УДК 004

Использование стеганографии для защиты авторского права

Калашников Григорий Алексеевич – студент МИРЭА – Российского технологического университета.

 Бобровский Александр Евгеньевич – преподаватель МИРЭА – Российского технологического университета.

Аннотация: Статья рассматривает методы защиты авторского права используя стеганографию. В статье представлены алгоритмы встраивания цифровых водяных знаков в растровые изображения. Автор подчеркивает необходимость использования цифровых водяных знаков для защиты изображений. Статья будет полезна специалистам в области шифрования и защиты информации.

Ключевые слова: защита авторских прав, информационная безопасность, цифровой водяной знак, стеганография, интеллектуальная собственность, изображение, несанкционированное копирование.

В наше время важно защищать интеллектуальную собственность, в частности авторские права на электронную продукцию, которая стала очень популярной благодаря интернету. Одним из наиболее эффективных способов защиты является использование стеганографии - технологии, которая позволяет скрыть информацию в цифровых файлах, сохраняя при этом ее конфиденциальность. С помощью стеганографии можно скрыть почти любой цифровой контент, включая текст, фотографии, аудио- и видеозаписи. Когда информация, скрытая с помощью стеганографии, достигает своего получателя, ее можно извлечь. Стеганография используется во многих областях и применяется для выполнения множества задач:

  • защиты исключительного права;
  • защиты авторского права;
  • защиты подлинности документов;
  • предотвращения утечки информации;
  • скрытой передачи управляющего сигнала;
  • подтверждения достоверности переданной информации.

В данной статье рассматривается применение стеганографии для защиты авторского права на интеллектуальную собственность. 

Авторское право - это право интеллектуальной собственности. Оно представляет собой закрепленную законом совокупность имущественных и неимущественных прав принадлежащих человеку в рамках того, что он создал.

В соответствии с пунктом 1255 Гражданского Кодекса Российской Федерации [5], информация, которая позволяет идентифицировать произведение, его автора или другого владельца прав, а также информация об использовании произведения, любые числа и коды, содержащие эту информацию, являются информацией об авторском праве. Использование произведения ограничено следующими ограничениями:

  1. нельзя изменять или уничтожать информацию об авторском праве без разрешения автора или другого правообладателя;
  2. запрещена публикация работ, информация об авторских правах которых была изменена или уничтожена без согласия автора или другого правообладателя.

Для примера, авторы цифровых фотографий могут столкнуться с проблемой незаконного использования изображений без их разрешения при их публикации в интернете. Чтобы избежать таких ситуаций, авторы могут использовать стеганографию, чтобы встроить свои авторские права в метаданные изображений, такие как дата и место съемки, используемая камера и другие условия создания изображения.

Эта технология называется “цифровым водяным знаком (ЦВЗ)”. Она используется для защиты авторских прав мультимедийных файлов.

Целью данной статьи является изучение применения стеганографии, а именно встраивание ЦВЗ в изображение для защиты авторского права.

Объектом исследования является процедура кодирования.

Предметом исследования является применение этой процедуры к рисунку со сжатием.

Практическая значимость данной работы заключается в том, что разработан способ предотвращения использования изображения с авторским правом в собственных целях, так как – это недопустимо и является нарушением закона.

Популярность применения ЦВЗ обусловлена следующими причинами [2]:

  • практической значимостью задачи защиты цифровых фотографий от неправомерного копирования и распространения;
  • большим (по сравнению с другими видами компьютерных данных) объёмом компьютерного представления растровых изображений, что позволяет скрывать в них стегосообщения большого объёма либо повышать робастность внедрения ЦВЗ;
  • заранее известным фиксированным размером контейнера и отсутствием ограничений на время действия алгоритма встраивания ЦВЗ;
  • наличием в большинстве растровых изображений областей, имеющих так называемые «шумы» и хорошо подходящих для встраивания скрытой информации;
  • практически отсутствующей чувствительностью человеческого глаза к незначительным изменениям и перепадам цветов в мелких (соизмеримых с размерами пиксела) фрагментах изображения;
  • существованием апробированных и динамично развивающихся эффективных методов и инструментов цифровой обработки растровых изображений.

