作者： 火币huobi交易所 日期：2024-08-22 18:17
分布式且防篡改的媒体交易框架是基于区块链模型提出的。当前多媒体发布不会保留可自我检索的讯息交易或内容修改之历史记录。
例如：珍贵艺术品的数位副本、创意媒体和娱乐内容被发布于各种目的，包括展览、画廊收藏或媒体制作、工作流程。
经常对原始媒体进行编辑以获取创意内容准备或篡改以进行错误宣传通过社交媒体，然而现在没有可信任之机制可以轻松检视交易记录或修改历史。
作者团队提出了一种新颖的浮水印基于多媒体的区块链框架来解决问题。唯一浮水印讯息包含两个讯息：
a. 包含交易历史纪录的加密杂凑b. 保留可检索的原始媒体内容
一旦浮水印提取后，浮水印的第一部分传递给分布式帐本以检索历史交易记录和后者，部分用于识别已编辑/已篡改的区域。
本论文概述了需求、挑战并展示了这个概念的证明。
媒体分发也称为内容分发，是一种多媒体内容的数位分发形式，其中包括音讯、图片和视讯。
从历史上看，媒体发行依赖纸、光碟、DVD 或磁带的物理交换。但是，在线交付媒体，例如基于Internet 的云服务或对等通信，已成为多媒体交付的事实上的标准，可确保高可用性，高性能和成本效益。内容分发网路（CDN）是专用伺服器的分布式网路，该伺服器经过优化，可将丰富媒体无缝传输到与Internet 连接的设备。与传统的CDN 相比，基于云的CDN 更好，因为它具有成本有效的托管服务，而无需拥有基础架构。
对于有效的多媒体分发系统，在研究以及行业中都做出了巨大的努力。例如，MPEG 媒体传输标准是作为MPEG 的一部分而开发的，用于通过Internet 进行多媒体传输，其目标是以内容为中心的互联网，以便通过网路更有效地分发内容。通过索引媒体文件中的多个视讯、音讯、字幕轨道和元数据，提出了一种生成、分发和使用多媒体文件的新方法。但这些解决方案都没有关注传送的内容的安全性和完整性，例如，可以很容易地从内容中删除索引，从而失去了对相关讯息的追踪。
周先生等人提出了一个联合物理和应用层安全框架，该框架利用了物理层的安全能力和讯号处理技术。应用层的身份验证和浮水印技术。
该方案旨在通过无线网路安全地传送多媒体，并且在篡改的情况下不考虑媒体的任何完整性。使用基于安全浮水印以及联合压缩和加密的方法，提出了进一步的多媒体内容保护技术。但两种算法都只关注内容保护，而没有讨论如何将这些技术集成到媒体分发框架中。
在没有可以轻松搜寻交易或修改历史记录的信任机制下，我们提出了一种新颖的基于浮水印的多媒体区块链框架，可以解决此类问题。唯一浮水印讯息包含两则讯息：
a. 包含交易历史纪录的加密杂凑b. 保留可检索的原始媒体内容
提取浮水印后，将前一段传递到可以搜寻历史记录的分布式帐本，而后一部分则用于定位和重建编辑/篡改的区域。通过使用感知压缩算法(CS)找到最佳解决方案，可以实现原始内容的重建。本文概述了需求，挑战并证明了这一概念。
区块链是一种新兴技术，本质上是一个开放的分布式帐本（数据库），记录所有称为区块的交易细节。每个记录或区块都带有时间戳记（TimeStamps），并链接到前一个区块，并具有对数据修改的弹性，因此被认为是两个实体之间以高效、可验证和永久的方式进行交易的信任。近年来，许多打算采用该概念以提供安全且可公开验证的交易机制的大型银行、金融机构和其他公司注意到，对该技术的投资正在增加。例如，最新的虚拟货币Bitcoin 使用区块链作为其核心技术。
区块链技术属于分布式帐本技术的范畴，它允许交易以分布的方式运行，即允许在不使用中心化组织来处理交易的情况下验证交易。取而代之的是，使用多个节点就交易是否有效达成共识。区块链工作原理的一个示例如图1所示，其中付款从A 发送到B，而其他节点验证交易。如果交易失败或无效，则不确认交易。最终，所有节点都将验证交易并将其添加到其分布式帐本之副本中。从概念上讲，它通过链接有关交易的讯息区块并将它们按时间顺序储存在一起，因此称为区块链。
