轻量级买卖双方水印协议

摘要

买方卖方水印协议使卖方能够成功地从盗版副本中识别叛徒，同时防止卖方绘制无辜的买方。B.ased on finite field theory and the homomorphic property of public key cryptosystems such as RSA, several buyer-seller watermarking protocols (N. Memon and P. W. Wong (2001) and C.-L. Lei et al. (2004)) have been proposed previously. However, those protocols require not only large computational power but also substantial network bandwidth. In this paper, we introduce a new buyer-seller protocol that overcomes those weaknesses by managing the watermarks. Compared with the earlier protocols, ours is乘以运算速度，其中水印元素的数量，而只发生给出了有限字段参数的通信开销．此外，在相同的水印强度下，用该方法生成的水印图像质量更好。

1.介绍

计算机网络的迅速发展和通过互联网对多媒体数据的越来越多的使用，使得数字信息的交换变得快捷方便。随着编辑的便利性和复制的完善，数字音频、图像和视频资料的所有权保护成为人们关注的重要问题。版权标记(1]是针对多媒体内容中的信息隐藏信息的一种相对新的技术，目的是追踪非法重新分配内容的叛徒。它的应用是广泛的，例如、版权保护[2-4.］．

通常，用于叛徒追踪的水印方案（叛徒是一个合法买家，随后非法分发他的副本）涉及三个步骤：首先，所有者将封面图像嵌入到标识买方的水印中。其次，如果发现可疑图像，所有者将检测图像中的水印。一旦确定了特定买家的水印，所有者将履行法院。最后，权威将在有问题的图像中再次独立检测水印。如果真正发现水印，则确认叛徒。已经提出了许多水印协议[5.-9.]追踪非法复制品的分销商。

然而，对被指控的经销商的指控，谁是一些早期交易的买家，可能是有异议的，因为卖家也可以获得水印副本，因此，可以释放这样的副本，以陷害经销商。

来解决正确的问题10]在仲裁阶段，梅蒙及黄[11]提出了一种用于不可见水印的交互式买卖协议(以下简称MW协议)。在协议中，卖方不知道买方的水印，因此卖方不能创建包含买方水印的受保护内容的副本。在卖方发现一个未授权的副本后，卖方可以通过未授权副本中的水印识别买方，而且卖方可以使用争议解决协议向第三方证明这一事实。这样可以防止买方声称未经授权的拷贝可能来自卖方自己。Memon和Wong在[11那12]基于RSA [13]和ElGamal [14] crytosystems,分别。

如[15]， Memon的协议有一个弱点，那就是卖家可以用更高价值的形象来框定买家;这就是众所周知的[15］．为了纠正这一问题，Lei等人提出了另一种买方-卖方协议(以下简称LYTC协议)，在封面图像中插入第二水印。第二个水印由水印认证机构(WCA)生成，并安全地发送给买方。如在[15，第1620页]，"该协议(注:[11]）限制自身使用线性水印方案，因此，在实践中提供有限的灵活性然而，Lei等人并没有提出任何非线性方法，使他们能够用一种便宜得多的对称密码代替协议中的非对称密码。Zhang等[16]以相同的计算复杂度增强了以前的买卖双方方案，从而击败恶意仲裁员。最近，Zhao等人[17]追随MW计划的足迹。目前尚不清楚是否有可能设计一个非线性方案，因为流行的/标准的非对称密码系统是在有限域。例如，其他买卖双方计划，如[18也采用非对称密码。因此，在以往的方案中，必须对封面图像进行独立的分离和加密。

在计算成本和通信开销方面都不是MW和LYTC，因为执行了很多不对称密码操作。由于买方卖家协议可以在在线应用程序中使用，例如付费互联网图像库，响应时间对用户保留是重要的。特别是，买方可以使用只有有限的计算能力，电池寿命和/或通信带宽的移动设备。因此，在实践中是可行的，需要一种替代的轻量级买方卖方协议。

栗林和田中[19]提出了一种利用交互式零知识证明提高加密速率的匿名指纹。但是它是计算密集型和带宽低效的。

在我们提出的协议中，卖方要求WCA生成两个独立的水印和,在那里用于识别WCA方的买方。让在哪里是一个预定义的参数，以确保防框架。对卖方来说安全吗是适用于买方的安全。能够识别买方在卖方一方，卖方嵌入嵌入到封面图像中以产生水印图像。买方获得加了水印的图像，然后再用(）;这实际上是颠倒过来的最后留下一份带有水印的．识别步骤与[5.］．虽然提出的协议可能看起来类似于多水印方案(例如，[20.那21乍一看，我们的方案在本质上确实与他们不同。具体来说，多重水印中的水印是独立的，水印图像的质量都很高。相比之下，水印和在我们的计划中依赖，只有买家所产生的最终水印副本是高品质，因为一个水印减轻了对方的效果。

