Mellékleteink: HUP | Gamekapocs
Keres
Komoly security line-up az idei SYSADMINDAY-en: FPS játékok hackelésétől a hálózati szemfényvesztésen át a COM-Object Hijackingig!

Ujjlenyomatként viselkedhet a digitális fényképeken megjelenő zaj

Ady Krisztián, 2006. április 25. 11:58
Ez a cikk több évvel ezelőtt születetett, ezért előfordulhat, hogy a tartalma már elavult.
Frissebb anyagokat találhatsz a keresőnk segítségével:

[EurekAlert, HWSW] A legújabb kutatási eredmények szerint akár bizonyíték is lehet egy-egy digitális fényképből, a New York állami Binghamton Egyetemen fejlesztett szoftvertechnológia ugyanis képes arra, hogy száz százalékos pontossággal összekösse a digitális fényképek eredetijét az azt elkészítő digitális fényképezőgéppel. A bűnözőknek lassan nem csak a késeket és fegyvereket kell eltüntetni a bűntényt követően, hanem a pedofil képeket készítőknek is meg kell szabadulniuk digitális fényképezőgépüktől.

[EurekAlert, HWSW] A legújabb kutatási eredmények szerint akár bizonyíték is lehet egy-egy digitális fényképből, a New York állami Binghamton Egyetemen fejlesztett szoftvertechnológia ugyanis képes arra, hogy száz százalékos pontossággal összekösse a digitális fényképek eredetijét az azt elkészítő digitális fényképezőgéppel. A bűnözőknek lassan nem csak a késeket és fegyvereket kell eltüntetni a bűntényt követően, hanem a pedofil képeket készítőknek is meg kell szabadulniuk digitális fényképezőgépüktől.

A zaj, mint ujjlenyomat

A digitális képeken a digitális fényképezőgépek szenzora és elektronikája hagy ujjlenyomatot, a digitális zajt, melyet a készülék szoftvere sem képes az utófeldolgozás során teljesen eltüntetni. A digitális képeken szabad szemmel akár láthatatlan nyomokat, vízjelhez hasonlítható, szabályosan ismétlődő mintázatokat az algoritmusok képesek érzékelni, felismerni, és a hasonlóságok alapján, az adott fényképezőgéppel készített tesztképekkel összepárosítani. Bár a képérzékelőket ma nagy mennyiségben, sorozatban gyártják, a gyártástechnológiából adódóan nincs két teljesen egyező példány, két pontosan ugyanúgy érzékelő szenzor, két ugyanolyan digitális képet elkészítő digitális fényképezőgép. A jelenlegi tesztek száz százalékos eredményt hoztak.

Hasonlóképpen működnek a fejlettebb, digitális képek minőségének feljavítására használt zajszűrő alkalmazások is, mint péládul a NoiseNinja, vagy a Neat Image. Ezekhez a szoftverekhez az adott készüléktípusra adott ISO érzékenység mellett jellemző zajmintát definiáló profilokat is le lehet tölteni, melyekkel a zajszűrést sokkal hatékonyabbá lehet tenni. A Binghamton Egyetem munkatársai ehhez hasonló detektáló módszert fejlesztettek tökélyre.

Több kép kell

Az utólagosan manipulált képek tartalma megváltozik, többek között az újratömörítés hatására is, ezért az eljárás csak az eredeti, fényképezőgépből lementett képek esetében működik tévedhetetlenül. Az "egyedi azonosító jelek" kiolvasásához egyetlen kép nem elég, többre van szükség, azonban minél több érhető el, az azonosítás annál pontosabb. A három fejlesztő már két szabadalmat is benyújtott a technológiával kapcsolatosan, mely a jelenleg elérhető legerősebb megoldásnak tűnik ezen a területen.

Az előzetes tesztekben a kutatók 2700 képet vizsgáltak, melyet kilenc digitális fényképezőgéppel készítettek el. Az általuk fejlesztett megoldás száz százalékos pontossággal megállapította, hogy melyik képet melyik kamera készítette. Az egyetem munkatársai szerint az elemzés hamarosan szkennelt és mozgóképeken is működőképes lehet, így ez a speciális megoldás tovább bővítheti a bűnüldözési repertoárt.

FPS játékok hackelésétől a hálózati szemfényvesztésen át a COM-Object Hijackingig: Veres-Szentkirályi András (Silent Signal), Balázs Zoli (MRG Effitas), Marosi-Bauer Attila (Hacktivity) és sokan mások. A standupot Felméri tolja.