一种基于纠错码的数字指纹方案

数字指纹技术是一种用来辨认非法拷贝,追踪非授权用户的新技术。它由嵌入拷贝各自不同的数据组成。现在,数字指纹已发展成为版权保护的一种重要手段。但一个问题也随之出现:对于数字指纹,可以通过比较找到它们的不同之处,于是一些用户可以通过合谋找到数字指纹的位置,更改数字指纹来隐匿自己。所以设计指纹算法的关键问题是如何防范合谋攻击。在这里,介绍了一种新的基于纠错码的数字指纹,并进一步分析了这种方案的性能。     

一种基于纠错码的数字指纹方案

数字指纹技术是一种用来辨认非法拷贝，追踪非授权用户的新技术。它由嵌入拷贝各自不同的数据组成。现在，数字指纹已发展成为版权保护的一种重要手段。但一个问题也随之出现：对于数字指纹，可以通过比较找到它们的不同之处，于是一些用户可以通过合谋找到数字指纹的位置，更改数字指纹来隐匿自己。所以设计指纹算法的关键问题是如何防范合谋攻击。在这里，介绍了一种新的基于纠错码的数字指纹，并进一步分析了这种方案的性能。     

一种扩展的抗合谋数字指纹方案

数字指纹技术是一种可以追踪到非法拷贝源的数字版权保护技术,其中一种潜在的威胁就是几个合法用户共谋攻击。针对已有的抗合谋扩频正交数字指纹方案支持用户数较少的缺点,提出了一种关于扩频正交数字指纹码的扩展方案,从理论和实验上证明该方案提高了系统所能支持的用户数,并且保持了原方案较好的抗合谋性能。     

扩频卷积指纹及其安全性分析

数字指纹是一种在每个数字作品拷贝中添加唯一性信息的版权保护技术.文中证明了扩频序列对组合、平均及噪声攻击具有有效的合谋容忍性质,并提出一种卷积码与扩频水印码相链接的安全指纹方法.译码方法也通过将备选子码集应用于Viterbi译码算法给予改进,进而合谋安全性和性能被分析与证明.结果表明该方法具有更短的码长和更快的叛逆者搜索性能.     

一种二进制数字指纹编码算法

抗合谋攻击是数字指纹技术中需要解决的关键问题之一.基于二进制随机编码,通过使用伪随机序列对指纹比特的重复嵌入进行控制,提出了一种有效的抗合谋攻击的数字指纹编码算法及其相应的跟踪算法.理论分析和实验结果表明,在适当的合谋尺寸下,该算法能够对非法分发者进行有效跟踪,同时无辜用户被诬陷的概率可以根据要求接近于0.由于在该算法中发行商无须知道用户原来的码字,因此可以说该算法是设计非对称指纹的一个很好的备选算法.     

一种抗合谋攻击的数字指纹方案*

作为一种新型的数字版权保护技术,数字指纹通过在出售给每个消费者的数字拷贝中秘密地嵌入一个唯一的序列码来实现版权保护与盗版者追踪的目的。一旦发现未授权的数字拷贝时,内容提供商能够通过所提取到的序列码追踪到相应的盗版者。提出了一种多媒体指纹方案,其中IPP(identifi able parent property)码被用来构造消费者的序列码,以抵抗多个消费者之间的合谋攻击。实验结果表明,该方案具有较好的抗合谋性能。     

一种基于随机码的多媒体数字指纹方案

如何抵抗多个用户的合谋攻击是设计数字指纹方案首要考虑的一个问题。论文提出了一种基于随机码的多媒体指纹方案,其中随机码被用来构造用户的指纹,以抵抗多个用户之间的合谋攻击。实验表明,该方案具有较好的抗合谋性能。     

基于可再分发抗合谋编码的低失真水印方案

在大数据的时代背景下,数据潜在的价值使其成为重要的财富之一。数据的非法篡改、修正和非法分发给追踪数据的泄密源头带来巨大挑战。数字指纹技术可应用在数据泄密溯源领域,即在数据中嵌入一串能够唯一标识用户信息的序列,当数据发生泄密后,提取其中蕴含的数字指纹,追踪到泄密的叛逆者。多个用户对数据合谋攻击并泄密数据,从而毁坏其中嵌入的指纹信息达到逃脱追责的目的,抗合谋编码能够解决此问题。针对现有的数字指纹编码无法满足数据再分发需求、数字指纹嵌入造成较大数据失真的问题,本文使用BIBD（Balanced incomplete block design）作为外码,码字扩展后的C码作为内码,构建一种可再分发的抗合谋指纹编码RD-ACC（Redistributable anti-collusion fingerprint coding）。在此基础上,提出一种基于多目标优化的数据库指纹算法,能够在较小的数据库失真情况下保证数字指纹较高的鲁棒性,提取出的RD-ACC能够有效抵抗组内、组间多用户合谋攻击。实验结果表明,该算法能够在较小的数据失真下实现数据的再分发操作,并且能抵抗合谋攻击进行泄密溯源。     

一种新的两用户合谋安全的数字指纹编码算法

运用级联码的思想提出一种新的抗合谋数字指纹编码算法及其相应的跟踪算法.编码算法中内码采用基于混沌序列的新的二用户合谋安全码,外码采用IPP码.理论分析和实验结果表明,在合谋人数为2的情况下,该算法能对非法分发者进行有效跟踪.与Boneh-Shaw的编码算法相比,在同样的错误概率下,本算法的数字指纹编码长度得到有效缩短.     

