数字指纹 25期

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摘要：数字指纹广泛应用在版权保护等领域中，该文首先介绍了数字指纹与数字水印之间的关系，然后以cox为模型建立数字指纹系统，实现了指纹的嵌入和检测，再与块DCT变换作比较，得出结论：块DCT变换可以对数字指纹系统做出改进；最后对数字指纹的现状进行分析和展望。

关键词：数字指纹；数字水印；高斯指纹；PSNR；块DCT变换

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）25-5618-05

1 数字指纹研究背景

近年来，多媒体信息技术发展迅猛，已经逐渐渗透到人们生活的各个角落。但是，随之而来的盗取版权现象也日益猖獗，数字产品的盗版传播问题已成为社会各界广泛关注的热点问题，它涉及多方面利益，造成的影响巨大而深远。

因此，数字产品保护问题已阻碍信息数字化的发展，我们需要紧急研究并采取相应的先进技术手段来打击盗版犯罪行为，保障版权所有者的权益。目前，数字版权保护方面的问题已经引起了各国政府、法律、媒体和工业等各方的共同关注。我们除了运用法律手段保护数字内容的版权外，还在努力提高相关的技术手段，因此迫切需要建立有效机制来保护多媒体信息版权。由此出现了数字指纹（Digital Fingerprinting）与数字水印（Digita1 Watermarking）等保护数字产品保护的措施。

2 数字指纹与数字水印

数字指纹广义上指具有唯一性特征的一切物体，比如序列号、条形码、身份证号、邮件名称等等。为了标志数字作品的身份，在其中嵌入具有唯一性的标识符，这种唯一性的标识符就是数字指纹。嵌入、提取数字指纹采用的一系列方法、过程称为数字指纹技术。

数字指纹技术是近几年发展起来的一种新型数字版权保护技术，它的原理是版权者在其分发的数字作品拷贝中嵌入与用户身份相关的唯一信息，当发现非法拷贝时，版权者凭借嵌入信息可以识别非法分发拷贝的用户，进而通过法律诉讼和惩罚来达到保护版权权益、对非法行为进行威慑的目的，可以看出数字指纹实现了一种版权跟踪机制。

数字水印的概念可以分为广义上的数字水印与狭义上的数字水印，广义上的数字水印，指在多媒体数据中嵌入信息的一切水印方法；普通水印称为狭义上的数字水印，主要指在多媒体数据中嵌入标识版权者身份信息的水印技术，指鲁棒的水印技术。所以广义上的数字水印包括狭义上的数字水印、脆弱水印和数字指纹。它的基本思想是在数字图像，音频和视频等数字产品内容中嵌入保密信息（此信息对非法者是不可见的），用以保护数字产品的版权，防止并且跟踪一切非法使用的盗版行为[1]。

数字水印和数字指纹技术是近年来出现的新型数字版权保护措施，可以统称为版权标识技术。比较而言，数字指纹与数字水印的区别如下：

数字水印是向数字内容中嵌入代表版权拥有者身份的相关信息，确定自己的版权归属权。而数字指纹是在数字内容中嵌入与用户有关的信息，分别向分发的不同用户拷贝中嵌入不同的信息，嵌入的指纹对不同购买者是不同的。此时版权拥有者能够根据信息跟踪非法用户，当发生非法拷贝时，版权拥有者能够确定侵权用户。简单来说，数字水印通常用来确定原始作者，数字指纹通常用来进行拷贝跟踪。事实上，数字指纹又是广义数字水印的一种具体应用。

3 数字指纹研究现状及意义

指纹的概念最早由Wagner在1983年提出[2]，其在文章中首先扩展了指纹的概念，认为指纹应该是普遍存在的，任何可能被滥用的对象都应该为其添加一个指纹，使得在它被滥用之后能够根据指纹识别该对象的版权者，并且要满足外界的干扰造成指纹不可识别的同时伪装对象也不可用这一条件，这和信息隐藏的要求相一致。另外其还介绍了指纹的思想和一些术语，对指纹技术进行了分类并给出了一些使用指纹技术的例子。一直到1995年对数字指纹的研究才正式开始，Cox等人提出了一种基于扩频通信的DCT域水印算法[3]，后来的研究将数字水印与数字指纹编码技术相结合，为多媒体数字内容的版权保护由理论走向了实践提供了有效的途径。时至今日，数字指纹及其相关技术研究的已经发展到了一定的广度与深度。

作为一种新兴的用于保护版权的技术，数字指纹技术目前已经取得一定的进展，并且得到国内至国际上的一定关注。在数字指纹技术的研究方面，国外开始的比较早，并且已经取得一些成果，比如一些从事信息隐藏技术研究工作的公司或团体纷纷推出相关的软件，日本电气公司、日立制作所、先锋、索尼及IBM等公司正在努力开发具有统一标准的数字指纹技术[4]。近期研究最活跃的是美国马里兰大学（Maryland University）吴旻研究团队，他们对包括数字指纹在内的数字多媒体信息安全进行了一系列深入研究；国外起步的比较晚，我国在数字水印方面的研究目前也非常活跃，研究机构主要分散于科研院所及高校，其中以中科院、北京大学、华中科技大学、清华大学等为代表，然而数字指纹技术的研究领域比较欠缺，与国外还有很大差距，加强我国的版权保护研究的力度和深度势在必行。

