па ўсім экране і складана выявіць іх заканамернасць. Таму вадзяны знак будзе размешчаны па ўсім малюнку ў выглядзе «выпадковых» артэфактаў. Распазнанне такога вадзянога знака зводзіцца да прамога пераўтварэння выявы з дапамогай функцый пераўтварэнняў. Рэзультат пераўтварэння паказаны на рысунку (Рыс. 3).
Але ўзнікае шэраг праблем, якія перашкаджаюць распазнанню вадзянога знака ў не ідэальных умовах. У залежнасці ад тыпу пераўтварэнні могуць быць розныя складанасці, напрыклад, немагчымасць распазнання пры дакуменце, атрыманым шляхам фатаграфавання пад вялікім кутом адносна экрана ці проста здымак досыць дрэннай якасці, ці захоп экрана, захаваны ў файле са сціскам з вялікімі стратамі. Усе гэтыя праблемы вядуць да ўскладнення выяўлення вадзянога знака, у выпадку са здымкам пад кутом неабходна ўжываць або больш складаныя пераўтварэнні, або прымяняць афінныя пераўтварэнні для малюнка, але ні адно ні другое не гарантуе поўнае аднаўленне вадзянога знака. Калі разгледзець выпадак з захопам экрана ўзнікаюць дзве праблемы, першая - гэта скажэнні пры адлюстраванні на самым экране, другая - гэта скажэнні пры захаванні самага малюнка з экрана. Першую досыць складана кантраляваць з прычыны таго, што існуюць матрыцы для манітораў рознай якасці, і з прычыны адсутнасці таго ці іншага колеру интерполируют колер у залежнасці ад свайго каляровага падання, тым самым уносячы скажэнні ў сам вадзяны знак. Другую яшчэ складаней, з прычыны таго што можна захаваць скрыншот у любым фармаце і адпаведна страціць частку каляровага дыяпазону, такім чынам, мы можам проста страціць сам вадзяны знак.
Праблемы ўкаранення
У сучасным свеце існуе дастаткова шмат алгарытмаў укаранення вадзяных знакаў, але ні адзін не гарантуе 100% магчымасць далейшага распазнання вадзянога знака пасля яго ўкаранення. Асноўную складанасць уяўляе вызначэнне комплексу ўмоў прайгравання, якія могуць узнікнуць у кожным канкрэтным выпадку. Як гаварылася раней складана стварыць распазнаючы алгарытм, які б улічваў усе магчымыя асаблівасці скажэнняў і спроб пашкоджанняў вадзянога знака. Напрыклад, калі на бягучую выяву прымяніць Гаўсаў фільтр, і пры гэтым артэфакты на зыходным малюнку былі досыць дробнымі і кантраснымі на фоне малюнка, то распазнаць іх становіцца альбо немагчыма, альбо частка вадзянога знака будзе страчана. Разгледзім выпадак фотаздымка, з вялікай доляй верагоднасці на ім будзе муар (Мал. 5) і «сетка» (Мал. 4). Муар узнікае з-за дыскрэтнасці матрыцы экрана і дыскрэтнасці матрыцы якая здымае апаратуры, у гэтай сітуацыі атрымліваецца накладанне двух сеткаватых малюнкаў сябар на сябра. Сетка хутчэй за ўсё часткова перакрые артэфакты вадзянога знака і выкліча праблему распазнання, муар у сваю чаргу ў некаторых метадах укаранення вадзянога знака робіць немагчымым яго распазнанне, бо ён перакрывае частку выявы з вадзяным знакам.
Мал. 4 Сетка выявы
Мал. 5 Муар
Для таго каб павысіць парог магчымасці распазнання вадзяных знакаў неабходна прымяняць алгарытмы, заснаваныя на саманавучальных нейронавых сетках і ў працэсе эксплуатацыі, якія будуць самі навучацца распазнавання вобразаў вадзяных знакаў. Цяпер існуе велізарная колькасць нейросетевых прылад і сэрвісаў, напрыклад, ад Google. Пры жаданні можна знайсці набор эталонных малюнкаў і навучыць нейронавую сетку распазнаваць неабходныя артэфакты. Дадзены падыход мае самыя перспектыўныя шанцы на выяўленне нават моцна скажоных вадзяных знакаў, але для хуткага выяўлення патрабуе вялікіх вылічальных магутнасцяў і дастаткова доўгае навучанне для карэктнага выяўлення.
Усё апісанае здаецца досыць простым, але чым глыбей апускаешся ў дадзеныя пытанні тым больш разумееш, што для распазнання вадзяных знакаў неабходна патраціць шмат часу на рэалізацыю любога з алгарытмаў, і яшчэ больш часу на давядзенне яго да патрэбнай верагоднасці распазнання кожнага малюнка.
Крыніца: habr.com