Geometrik Bozulma  – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Geometrik Bozulma 

Eşzamansız fenomen oluşturan saldırılarla başa çıkmak için bir yer değiştirme stratejisi sunuyoruz. Analizden, StirMark’ın bazı basit geometrik bozulmalarla görüntüde fark edilemeyecek bir kalite kaybı getirdiği bilinmektedir. Ayrıca, algısal olarak görülemeyen görüntülerde uzamsal hatalara yol açan bir başka saldırgan türü de titreşim saldırısıdır.

Temel olarak, bu saldırganlar zaman uyumsuz sorunlara neden olur. Deneyimler bize, bu saldırılarla karşılaşan gömülü bir filigranın diğer saldırılarla karşılaşanlara göre genellikle daha ciddi şekilde bozulduğunu söylüyor.

Ayrıca, diğer bilinmeyen saldırıların davranışları da tahmin edilebilir değildir. Bir StirMark saldırısının neden olduğu hasarın en aza indirilebilmesi için, karşılaşan saldırıyla akıllıca başa çıkmak önemlidir.

Bunun nedeni, dalgacık katsayılarının sıralarının bir saldırıdan önce ve sonra farklı olmasıdır ve asenkron özelliğe sahip saldırılar için son derece değişken olabilir. Sonuç olarak, “doğru” bir filigranı kurtarmak için, saldırıya uğrayan filigranlı görüntünün dalgacık katsayıları, filigran tespitinden önce uygun konumlara taşınmalıdır.

Yer değiştirme işlemi aşağıda açıklanmıştır. İlk olarak, damgalı görüntünün (saldırılardan önce) dalgacık katsayıları ve saldırıya uğramış damgalı görüntünün dalgacık katsayıları sırasıyla sıralanır.

Saldırılardan sonra damgalanmış görüntünün dalgacık katsayıları, saldırılardan önce damgalanmış görüntününkilerle aynı sırada yeniden düzenlenir. Genel olarak konuşursak, siparişleri koruyarak, çıkarılan filigranın zarar görmesi her zaman azaltılabilir.

StirMark ve unZign arasındaki benzerlik nedeniyle, unZign’ın da aynı şekilde ele alınabileceği beklenmektedir. İyileştirilmiş sonuçlar, özellikle çevirme, döndürme, titreme, StirMark ve unZign gibi geometrik bozulmaları içeren saldırılar için dikkat çekicidir. Filigran algılama/çıkarma tekniğimizin tüm sürecini gösterir.

 Tasarlanan Saldırıların Analizi

İnsan görsel modeli, gömülü bir filigranın kapasitesini en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olsa da, daha yüksek bir güvenlik derecesi sağlayıp sağlamadığı tam olarak anlaşılamamıştır, çünkü filigranlı görüntü filigranın gücü ve konumu hakkında bir ipucu taşır.

Örneğin, filigranlarını DCT alanındaki ilk 1000 AC katsayısında sakladılar. Filigran, insan algısının maskeleme etkilerine göre gömüldü. Gömülü filigranın başarılı bir şekilde saldırıya uğramasını önlemek için aynı görsel modeli benimsiyoruz ancak farklı bir modülasyon işlevi kullanıyoruz.

Filigranın gizlendiği konumların yukarıda belirtilen şemalarda boş bırakılabileceğine dikkat edilmelidir. Neyse ki, değişiklik miktarı rastgele bir sayıdır ve tahmin edilmesi zordur.

Ayrıca, gizli tanınabilir filigranın uzunluğu sabit değildir ve tahmin edilmesi de zordur. Bu bölümde, HVS tabanlı filigranlı görüntüye dayatılan önerilen bir ters işlemin etkisini inceleyerek başlıyoruz.

Bu işlem, Carver ve diğerlerinin yorumlama saldırısındaki senaryo 1’e benzer. Korsanın filigranlı kaynaklar için gerçek sahibiyle rekabet etmesi gerekmeyebilir, ancak bunun yerine filigranı yok edebilir. Bu nedenle, korsanlar hala filigranlı kaynakları ele geçirme hedefini gerçekleştirmektedir.

Yukarıda bahsedilen saldırı sözde kaldırma saldırısıdır. Ayrıca bir korsanın geçerli bir saldırı gerçekleştirmek için HVS tabanlı konsepti kullanmasını önlemenin bir yolunu sunuyoruz.

