Маркирование текстовых документов на экране монитора посредством изменения яркости фона в областях межстрочных интервалов

Утечка значительной части электронных документов происходит путем фотографирования экрана. Для расследования таких случаев применяются технологии data leakage prevention (DLP), в частности, внедрение цифровых водяных знаков (ЦВЗ) в изображение на экране. В статье представлен краткий обзор существующих методов внедрения ЦВЗ. Предложен подход к маркированию изображений текстовых документов, выведенных на экран. Цифровая метка внедряется в межстрочные интервалы текста путем незначительного изменения яркости. ЦВЗ неразличим для восприятия человеком, но может быть запечатлен на цифровую камеру. Разработан алгоритм извлечения цифровой метки из фотографии экрана. Алгоритм не требует изображение исходного документа для успешного извлечения ЦВЗ. Результаты тестирования показали, что цифровая метка устойчива к преобразованиям (атакам), возникающим в ходе фотографирования экрана. Предложен метод, позволяющий оценить корректность извлечения цифровой метки при отсутствии информации о встроенной цифровой метке.

1. Утечки информации ограниченного доступа: отчет за 9 месяцев 2020 г. Экспертно-аналитический центр InfoWatch, 2020 г. / Restricted information leaks: report for 9 months of 2020, InfoWatch Analytical Center, 2020 (in Russian).

2. Pramila A. Reading watermarks with a camera phone from printed images. PhD Thesis. University of Oulu, Oulu, 2018, 86 p.

3. Chen W., Ren N. et al. Screen-Cam Robust Image Watermarking with Feature-Based Synchronization. Applied Sciences, vol. 10, no. 21, 2020, article no. 7494.

4. Fang H., Zhang W. et al. Screen-Shooting Resilient Watermarking. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 14, no. 6, 2019, pp. 1403–1418.

5. Song J., Lu X., Wang W., Chen C. ISIFT: Improving the Performance of SIFT for Mirror Images. In Proc. of the 2nd IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC), 2016, pp. 742-745.

6. Mikolajczyk K., Schmid C. An Affine Invariant Interest Point Detector. Lecture Notes in Computer Science, vol. 2350, 2002, pp. 128–142.

7. Chen W., Ren N. et al. Joint Image Encryption and Screen-Cam Robust Two Watermarking Scheme. Sensors, vol. 21, no. 3, 2021, article no. 701.

8. Gugelmann D., Sommer D. et al. Screen Watermarking for Data Theft Investigation and Attribution. In Proc. of the 10th International Conference on Cyber Conflict (CyCon), 2018, pp. 391-408.

9. Piec M., Rauber A. Real-Time Screen Watermarking Using Overlaying Layer. In Proc. of the Ninth International Conference on Availability, Reliability and Security, 2014, pp. 561-570.

10. Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. Lecture Notes in Computer Science, vol. 9351, 2015, pp. 234–241.

11. Hough P.V.C. Method and Means for Recognizing Complex Patterns. U.S. Patent 30696541962, 1992.

12. Mathur G., Rikhari M.S. Text Detection in Document Images: Highlight on Using FAST Algorithm. International Journal of Advanced Engineering Research and Science, vol. 4, no. 3, 2017, pp. 275–284.

13. Low S., Brassil J.T., Maxemchuk N.F., O’Gorman L. Document Marking and Identification Using Both Line and Word Shifting. In Proc. of the INFOCOM'95, 1995, pp. 853-860.