Pixel Shifting攻擊

Pixel Shifting 屬於一種空間域的影像處理方法，主要是對於影像中每一列(row)或每 一行(column)的像素進行橫向或縱向的位移，以達到對影像之所有像素進行移轉的目 的。經移轉過後的影像與原始影像就外觀而言，對於人類肉眼上之判斷不會造成太大差 異，不過當轉換至頻率域時，兩張影像之係數值卻有極大的變化，故Pixel Shifting 會因 此造成以頻率域係數為基礎的浮水印演算法，在驗證取出之浮水印是否真確時產生偏 差。Pixel Shifting 在浮水印攻擊實驗中，可以依位移方向分為兩種類型，分述如下：

一、Type 1：水平位移

令影像中每一列像素均向右位移n 個位置，並將最右方超出影像邊界的 n 個像素搬 移至影像的最左方，形成一個向右位移的循環。如圖36 所示：

(a) (b)

Peppers 原始影像 向右位移9 個像素後之影像 圖36 原始 Peppers 影像與向右位移 9 個像素後之影像對照圖

二、Type 2：垂直位移

令影像中每一行像素均向下位移n 個位置，並將最下方超出影像邊界的 n 個像素搬 移至影像的最上方，形成一個向下位移的循環。如圖37 所示：

(a) (b)

Peppers 原始影像 向下位移9 個像素後之影像 圖37 原始 Peppers 影像與向下位移 9 個像素後之影像對照圖

實驗結果：

一、Type 1：水平位移 (a) Lena

Shifting Pixels 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Results from

D18-10 0.48 0.32 0.35 0.35 -0.06

Results from

D18-10(M) 0.62 0.57 0.48 0.38 0.34 0.30 0.31 0.28 0.23 0.21 Results from

D9-7 0.36 0.38 0.34 0.23 -0.14

Results from

D9-7(M) 0.50 0.48 0.39 0.34 0.31 0.34 0.32 0.26 0.22

Results from

D9-7-F 0.30 0.27 0.40 0.24 0.00

Results from

[1] 0.28 0.34 0.29 0.81 0.26 0.19 (b) Goldhill

Shifting Pixels 3 4 5 6 7 8 9 10 42 43 56 57

Results from

D18-10 0.35 0.29 0.35 0.38 0.00 Results from

D18-10(M) 0.66 0.59 0.56 0.54 0.48 0.48 0.44 0.42 0.30 0.31 0.24 0.22 Results from

D9-7 0.44 0.43 0.52 0.29 -0.09 Results from

D9-7(M) 0.65 0.63 0.55 0.53 0.54 0.49 0.42 0.44 0.28 0.22 Results from

D9-7-F 0.25 0.30 0.34 0.13 Results from

[1] 0.36 0.35 0.41 0.84 0.29 0.21 (c) Peppers

Shifting Pixels 3 4 5 6 7 8 9 10 12 13 14 15

Results from

D18-10 0.41 0.31 0.37 0.36 -0.03

Results from

D18-10(M) 0.57 0.51 0.48 0.44 0.43 0.34 0.31 0.27 0.30 0.30 0.27 0.22 Results from

D9-7 0.48 0.51 0.51 0.27 -0.10

Results from

D9-7(M) 0.66 0.54 0.51 0.46 0.43 0.41 0.39 0.33 0.27 0.19 Results from

D9-7-F 0.32 0.32 0.44 0.26 0.09

Results from

[1] 0.32 0.34 0.29 0.92 0.29 0.26 表9 以 Pixel Shifting Type-1 對影像進行攻擊後之實驗結果 (a)Lena (b)Goldhill (c)Peppers

由Type-1 實驗結果可以看出，尚未加入影像切割重組之前置處理的「D18-10」與

「D9-7」方法，對於Pixel Shifting Type-1 攻擊僅能抵抗至 6 個像素位移，當像素數量增 加至7 以上時，即無法偵測出浮水印，其效能較可抵抗 9 至 10 個像素位移的 [1]之實驗 結果為差；然而當我們加入了影像前置處理方法後，由「D18-10(M)」及「D9-7(M)」方 法的實驗數據可看出，浮水印抵抗Pixel Shifting Type-1 攻擊之能力提升許多，即使當像 素位移數量增加到 11 個，依然可以順利偵測出浮水印，Goldhill影像甚至可抵抗至 42 個像素位移。故在Type-1 攻擊實驗中，加入影像前置處理確實可大幅提升浮水印的強韌 性。

此外由隨機強制差異化方向演算法「D9-7-F」之實驗數據可知，該方法對於 Pixel Shifting Type-1 攻擊僅能抵抗 5 至 6 個像素位移，且相關係數值較「D9-7」之實驗數據 為低，故雖然兩種方法能夠抵抗之像素位移數量相差不多，但仍然是原始的最適差異化 方向演算法所產生之浮水印強韌性較高。

二、Type 2：垂直位移 (a) Lena

Shifting Pixels 3 4 5 6 7 8 9 10 20 25 26 27

Results from

D18-10 0.39 0.33 0.51 0.50 0.04

Results from

D18-10(M) 0.75 0.67 0.62 0.55 0.53 0.52 0.50 0.50 0.32 0.23 0.20 Results from

D9-7 0.39 0.33 0.50 0.31 -0.04

Results from

D9-7(M) 0.66 0.62 0.63 0.56 0.59 0.52 0.47 0.45 0.28 0.23 0.29 0.22 Results from

D9-7-F 0.29 0.24 0.41 0.22

Results from

[1] 0.27 0.33 0.27 0.82 0.25 0.17

(b) Goldhill

Shifting Pixels 3 4 5 6 7 8 9 10 15 20 21 22

Results from

D18-10 0.41 0.25 0.46 0.35 -0.03

Results from

D18-10(M) 0.63 0.56 0.56 0.54 0.51 0.48 0.51 0.47 0.36 0.29 0.24 0.21 Results from

D9-7 0.38 0.32 0.46 0.25 -0.12

Results from

D9-7(M) 0.61 0.58 0.57 0.53 0.50 0.51 0.47 0.42 0.33 0.25 0.21 Results from

D9-7-F 0.29 0.18 0.29 0.03

Results from

[1] 0.37 0.31 0.43 0.85 0.25 0.20

(c) Peppers

Shifting Pixels 3 4 5 6 7 8 9 10 16 17 20 21

Results from

D18-10 0.38 0.19 0.46 0.41 0.07

Results from

D18-10(M) 0.65 0.64 0.57 0.52 0.49 0.45 0.43 0.44 0.36 0.32 0.27 0.19 Results from

D9-7 0.38 0.30 0.47 0.31 -0.06

Results from

D9-7(M) 0.66 0.61 0.59 0.53 0.55 0.46 0.43 0.42 0.25 0.22 Results from

D9-7-F 0.30 0.23 0.39 0.18

Results from

[1] 0.34 0.33 0.31 0.91 0.28 0.27 表10 以 Pixel Shifting Type-2 對影像進行攻擊後之實驗結果 (a)Lena (b)Goldhill (c)Peppers

由Type-2 實驗結果可以看出，尚未加入影像切割重組之前置處理的「D18-10」與

「D9-7」方法，對於Pixel Shifting Type-2 攻擊亦僅能抵抗至 6 個像素位移，當像素數量

增加至7 以上時，即無法偵測出浮水印，其效能較可抵抗 9 至 10 個像素位移的 [1]之實 驗結果為差；但若當我們加入了影像前置處理方法後，由「D18-10(M)」及「D9-7(M)」

方法的實驗數據可看出，浮水印抵抗Pixel Shifting Type-2 攻擊之能力提升許多，即使當 像素位移數量增加到16 個，依然可以順利偵測出浮水印，Lena影像甚至可抵抗至 25 個 像素位移。故在Type-2 攻擊實驗中，加入影像前置處理的方法亦能夠大幅提升浮水印的 強韌性。

至於隨機強制差異化方向演算法「D9-7-F」對於 Pixel Shifting Type-2 攻擊僅能抵抗 5 個像素位移，而「D9-7」方法則能夠抵抗 6 個像素位移，故在 Type-2 攻擊實驗中，依 然是原始的最適差異化方向演算法所產生之浮水印強韌性較高。

綜合Type-1 及Type-2 之結論，原始的動態能量差異化浮水印演算法抵抗Pixel Shifting攻擊的能力不如 [1]，但較隨機強制差異化方向演算法之抵抗效果為佳；若是加 入了影像切割重組之前置處理方法後，其抵抗Pixel Shifting攻擊的能力可獲得大幅提升 並超越[1]，進而達到浮水印強韌性的要求。