H ana görüntü ve M gizlenecek gri tonlamalı filigran olsun; Hm olarak gösterilen filigranlı görüntü ifade edilir. Şimdi bir korsanın sahte bir filigran M ̄ oluşturduğunu ve sahte bir ana görüntü H ̄ elde ettiğini varsayalım; bunların bir kaldırma işlemi aracılığıyla filigranlı görüntü H m ile ilişkili olduğunu varsayalım.

Geometri Nedir
Geometrik cisim sözlük anlamı
Geometri Nedir kısaca
Geometrik cisim ne demek TDK
Geometrik Cisimler
Kaç çeşit geometri vardır
Geometrik Şekiller
Öklid Geometrisi

Gömme işleminin gizli anahtarlar dışında korsanlar tarafından bilindiğini varsayalım. İnsan görsel modeli bilgisine dayalı olarak sahte bir filigran yapılırsa, filigranlı görüntünün HVS tabanlı bir kaldırma saldırısına karşı savunmasız olup olmadığını kontrol edebiliriz. Filigran gizleme prosedürümüze göre, modülasyondan sonra pozitif dalgacık katsayıları küçülür ve negatif olanlar büyür. Bu nedenle, insan görsel modelinin JND’leri kavramına dayalı olarak sahte bir filigran yapılabilir.

Aşağıda, ana görüntü ile sahte görüntü arasındaki benzerliği kontrol etmek için pozitif dalgacık katsayılarını analiz edeceğiz. Negatif dalgacık katsayıları üzerindeki analiz aynıdır ve bu nedenle ihmal edilmiştir. H ̄’nin pozitif dalgacık katsayıları ifade edilebilir.

sgn(H (x,y))’nin sgn(Hm (x,y)) ile aynı olduğuna dikkat edin. Eğer w ̄ × oranı tam olarak tahmin edilebilirse ve değeri |Ms,o(x,y)| × w, o zaman sahte görüntü max(Ms,o(.,.)) orijinal görüntü ve filigran tamamen kaldırılabilir. Ancak yukarıdaki durum yalnızca ideal bir durumdur.

|Ms,o(x,y)| gizlenecek şekilde tasarlanmış gri tonlamalı filigran max(Ms,o(.,.))’den kaynaklanır. Açıklandığı gibi, tasarlanan filigranın yalnızca sıkıştırılmış versiyonu gömülüdür.

Bu nedenle korsanlar, orijinal olarak tasarlanmış filigranı tahmin etmek için kullanabilecekleri herhangi bir apriori bilgiye sahip olmayacaklardır. Ayrıca, değiştirilen katsayıların sayısı (filigran uzunluğu) da yaklaşık olarak tahmin edilmelidir.

Deneylerimiz, w ̄ w’ye çok yakın olsa bile, bir oranı (rastgele olan) tahmin etmenin ve ardından bunu gömülü filigranı kaldırmak veya bozmak için kullanmanın çok zor olduğunu gösteriyor. İkili bir filigran için rastgele terim, tanımlanan w ağırlığıdır.

Önerilen yöntemin etkinliğini doğrulamak için bir dizi deney yaptık. Gömülü filigranın şeffaf ve sağlam olup olmadığını kontrol etmek için bazı dijital işleme ve iki saldırgan StirMark ve unZign dahil olmak üzere farklı türde saldırılar kullanıldı.

Bunlar gibi piyasada bulunan bazı filigran yazılım programları tarafından yapılan birçok filigranı başarılı bir şekilde yok ettikleri için çok güçlü iki filigran saldırganı olarak kabul edildiler. Bir filigran saldırganı için temel gereklilik, filigranlı görüntüyü bir dereceye kadar korurken filigranı “yok etmesi”dir.

Hem filigranı hem de filigranlı görüntüyü yok eden bir filigran saldırganı aslında işe yaramaz. Deneylerimizde kullanılan iki filigran (bir ikili ve bir gri skala) sol tarafta gösterilmektedir. Sağ orta kısımda gösterilen filigranlı görüntü, gri tonlamalı filigran kullanılarak filigranlanmıştır. Deneysel sonuçlar aşağıda rapor edilmiştir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör