Steganografi
DERS 5
WATERMARKING
Watermark (Filigran-Damga)
 Watermark genellikle resim, sayfa, kağıt gibi
nesnelerin üzerine yerleştirilmiş özel işaret veya
simgedir.
 İçerik koruma ve telif hakkı koruma amacıyla
yapılmaktadır.
 Watermark kullanım yeri açısından ikiye ayrılır.


Kağıt filigran: Sadece kağıtlar üzerinde uygulanan ve özel ışıkla
görünen yada daha belirgin olan filigranlar.
Dijital Watermark (Dijital Filigran-Sayısal Damga): Sayısal
dosyalarda kullanılan filigranlar. (Metin, Görüntü, Video, Ses
dosyaları)
Kağıt Watermark (Filigran-Damga)
 Filigran ilk kez 1293 yılında İtalya‘nın Fabriano
kentinde kullanılmıştır.



O dönemde filigranlar bir pirinç telin haç, daire ya da üçgen
biçiminde bükülmesiyle elde edilirdi. İstenen desende
bükülmüş olan tel, kâğıt hamuru kalıbının üzerine yerleştirilir
ve hamura basılırdı.
Basılan bölümdeki liflerin yoğunlaşması sonucu, kâğıt ışığa
tutulduğunda bu bölüm daha koyu görünürdü.
Banknot kâğıdı gibi elle yapılan kâğıtların üretiminde filigran
yöntemi bugün de uygulanmaktadır.
 Bank of England, 1697 yılında watermark içeren
banknotları kullanmaya başlamıştır.
Kağıt Watermark (Filigran-Damga)
 19. yüzyıl ortalarında, portre gibi daha ayrıntılı ya da karmaşık
desenli filigranların yapımına başlanmıştır.






Bu tür filigranlarda, desenin modeli bir mum tabakası üzerine çıkarıldıktan sonra, elektriksel bir yöntemle, metal kalıplar üzerine aktarılır.
Bu kalıplardan birinde desen metalin içine oyulmuştur; ötekinde ise
desen kalıpta kabartma biçiminde yer alır.
Pirinç telden örülü sık bir kafes bu iki kalıp arasına yerleştirilir ve
kalıpların üzerindeki model, bu tel kafese çıkıncaya kadar kalıplar basınç
altında tutulur.
Böylece, mumdaki modelin aynısı kalıplar aracılığıyla tel kafese
aktarılmış olur.
Elle kâğıt yapımında, kâğıt hamuru bu tel kafes üzerine serilir ve suyu bu
kafesten süzdürülür; sonuçta kafesteki modelin içerdiği desen, filigran
olarak kâğıda çıkar.
Bu tür filigran yalnızca elle yapılan kâğıtlarda kullanılır ve çok açık bir
biçimde görülebilir.
Kağıt Watermark (Filigran-Damga)
Dijital Watermarking
 Sayısal filigran kavramı 1993 yılında ortaya
çıkmıştır.
 Tirkel veri içine filigran gizleme için iki temel
yöntem sunmuştur.
 İnternetin gelişmesi, dijital kayıt ve saklama
cihazlarının popüler olması, oldukça geniş bant
aralıklarının hem kablolu hem de kablosuz ağlarda
kullanılmasıyla dijital içerikler yaratılır, gönderilir ve
dağıtılır hale gelmiştir.
 Bu durumda veri güvenliğini gerekli kılmıştır.
Dijital Watermarking
 Dijital watermarking de steganografi gibi bir veri
gizleme yöntemidir.
 Steganografinin temel amacı m mesajını d örtü
verisinin içine saklayarak d' verisini elde etmek ve
insanlar tarafından d' içinde m’in tespit
edilmemesini sağlamaktır.
 Watermarking işleminin ana amacı ise m mesajını d
örtü verisinin içine saklayarak d' verisini elde etmek
ve insanlar tarafından d' içinde m’in
değiştirilmemesini ve kaldırılmamasını sağlamaktır.