4 数字指纹系统

数字水印系统一般包括水印嵌入、水印检测或提取两个过程。而数字指纹系统建立在数字水印系统之上，数字指纹系统在指纹信息提取完成后，要对共谋者进行追踪等等。

4.1 数字指纹系统模型

数字指纹系统除了对指纹嵌入和提取，在指纹信息提取完成后，还要对共谋者进行追踪，一般来说，数字指纹系统包括指纹嵌入与拷贝分发、指纹检测与共谋者追踪，共谋攻击对数字指纹系统的影响非常大。因而数字指纹系统的性能主要指系统的抗共谋攻击能力，指纹系统的抗共谋攻击性能分析是数字指纹的一个重要研究领域，其对设计抗共谋攻击的数字指纹系统具有重要意义。

1）指纹嵌入器：版权所有者者先将用户身指纹信息嵌入到数字产品中，然后将得到的指纹拷贝分发给每个用户，与信息隐藏一致，指纹嵌入要满足不可见性、鲁棒性、指纹容量之间的一些特性要求，嵌入的方法通常采用加性指纹嵌入方法。

2）共谋攻击：是一组拥有相同拷贝内容不同指纹信息的共谋者，相互勾结起来制造出一种新的数字内容，因此新内容中的指纹信息不指向任何一个共谋者，所以无法追踪到任何一个参与共谋的拷贝。共谋者采用这种方式以期改变非法拷贝中的指纹信息，令版权者无从查起非法拷贝的出处。

3）指纹检测器：也是非法者追踪阶段，当版权所有者发现非法分发者后，在追踪非法者时，首先提取盗版作品中的指纹信息，根据提取的指纹信息与指纹库中的指纹进行一一比对，分别计算出相关度，根据相关度来判断某个用户是否参与了共谋，根据实际需要可以设计相应的判别器。

检测嵌入信息时根据原始信号存在与否，数字指纹系统可以分为

1）非盲检测：不需要原始信号的参与便可以检测出指纹信息。

2）盲检测：需要原始信号的参与才可以检测出指纹信息。

5 数字指纹系统实验

5.1 仿真实验

1995年，Cox等人[5]提出了一种基于扩频通信的DCT域水印算法。该算法通过利用离散余弦变换（DCT）技术向图像中添加标记，从而将水印嵌入到图像感知最重要的频域因子中（主要是低频系数中，直流系数除外）以增强算法的稳健性。Cox等还认为高斯随机序列产生的水印相比于其它序列具有更好的稳健性，因为它们具有更大的自相关值。基于Cox的数字水印模型，下面我们设计了一个简单的指纹系统。

这样每个用户的指纹之间相互正交，可以最大的限度的区分不同用户。我们采用独立高斯水印的扩频嵌入方法，也就是正态分布的随机数作为指纹，而且该水印已被证明对各种攻击的有很强的抵抗能力，所以常被用来理论数据分析。因此Cox等人采用独立随机的正态采样序列作为要嵌入的指纹，为每个用户选取不同的相互之间独立采样序列。这里指纹的取值不限于离散的整数值，而是服从正态分布N （0 ，1） 的随机实数序列X。

嵌入过程中，我们应用扩频嵌入技术将相互正交的高斯水印作为指纹信息嵌入图像。数字指纹的嵌入方法有很多种，该文采用的嵌入方法为扩频加性嵌入。这是由于扩频加性嵌入方法可以较好的抵抗各种几何攻击，具有很好的鲁棒性[6]，该嵌入方法不但能够抵抗有损压缩，滤波等处理，而且还能抵抗旋转，缩放，剪切等几何失真[7]，所以常应用于在数字版权保护方面。

首先将图像按像素分块，每块大小为8×8像素，然后对每块进行二维DCT变换，再在每个子块中进行水印的加性嵌入，所嵌入的指纹长度N=1024，最后做DCT逆变换，得到水印图像。同理进行提取实验。

通过比较可以看出，对图像进行分块处理后，水印图像的失真度相对上个实验略为提高，图像质量反而越好。事实上，采用较大的子块可以明显减少图像分块效应。所以块DCT变换可以对原数字指纹系统做出改进。

6 总结展望

数字指纹的发展到今天仅仅才有20年的历史，与数字水印相比，研究深度和广度都远远不及后者，需要进步完善以下方面：

在数字指纹的嵌入技术方面，进一步提高透明性、鲁棒性等。数字指纹的嵌入方法来源于数字水印，所有在数字水印系统中需要加强研究的方面，在数字指纹系统中同样需要重点研究并加以改善。

在数字指纹算法研究方面，几乎所有算法都是采用扩频技术在DCT域嵌入的，系统的整体性能受到一定程度的制约，况且现有的数字指纹算法多是针对非压缩图像的，而针对压缩图像的指纹算法少之又少，不能满足广泛应用的需求。

在应用领域上，该文研究的是用于版权保护的数字指纹，它还常用于军事方面和交易证明等新的领域上。

参考文献：

[1] 孙圣和，陆哲明，牛夏牧.数字水印技术及应用[M].北京：科学出版社，2004：15-18.

[2] N.R.Wagner.“Fingerprinting，”Proceedings of the 1983[J].IEEE Symposium on Security and Privacy， Okland，1983：18-22.

[3] Cox L， Kilian J， Leightan T，et al.Secure Spread Spectrum Watermarking for Multimedia[J].IEEE Transactions On Image Processing，6（12）.

[4] 王玉军.数字指纹的研究及其在图像版权保护方面的应用[D].南京：南京信息工程大学，2007.

[5] Cox I J，Kilian J，Leighton T. Secure spread spectrum watermarking for multimedia[J]. 13572234620.

[6] I.Cox，J.Killan，F.Leighton etc，Secure spread spectrum watermarking for multimedia IEEEE Trans[J].Image Processing.v01.6，1997，pp 1637-1687.

[7] C-Y.Lin，M.Wu，etc.X，Rotation，scale，and translation resilient public watermarking for images[J].IEEE Trans.Image Processing，v01.10，2001：67-782.