摘要：針對(duì)廣播監(jiān)視中的視頻認(rèn)證問題，提出一種基于宿主視頻特征值的水印算法：首先結(jié)合三維小波變換和離散余弦變換變換提取視頻特征值，并利用特征值和版權(quán)保護(hù)信息共同組成水印信息，然后根據(jù)人眼視覺特征自適應(yīng)的選取嵌入?yún)^(qū)域，并利用擴(kuò)頻通信技術(shù)提高水印的魯棒性。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的水印算法抗攻擊能力強(qiáng)，實(shí)時(shí)性好，可用于視頻認(rèn)證。

關(guān)鍵詞： 視頻水??； 三維離散小波變換； 離散余弦變換； 廣播監(jiān)視； 數(shù)字水印攻擊

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）13-3129-04

概述內(nèi)容隨著傳媒業(yè)的發(fā)展，數(shù)字產(chǎn)品要通過電視廣播網(wǎng)進(jìn)行廣播，廣播時(shí)段十分昂貴，而廣播時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)以下問題：廣告客戶需要確認(rèn)自己的廣告是否在其購(gòu)買的全部廣告時(shí)間內(nèi)播出了；各種數(shù)字產(chǎn)品（如新聞、電影、廣告等）的版權(quán)所有者要確保他們的數(shù)字產(chǎn)品不被侵權(quán)電臺(tái)非法轉(zhuǎn)播或盜播。這些問題的解決需要一個(gè)監(jiān)視系統(tǒng)來監(jiān)控?cái)?shù)字產(chǎn)品的實(shí)時(shí)播出情況。目前的監(jiān)控大多采用人工方式，這不僅耗費(fèi)大量人力、財(cái)力，而且準(zhǔn)確性差[1]。將數(shù)字水印技術(shù)用于電視節(jié)目的監(jiān)控中是可行的，在節(jié)目播出前的原始視頻中嵌入水印，節(jié)目播出時(shí)由監(jiān)控設(shè)備來檢測(cè)水印，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)節(jié)目的監(jiān)視。歐洲的ESPRIT項(xiàng)目VIVA（Visual Identity Verification Auditor）已經(jīng)證明了把水印應(yīng)用于廣播電視節(jié)目監(jiān)視系統(tǒng)中的可行性。VIVA的關(guān)鍵技術(shù)是JAWS（Just Another Watermarking System），JAWS算法的魯棒性強(qiáng)、算法復(fù)雜度低、實(shí)時(shí)性好，已成功應(yīng)用于商業(yè)廣播監(jiān)視系統(tǒng)[2]。

將水印技術(shù)應(yīng)用于廣播監(jiān)視系統(tǒng)需要考慮3方實(shí)體：合法的廣告客戶、攻擊者、廣播監(jiān)視設(shè)備。3者的關(guān)系是：合法的廣告客戶向電視臺(tái)付費(fèi)，在自己的廣告產(chǎn)品中嵌入水印后由電視臺(tái)播出，廣播監(jiān)視設(shè)備對(duì)已付費(fèi)的電視臺(tái)進(jìn)行監(jiān)視。攻擊者通過以下兩種情形對(duì)監(jiān)視設(shè)備進(jìn)行攻擊：1.攻擊者可能將合法廣告客戶的水印獲取，將此水印嵌入到自己的非法廣告（未交費(fèi)）中播出，監(jiān)視設(shè)備通過檢測(cè)到水印的存在而認(rèn)為合法廣告客戶的廣告已被正常播出。2.版權(quán)所有者為防止自己的產(chǎn)品被非法拷貝，在產(chǎn)品中嵌入用于拷貝控制的水印，攻擊者可以設(shè)計(jì)出某種方案來去除水印，從而可以對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行非法拷貝。上述情形1屬于非授權(quán)的嵌入操作，情形2屬于非授權(quán)的去除操作[3]。

JAWS算法的設(shè)計(jì)者在設(shè)計(jì)過程中采用獨(dú)立于宿主視頻信號(hào)且服從正態(tài)分布的偽隨機(jī)序列作為水印，僅考慮了水印的魯棒性，沒有考慮整個(gè)監(jiān)視系統(tǒng)的安全性。2005年，Karen Su等人針對(duì)JAWS算法的不足，提出了SLIDE算法[4]，該算法可以防止攻擊者通過共謀攻擊來估計(jì)或去除水印，但水印仍然是采用獨(dú)立于宿主視頻信號(hào)的偽隨機(jī)序列，整個(gè)系統(tǒng)不夠安全，因?yàn)樵撍惴ㄒ资艿浇o予運(yùn)動(dòng)估計(jì)的共謀攻擊[5]，攻擊者估計(jì)出了水印，便會(huì)出現(xiàn)上述第1種情形的攻擊。對(duì)于第2種情形，如果攻擊者攻破一個(gè)系統(tǒng)的代價(jià)（復(fù)雜度、時(shí)間、金錢花費(fèi)）太高，那么他會(huì)放棄攻擊[6]。因此在設(shè)計(jì)水印方案時(shí)，不能只考慮水印本身的魯棒性，還要考慮廣播監(jiān)視系統(tǒng)對(duì)安全性的要求。

要解決上述問題，該文提出了如下的水印方案：提取宿主視頻的特征值，由宿主視頻信號(hào)的特征值+版權(quán)信息值共同組成水印。對(duì)于第1種攻擊情形，檢測(cè)水印時(shí)提取視頻信號(hào)的特征值時(shí)會(huì)出現(xiàn)問題，攻擊者的目的未能達(dá)到。對(duì)于嵌入?yún)^(qū)域按照人眼特征進(jìn)行選取，使水印嵌入?yún)^(qū)域無規(guī)律性，這對(duì)于第2種情形的攻擊者來講，仍然無法去除水印。