Sayısal Filigran Kullanım Amaçları
 Telif hakkı bilgisi
 İçerik sahibini ve haklarını belirleme
 Kopya koruması
 İçeriğin kopyalanmasını kontrol altına alma
 Denetim
 Radyo/TV ve internet kullanımı denetleme
 Fitreleme ve Sınıflandırma
 İçeriğin uygun kullanımı için sınıflandırma ve bu içeriği
gerektiğinde filtreleme
Sayısal Filigran Kullanım Amaçları
 Kimlik doğrulama ve Veri bütünlüğü
 İçeriğin gerçekliğini doğrulama, kaynağını belirleme ve
değişiklikleri algılama
 Ürün sıralaması ve takibi
 İçeriği teşhis edip kaçak konuma nerede geldiğini belirleme
 Ürün/İçerik yönetimi – Hak Yönetimi
 Uç sistemlere erişerek ürün bilgilerini güncelleme
 Uç sistemlere bağlanarak telif hakkı doğrulama ve kullanım
izni verme
Dijital Watermarking Teknolojisi
 Telif hakkı bilgilerini sayısal veri içerisine yerleştirir.
 Gizli bilgiler; bazı metinler, yazar seri numarası,
şirket logosu veya kurum için önem taşıyan şekiller
olabilir.
 Bu bilgiler; veri bütünlüğünü ve güvenliğini, yaratan
kişinin kimliğinin tanımlanması ve telif hakkı
korumasını sağlamak amacıyla sayısal veriye
gömülürler.
 Sayısal filigranlar görünür yada görünmez olabilir.
Dijital Watermarking Teknolojisi
Dijital Watermarking Teknolojisi
 Filigran işleminin 3 kısmı vardır.
 Yerleştirme: ürün sahibi bilgilerinin ve istenen ek bilgilerin
sayısal veriye eklenmesi işlemidir. Bir filigran yöntemi seçilir
ve uygulanır.
 İletişim kanalı: Güvensiz kısımdır. Bu aşamada saldırgan yada
ürünü alan kişi ürünü korsan yolla yaymaya yada değiştirmeye
çalışabilir.
 Tespit: Üründen filigran çıkarma işlemidir. Gerektiğinde telif
hakkı ihlali olup olmadığı incelenir.
 Dijital Watermarking farklı özelliklere göre çeşitli
sınıflandırmalara sahiptir.
1- Dayanıklılık Özelliğine Göre Sınıflandırma
 Sağlam Filigran:


Genellikle telif hakkı koruması, sahipliğin teyit edilmesi ve DVD gibi
kopya koruma uygulamalarında sıkça kullanılırlar.
Yapılan saldırılar ve veri dönüşüm-sıkıştırma işlemleri sonucunda da
bozulmadan kalırlar.
 Kırılgan Filigran:


En ufak değişimde bile bozulan filigrandır.
Genellikle bütünlük tespiti için kullanılırlar.
 Yarı Kırılgan Filigran:


Genellikle kötü niyetli saldırıların tespit edilmesi için kullanılır.
Verilerin dönüştürülmesi ve sıkıştırma işlemlerine karşı dayanıklıdır
ama saldırılara karşı dayanıksızdır.
2- Örtü Verisine Göre Sınıflandırma
 Görüntü Filigran:
 Özel bilgilerin görüntü dosyasının içerisine saklanmasını, daha
sonra tespit edilmesini ve oradan da yaratıcının bilgilerinin
elde edilmesi işlemlerini içerir.
 Video Filigran:
 Filigran video framelerine eklenir ve video uygulamalarını
kontrol eder.
 Bu yöntemler gerçek zamanlı olacak şekilde çalışmalıdır.
 Ses Filigran:
 Ses dosyalarına üretici bilgilerinin eklenmesini ve izinsiz
çoğaltılmalarını engellemeyi amaçlar.
2- Örtü Verisine Göre Sınıflandırma
 Text Filigran:
 Metnin değiştirilmesini önleme amacıyla PDF, DOC vb.
belgelere eklenir.
