論文の概要: A leak in PRNU based source identification. Questioning fingerprint
uniqueness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04878v2
- Date: Mon, 12 Apr 2021 12:51:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-20 04:04:08.713244
- Title: A leak in PRNU based source identification. Questioning fingerprint
uniqueness
- Title（参考訳）: PRNUに基づくソース識別のリーク。
指紋の特異性を問う
- Authors: Massimo Iuliani, Marco Fontani, Alessandro Piva
- Abstract要約: Photo Response Non-Uniformity (PRNU) は、画像ソース属性タスクにおいて最も効果的なトレースであると考えられている。
近年のデバイスは、PRNUノイズの識別性を低下させる非特異なアーティファクトを導入する可能性がある。
誤報率の主な原因は、特定のカメラモデル、ファームウェア、画像の内容に直接関連しないことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.33542585238497
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Photo Response Non-Uniformity (PRNU) is considered the most effective trace
for the image source attribution task. Its uniqueness ensures that the sensor
pattern noises extracted from different cameras are strongly uncorrelated, even
when they belong to the same camera model. However, with the advent of
computational photography, most recent devices heavily process the acquired
pixels, possibly introducing non-unique artifacts that may reduce PRNU noise's
distinctiveness, especially when several exemplars of the same device model are
involved in the analysis. Considering that PRNU is an image forensic technology
that finds actual and wide use by law enforcement agencies worldwide, it is
essential to keep validating such technology on recent devices as they appear.
In this paper, we perform an extensive testing campaign on over 33.000 Flickr
images belonging to 45 smartphone and 25 DSLR camera models released recently
to determine how widespread the issue is and which is the plausible cause.
Experiments highlight that most brands, like Samsung, Huawei, Canon, Nikon,
Fujifilm, Sigma, and Leica, are strongly affected by this issue. We show that
the primary cause of high false alarm rates cannot be directly related to
specific camera models, firmware, nor image contents. It is evident that the
effectiveness of \prnu based source identification on the most recent devices
must be reconsidered in light of these results. Therefore, this paper is
intended as a call to action for the scientific community rather than a
complete treatment of the subject. Moreover, we believe publishing these data
is important to raise awareness about a possible issue with PRNU reliability in
the law enforcement world.
- Abstract（参考訳）: Photo Response Non-Uniformity (PRNU) は、画像ソース属性タスクにおいて最も効果的なトレースであると考えられている。
その特異性により、異なるカメラから抽出されたセンサパターンノイズは、同じカメラモデルに属する場合でも強く相関しない。
しかし、計算写真が出現すると、ほとんどの最近のデバイスは取得したピクセルを多用し、おそらくprnuノイズの識別性を低下させるような非独創的なアーティファクトを導入する可能性がある。
PRNUは、世界中の法執行機関が実際に広く利用している画像鑑定技術であることを考えると、近年のデバイス上でそのような技術を検証し続けることが不可欠である。
本稿では,スマートフォン45機種,デジタル一眼レフカメラ25機種の3万枚以上のflickr画像を対象に,この問題がどの程度広範に発生し,その原因が何であるかを検証した。
実験によると、Samsung、Huawei、Canon、Nikon、Fujifilm、Sigma、Leicaなど、ほとんどのブランドがこの問題の影響を強く受けている。
誤報率の高い主な原因は、特定のカメラモデル、ファームウェア、画像内容に直接関連しないことを示す。
最新のデバイスにおける \prnu ベースのソース識別の有効性は,これらの結果を踏まえて再検討する必要がある。
したがって,本論文は,対象の完全治療ではなく,科学的コミュニティに対する行動を呼び起こすものである。
さらに,これらのデータを公開することは,法執行機関の世界におけるPRNU信頼性の問題に対する認識を高める上で重要であると考えている。
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