Рассмотрим технологию применения ЦВЗ.

Для того чтобы защитить цифровое изображение, автор должен доказать, что оно является его собственностью. Сделать это можно при помощи внедрения в него ЦВЗ.

Цифровые водяные знаки встраиваются путем управления компонентами яркости или цвета.

Для того, чтобы встроить информацию в изображение, нужно сжать это изображение. Существуют два варианта сжатия:

  • без потерь;
  • c потерями.

Сжатие без потерь характеризуется незначительными коэффициентами сжатия (от 3 до 5) и находит применение в телевидении, медицине, аэрофотосъемке и других приложениях. При сжатии изображения с потерями коэффициент сжатия может достигать сотен раз.

Наибольший интерес в области цифровых изображений представляют методы встраивания информации в изображения, где происходит сжатие с потерями (такие популярные форматы как JPEG). Для встраивания информации используется область изменяемого разрешения или частотная область. Ниже приведен рисунок 1, который показывает алгоритмы ЦВЗ в зависимости от области встраивания.

1

Рисунок 1. Классификация алгоритмов встраивания ЦВЗ по области, используемой в процессе внедрения.

Частотные методы сокрытия данных более надежны при защите изображения от внешних воздействий. Они могут использоваться как для отдельных частей изображения, так и для всего изображения в целом. Для сохранения ЦВЗ при сжатии необходимо использовать соответствующие преобразования изображения. В видеопоследовательностях используются более простые алгоритмы встраивания информации в сравнении с цифровыми изображениями. Одним из простых алгоритмов является алгоритм Patchwork, который использует статистический подход для встраивания водяных знаков. Этот алгоритм заключается в случайном выборе двух пикселей, и изменением значений яркости для вставленных 0 и 1. Для одного пикселя при встраиваемом 0 яркость уменьшается, при встраиваемой 1 яркость увеличивается на значение от 1 до 5, для другого пикселя яркость уменьшается при встраиваемой 1 и увеличивается при встраиваемом 0 на значение от 1 до 5. Процесс повторяется многократно, и на данный момент этот алгоритм является наиболее популярным при использовании ЦВЗ для защиты изображений. Программное обеспечение, которое применяется для встраивания ЦВЗ в изображение использует данный алгоритм.

Проблемой встраивания в изображения цифровых водяных знаков при помощи алгоритма Patchwork занимались Семенов Константин Петрович - кандидат технических наук, доцент, преподаватель кафедры математических и естественнонаучных дисциплин, Саратовский военный институт внутренних войск МВД России и Зайцев Павел Валерьевич - старший преподаватель кафедры математических и естественнонаучных дисциплин, Саратовский военный институт внутренних войск МВД России.

Ими было предложено использовать алгоритм Коха, который был первым алгоритмом своего вида и появился в 1995 году. Этот алгоритм позволяет внедрять один бит цифрового водяного знака в блок изображения размером 8x8 пикселей и имеет простую реализацию и хорошую эффективность. Однако, он не дает возможности оценить искажения изображения до внедрения цифрового водяного знака. Для исправления этого недостатка был использован алгоритм Бенхэма, который определяет пригодность блоков изображения для встраивания информации и выбирает три коэффициента внутри блока для встраивания. В этом случае, изменяются три коэффициента вместо двух, что позволяет уменьшить погрешности, вносимые цифровым водяным знаком. Однако, этот модифицированный алгоритм Коха не получил широкого распространения из-за сложности реализации и низкой скорости работы. Поэтому, разработчики современных программ для встраивания цифровых водяных знаков предпочитают использовать алгоритм Patchwork из-за его простоты и эффективности.

Недостаточно закодировать изображение, его необходимо проверить на авторство, а следовательно декодировать. это позволит проверить изображение на наличие авторского права. Для решения данной задачи будет разработан алгоритм декодирования изображения для установления факта встраивания ЦВЗ методом Pathwork в изображение.

Мы предлагаем за основу взять алгоритм декодирования изображения, разработанный Массачусетским технологическим институтом. Алгоритм декодирования изображения находит специальные маркеры начала и конца и файла. Маркеры указывают, где именно в файле хранится определенная информация. Чаще всего маркеры размещаются в соответствии со значением длины (length) конкретного сегмента. Ниже будет представлен рисунок 2, который показывает структуру JPEG-изображения.