 Filigranlar genellikle font büyüklükleri ve şekilleri, boşluklar
ile metin dosyasına uygulanır.
 Grafik Filigran:
 Bilgisayarlarda üretilen 2D / 3D grafiklere telif hakkını
belirtmek amacıyla eklenir.
3- Farkedilebilirlik Özelliğine Göre Sınıflandırma
 Farkedilemez Filigran (Gizli Filigran):
 İnsan gözü tarafından algılanamayan, sadece uygun
programlar aracılığıyla bulunabilen filigranlardır.
 Ürettiğiniz sayısal dosyanın çalınmasını engelleyemezsiniz
ama bu tür filigranlar sayesinde sizin olduğunu
kanıtlayabilirsiniz.
 Farkedilir Filigran (Görünür Filigran):
 Kağıt üzerinde görünür filigranlar gibi sayısal veriler üzerinde
insan gözüyle farkedilen damgalardır.
 TV logoları gibi…
4- Amaçlarına Göre Sınıflandırma
 Telif hakkı koruması için yapılan filigran:
 Üretici bilgileri eklenerek, çalınması durumunda hak ihlalinin
engellenmesi ve tespit edilmesi amacıyla yapılır.
 Onaysız değişikliklerin takibi için yapılan filigran:
 Veri bütünlüğünün kontrolü için eklenir.
 Sahteciliği engelleme amacıyla yapılan filigran:
 Kağıtların yapım aşamasında eklenen ve daha sonra yazdırma,
tarama ve diğer işlemlerde belli olan filigranlardır.
5- Filigran Çeşidine Göre Sınıflandırma
 Gürültü olarak ekleme:
 Bu türde filigran gürültü olarak eklenir.
 Gürültü; sahte rastgele (pseudorandom), Gauss dağılımıyla
yada kaotik sıralama ile elde edilebilir.
 Görüntü olarak ekleme:
 Bu türde filigran binary görüntü, damga, logo ya da etiket
olabilir.
6- Kullanılan Bilgi Alanına Göre Sınıflandırma
 Uzaysal Domain:
 Veri bitleri üzerinde değişiklik yapılaması ile uygulanır. LSB
yöntemi gibi.
 Frekans Domain:
 Dönüşüm uzayı olarak ta adlandırılır.
 DCT (Discrete Cosine Transform), DWT (Discrete Wavelet
Transform), DFT (Discrete Fourier Transform) dönüşümleri
kullanılır.
Uzaysal Domain ve Frekans Domaini
Özellik
Uzaysal Domain
Frekans Domaini
Kapasite
Yüksek
Düşük
Sağlamlık/Dayanıklılık
Kırılgan
Daha güçlü
Fark edilebilirlik
İyi kontrol edilmeli
Fazla kontrole gerek yok
Hesaplama Maliyeti
Düşük
Yüksek
Hesaplama Karmaşıklığı
Düşük
Yüksek
Hesaplama Zamanı
Az
Çok
Kullanım Amacı
Genellikle kimlik
kanıtlama
Telif Hakkı
Filigranların Sahip Olmaları Gereken Özellikler
 Fark edilemezliği:





Damgalama işlemi sonucunda orijinal imgenin kalitesinde bir
bozulma olmamalı ve damga görünmez olmalıdır.
Buradaki görünmezlikten kasıt, gözün algılama hassasiyetinin
altında olmasıdır.
Kalite ölçümünde yaygın olarak tepe işaret gürültü oranı (TİGO)
kullanılmaktadır.
Ayrıca sübjektif değerlendirme de yapılabilir.
Bunun yanında, imge üzerinde birtakım istatiksel araştırmalar
yapıldığında da elde edilememelidir. Bir anlamda istatiksel olarak da
görünmez olmalıdır.
Filigranların Sahip Olmaları Gereken Özellikler
 Sağlamlık:





Damgalama uygulamalarında, damgalanmış imgenin damga
çözücüye gelmeden önce birtakım işlemlerden geçebileceği
varsayılmaktadır.
