Экспериментальное исследование метода защиты от атаки клонирования бумажных сертификатов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе экспериментально исследуется метод защиты бумажных сертификатов от атаки клонирования, ранее теоретически описанный в одной из работ автора. Предлагаемый метод основывается на использовании цифровых водяных знаков. Для защиты от атаки клонирования производится анализ уровня шумов, возникающих при сканировании и печати цифровых водяных знаков. В работе рассмотрены предложенные ранее алгоритмы вложения цифровых водяных знаков в изображение и последующего их извлечения, а также описывается метод выявления атаки клонирования. Приводятся результаты проведенного экспериментального вычисления вероятностей ошибок первого и второго рода для предлагаемой системы цифровых водяных знаков, которые, в основном, совпали с полученными ранее теоретическими расчетами.

Об авторах

Д. А. Флаксман

ООО «Научно-производственное предприятие Новые Технологии Телекоммуникаций»

Email: flxdima4951@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0326-4592
SPIN-код: 2668-7361

Список литературы

  1. Коржик В.И., Анфиногенов С.О., Кочкарёв А.И., Федянин И.А., Жувикин А.Г., Флаксман Д.А. Цифровая стеганография и цифровые водяные знаки. Часть 2. Цифровые водяные знаки. СПб: СПбГУТ, 2017. 198 с.
  2. Tkachenko I. Generation and analysis of graphical codes using textured patterns for printed document authentication. D.Sc Thesis. Montpellier: Université de Montpellier, 2015.
  3. Nguyen H.P., Delahaies A., Retraint F., Nguyen D.H., Pic M., Morain-Nicolier F. A watermarking technique to secure printed QR codes using a statistical test // Proceedings of the IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP, Montreal, Canada, 14‒16 November 2017). IEEE, 2017. PP. 288‒292. doi: 10.1109/GlobalSIP.2017.8308650
  4. Chen C., Li M., Ferreira A., Huang J., Cai R. A Copy-Proof Scheme Based on the Spectral and Spatial Barcoding Chan-nel Models // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2019. Vol. 15. PP. 1056‒1071. doi: 10.1109/TIFS.2019.2934861
  5. Taran O., Bonev S., Voloshynovskiy S. Clonability of Anti-counterfeiting Printable Graphical Codes: A Machine Learning Approach // Proceedings of the ICASSP 2019 ‒ 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP, Brighton, UK, 12‒17 May 2019). 2019. PP. 2482‒2486. doi: 10.1109/ICASSP.2019.8682967
  6. Коржик В.И., Старостин В.С., Флаксман Д.А. Разработка метода использования цифровых водяных знаков для защиты от атаки клонирования бумажных сертификатов // Труды учебных заведений связи. 2021. Т. 7. № 2. С. 79‒84. doi: 10.31854/1813-324X-2021-7-2-79-84
  7. Korzhik V., Starostin V., Yakovlev V., Flaksman D., Bukshin I., Izotov B. Digital Watermarking System for Hard Cover Objects Against Cloning Attacks // Proceedings of the XXth Conference of Open Innovations Association FRUCT (Oulu, Finland, . 27‒29 October 2021). IEEE, 2021. PP. 79‒85. doi: 10.23919/FRUCT53335.2021.9599967
  8. Solomon C., Breckin T. Fundamentals of digital signal processing. Wiley, 2011.
  9. Korzhik V., Starostin V., Yakovlev V., Flaksman D. Digital Watermark System with an Ability of its Extraction from Hard Copies of Data // Труды учебных заведений связи. 2019. Т. 5. № 3. С. 75‒85. doi: 10.31854/1813-324X-2019-5-3-75

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».