Vortrag zum Thema:

Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur maschinengestützten

Erkennung von manipulierten Bilddateien auf der Basis von Merkmalsvektoren

Fakultät 1 – Engineering

11.04.2014 Martin Rojak

Agenda

Theorie

• Motivation

• Aufgabenstellung

• Vorstellung der Algorithmen

• Einordnung ihrer Leistungsfähigkeit

• Schlussfolgerung

Praxis (optional)

• Vorführung „forpix“

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Motivation

• Erkennen bekannter Bilddateien anhand kryptologischer Hash-Werte (MD5, SHA-1, …)

• In der KTU: Automatisiertes erkennen durch weiße oder schwarze Listen

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MD5: 3336aa6775ddce28d0b22d6967df455d

Motivation

• Kryptologische Hash-Werte werden bei minimaler Bildmanipulation wirkungslos

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MD5: 3336aa6775ddce28d0b22d6967df455d MD5: 95de3920d70da65252a3742132ffaf11

affin

Aufgabenstellung

• Erkennen affiner Bilddateien mit vergleichbarer Handhabung

• Entwurf von Algorithmen zur Erstellung von robusten Hash-Werten

• Messen der graduellen Distanz zwischen Bilddateien

• Umsetzung der Algorithmen in Software zur Anwendung in der Kriminaltechnik

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Algorithmen Anforderungen

• Verarbeitung spezieller Bildmerkmalen, die trotz Manipulation nicht gänzlich verändert werden

• Bildmerkmale müssen robust gegenüber definierte Manipulationen sein: Konvertierung, Kompression, Rotation, Skalierung, Überlagerung, Zuschnitt

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Algorithmen Gliederung

Struktur der Algorithmen

1. Allgemeines Herabsetzen der Genauigkeit darstellbarer Inhalte

2. Feststellen und spezielles Herabsetzen der Genauigkeit eines bestimmten Bildmerkmals

3. Erstellen eines Hash-Wertes

4. Distanzberechnung

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Algorithmen Bildmerkmale

• Gradientenfeld (Konvertierung, Kompression,Skalierung, Überlagerung)

• Histogramm (Rotation)

• DCT-Koeffizientenmatrix (Zuschnitt)

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0 1 2 3

0

1

2

3

𝐴 =

𝑎1 1 𝑎1 2

𝑎2 1 𝑎2 2

⋯ 𝑎1 32

⋯ 𝑎2 32

⋮ ⋮𝑎32 1 𝑎32 2

⋱𝑎32 32

Algorithmen

Gradient-Hash

• Bildskalierung

• Umwandlung in Graustufen

• Gradientenberechnung

• Extrahieren des Merkmalsvektors

• Codierung

• Homogene Distanzberechnung

Histogramm-Hash

• Bildskalierung

• Umwandlung in Graustufen

• Erstellung des Histogramms

• Extrahieren des Merkmalsvektors

• Codierung

• Homogene Distanzberechnung

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Algorithmen

DCT-Hash

• Bildskalierung

• Umwandlung in Graustufen

• Berechnen der Koeffizientenmatrix der Diskrete Cosinus-Transformation

• Reduzierung der Koeffizientenmatrix

• Codierung

• Heterogene Distanzberechnung

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Algorithmen Distanzberechnung

Beispiel

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Bild a) Bild b)

Einordnung der Leistungsfähigkeit

• Anhand des Beurteilungsverfahrens biometrischer Identifizierungssysteme

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Einordnung der Leistungsfähigkeit

• Adaption des Identifizierungssystems

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zuge-schnitten

über-lagert

skaliert

rotiert

daten-reduziert

1.440 Bilder

Datenbank45.333 Bilder

dateiformat-konvertiert

unbekannt

Einordnung der Leistungsfähigkeit

• Klassifizierungsmatrix der Hash-Algorithmen nach Eignung

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Schlussfolgerung

• Die Anwendung robuster Hash-Werte ist eine wirksame Ergänzung bei der Untersuchung affiner Bilddateien

• Sie ist auf einen bestimmten Dateityp beschränkt

• Das Ergebnis aus einem Vergleich muss inhaltlich stets von einem Menschen kontrolliert werden

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Praxis

• Vorführung des Programms forpix

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http://rojak.de/le/forpix.php

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