1 水印生成方案

小波變換（DWT）具有好的時(shí)域和頻域特征，將圖像分解成多個(gè)頻段，適應(yīng)人眼視覺特性，但圖像經(jīng)過小波變換后各個(gè)頻帶圖像中相鄰小波系數(shù)之間仍然存在著很強(qiáng)的相關(guān)性，利用余弦變換（DCT）可降低相關(guān)性并對(duì)圖像能量進(jìn)一步壓縮。為此，先將視頻進(jìn)行小波變換，再進(jìn)行余弦變換，依變換結(jié)果計(jì)算視頻特征值。

1.3水印的生成

該值表示像素點(diǎn)的值可以被改變多少，此值與像素點(diǎn)位置無關(guān)，只與圖像本身有關(guān)。實(shí)際上“最大噪聲”值大的地方表示該區(qū)域可嵌入更多的水印信息，水印具有更強(qiáng)的魯棒性；反之，若該值越小，則嵌入水印的魯棒性較差。

2.2水印的嵌入與提取

水印嵌入時(shí)需注意：利用視頻的一部分片段來計(jì)算視頻特征，而水印不嵌入到此部分視頻中，只嵌入到剩余的視頻中，這樣可以在水印嵌入前后保持特征值提取的同步。

共謀攻擊是對(duì)視頻水印特有的攻擊形式，攻擊者利用了視頻數(shù)據(jù)的相關(guān)性來破壞水印，共謀攻擊分兩類。視覺上不同的視頻中嵌入了相同的水印時(shí)，攻擊者可以估算出水印，用嵌入了水印的視頻減去估算出的水印可得到攻擊后的視頻，這是第1類共謀攻擊。該文算法中由于將不同的水印分段嵌入到視頻各幀中且嵌入?yún)^(qū)域無規(guī)律性，因此攻擊者進(jìn)行第一類共謀攻擊不會(huì)成功。第2類共謀攻擊是在大量視覺相同的視頻中嵌入了不同的水印，攻擊者平均各視頻幀，可以估算出視頻。該文算法中的水印嵌入到了平緩的區(qū)域，嵌入了較多的水印能力，水印不會(huì)被平均掉。

針對(duì)時(shí)間軸攻擊，由于水印內(nèi)容基于視頻特征而不依賴于視頻的三維結(jié)構(gòu)，因此對(duì)于幀刪除、幀插入、幀重組、隨機(jī)幀抖動(dòng)等時(shí)間軸攻擊具有較強(qiáng)的抵抗能力。

MPEG壓縮是水印必須經(jīng)歷的一種壓縮，算法測(cè)試表明，當(dāng)編碼碼率大于2 Mbps時(shí)，水印的正確提取率均為100%，當(dāng)編碼碼率為2Mbps時(shí)的性能仍然較強(qiáng)，原因是水印嵌入在DCT域的中低頻系數(shù)中，壓縮時(shí)水印信息丟失的少。

3）算法的安全性分析

第一種情況：如果攻擊者估計(jì)出了水印，將水印嵌入到他自己的視頻中，檢測(cè)時(shí)只要利用密鑰key2，key3，key4將水印信息分離，得出視頻特征值，將特征值和原始視頻的特征值做比較，若錯(cuò)誤比特率小于一定的閾值，說明合法廣告客戶的廣告已經(jīng)成功播出。

第二種情況：也是最壞的情況，如果攻擊者估計(jì)出了水印，而且知道水印算法，用他自己的視頻特征值代替合法用戶的視頻特征值，則他必須估算出key2，key3，key4。而文獻(xiàn)7中指出key2，key3，key4的密鑰空間分別大于1012，1015，1016，整個(gè)密鑰空間大于1047，通過蠻力攻擊密鑰是不可能的，因此算法是安全的。

算法除了保證水印的安全性外，也必須保證視頻特征值的安全性，因?yàn)榧尤肓怂『蟮囊曨l要經(jīng)過各種攻擊之后，才能提取和檢測(cè)水印。該文對(duì)300幀的news視頻求取了128位的視頻特征值，經(jīng)過MPEG壓縮（壓縮比為36.4）后重新計(jì)算特征值，只有1bit的錯(cuò)誤。同樣進(jìn)行時(shí)間軸攻擊、加噪后的視頻特征值與攻擊前完全一致。

4）算法的實(shí)時(shí)性

廣播監(jiān)聽中對(duì)水印的實(shí)時(shí)性要求較高，對(duì)JAWS算法和本文算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。JAWS算法從連續(xù)20幀視頻中提取水印需要3.12秒，該文算法為3.54秒。從提取的水印中分離視頻特征值再與原始視頻特征值進(jìn)行比較的時(shí)間是2.13秒，合計(jì)花費(fèi)5.67秒。

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)廣播監(jiān)視應(yīng)用中對(duì)水印的安全性和魯棒性要求，該文提出一種基于視頻特征值的水印算法，自適應(yīng)的選取嵌入?yún)^(qū)域，算法具有好的實(shí)時(shí)性，實(shí)現(xiàn)了盲檢測(cè)。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本算法可進(jìn)行視頻認(rèn)證及版權(quán)保護(hù)，抗攻擊能力強(qiáng)，具有好的應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)：

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