Disebabkan oleh peningkatan berterusan dalam tahap pembangunan teknologi maklumat, setiap tahun dokumen elektronik menjadi lebih mudah dan permintaan untuk digunakan dan mula menguasai media kertas tradisional. Oleh itu, adalah sangat penting untuk memberi perhatian tepat pada masanya untuk melindungi kandungan maklumat bukan sahaja pada media kertas tradisional, tetapi juga pada dokumen elektronik. Setiap syarikat besar yang mempunyai rahsia komersial, negeri dan lain-lain ingin menghalang kemungkinan kebocoran maklumat dan menjejaskan maklumat sulit, dan jika kebocoran dikesan, ambil langkah untuk menghentikan kebocoran dan mengenal pasti pelanggar.
Sedikit tentang pilihan perlindungan
Untuk melaksanakan tugas ini, elemen pelindung tertentu diperkenalkan. Elemen sedemikian boleh menjadi kod bar, tag yang boleh dilihat, tag elektronik, tetapi yang paling menarik ialah tag tersembunyi. Salah satu wakil yang paling menarik ialah tera air; ia boleh digunakan pada kertas atau ditambah sebelum mencetak pada pencetak. Bukan rahsia lagi bahawa pencetak meletakkan tera air mereka sendiri (titik kuning dan tanda lain) semasa mencetak, tetapi kami akan mempertimbangkan artifak lain yang boleh diletakkan pada skrin komputer di tempat kerja pekerja. Artifak sedemikian dijana oleh pakej perisian khas yang melukis artifak di atas ruang kerja pengguna, meminimumkan keterlihatan artifak itu sendiri dan tanpa mengganggu kerja pengguna. Teknologi ini mempunyai akar purba dari segi perkembangan saintifik dan algoritma yang digunakan untuk membentangkan maklumat tersembunyi, tetapi agak jarang berlaku di dunia moden. Pendekatan ini terutamanya ditemui dalam bidang ketenteraan dan di atas kertas, untuk mengenal pasti pekerja yang tidak bertanggungjawab dengan segera. Teknologi ini baru mula diperkenalkan ke dalam persekitaran komersial. Tera air yang boleh dilihat kini digunakan secara aktif untuk melindungi hak cipta pelbagai fail media, tetapi yang tidak kelihatan agak jarang berlaku. Tetapi mereka juga membangkitkan minat yang paling besar.
Artifak Keselamatan
Tidak dapat dilihat oleh manusia Tanda air membentuk pelbagai artifak yang boleh, pada dasarnya, tidak dapat dilihat oleh mata manusia, dan boleh ditutup dalam imej dalam bentuk titik yang sangat kecil. Kami akan mempertimbangkan objek yang boleh dilihat, kerana objek yang tidak kelihatan pada mata mungkin berada di luar ruang warna standard kebanyakan monitor. Artifak ini mempunyai nilai tertentu kerana tahap halimunan yang tinggi. Walau bagaimanapun, adalah mustahil untuk menjadikan CEH tidak kelihatan sepenuhnya. Dalam proses pelaksanaannya, jenis herotan tertentu imej kontena diperkenalkan ke dalam imej, dan beberapa jenis artifak muncul di atasnya. Mari kita pertimbangkan 2 jenis objek:
- Kitaran
- huru hara (diperkenalkan melalui penukaran imej)
Unsur kitaran mewakili urutan terhingga tertentu unsur berulang yang diulang lebih daripada sekali pada imej skrin (Gamb. 1).
Artifak huru-hara boleh disebabkan oleh pelbagai jenis transformasi imej bertindih (Rajah 2), sebagai contoh, pengenalan hologram.
nasi. 1 Artifak berbasikal
nasi. 2 Artifak Kecoh
Mula-mula, mari kita lihat pilihan untuk mengenali artifak kitaran. Artifak tersebut boleh:
- tera air teks berulang merentasi skrin
- jujukan binari
- satu set titik huru-hara dalam setiap sel grid
Semua artifak yang disenaraikan digunakan terus di atas kandungan yang dipaparkan; oleh itu, ia boleh dikenali dengan mengenal pasti ekstrema tempatan histogram setiap saluran warna dan, dengan itu, memotong semua warna lain. Kaedah ini melibatkan kerja dengan gabungan ekstrem tempatan bagi setiap saluran histogram. Masalahnya terletak pada pencarian ekstrema tempatan dalam imej yang agak kompleks dengan banyak butiran peralihan yang tajam; histogram kelihatan sangat gigi gergaji, yang menjadikan pendekatan ini tidak boleh digunakan. Anda boleh cuba menggunakan pelbagai penapis, tetapi ia akan memperkenalkan herotan mereka sendiri, yang akhirnya boleh menyebabkan ketidakupayaan untuk mengesan tera air. Terdapat juga pilihan untuk mengenali artifak ini menggunakan pengesan tepi tertentu (contohnya, pengesan tepi Canny). Pendekatan ini mempunyai tempat mereka untuk artifak yang agak tajam dalam peralihan; pengesan boleh menyerlahkan kontur imej dan seterusnya memilih julat warna dalam kontur untuk menduakan imej untuk menyerlahkan lagi artifak itu sendiri, tetapi kaedah ini memerlukan penalaan yang agak halus untuk menyerlahkan kontur yang diperlukan, serta perduaan seterusnya imej itu sendiri berbanding dengan warna dalam kontur yang dipilih. Algoritma ini dianggap agak tidak boleh dipercayai dan cuba menggunakan lebih stabil dan bebas daripada jenis komponen warna imej.
