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J-GLOBAL ID：202002270551863453   整理番号：20A0060755

Cameraモデル同定における適応Prnu雑音除去の緩和:反カウンタ法アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Mitigating Adaptive PRNU Denoising in Camera Model Identification: An Anti-Counter Forensic Approach

著者 (3件)： Sameer Venkata Udaya (National Institute of Technology,Rourkela,India,769008) ,  Naskar Ruchira (National Institute of Technology,Rourkela,India,769008) ,  Modalavalasa Sowjanya (National Institute of Technology,Rourkela,India,769008)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： TENCON  ページ： 903-907  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適応PRNUノイズ除去(APD)は,最も強い状態の一つである。すなわち,光応答雑音(PRNU)に基づくディジタル画像のソース同定を防ぐことに成功した。このような攻撃に対する主要な方法は,反対方向に修正された画像をそのソースに戻すことの成功したマッピングを見出すことである。言い換えると,このような攻撃は,正確な音源同定がカウンター-フォレンジック的に修正された画像によって可能になるならば,obsoleteになるであろう。最初に,画像源の特徴に基づく同定を行い,それらの真正バージョンを回復することを試みることなく,カウンター-フォレンジsi的に修正された画像で直接的に動作させた。著者らは,方法論的ソース同定技術に及ぼすAPDの影響を定量化し,そして,画像テクスチャが,APDカウンター-法医学画像のソース同定において,どのように役立つかを調査した。本研究の重要な要素であるAPD画像テクスチャ層上の局所二値パターン(LBP)抽出を提案し,成功裏の対抗法画像ソース属性を可能にした。著者らの実験結果は,提案方法論が,今日,カメラモデル同定に関する最も強い対抗法攻撃の1つであるAPDによって引き起こされる脅威を緩和するために非常に効果的であることを証明した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音源 ,  *雑音除去 ,  *雑音 ,  雑音低減 ,  法医学 ,  *緩和現象 ,  ディジタル画像 ,  カメラ ,  *計数器
準シソーラス用語： 画像テクスチャ ,  光応答 ,  *モデル同定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル同定 ,  適応 ,  雑音除去 ,  緩和 ,  カウンタ