本文提醒如下。部分2详细说明我们的协议。部分3.从帧抑制、性能比较等方面对协议进行了分析。部分4.描述实验结果。最后，部分5.总结了纸。

2.拟议的买卖协议

表示原始图像为以及用来识别买家身份的水印和,在那里是要操纵的图像元素（例如，DCT系数）的数量。我们的协议是一个轻量级买方卖家水印计划，专注于管理水印。我们不设计一种新的嵌入方法，而是只使用最先进的计划来嵌入水印。特别是，强大的水印方法在[5.]用于说明我们所提出的解决方案在哪里是与水印鲁棒性和不可见性有关的水印强度。为水印图像。

2．1．信任模型

在我们的协议中，信任模型与MW和LYTC相同。有三个参与者:卖方、买方和WCA。卖方可能会试图用嵌入买方水印的图像()，正确的问题或诬陷叛徒与高价值的形象(。(:当发现盗版，并识别出非法经销商时，高价值的形象可使卖家向非法经销商索取更高的赔偿。)买方可能试图传播她的合法拷贝而不被识别()。此外，假定WCA作为可信的第三方，在水印生成、存储、传递和仲裁过程中对水印进行秘密管理。

我们还假设水印是独立的和标准化的。也就是说，对于任何一对水印和那如果，否则为1，其中是相关算子（即内部产品）。

为简单起见，在本文的其余部分，我们假设所有的通信信息都是真实的，并且封面信号是一个图像。

2．2.水印协议

在水印过程中，利用WCA生成的水印对原始图像进行双水印。数字1总结了水印过程中的消息流。

图1

y_{1}

y_{2}

ℰ_{B.} （ \cdot 的）

H_{S.}

我们提出的水印协议。是卖家的复印件吗是买方的复印件。是混合加密[]，使用买方的公开密钥。是原图的指纹，有卖家签名(这里没有签名)。

(1)根据广告或卖方网站等信息，买方有权购买决定购买一个图像。因此，她发送了一个图像请求。

(2)卖方生成一个指纹从原始图像中提取原始图像的特征(例如,(22]）。然后他将买方的要求转发到WCA。

(3) WCA生成两个独立的水印序列和基于和买方的描述。让,在那里是一个预定义的参数，在卖方控制水印图像的质量。WCA发送密文到买方，和分别给卖方。（为了加速加密/解密，混合算法[23用来生产: WCA生成一个随机的会话密钥,然后加密使用卖方的公钥，并加密水印使用会话密钥．生产过程也采用了类似的方法．的）

（4）卖方解密提取．接下来,他插入进入封面图像制作他的水印副本卖方发送和到买方。

(5)买方解密用她的私钥获取，然后生成带有水印的副本之后，买方将重建指纹的．由于水印的不可见性，对原始图像只进行了轻微的处理。因此,应该匹配指纹很有可能。因此,如果，买家拒绝水印图像并向WCA投诉。

2．3.识别协议

只要卖家发现可疑的拷贝在哪里由于任何原因，他是一种失真，他用买方的消息测试副本基于[5.］．具体来说，他检查是否对于某些预定义的阈值,在那里是一个少数人。因此，卖方将指责买方．如果有不止一个潜在的叛徒，卖主可能会把目标锁定在最大的那个．

2．4．争端解决协议

如果买方否认一个未经授权的副本来自她的版本的图像，卖方要求WCA(简单地说，我们假设WCA也是仲裁员)来解决纠纷。由于WCA计算的是与的相关值代替根据(4.)，更小的噪声涉及WCA的检测。因此，WCA的决定是最终的: 在哪里小自和是独立的。

3.分析拟议的协议

在本节中，我们分析了拟议的议定书，了解客户的权利，叛徒跟踪和表现。

3．1.参数选择

本方案需要选择一些参数和．用于控制由买方生成的水印图像的质量，而用于防止卖方框架买方。为了安全起见，都和是买主所不知道的。基于(8.节)3．2那由于干扰噪声会使水印图像的质量降低20 dB，这就足够了。阈值的其他参数(例如，供卖方检测对于仲裁员的检测)可以根据安全需求来决定。