2

Рисунок 2. Структура JPEG-изображения.

Первый важный индикатор для нас это FF D8. Этот символ определяет начало изображения. Если мы не можем его обнаружить, то можно предположить, что этот символ находится в другом файле. Также важен символ FF D9, который оповещает о том, что мы достигли конца изображения в файле. После каждого символа, кроме диапазона FFD0 - FFD9 и FF01, следует значение длины сегмента этого символа. Примечательно, что символы начала и конца файла всегда представлены двумя байтами. Алгоритм будет написан на языке программирования Python.

Пример декодирования изображения с помощью данного алгоритма:

from struct import unpack

marker_mapping = {

0xffd8: "Start of Image",

0xffe0: "Application Default Header",

0xffdb: "Quantization Table",

0xffc0: "Start of Frame",

0xffc4: "Define Huffman Table",

0xffda: "Start of Scan",

0xffd9: "End of Image"

}

class JPEG:

def __init__(self, image_file):

with open(image_file, 'rb') as f:

self.img_data = f.read()

def decode(self):

data = self.img_data

while(True):

marker, = unpack(">H", data[0:2])

print(marker_mapping.get(marker))

if marker == 0xffd8:

data = data[2:]

elif marker == 0xffd9:

return

elif marker == 0xffda:

data = data[-2:]

else:

lenchunk, = unpack(">H", data[2:4])

data = data[2+lenchunk:]

if len(data)==0:

break

if __name__ == "__main__":

img = JPEG('profile.jpg')

img.decode()

# OUTPUT:

# Start of Image

# Application Default Header

# Quantization Table

# Quantization Table

# Start of Frame

# Huffman Table

# Huffman Table

# Huffman Table

# Huffman Table

# Start of Scan

# End of Image [1]

В дальнейшем планируется разработать алгоритм распознавания ЦВЗ, на основе выше приведенного алгоритма декодирования изображения, а также на основе алгоритма Patchwork. Используя Telegram Bot API, будет написан чат-бот, которому можно будет отправлять изображения. В ответ бот будет посылать сообщение с информацией о наличии ЦВЗ в отправленном изображении.

Цифровые водяные знаки являются необходимым средством защиты авторских прав цифровых продуктов. Им также требуется защита, как и физическим ценностям. На сегодняшний день есть алгоритмы, которые могут справиться с задачей защиты авторского права цифрового продукта.

Подводя итоги, отметим, что ЦВЗ стеганография остается одним из способов защиты авторских прав, при этом декодирование информации с целью проверки авторских прав является очень важной проблемой, которой, на современный момент, уделяется мало внимания.

Список литературы

  1. Декодируем JPEG-изображение с помощью Python: [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/512004 (Дата обращения 12.05.2023).
  2. Материалы студенческой секции III Международной научно–практической конференции. 25–26 ноября 2020 г. – Донецк, ГОУВПО «Донецкий национальный технический университет»: [Электронный ресурс]. URL: http://pi.conf.donntu.ru/collection/stud2020.pdf (Дата обращения 03.05.2023).
  3. Защита авторских прав на изображение и аудио файлы на основе встраивания цифрового водяного знака. Габутдинова К.С., Тихонова В.В., Усманов Р.И.: [Электронный ресурс]. URL: http://repo.ssau.ru/handle/chelovek-znak-tehnika/zashita-avtorskih-prav-na-izobrazhenie-i-audiofaily-na-osnove-vstraivaniya-cifrovogo-vodyanogo-znaka-87910 (Дата обращения 04.05.2023).
  4. Алгоритмы встраивания цифровых водяных знаков в растровые изображения. Семёнов К.П., Зайцев П. В.: [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritmy-vstraivaniya-tsifrovyh-vodyanyh-znakov-v-rastrovye-izobrazheniya (Дата обращения 03.05.2023).
  5. ГК РФ Статья 1300. Информация об авторском праве: [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_law_64629/510639c114afe9742a1114add641bb1ce4dd8352 (Дата обращения 03.05.2023).

Интересная статья? Поделись ей с другими: