第五章 攻擊與還原
5.4 EXIF 資訊回復
圖5.34 EXIF 資訊還原流程圖
這個部分算是整個實驗的後半部，也是整個實驗最重要的一個部分，嵌入浮水印以 及使用增加強健性的方法屬於前半部份，主要是在於傳統的浮水印演算法，後半部份是 比較特別的地方，因為我們使用的是相機所拍攝的一般影像，所以必須經過偽裝，比較 不會引起別人的懷疑。這個部分的開始，必須使用已經使用保護浮水印措施含有浮水印 的BMP 影像，經過轉檔成 JPEG 影像之後，將原本備份的 EXIF 資訊加入，偽裝成相機 所拍攝的影像，就可以將影像放在網路上流傳，在這裡所指的攻擊是修改影像本身的 EXIF 資訊，我們可以使用浮水印演算法將 EXIF 浮水印取出，將被經過修改的 EXIF 資 訊更正，並且還原成原本的EXIF 資訊，達到影像 EXIF 資訊保護的目的。
圖5.35 BMP 轉 JPEG 檔（QF100）
圖5.36 加入 EXIF 資訊
圖5.37 原始的 EXIF 資訊
為了降低 JPEG 攻擊所對浮水印造成的破壞，所以我們將含有 EXIF 資訊浮水印的 影像，進行JPEG 攻擊 QF100 轉檔成 JPEG 影像，然後將原本備份的 EXIF 資訊加入 JPEG 影像，偽裝成原本的JPEG 影像，由圖 5.37 可以看出含有浮水印的影像包含 EXIF 資訊，
與原始的JPEG 影像幾乎無異，可以經由簡單的方式得到 EXIF 資訊，這樣就可以偽裝 成相機所拍攝的原始影像。接下來我們模擬EXIF 被修改的過程，以及還原 EXIF 的方 法，使用EXIF 浮水印，達到智慧財產權的保護。
圖5.38 使用 Ultra-Edit 修改 EXIF 資訊
圖5.39 修改後的 EXIF 資訊
由圖5.38 可以看出，經由簡單的文字編輯軟體，就可以輕易地更改 EXIF 資訊，並 且不會對EXIF 資訊造成破壞，甚至 EXIF 資訊消失的情況，可以由圖 5.39 看出日期被 從原本的2008 年修改成 2000 年，經過修改之後，無法看出有任何地異樣，所以對於犯 罪時間的認證上，是一個非常嚴重的問題，如果這是包含EXIF 浮水印的影像，我們對 這張影像提出質疑，就可以將影像之中所包含的EXIF 浮水印取出，進行證據認證的工 作，如果EXIF 浮水印與影像本身的 EXIF 資訊不符，就可以判斷這張影像經過修改，
如果EXIF 浮水印與影像本身的 EXIF 資訊相符，就可以雙重認證，確定犯案時間，經 由以下實驗來說明。
圖5.40 取出 EXIF 浮水印
圖5.41 更正 EXIF 資訊
圖5.42 更正後的 EXIF 資訊
由於我們實驗必須在BMP 檔案格式下，才能進行浮水印的嵌入，由於 JPEG 相片
表5.11 嵌入浮水印後的檔案大小（*原圖大小為830k）
QF50 QF60 QF70 QF80 QF90 QF100 +-10 254k 302k 374k 578k 776k 1631k +-20 254k 303k 376k 577k 787k 1694k +-30 256k 306k 380k 583k 801k 1733k +-40 258k 308k 386k 587k 808k 1778k +-50 260k 310k 388k 593k 813k 1801k +-60 264k 318k 394k 601k 825k 1818k +-70 270k 320k 398k 604k 836k 1828k +-80 271k 321k 402k 608k 843k 1844k +-90 272k 324k 406k 612k 849k 1853k +-100 274k 327k 409k 620k 855k 1862k
表5.12 浮水印的位元正確率 55.75 53.73 55.04 54.6 55.04 54.53 97.15 58.82 56.87 58.11 63.96 66.23 76.46 99.56 50.34 61.55 67.25 74.2 84.47 92.76 99.78 48.34 66.37 72.15 86.92 90.2 95.69 100 46.68 71.35 76.61 90.94 93.57 92.47 100 45.28 78.29 92.11 94.37 95.69 94.08 100 44.07 91.67 94.44 95.76 97 95.76 100 43.01 93.13 95.76 97.22 97.22 98.76 100 42.07 95.4 97.15 97.08 96.2 100 100 41.21 97.15 97.59 97.81 96.86 100 100
表5.13 浮水印的符號正確率 45.28 24.56 60.23 70.18 74.27 66.67 100 44.07 59.06 67.84 77.78 81.29 75.44 100 43.01 63.74 74.85 81.87 83.04 91.81 100 42.07 73.68 81.87 81.87 78.95 100 100 41.21 83.63 84.4 86.55 83.04 100 100
由上述的數據可以看出，根據影像的檔案大小、PSNR、位元以及 ASCII 正確率，
我們挑選要發送出去的影像最好的選擇為嵌入強度90QF90 的 JPEG 影像，因為正確率 皆為100％的影像有嵌入強度 40QF100～嵌入強度 100QF100 和嵌入強度 90QF90、嵌入 強度100 QF90 這九張影像，但是因為 QF100 的檔案大小約為 QF90 的兩倍，由於檔案 大小是我們的優先考量，如果檔案太大就容易被懷疑有嵌入其他資料，在正確率相同的 情況下，我們選擇嵌入強度90QF90 的 JPEG 影像，原圖的大小為 830k，與我們選擇嵌 入強度 90QF90 的 JPEG 影像大小只有相差 20k，比較不會被察覺，而且 PSNR 高達 42.07，已經達到人眼無法察覺的地步，因此這個實驗的結果，嵌入強度－90QF90 的 JPEG 影像是我們最好的選擇。
第六章
第五章一開始的一般實驗，使用嵌入強度 10～100，十組不同的數據，以及 QF50
6.2 未來工作
因為在嵌入資訊太多的情況之下，影像品質表現不理想，由於我們所使用的演算法 是將浮水印全部嵌入AC8 這個位置，所以我們可以使用最佳化演算法[23][24]，訓練選 擇較好的嵌入位置，來提高影像品質，或是其他的保護方法，來提高位元正確率，例如 功能更強的錯誤更正碼，或者是其他的編碼方式，也可以選擇其他比較好的浮水印演算 法[25]，例如熱門的小波轉換，可以抵抗更多的攻擊方法，達到提高影像品質，以及較 高的浮水印正確率的目標。
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