除虚拟货币外，这项技术还有很大的潜力在传输任何虚拟内容的用途。目前其他潜在的应用场景包括硬体和软体钱包，合规性和身份以及许多其他财务和交易管理应用程式，例如智能合约。本质上，区块链与任何事物都相关需要交易验证或签名、真实性和信任。但是，没有发现重大的努力在基于基本区块链的多媒体应用中Fujimura 等人介绍的数位版权管理概念等，在区块链交易中添加了正确的讯息。相反，在这项工作中，我们提出了一个完整的框架，该框架保留了媒体交易的所有记录（例如所有权、许可等），并提供了一种机制来防止媒体的篡改可验证完整性，从而增强了利益相关者之间的信任。
随着数位技术在过去十年中显示出快速增长，内容保护现在在内容管理系统中扮演着重要角色。在当前系统中，数位浮水印技术提供了强大且可维护的解决方案以增强媒体安全性。浮水印流行的证据在文献中清晰可见，其中大多数论文都致力于保护媒体版权，并提出了浮水印算法，这些算法有些难以察觉、对各种有意和无意，例如压缩的强韧性、过滤或几何攻击、脆弱或安全。自嵌入浮水印方案本质上将主机图片讯息作为浮水印嵌入图片本身中。
这样的方案允许篡改检测和原始图片像的恢复。
Cox 等人列出了浮水印的各种应用，包括广播监视、拥有者标签、所有权证明、认证、交易浮水印、复制控制（Copy Control）和秘密通信。提出了一种图片质量评估方法，其中使用离散小波变换（DWT）嵌入浮水印，并使用提取的浮水印的降级来确定质量，而无需参考原始图片。山田等人开发了一种用于影片播放服务的实时浮水印系统，其中当伺服器收到来自用户的请求时，对该图片进行浮水印，这对用户是唯一的。该系统旨在阻止盗版。
Copy Control 是为了应对近年来日益严重的盗拷与档案分享行为而制定的保护措施。上述盗版行为据称已造成音乐产业的巨额损失。实际上，由于CD 规格在1980 年代初被制定时尚未有此类问题，因此，与DVD 相较，CD 标准先天缺乏提供保护或其它数位版权管理能力。
Copy Control 是一种试图在CD 标准上应用防拷保护的方法。然而，由于它只是基于这种缺乏限制的格式之微小改变，且必须要让大部份的CD 播放机能正常播放，其保护效力并不彰。
出于提出分布式和防篡改媒体交易框架的动机，我们的方法结合了区块链和自嵌入浮水印的概念。虽然区块链为分布式内容交易框架提供了一种受信任的机制，但基于频率域小波的自嵌入浮水印算法通过检测和恢复主机媒体上的任何篡改编辑尝试来确保内容完整性。
所提出的基于区块链模型的分布式防篡改媒体交易框架包括三个部分： a）基于感知压缩（CS）的自嵌入水印b）区块链分布式分类帐c）身份验证
该框架在图2 中进行了描述，图2显示了内容预处理（用于自嵌入水印）和在区块链中的注册，图3中描述了内容认证工作流程。
最近，频率域浮水印技术，特别是基于小波的技术在平衡不可感知性和强韧性方面表现出更好的前景。在这项工作中，我们使用了基于小波的浮水印嵌入方案，其中低频系数根据浮水印讯息进行了修改。
a）首先，使用降低采样率后的原始图片的基于CS 的伪随机投影构造浮水印（如图2 所示）。然后将其与其他区块链交易讯息结合以形成浮水印字串。字串的长度取决于图片尺寸以及区块链交易。在我们的实验设置中，我们使用了8220（8154 + 66）字长的浮水印字串，图片大小为3264×2448。
b）然后将基于5/3 提升的一级小波变换应用于原始图片，并使用低频子带（LL）系数嵌入浮水印。生成浮水印字节以形成单个二进制字串，并通过调整两个相邻系数来嵌入每个位元，即一个位元数应大于另一个系数以嵌入1，反之则为0。该字串在整个子带中重复嵌入，以确保在篡改的情况下强大的浮水印提取。
c）最后，在身份验证期间，将提取的浮水印传递到基于CS 的稀疏重建（如下所述）以检索原始图片。接收到的图片与检索到的图片之间的比较有助于识别篡改区域并恢复原始内容。下面给出了基于CS 的重建的简要说明。