Bu bir iletim kanalı olabileceği gibi, damganın çözülememesi için
kötü niyetli bir saldırı da olabilir.
Bu yüzden damga, sıkıştırma yöntemleri başta olmak üzere, bilerek
veya bilmeden uygulanan bozucu girişimler ve genel işaret işleme
operasyonları sonrasında kaybolmamalı ve çözülebilmelidir.
Olası girişimler, kayıplı sıkıştırma, süzgeçleme, işaret güçlendirme,
niceleme, geometrik işlemler (dönme, ölçekleme, öteleme, kırpma,
vb.) olarak sayılabilir.
Damganın gücü artırıldığında sağlamlığı da artar, ancak bu görünür
hale gelmesine neden olabilir.
Filigranların Sahip Olmaları Gereken Özellikler
 Güvenlik:
 Damganın güvenli olması, damganın elde edilmesi engelleyecek kötü niyetli
saldırılara karşı dayanıklı olması yeteneği anlamına gelir.
 Bu kötü niyetli saldırılar yetki dışı silme, gömme ve çözme şeklinde olabilir.
 Bunların hepsi damgalama sistemini yanıltmaya yöneliktir.
 Yetki dışı silmede damga çözücü damgayı bulamaz.
 Yetki dışı gömmede aslında ilk damgalayan kişinin bilgilerinde bulunmayan
başkaları tarafından gömülüş bilginin damga çözücü tarafta orijinal damgaymış
gibi elde edilmesine karşılık gelir.
 Yetki dışı çözme de aslında gömülü olmayan bir damganın damga çözücüde elde
edilebilmesidir.
 Doğrulanabilirlik:
 Filigran üretici bilgilerini tam olarak içermelidir. Bu durum ürün takipleri için
gereklidir.
 Kapasite:
 Kapasite arttıkça güvenlik ve fark edilemezlik azalır.
Filigran Teknikleri
 Görünür ya da görünmez filigran oluşturmak için
farklı yöntemler vardır.
 Aynı şekilde sağlam, kırılgan yada yarı kırılgan bir
filigran istediğimizde duruma uygun bir yöntem
seçmemiz gerekmektedir.
 Uygulama alanı açısından uzaysal alan ve frekans
alanında çalışan yöntemler bulunmaktadır.
Watermarking Teknikleri – Uzaysal Domain
 Filigran Katkısı:
 Uygulanması en basit yöntemlerden biridir.
 Görüntü piksellerinde yoğunluğun artması istenen yere
pseudorandom gürültü eklenir.
 Filigranın kolayca tespit edilmesini önleme için gürültü bir
anahtar yardımıyla da üretilebilir.
 LSB Yöntemi:
 Verinin son bitlerinin değiştirilmesi esasına göre çalışır.
 Filigran sıralı yada rastgele yerleştirilebilir.
 Fakat yöntem bozma ve elde etme saldırılarına karşı oldukça
dayanıksızdır.
Watermarking Teknikleri – Uzaysal Domain
 SSM Tabanlı Teknikler:
 Spread Specturum (Tayf yayılması) teknikleri örtü verisini bir
pseudorandom gürültü ile birleştirerek filigran gömme işlemi
gerçekleştiriler.
 Patchwork Algoritması:
 Seçilen iki noktanın parlaklık değeri değiştirilerek filigran
uygulanır.
Watermarking Teknikleri – Uzaysal Domain
 Korelasyon Tabanlı Teknik:
 Bir pseudorandom gürültü şablonu W(x,y), örtü verisi olan
I(x,y) ye eklenir.
 Iw(x,y)=I(x,y)+k*W(x,y)

K kalite faktörünü belirtir.
Watermarking Teknikleri – Frekans Domain
 DCT, DWT, DFT dönüşümlerinin uygulandığı
tekniklerdir.
 Uzaysal Domain yöntemlerine göre uygulanmaları
zordur fakat daha dayanıklı yöntemlerdir.
Frekans Domaini – DFT Dönüşümü
 Ayrık Fourier dönüşümü (AFD), sinyal işlemede
temel sayılabilecek bir dönüşüm tekniğidir.
 Damgalama çalışmalarında da yerini bulmuştur.
 MxN boyutlu bir imge için kullanılacak olan 2boyutlu DFT dönüşümü ve ters dönüşümü (RDFT)
şu şekilde yazılabilir:
Frekans Domaini – DFT Dönüşümü
 Fourier dönüşüm değerleri karmaşık olduğu için genlik
ve faz olmak üzere iki ayrı bileşen ile ifade edilebilir.
 Lena imgesi için DFT genlik ve faz bileşenleri aşağıdaki
şekilde verilmiştir.
Frekans Domaini – DFT Dönüşümü
 Damgalama uygulamaları açısından Fourier dönüşümünün
bazı özellikleri bulunmaktadır.
 İmgedeki uzamsal kaymalar ve ötelemeler faz bileşenlerini
etkiler, genlik bileşenlerinde bir değişiklik olmaz.
Frekans Domaini – DFT Dönüşümü
 Uzamsal bölgedeki dairesel kaymalar da aynı şekilde genlik
bileşenlerini etkilemez.
 İmgenin kırpılması örnekleme adımını değiştirdiği için genlik
görüngesinde bulanıklaşmaya neden olur.
 Bu imgenin kırpılma oranı arttıkça artar
Frekans Domaini – DCT Dönüşümü
 Ayrık Kosinüs Dönüşümü (DCT), JPEG imge
sıkıştırma ve MPEG video sıkıştırma
algoritmalarının temel adımı olduğu için imge
işlemede çok sık kullanılan bir dönüşüm yöntemidir.
 Birkaç değişik formu olmasına rağmen en sık
kullanılanı şu şekildedir:
Frekans Domaini – DCT Dönüşümü
 Lena imgesinin DCT katsayıları görsel olarak aşağıda
verilmektedir.
 Şekilden de görüleceği üzere, büyük değerli DCT katsayıları
düşük frekanslı bölgelere doğru yoğunlaşmaktadır.
 Bu da DCT’nin enerji sıkıştırıcı ve toplayıcı özelliğini
göstermektedir.
Frekans Domaini – DCT Dönüşümü
 Bu özellik, imge sıkıştırma ve kodlama alanında kullanıldığı




gibi, damgalama algoritmalarında da yerini bulmuştur.
Yine sıkıştırma algoritmalarında da olduğu gibi, DCT
katsayıları zik-zak sıralanarak, düşük frekanslardan yüksek
frekanslara doğru bir sıralama yapılır.
8x8 blok DCT için yapılmış bu sıralamada, çalışmalar
arasında farklılıklar bulunsa da genellikle 0-5 arası katsayılar
14 düşük frekans bölgesi, 6-27 arası katsayılar orta frekans
bölgesi 28-63 arası katsayılar da yüksek frekans bölgesi
katsayıları olarak tanımlanır.
Yine çalışmalara göre değişse de damga genellikle orta bant
olarak tanımlanan bölgeye eklenir.
Düşük frekans bölgesi imge kalitesinde bozulmaya yol açacağı
için, yüksek frekans bölgesi de sıkıştırma ve süzgeçleme
sonrası zarar göreceği için tercih edilmemektedir.
Frekans Domaini – DWT Dönüşümü
 Ayrık dalgacık dönüşümünde dönüşüm katsayıları bir
ana dalgacığın ölçeğinin değiştirilip orijinal işaret
üzerinde kaydırılarak yapılan benzerlik hesabına göre
elde edilir.
 Nasıl ki Fourier dönüşümünde, işareti sinusoidler
cinsinden yazabilme amacı varsa, bunda da işareti eldeki
dalgacıklarla ifade edebilme amacı vardır.
 Sürekli zaman dalgacık dönüşümü şu şekilde tanımlanır:
Frekans Domaini – DWT Dönüşümü
 Lena imgesinin 2-seviye
DWT ayrışımı
gösterilmektedir.
 Burada,





LL bantları yaklaşık imgeyi,
LH bantları dikey detayları,
HL bantları yatay detayları ve
HH bantları da köşegen
detayları vermektedir,
n-seviye bir dönüşümde toplam
3n+1 adet detay bant bulunur.
Frekans Domaini – DWT Dönüşümü
 Dalgacık dönüşümü imgeyi yatay, dikey ve köşegen
detaylara ayrıştırdığı için insan görüş sistemini (İGS)
daha iyi tanımlar.
 Dönüşüm katsayısının değeri ne kadar yüksekse o kadar
önemlidir.
 DCT’den farklı olarak imgenin çok-çözünürlüklü bir
gösterimi olduğu için farklı çözünürlüklerde işlem
yapılabilir.
 DFT ve DCT tabanlı uygulamalarda katsayılarda yapılan
değişiklik tüm imgeyi etkileyebilecekken, DWT tabanlı
çalışmalarda değişiklik daha bölgesel kalmaktadır.
Frekans Domaini – DWT Dönüşümü
 Damga eklenecek bölge olarak genelde HL ve LH
bantları seçilmesine rağmen, sağlamlığı artırmak için
LL bandı da kullanılmaktadır.
 Sıkıştırma algoritmaları sonrası zarar göreceği için
HH bandı tercih edilmezken, bu bandın kırpma,
keskinleştirme, kontrast değiştirme, histogram
denkleştirme, gamma düzeltme gibi bazı saldırılara
karşı sağlam olduğu bildirildiğinden ek olarak
kullanılmasında fayda bulunmaktadır
Çeşitli Yöntemlerin Karşılaştırması
Algoritma
Avantajları
Dezavantajları
LSB
• Anlaşılması ve uygulanması
basittir.
• Görüntü kalitesinde düşük
seviyede bozulma yaratır.
• Yüksek seviyede şeffaflık
sağlar.
• Sağlam değildir.
• Gürültüye karşı dayanıksızdır.
• Kesme yada ölçekleme
işlemlerine karşı
dayanıksızdır.
Korelasyon
Tabanlı
• Kalite faktörünün
arttırılması sağlamlığı
arttırmaktadır.
• Kalite faktörü çok arttırılırsa
görüntü kalitesi düşmektedir.
Patchwork
• Bir çok tipte atağa karşı
yüksek seviyede sağlamlığa
sahiptir.
• Veri saklama kapasitesi çok
düşüktür.
Çeşitli Yöntemlerin Karşılaştırması
Algoritma
Avantajları
Dezavantajları
DCT
• Filigran frekans katsayıları
kullanılarak gizlenmektedir.
• Filigran gizli bir şekilde
eklenir ve herhangi bir atak
sonucunda yok edilemez.
• Yanlış frekans katsayılarının
kullanımıyla resim
bozulabilir.
DWT
• Zaman ve uzay
domainlerinin er ikisinde de
iyi bir yerleştirme yapar.
• Yüksek sıkıştırma oranı
sunar.
• Hesaplama maliyeti çok
yüksektir.
• Sıkıştırma zamanı uzundur.
• Görüntü yada video
çerçevelerinde gürültü yada
bulanıklık meydana gelebilir.
DFT
• Döndürme, ölçeklendirme
ve dönüştürme işlemlerini
yapmaktadır.
• Karmaşık bir uyarlamadır.
• Hesaplama maliyeti çok
yüksek olabilir.
Sayısal Filigran Saldırıları
 Basit saldırılar:
 Sıkıştırma ve genel imge işleme yöntemleri olarak belirtilebilir.
 Buradaki amaç imge üzerinde yapılan değişikliklerle damganın
algılanmasını engellemektir.
 Süzgeçleme, sıkıştırma (JPEG), gürültü ekleme ve niceleme bu
sınıfa örnek verilebilir.