３．２．Frame-Resilience

因为卖家知道这个形象上面都有水印和在美国，被指控的买家可能会争辩说她被买家陷害了。幸运的是，有水印的图像由于噪音大量，卖方具有低质量，因此不值得对水印图像进行保护在所有。为了证明水印的保真度，让我们测量失真均方误差(MSE)。和水印图像和：因此，差异的峰值信噪比(PSNR) [24)之间的和是在哪里是图像中的像素数。实现高稳健性，COX的水印方法（1）在频域中进行，因此（5.）和（6.)在频域内计算。而PSNR是在空间域中定义的。我们仍然能够计算PSNR的差异与(7.，因为空间域的MSE等于频域的MSE。根据(8.)，水印图像的质量比的低得多．因此，买方愿意进行第二次嵌入，以降低嵌入噪声。自从是非常低的质量，卖方没有理由框定一个如此低质量的形象的买家。

3．3．检测恶意的买家

章节中的识别协议2.3.如果她忠实地遵守协议，就能发现叛徒。然而，恶意的买家可能试图通过利用水印图像的知识来击败协议和她的水印．例如，购买者选择一个随机序列在均值为1的分布上，生成一个新的水印它接近于：然后,她计算如果卖家发现非法，他会向(3.), 显然，相关值随机变量是否依赖于变量．自从买方不明，需方是否应该在短时间内进行选择．因此，的期望值是

相反，预期的相关值一个无辜的买家，带着一对水印是因此，可以以高概率识别叛徒，而无辜的买方有非常低的人被错误地指责。

3.4。性能比较

在本小节中，我们将我们的协议与[中的早期协议进行比较。11那15[在计算成本和通信开销方面。在这里，MUL-RSA表示[11那15］．表格1给出了各协议的性能比较。表中第一行表示最终水印图像的质量退化参考原始图像．显然，我们的方法(in)6.)产生的水印图像比[11] 或者 [15]，参数相同．


	兆瓦(11]	LYTC [15]	现在

均方误差 $σ.$	$2 α^{2}$	$2 α^{2}$	$α^{2}$
卖方的时间 ${T.}_{S.}$	$N. （ {T.}_{E.} + {T.}_{M.} 的）$	$N. （ {T.}_{E.} + {T.}_{M.} 的）$	${T.}_{D.}$
买方时间 ${T.}_{B.}$	$N. {T.}_{D.}$	$N. {T.}_{D.} + {T.}_{S. K.}$	${T.}_{D.}$
WCA时间 ${T.}_{W.}$	$N. {T.}_{E.}$	$N. {T.}_{E.}$	$2 {T.}_{E.}$
卖家开销 $C_{S.}$	$N. {L.}_{N.}$	$N. {L.}_{X} + N. {L.}_{N.}$	$N. {L.}_{X} + {L.}_{N.}$
WCA开销 $C_{W.}$	$N. {L.}_{N.}$	$N. {L.}_{N.}$	$2 N. {L.}_{W.} + 2 {L.}_{N.}$

{T.}_{E.}

:非对称加密的计算时间。

{T.}_{D.}

：非对称解密的计算时间。

{T.}_{M.}

:模乘法的计算时间

{T.}_{S. K.}

:生成一对公钥/私钥的计算时间。

{T.}_{S. K.} ≫ {T.}_{D.}

．

N.

:要操作的DCT系数的个数。

{L.}_{X}

:一个图像元素的大小

X_{一世}

．

{L.}_{N.}

: RSA模量的大小

N.

．

{L.}_{W.}

:一个水印元素的大小

{W.}_{一世}

．

在以往的计划中[11那15，每个元素都是独立处理的，因此计算成本和开销随数量的增加而线性增加被操纵的元素。相比之下，我们的协议采用了混合方案[23]在卖方/买方只有一个不对称的操作，以及WCA的两个不对称操作。相应地，通信开销几乎是恒定的。结果，我们的方案在计算成本（行3-5）和通信开销（行6-7行）方面更有效。粗略地，前面的方案是生成时速度变慢乘以更多的网络流量。

