网络多媒体信息可信认证技术最新章节_马强著

1.3
网络多媒体信息可信内容标引的特点

对于多媒体内容的底层语义鲁棒哈希值的特点，已有不少的文献 ^[6-7] 进行了论述。本书在此基础上，将其扩展至多媒体信息可信内容标引模型上，总的来说，可信内容标引的特点包括安全性、鲁棒性、无冲突性、篡改敏感性和紧凑性。

1.3.1 安全性

安全性是指在对多媒体内容生成可信内容标引的过程中，能够抵抗各种攻击，使得攻击者不能破解生成过程，从而不能构造非法的可信内容标引。安全性主要体现在多媒体内容的底层语义信息上。通常情况下，在底层语义鲁棒哈希值的生成过程中，采用基于密钥（ K ）控制的哈希算法，这在一定程度上提高了可信内容标引的安全性。安全性包括以下两个方面。

（1）单向散列性。

单向散列性是指能够较容易地由多媒体内容生成底层语义信息，但从底层语义信息却很难恢复出原多媒体内容。令原多媒体内容 M 的可信内容标引为 T =（ S H ），则由 T 推导出多媒体内容 M ′ ∈M 和密钥 K ₁ ∈K ，使得 M ′= M ，具有以下关系：

式中，pr()表示概率； L 为底层语义鲁棒哈希值的长度，并假定鲁棒哈希值中0和1的取值为均匀分布，因此由 T 获得原多媒体内容的概率趋于0。

（2）不可预见性。

不可预见性是指对于同一个多媒体内容，在已知其内容的情况下，由 T 推导出多媒体内容的底层语义鲁棒哈希值 H ′，使得 H ′= H ，具有以下关系：

式中， K ₁ ， K ₂ ∈K 且 K ₁ ≠ K ₂ 。 K ₁ 与 K ₂ 表示对 M 进行鲁棒哈希值计算时采用的密钥，所生成的鲁棒哈希值分别为 H 与 H ′。

在设计底层语义提取的鲁棒哈希函数时，通常要求密钥引入的信息熵最大，以提高鲁棒哈希值的安全性。

1.3.2 鲁棒性

鲁棒性是指多媒体内容底层语义信息的稳健特性，即允许对多媒体内容进行一些保持感知内容的操作，而其底层语义鲁棒哈希值不会改变或改变值在一定的允许范围内。令原多媒体内容 M 的可信内容标引为 T =（ S H ），对 M 进行保持感知内容操作后的多媒体内容为 M _ident ∈ M _s ，其可信内容标引为 T _ident =（ S _ident H _ident ），则有以下关系：

式中，∧表示逻辑与； ε 为鲁棒哈希值距离比较阈值，即若两个多媒体内容的鲁棒哈希值距离小于或等于给定参数值，则判定两者的底层语义信息相同； S = S _ident 表示鲁棒性操作不会改变多媒体内容的高层语义信息。

1.3.3 无冲突性

无冲突性是指在多媒体信息资源空间中，任意两个不同的多媒体内容具有不相等的可信内容标引，即 M ₁ ∈ M ， M ₂ ∈ M ， M ₁ 与 M ₂ 内容完全不相关，且各自的可信内容标引为 T ₁ =（ S ₁ H ₁ ）、 T ₂ =（ S ₂ H ₂ ），则存在以下关系：

式中， τ 为理论计算或实验选定的阈值，即若底层语义鲁棒哈希值之间的距离大于给定的阈值，则判断这两个多媒体内容具有不同的底层语义信息；而 S ₁ ≠ S ₂ 表示 M ₁ 与 M ₂ 具有不同的高层语义信息。

式（1-12）表明，对于不同的多媒体内容，可信内容标引中的高层语义向量不相等，并且其底层语义鲁棒哈希值之间的距离大于给定阈值的概率接近1。

1.3.4 篡改敏感性

篡改敏感性是指对多媒体内容进行篡改后，通过可信内容标引能够发现这一行为。其中，被篡改的多媒体内容包括两方面：一是多媒体内容的高层语义信息；二是多媒体内容的底层语义信息。对后者的篡改主要指该操作破坏了原多媒体内容中的感知内容，使用户对该多媒体内容的理解出现了偏差。令原多媒体内容 M 的可信内容标引为 T =（ S H ），对 M 的内容进行篡改后得到的多媒体内容为 M _diff ， M _diff ∈{ M _d ∪ M _c }，其可信内容标引为 T _diff =（ S _diff H _diff ），则有以下关系：

式中，∨表示逻辑或。在对 M _diff 进行定义时，将与原多媒体内容 M 完全不相关的多媒体内容集合 M _c 中的多媒体内容也视为对 M 进行篡改后得到的多媒体内容，以方便对 M 的底层语义信息完整性进行认证，即只要 H _diff 与 H 之间的距离大于给定阈值，断定原多媒体内容的底层语义信息遭到了篡改。

1.3.5 紧凑性

紧凑性是指多媒体内容生成的可信内容标引的长度应尽可能短，以有利于可信内容标引的存储与传输。为达到这一要求，需要 T =（ S H ）中各分量的长度尽量小。其中， S 的长度取决于高层语义空间的语义粒度及对各个语义子空间属性大小的规定。语义粒度越大，对高层语义空间的划分越精细，多媒体内容定位就越准确；反之，语义粒度越小，虽然 S 的长度减小，但多媒体内容在高层语义空间的定位越粗糙，无法保持其唯一性。该语义粒度可根据实验数据进行分析，以获得最优的权衡取值。底层语义鲁棒哈希值 H 的特点与 S 类似。