 Geometrik ataklar:
 Yatay eksende döndürme, dikey eksende döndürme, açılı
döndürme, ölçekleme, satır ya da sütunların silinmesi gibi
yöntemlerle filigranın yok edilmeye yada bozulmasına neden
olan ataklardır.
Sayısal Filigran Saldırıları
 Silici saldırılar:
 Amaç damgayı ortadan kaldırmaktır.
 Bunun için damga modellenip kestirilmeye çalışılır ve orijinal
imge ve damga olmak üzere ayrıştırılır.
 Bu kategori, gürültü giderme, remodülasyon, çakışma ve
ortalama alma yöntemlerini içerir.
 Gürültü giderme saldırısı:
 Damganın istatiksel olarak modellenebilen bir gürültü olduğu
varsayımını temel alır.
 Bu yüzden elde bulunan damgalanmış imge kullanılarak
orijinal imgenin kestirilebilmesine, eklenmiş damganın
tamamen çıkarılmasına imkan verir.
Sayısal Filigran Saldırıları
 Ortalama alma saldırıları:
 Daha çok video damgalama uygulamalarında göze çarpar.
 Bu tür saldırılar aynı görüntünün (durağan veya video
çerçevesi) farklı anahtar veya damga ile damgalanmış
sürümlerinin ortalamasının alınarak yeni bir görüntü elde
edilmesine dayanır.
 Eldeki damgalanmış görüntü sayısı yeterince fazla ise
damgaların toplamının ortalamasının sıfıra yakın olacağı
varsayımdan hareketle en son elde edilen ortalama görüntüde
damga bulunmayacaktır.
Sayısal Filigran Saldırıları
 Çakışma saldırıları:
 Daha çok video damgalama uygulamalarında göze çarpar.
 Aynı imgenin farklı damgalanmış sürümlerinin küçük
parçaları alınıp birleştirilerek (bir nevi yapboz) yeni bir imge
elde edilir, böylelikle bu yeni imge herbir damgadan bir parça
içermiş olur.
 Damga çıkarma aşamasında imgede hiçbir kalite düşüklüğü
olmamasına karşın damga elde edilemez
Sayısal Filigran Saldırıları
 Mozaik saldırısı:
 Telif hakkı koruma kapsamında interneti tarayıp korsan
sayfalarda bulunan görüntülerde damga taraması yapan
otomatik telif hakkı koruma sistemlerini yanıltmak üzere
geliştirilmiştir.
 Mozaik saldırısında damgalanmış imge algılayıcının damgayı
bulamayacağı parçalara bölünmektedir.
 Damga algılayıcı damgayı bulamamakta ancak bu küçük
parçalar web sayfasında birleştirilerek korsan olarak
yayınlanabilmektedir.
Sayısal Filigran Saldırıları
 Güvenlik Saldırısı:
 Eğer filigran algoritması biliniyorsa, saldırgan filigranı geçersiz
kılacak değişiklikleri yapabilir ya da filigranı değiştirir.
 Bu durumlar için ek önlemler alınması gerekmektedir.
 Protokol Saldırısı:
 Bu saldırının amacı filigranı yok etmek ya da devre dışı
bırakmak değildir.
 Filigran algoritmasını bulup başka dökümanlar için
kullanmayı amaçlar.
Sayısal Filigran Saldırıları
 Kriptografik Saldırılar:
 Aslında damgalama yöntemiyle değil yöntemde kullanılan
anahtarla ilgilidir.
 Diğer kriptografi uygulamalarındaki saldırılarla benzerlik
gösterirler.
 Ayrıntılı bir arama sonrası gizli bir bilgi bulma amacı güderler.
 Bu kategoride başka bir saldırı da Oracle olarak bilinmektedir.
 Saldırgan, damgalanmış imge üzerinde değişiklikler yapıp
algılayıcıda test ederek damganın algılanamadığı imgeyi
bulmaya çalışır.
Download

Ders 5