PICSI

Techniques de Fingerprinting

Un groupe d'attaquants peut comparer les différentes versions d'un même document qu'ils ont tous acquis légalement. Pour essayer d'en produire une copie intraçable, ils vont comparer les documents élément par élément (par exemple pixel par pixel) et détecter les positions pour lesquels ces documents diffèrent. Les fingerprints cachés sont des mots de code, chacun associé à un utilisateur particulier. Les concepteurs de systèmes distinguent, pour l'étude de la sécurité, plusieurs types d'attaques sur les fingerprints cachés :

Narrow attack :

les attaquants n'utilisent, pour chaque position détectée, que des valeurs prises dans les documents à la position concernée ;

Erasure attack :

les attaquants mettent un symbole d'effacement pour chaque position détectée ;

Hybrid attack :

pour chaque position détectée, les attaquants s'autorisent n'importe quel symbole de l'alphabet (y compris ceux qui n'ont pas servi dans les documents utilisés lors de l'attaque) ;

Wide attack :

pour toutes les positions, les attaquants peuvent mettre n'importe quel symbole.

On définit pour chacune de ces attaques la notion de descendance : un mot est le descendant d'un ensemble de mots pour une attaque donnée s'il peut être obtenu à partir de ces derniers suivant les règles formulées ci-dessus. L'objectif, pour le concepteur, est de pouvoir dire si lorsqu'il intercepte un document avec un fingerprint forgé (qui n'est pas d'origine) il est capable de remonter à un des mots parents de celui-ci, et donc à un des utilisateurs membre de la coalition.
  Différentes définitions de sécurité permettent de spécifier ce que l'on peut attendre d'un système/code [19]:

frameproof :

aucune coalition ne peut incriminer un utilisateur qui n'en fait pas partie en produisant son mot de code ;

secure frameproof :

aucune coalition ne peut en incriminer une autre en produisant un de ses descendant ;

identifiable parent property :

aucune coalition ne peut produire un mot qui ne permettrait pas de remonter à au moins un de ses membres ;

traceability :

le mot le plus proche du fingerprint forgé est un mot de code correspondant à un memnbre de la coalition qui l'a généré.

Ces propriétés sont reliées entre elles : traceability ⇒ identifiable parent property ⇒ secure frameproof ⇒ frameproof. Attention, en général la réciproque n'est pas vraie.
  On peut par ailleurs regrouper ces propriétés en deux catégories :

traçabilité forte :

les codes qui nous assure l'identification d'au moins un des membres de la coalition ; elle est reliée aux propriétés traceability et identifiable parent property ;

traçabilité faible :

les codes vont identifier un coupable, mais avec une certaine probabilité de succès seulement.

Solutions

Bien évidemment, la première catégorie est plus intéressante, mais elle est aussi plus difficile à atteindre. On connaît en effet des bornes sur les paramètres de tels codes [19,10], mais elles ne nous donne pas d'indice sur la manière de les construire. Néanmoins, [10,20,4,19,14,17,5,7,2,6,18] proposent des constructions de codes correcteurs d'erreur vérifiant ces propriétés, avec des stratégies de décodage assurant la traçabilité (pour les codes vérifiant la propriété de traceability). Malheureusement, la traçabilité forte implique l'utilisation de codes longs, définis sur de gros alphabets [9].
  C'est pourquoi on préfère parfois se contenter de traçabilité faible, avec une probabilité d'erreur qui décroît exponentiellement avec la longueur du code utilisé. Pour cette deuxième catégorie, on dispose de candidats binaires [3,1,16,25].
Par ailleurs, certains travaux essaient de prendre en considération les outils de traitement du signal que les attaquants pourraient utiliser [24,21,22,25,9,11].
  Enfin, citons [13] qui traite de fingerprinting audio, et [12,23,15,8] pour la vidéo.

References

[1] A. Barg, G. Blakley, and G. Kabatianski. Digital fingerprinting codes: problem statements, constructions, identification of traitors. IEEE Transactions on Information Theory, 49(4):852-865, 2003.

[2] A. Barg and G. Kabatianski. A class of i.p.p. codes with efficient identification. Journal of Complexity, 20(2):137-147, 2004.

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[9] S. He and M. Wu. Performance study on multimedia fingerprinting employing traceability codes. In IWDW'05, number 3710 in Lecture Notes in Computer Science, pages 84-96. Springer-Verlag, 2005.

[10] H. Hollmann, J. van Lint, J.-P. Linnartz, and L. Tolhuizen. On codes with identifiable parent property. Journal of Combinatorial Theory, 82:121-133, 1998.

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[23] H. Zhao and K. Liu. Resistance analysis of scalable video fingerprinting systems under fair collusion attacks. In IEEE ICIP'05. IEEE.

[24] H. Zhao, M. Wu, J. Wang, and K. Liu. Nonlinear collusion attacks on independent fingerprints for multimedia. In IEEE ICASSP'03. poster.

[25] Y. Zhu, D. Feng, and W. Zou. Collusion secure convolutional spread spectrum fingerprinting. In IWDW'05, number 3710 in Lecture Notes in Computer Science, pages 67-83. Springer-Verlag, 2005.