为了说明性能差异，我们使用典型的参数设置那那,．由于对称密码(如AES/RC4)比非对称密码(如RSA-1024)快得多(超过1000倍)，我们可以忽略对称加解密的计算时间。根据[25使用奔腾IV 2.1 GHz处理器运行Windows XP，那那．如表所示2，[11那15比我们在卖方的计划速度慢360倍，买方较慢10000倍。后一种差异化对于使用具有有限计算和通信资源的便携式设备的买家尤为重要。


	兆瓦(11]	LYTC [15]	现在

卖家时间(毫秒)	1800	1800	4.77
买家时间（毫秒）	47700	48177	4.77
WCA时间（毫秒）	1800	1800	0.36

我们还应澄清所提出的议定书的缺点，即WCA（或卖方）必须记录所有水印（或者，resp。）与每个交易相关联，而在[15只有卖家会记录水印，而WCA是没有记忆的。

4.实验结果

在接下来的实验中，我们设置那，测试图像的大小为．标准化的水印和的长度．为每一个DCT块，选取16个系数进行嵌入。因此，每个水印都嵌入了重复实现检测中的鲁棒性。

由于我们的协议旨在保护客户的权利，所以采用了Cox的嵌入方法[5.]两次，并因此产生水印图像和．整个水印过程包括以下步骤。WCA产生水印和．(2)卖家对原始图像进行DCT,嵌入成在DCT域，IDCT和圆形IDCT输出到整数间隔[0,255]以产生．（3）买方执行DCT,嵌入成在DCT域，IDCT，和圆IDCT输出产生．

实验结果表明，该协议在鲁棒性和不可见性方面对底层嵌入方法几乎没有副作用。

4．1.检测“诚实”叛徒

验证部分中的检测方法2.3.，假设400水印对（那）由WCA生成，并分配到400个买家。我们生成了一个水印图像根据（3.)．然后卖方计算相关值(3.)．数字2说明在卖方的相关值。很明显，第200个买家就是叛徒。

同样，数字3.显示WCA的检测结果(4.)．WCA确认第200个买家确实是叛徒

4．2．检测恶意的买家

如本节所述3．3，恶意买家可能会使用（10代替(3.）创建一个盗版副本。假设买方选择统一的的意思是1。自水印接近，她的水印图像将是很好的质量。如果发现盗版，卖家就会计算相关值基于(3.)．数字4.说明卖方对叛徒和无罪用户的检测结果。同样，数字5.为检测结果根据WCA（4.)．

与“诚实的”叛徒一样，恶意的买家将由卖方和WCA识别4.和5.．因此，尽管卖国贼修改了水印方法，卖国贼被正确地指责，而其他买家没有被陷害。这个实验结果与我们在(12）和（13)．

4．3．水印图像的PSNR比较

为了证明水印图像的不同质量，我们现在测试一组图像。数字6.为水印图像的psnr，图7.显示水印图像的一部分和．的PSNR比那个低16db；(由于整数变换，实验比(8.)，这就证实了卖方用这种方法来陷害买方是毫无意义的．

图6

y_{1}

y_{2}

PSNR值的和．

38.05 dB (a)

(b) 56.97 dB

(c) 38.07 dB

54.86 dB (d)

38.03 dB (e)

54.97 dB (f)

(g) 38.11 dB

54.17 dB (h)

5.结论

由于[中的买卖双方协议11那15使用公钥密码系统的同性恋特性来加密每个图像元素（即，DCT系数），它们产生大的计算成本并增加中间（加密）图像的大小（即，第一水印图像）。为了克服这些缺点，我们提出了一种水印管理解决方案，可以保留[11那15，但在计算成本和通信开销方面要高效得多。另一个优点是，由我们的解决方案生成的水印图像的质量明显高于[11] 或者 [15］．