一种基于群签名的匿名数字指纹方案

匿名数字指纹使用户可以在不向发行商泄露身份的情况下购买数字产品，而且，一旦发行商发现非法分发的拷贝，他仍然可以获得该非法用户的身份并起诉该用户。群签名允许任意一个群成员代表群进行匿名签名，如果发生争执，群管理员能够打开签名来揭示签名者的真实身份。本文基于一个安全的能抵抗联合攻击的群签名方案构造了一个匿名数字指纹方案。     

Joint coding and embedding techniques for MultimediaFingerprinting

Digital fingerprinting protects multimedia content from illegal redistribution by uniquely marking every copy of the content distributed to each user. The collusion attack is a powerful attack where several different fingerprinted copies of the same content are combined together to attenuate or even remove the fingerprints. One major category of collusion-resistant fingerprinting employs an explicit step of coding. Most existing works on coded fingerprinting mainly focus on the code-level issues and treat the embedding issues through abstract assumptions without examining the overall performance. In this paper, we jointly consider the coding and embedding issues for coded fingerprinting systems and examine their performance in terms of collusion resistance, detection computational complexity, and distribution efficiency. Our studies show that coded fingerprinting has efficient detection but rather low collusion resistance. Taking advantage of joint coding and embedding, we propose a permuted subsegment embedding technique and a group-based joint coding and embedding technique to improve the collusion resistance of coded fingerprinting while maintaining its efficient detection. Experimental results show that the number of colluders that the proposed methods can resist is more than three times as many as that of the conventional coded fingerprinting approaches.     

A high capacity and strong robust fingerprinting for compressed images

Digital fingerprinting could trace the data source of illegal distribution effectively. Most existing algorithms are only adapted to uncompressed images, whose application fields are limited. In the paper a digital fingerprinting algorithm based on non-subsampled contourlet transform (NSCT) for compressed images is proposed. It is devoted to high capacity and strong robustness for compressed images fingerprinting. The NSCT low frequency coefficients of compressed images are more suitable for hiding information than DCT coefficients, and they are used to construct the high dimension host vector to hide Gaussian fingerprints. Through increasing the dimension of the host vector, on one hand the fingerprinting capacity improves fundamentally, on the other hand the ability of anti-collusion attack enhances greatly. Large experimental results shown that the proposed algorithm proves the declared performance compared with the existing algorithms.     

A collusion attack optimization framework toward spread-spectrum fingerprinting

Understanding the weaknesses and the limitations of existing digital fingerprinting schemes and designing effective collusion attacks play an important role in the development of digital fingerprinting. In this paper, we propose a collusion attack optimization framework for spread-spectrum (SS) fingerprinting. Our framework is based upon the closed-loop feedback control theory. In the framework, we at first define a measure function to test whether the fingerprint presents in the attacked signal after collusion. Then, an optimization mechanism is introduced to attenuate the fingerprints from the forgery. We evaluate the performance of the proposed framework for three different SS-based embedding methods. The experimental results show that the proposed framework is more effective than the other examined collusion attacks. About three pieces of fingerprinted content are able to interrupt the fingerprinting system which accommodates about 1000 users, if we require the detection probability to be less than 0.9. Meanwhile, a high fidelity of the attacked content is retained.     

连续型抗共谋数字指纹研究

在数字媒体版权保护领域中,具有盗版追踪能力的数字指纹是解决共谋攻击问题的重要技术手段。提出一种新的连续型指纹方案——OFFO指纹:其主要思想是使用正交向量构造最优聚焦(追踪)指纹(OFF),保证在共谋攻击发生时能够以最大概率检测出至少一个共谋者。理论分析与大量实验表明,OFFO指纹不仅在性能方面优于连续型正交指纹和n-simplex指纹,而且构造简单易于实现。     

一种基于环签名的匿名数字指纹方案

分析了现有数字指纹技术，将环签名与数字指纹相结合，基于椭圆曲线密码提出了一类非对称的匿名数字指纹方案。该方案实现了购买者的匿名性与指纹信息的非对称性，有效地保护了用户与商家的隐私信息，必要时又可对匿名身份实施追踪，避免了可信第三方的安全假设及指纹信息前后关联的缺陷，防止了对数字指纹进行联合攻击和广义伪造攻击的安全隐患。     

基于峭度图像的视频指纹算法

为解决网络视频的非法拷贝问题,提出一种基于峭度图像的视频指纹算法。对视频片段进行预处理后,利用均匀分布的随机变量提取关键帧以及关键帧的峭度图像,并对峭度图像进行离散余弦变换(DCT),采用较大的DCT系数构造视频指纹,在视频指纹的匹配过程中,通过滑动窗的方法对不同长度的指纹进行匹配,从而达到视频认证的目的。实验结果证明,该算法提取的视频指纹在常见视频攻击下误码率均小于10%。     

基于空间自适应哈希算法的并行双音频指纹技术

针对非法音频拷贝的检索跟踪性能问题进行研究,提出了一种基于新哈希的并行双音频指纹方法。为了提高检测片段的完整性,应用了并行的特性,通过沃尔什—哈达玛转换生成两组实时并行的指纹;通过新哈希方法对两组指纹进行相似性计算;最后检索时让并行的两组指纹进行匹配,合并得到最终结果。实验结果表明,该方法不仅对采用不同方法处理的音频具有良好的鲁棒性,能稳定地表征音频整体特性,与所考虑的其他方法相比,所提出的方法在匹配段完整性方面有所提高。     

Wi-Fi fingerprinting based on collaborative confidence level training

Wi-Fi fingerprinting has been a popular indoor positioning technique with the advantage that infrastructures are readily available in most urban areas. However wireless signals are prone to fluctuation and noise, introducing errors in the final positioning result. This paper proposes a new fingerprint training method where a number of users train collaboratively and a confidence factor is generated for each fingerprint. Fingerprinting is carried out where potential fingerprints are extracted based on the confidence factor. Positioning accuracy improves by 40% when the new fingerprinting method is implemented and maximum error is reduced by 35%.