CS理论证明，与Shannon-Nyquist定理的最小采样率相比，可以从一组减少的线性测量结果中重建具有稀疏表示的信号。稀疏域中给定信号的标准CS模型可以描述为：
其中是的感知矩阵。稀疏讯号由少量非零系数组成。因此，密集图片I通常需要具有基本函数$spa$的稀疏变换，例如DFT、DCT或DWT，以实现信号的更紧凑的能量分布。
讯号重建通常是非线性操作，以重建原始讯号的近似值。由于重建的优化约束是不同的，因此某些算法可以重建图片域值，而不会使等式中的变换变稀疏。（2）。基于CS 的图片杂凑自嵌入浮水印生成如下：
从篡改图片中提取的浮水印可以看作是压缩样本，以重建下采样之原始图片I d。然后，可以应用篡改检测。所提出的方案对于各种CS方法是灵活的。
特别是，测试了两种恢复策略：
范数（英语：norm），是具有「长度」概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，是一个函数，其为向量空间内的所有向量赋予非零的正长度或大小。另一方面，半范数（英语：seminorm）可以为非零的向量赋予零长度。
本文采用标准的区块链基础架构，并进行了修改以满足多媒体区块链的要求。如图2 和图3 所示，该框架包含两个部分： 1）内容预处理（用于自嵌入水印）和在区块链中的注册，以及2）内容认证。区块链技术可实现去中心化的无信任数字交易。
交易获得批准后，该区块将在区块链的分布式数据库中进行更新，并由网路中的每个用户进行记录。交易可以嵌入智能合约和公众讯息。该公众讯息可用于记录图片/媒体的交易讯息，例如交易和修改历史记录、所有权、区块链交易ID 等以及可用于重建原始图片/媒体的CS 样本讯息。在分发之前，此公众讯息将嵌入图片/媒体本身中。一旦交易被批准，图片/媒体就准备好分发并储存在链接的内容伺服器（图2 中的媒体数据库服务器）中。数据库服务器中交易的图片/媒体的相应区块链讯息被更新。
通过提取查询图像/媒体的浮水印来实现进一步的分发或认证。查询图像/媒体的浮水印包含两个部分：1. 区块链交易ID 和2. 用于重建CS 的原始图片样本。前一部分传递到可以检索交易明细的分布式数据库，后一部分分别用于重建原始图片/媒体和定位被篡改的区域。区块链交易ID 用于检索查询图片/媒体的历史记录，包括所有权讯息、发送者和接收者的地址、交易时间、交易的区块链地址、价格等（例如：图4）。
CS 样本用于重建原始图片的下采样版本，以识别可能恢复原始图片区域的任何篡改或编辑区域。如果区块链验证或篡改检测身份验证失败，则查询图片/媒体不真实，并且不准备进行进一步的分发/交易。
对于作者的框架，作者使用了现有的区块链基础架构。区块链网路建立在以太坊的测试网上。我们还使用了一个开源工具箱，用于基于感知压缩的稀疏样本生成和重构。l1 - Magic 工具箱用于解决两个优化问题，使用WAVELAB 包和J. Romberg 的Noiselet 生成小波（Wavelet）。
为了模拟内容认证中的篡改行为，由Christlein 等人提供了一个标准数据集。在生成结果时，首先我们通过以太坊测试网和来自主机影像的稀疏随机样本生成了交易ID。将这两个连接起来以生成由一系列8 位元组成的浮水印字串。一旦加浮水印，图片就会被标准数据集可用的现有篡改模板进行保护。最后，我们从受保护之图片中提取浮水印并重建原始图片，以检测编辑。一个成功测试的案例如图6 所示，其中（a）是原始图片，（b）是浮水印图片，（c）是受保护版本，（d）是使用提取的浮水印的重建图片，而（ e）是检测到的篡改区域。
提取的交易ID 也被检索到以太坊测试网上的相应交易中，以验证所有权和交易历史。
在本文中，作者提出了一种基于区块链架构的新型分布式防篡改媒体交易框架。拟议的多媒体区块链框架建立在自嵌入浮水印算法的基础上，该算法使用感知压缩来检测任何篡改并检索原始内容。我们已经成功证明了这一概念。