参考

F. Minterz和G. W. Braudaway，“如果一个水印好，更好？”在IEEE声学、语音和信号处理国际会议论文集(ICASSP’99)，第4卷，第2067-2069页，美国亚利桑那州凤凰城，1999年3月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
c。陆和H.-Y。M. Liao，“用于图像认证和保护的多功能水印技术”，IEEE图像处理汇刊，第10卷，第5期。10，pp。1579-1592,2001。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
c。陆,研究。黄,C.-J。苏和H.-Y。M. Liao，“用于数字图像保护的鸡尾酒水印技术”，IEEE多媒体汇刊，第2卷，第2期4，页209-224,2000。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
F. Ahmed, F. Sattar, M. Y. Siyal，和D. Yu，“买卖双方身份识别和版权保护的安全水印方案”，应用信号处理， 2006年第1期，文章编号56904,15页，2006年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
I. J. Cox, J. Kilian, F. T. Leighton，和T. Shamoon，《多媒体的安全扩频水印》，IEEE图像处理汇刊，第6卷，第2期12，页1673-1687,1997。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
S. Craver，N.Memon，B.-L。Yeo和M. M. Yeung，“解决了无形的水印技术：限制，攻击和含义，”IEEE通信选定领域期刊，第16卷，第5期。4, 1998。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
王勇，“一种基于小波的数字图像所有权验证算法，”，j.f. Doherty，和r.e. Van Dyck，“基于小波的数字图像所有权验证算法，”IEEE图像处理汇刊，第11卷，第5期。2，页77-88,2002。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
A. Piva，M.Barni，F.Bartolini和V.Cappellini，“一种保护数字图像IPR的水印技术”信息技术的进步:商业的挑战，第636-643页，IOS出版社，阿姆斯特丹，荷兰，1998。视图:谷歌学术搜索
黄佩荣和N. Memon，“用于图像认证和所有权验证的秘密和公开密钥图像水印方案”，IEEE图像处理汇刊，第10卷，第5期。10，页1593-1601,2001。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
L. Qiao和K. Nahrstedt，“保护合法所有权和客户权利的水印方案和协议”，视觉传达与图像再现学报，第9卷，第5期。3、1998年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
N. Memon和P. W. Wong，“买方卖家水印协议”，IEEE图像处理汇刊，第10卷，第5期。4，页643-649,2001。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
N. D. Memon和P. W. Wong，“基于振幅调制和El Gamal公钥加密系统的买方-卖方水印协议”，发表于多媒体内容的安全性与水印，第3657卷学报学报，第289-294页，美国加利福尼亚州圣何塞，1999年1月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
R. L. Rivest, A. Shamir，和L. M. Adleman，《一种获取数字签名和公钥密码系统的方法》，ACM的通信第21卷第2期2，第120-126页，1978。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
A. Menezes, P. van Oorschot和S. Vanstone，应用加密手册，第8章，CRC出版社，美国佛罗里达州博卡拉顿，1996年。
C.-L。Lei, p.l.。Yu p.l.。蔡,M.-H。一种高效且匿名的买卖双方水印协议IEEE图像处理汇刊，第13卷，第2期12，pp。1618-1626,2004。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
张建军，樊凯，叶磊，“基于安全验证的数字水印协议”，电子成像杂志，第16卷，第5期。4、文章编号043002,4页，2007。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
B. Zhao, W. Kou, J. Zhang, K. Fan，“一种用于水印协议的加密域水印方案”第三届SKLOIS信息安全与密码学会议论文集(Inscrypt’07)，中国西宁，2007年8月至9月。视图:谷歌学术搜索
B.-M.goi，r. c. -w。Phan，Y.杨，F.Bao，R.H. deng，以及M. U. Siddiqi，“两个匿名买家卖家水印协议的密码分析以及真正匿名的改善”第二届应用密码学与网络安全国际会议论文集(ACNS '04)年第3089卷计算机科学课堂讲稿，页369-382，中国黄山，2004年6月。视图:谷歌学术搜索
M. Kuribayashi和H. Tanaka，“基于加性同态特性的图像指纹协议”，IEEE图像处理汇刊第14卷第2期12，页2129-2139,2005。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
H. Guo和N. D. Georganas，“共同拥有的数字图像水印”，于第10届ACM多媒体国际会议的诉讼程序，第362-371页，Juan-les-Pins，法国，2002年12月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
黄宏伟，欧尚志，杨元明，“图像的盲多重水印技术”，视频技术电路和系统的IEEE交易，第13卷，第2期8，页813-830,2003。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
译。“小波中心凹的形成”，应用和计算谐波分析，第9卷，第5期。3，页312-335,2000。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
F. Bao，R. deng，P. Feng，Y. Guo和H. Wu，“在线视频和一些相关的加密问题的安全和私人分布，”第6届澳大利亚信息安全和隐私会议的诉讼程序（ACISP '01），第2119卷计算机科学课堂讲稿，pp. 190-205，悉尼，澳大利亚，2001年7月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
D. S.陶布曼和M. W.马塞林图像压缩基础，标准和实践，Kluwer学术出版商，Dordrecht，荷兰，2001年。
D. Wei, Crypto++ 5.2.1基准，http://www.eskimo.com/~weidai/benchmarks.html.．

多媒体进步

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