nasi. 3 Tera air selepas penukaran
Bagi artifak huru-hara yang dinyatakan sebelum ini, algoritma untuk mengenalinya akan berbeza secara radikal. Oleh kerana pembentukan artifak huru-hara diandaikan dengan mengenakan tera air tertentu pada imej, yang diubah oleh beberapa transformasi (contohnya, transformasi Fourier diskret). Artifak daripada transformasi sedemikian diedarkan di seluruh skrin dan sukar untuk mengenal pasti coraknya. Berdasarkan ini, tera air akan ditempatkan di seluruh imej dalam bentuk artifak "rawak". Pengiktirafan tera air sedemikian datang kepada transformasi imej langsung menggunakan fungsi transformasi. Hasil transformasi dibentangkan dalam rajah (Rajah 3).
Tetapi beberapa masalah timbul yang menghalang pengecaman tera air dalam keadaan yang kurang ideal. Bergantung pada jenis penukaran, mungkin terdapat pelbagai kesukaran, sebagai contoh, kemustahilan untuk mengecam dokumen yang diperoleh dengan mengambil gambar pada sudut yang besar berbanding skrin, atau hanya foto yang berkualiti rendah, atau tangkapan skrin yang disimpan dalam fail dengan pemampatan kehilangan tinggi. Semua masalah ini membawa kepada kerumitan mengenal pasti tera air; dalam kes imej bersudut, adalah perlu untuk menggunakan sama ada transformasi yang lebih kompleks atau menggunakan transformasi afin pada imej, tetapi tidak menjamin pemulihan lengkap tera air. Jika kita menganggap kes tangkapan skrin, dua masalah timbul: yang pertama ialah herotan apabila dipaparkan pada skrin itu sendiri, yang kedua ialah herotan apabila menyimpan imej dari skrin itu sendiri. Yang pertama agak sukar dikawal kerana fakta bahawa terdapat matriks untuk monitor kualiti yang berbeza, dan kerana ketiadaan satu atau warna lain, mereka menginterpolasi warna bergantung pada perwakilan warna mereka, dengan itu memperkenalkan herotan ke dalam tera air itu sendiri. Yang kedua adalah lebih sukar, kerana fakta bahawa anda boleh menyimpan tangkapan skrin dalam sebarang format dan, dengan itu, kehilangan sebahagian daripada julat warna, oleh itu, kita boleh kehilangan tera air itu sendiri.
Masalah pelaksanaan
Dalam dunia moden, terdapat banyak algoritma untuk memperkenalkan tera air, tetapi tidak ada yang menjamin 100% kemungkinan pengecaman lanjut tera air selepas pelaksanaannya. Kesukaran utama adalah menentukan set keadaan pembiakan yang mungkin timbul dalam setiap kes tertentu. Seperti yang dinyatakan sebelum ini, sukar untuk mencipta algoritma pengecaman yang akan mengambil kira semua kemungkinan ciri herotan dan percubaan untuk merosakkan tera air. Sebagai contoh, jika penapis Gaussian digunakan pada imej semasa, dan artifak dalam imej asal agak kecil dan kontras dengan latar belakang imej, maka ia menjadi mustahil untuk mengecamnya, atau sebahagian daripada tera air akan hilang . Mari kita pertimbangkan kes gambar, dengan tahap kebarangkalian yang tinggi ia akan mempunyai moire (Rajah 5) dan "grid" (Rajah 4). Moire berlaku disebabkan oleh diskret matriks skrin dan diskret matriks peralatan rakaman; dalam situasi ini, dua imej mesh ditindih antara satu sama lain. Mesh kemungkinan besar akan menutup sebahagian artifak tera air dan menyebabkan masalah pengecaman; moire pula, dalam beberapa kaedah pembenaman tera air menjadikannya mustahil untuk mengenalinya, kerana ia bertindih sebahagian daripada imej dengan tera air.
nasi. 4 Grid imej
nasi. 5 Moire
Untuk meningkatkan ambang untuk mengenali tera air, adalah perlu untuk menggunakan algoritma berdasarkan rangkaian saraf pembelajaran kendiri dan dalam proses operasi, yang akan belajar untuk mengenali imej tera air. Kini terdapat sejumlah besar alat dan perkhidmatan rangkaian saraf, contohnya, daripada Google. Jika mahu, anda boleh mencari satu set imej rujukan dan mengajar rangkaian saraf untuk mengenali artifak yang diperlukan. Pendekatan ini mempunyai peluang yang paling menjanjikan untuk mengenal pasti tera air yang sangat herot, tetapi untuk pengenalpastian pantas ia memerlukan kuasa pengkomputeran yang besar dan tempoh latihan yang agak panjang untuk pengecaman yang betul.
Semua yang diterangkan kelihatan agak mudah, tetapi semakin anda menyelami isu ini, semakin anda faham bahawa untuk mengenali tera air anda perlu menghabiskan banyak masa untuk melaksanakan mana-mana algoritma, dan lebih banyak masa untuk membawanya kepada kebarangkalian yang diperlukan untuk mengenali setiap imej.
Sumber: www.habr.com