數(shù)字指紋中的共謀攻擊優(yōu)化算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術(shù)的快速發(fā)展,特別是大量社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn),使得互聯(lián)網(wǎng)上多媒體內(nèi)容的數(shù)量急劇增長。人們可以隨時隨地從互聯(lián)網(wǎng)上分享和獲得多媒體信息,這給人們帶來便利的同時,也引起一系列社會問題:大量圖像和視頻被非法使用、盜版與傳播,導(dǎo)致知識產(chǎn)權(quán)糾紛及用戶隱私信息泄露等諸多問題。如何保護網(wǎng)絡(luò)多媒體的數(shù)字版權(quán),防止版權(quán)作品的非法散布與傳播,是當(dāng)前亟待解決的問題。
　　數(shù)字指紋技術(shù)是解決這類問題的一種有效和極具潛力的技術(shù)。它通過向待分發(fā)的

2、多媒體作品中嵌入唯一性標(biāo)識(即指紋),實現(xiàn)從非法的可疑拷貝中追蹤到原始購買者的目的。然而,共謀攻擊是數(shù)字指紋系統(tǒng)面臨的主要威脅。在共謀攻擊中,多個共謀者通過合并各自的指紋樣本以便削弱或移除其中的數(shù)字指紋,從而達到逃避追蹤的目的。因此,研究新的共謀攻擊算法,對理解當(dāng)前的數(shù)字指紋技術(shù)所具有的缺陷以便找到正確的應(yīng)對方案具有重要意義。
　　首先,以經(jīng)典的數(shù)字指紋算法及常見的共謀攻擊算法為研究對象,在對數(shù)字指紋系統(tǒng)安全性分析的基礎(chǔ)上,建立了

3、一個通用的數(shù)字指紋安全分析與評測框架。在此框架之下,不僅可以對各種數(shù)字指紋算法的抗共謀攻擊能力進行全面的分析與評測,也可以對常見的共謀攻擊算法的攻擊性能進行全面的比較和檢驗。
　　然后,以共謀攻擊作為研究重點,從三個不同的角度考慮,提出了三種新的共謀攻擊優(yōu)化算法。從共謀攻擊性能的兩個主要影響因素出發(fā),首先提出了一種迭代優(yōu)化共謀攻擊算法。此算法以Voronoi圖的幾何表示為指導(dǎo)思想,將迭代優(yōu)化的方法應(yīng)用于共謀攻擊。在每一次迭代中,利

4、用梯度攻擊算法得到接近于原始作品的多個估計樣本,經(jīng)過多次迭代最終得到?jīng)]有指紋且具有較高質(zhì)量的拷貝。然后,以四種經(jīng)典的數(shù)字指紋算法作為攻擊目標(biāo)對提出的迭代優(yōu)化共謀攻擊算法的攻擊性能和攻擊之后作品的視覺質(zhì)量進行了實驗比較與分析。最后,提出了基于幾何形變的指紋嵌入算法作為抵抗迭代優(yōu)化共謀攻擊的反制措施。
　　盡管迭代優(yōu)化共謀攻擊可以有效的移除作品中的指紋,但是也給攻擊者之后的作品帶來了較大的視覺失真。為了提高攻擊之后作品的視覺質(zhì)量,從數(shù)

5、字指紋的本質(zhì)出發(fā),提出了一種自適應(yīng)噪聲優(yōu)化共謀攻擊。由于數(shù)字指紋屬于數(shù)字水印的范疇,而數(shù)字水印系統(tǒng)可以看作是在不安全的信道中進行可靠通信的系統(tǒng)。受通信信道中傳輸?shù)南⒁资茉肼暩蓴_的啟發(fā),首先從理論上分析了添加到指紋樣本中的不同能量的高斯噪聲對指紋檢測器的性能以及樣本視覺質(zhì)量的影響。然后,基于理論分析結(jié)果以及閉環(huán)反饋控制原理,提出了自適應(yīng)噪聲優(yōu)化共謀攻擊。此算法通過自適應(yīng)的動態(tài)優(yōu)化方法不斷的向平均之后指紋作品中添加噪聲,直到獲得沒有指紋的

6、作品。最后,從實驗上對提出的算法的性能進行了驗證。
　　進一步深入挖掘數(shù)字指紋的本質(zhì),嵌入在作品中的數(shù)字指紋實際上相當(dāng)于疊加在原始信號上的噪聲。從信號去噪的角度,提出了一種基于SVM的共謀攻擊優(yōu)化算法。首先,利用含有指紋和不含指紋的數(shù)字作品對基于SVM的分類器進行訓(xùn)練,并獲得最優(yōu)的分類參數(shù)。然后,通過分類器計算利用不同小波包最優(yōu)基獲得的攻擊圖像到分類超平面的距離,從而選擇最優(yōu)的小波包最優(yōu)基對作品進行去噪,從而實現(xiàn)移除嵌入在作品中的