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Digital Watermarking for Verification of Perception-based Integrity of Audio Data

Zmudzinski, Sascha (2017)
Digital Watermarking for Verification of Perception-based Integrity of Audio Data.
Technische Universität Darmstadt
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Digital Watermarking for Verification of Perception-based Integrity of Audio Data
Language: English
Referees: Waidner, Prof. Dr. Michael ; Steinebach, Prof. Dr. Martin
Date: 2017
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 9 June 2017
Abstract:

In certain application fields digital audio recordings contain sensitive content. Examples are historical archival material in public archives that preserve our cultural heritage, or digital evidence in the context of law enforcement and civil proceedings. Because of the powerful capabilities of modern editing tools for multimedia such material is vulnerable to doctoring of the content and forgery of its origin with malicious intent. Also inadvertent data modification and mistaken origin can be caused by human error. Hence, the credibility and provenience in terms of an unadulterated and genuine state of such audio content and the confidence about its origin are critical factors.

To address this issue, this PhD thesis proposes a mechanism for verifying the integrity and authenticity of digital sound recordings. It is designed and implemented to be insensitive to common post-processing operations of the audio data that influence the subjective acoustic perception only marginally (if at all). Examples of such operations include lossy compression that maintains a high sound quality of the audio media, or lossless format conversions. It is the objective to avoid de facto false alarms that would be expectedly observable in standard crypto-based authentication protocols in the presence of these legitimate post-processing. For achieving this, a feasible combination of the techniques of digital watermarking and audio-specific hashing is investigated.

At first, a suitable secret-key dependent audio hashing algorithm is developed. It incorporates and enhances so-called audio fingerprinting technology from the state of the art in contentbased audio identification. The presented algorithm (denoted as ”rMAC” message authentication code) allows ”perception-based” verification of integrity. This means classifying integrity breaches as such not before they become audible. As another objective, this rMAC is embedded and stored silently inside the audio media by means of audio watermarking technology. This approach allows maintaining the authentication code across the above-mentioned admissible post-processing operations and making it available for integrity verification at a later date. For this, an existent secret-key ependent audio watermarking algorithm is used and enhanced in this thesis work.

To some extent, the dependency of the rMAC and of the watermarking processing from a secret key also allows authenticating the origin of a protected audio. To elaborate on this security aspect, this work also estimates the brute-force efforts of an adversary attacking this combined rMAC-watermarking approach. The experimental results show that the proposed method provides a good distinction and classification performance of authentic versus doctored audio content. It also allows the temporal localization of audible data modification within a protected audio file. The experimental evaluation finally provides recommendations about technical configuration settings of the combined watermarking-hashing approach.

Beyond the main topic of perception-based data integrity and data authenticity for audio, this PhD work provides new general findings in the fields of audio fingerprinting and digital watermarking. The main contributions of this PhD were published and presented mainly at conferences about multimedia security. These publications were cited by a number of other authors and hence had some impact on their works.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

In bestimmten Anwendungsfeldern enthalten digitale Tonaufzeichnungen zuweilen sensible Inhalte. Beispiele hierfür sind historisches Archivmaterial, das in öffentlichen Archiven unser kulturelles Erbe bewahrt; oder Tonaufzeichnungen als Indizien im Kontext von Strafverfolgung und Zivilstreitigkeiten. Angesichts der Leistungsfähigkeit moderner Bearbeitungstools für Multimedia ist dieses Material anfällig gegenüber Manipulationen des Inhaltes und Fälschung des Ursprungs in böwilliger Absicht. Unbeabsichtigte Veränderungen aufgrund von technischem oder menschlichem Versagen können in der Praxis ebenfalls vorkommen. Die Vertrauenswürdigkeit dieses Materials im Sinne von Unverfälschtheit des Inhaltes und Echtheit der ursprünglichen Quelle sind daher kritische Faktoren.

Für die Behandlung dieses Problems stellt diese Dissertation daher ein Verfahren zur Verifikation der Integrität und der Authentizität digitaler Tonaufzeichnungen vor. Es ist unempfindlich gegenüber gängigen Bearbeitungsschritten im Lebenszyklus der Audiodaten, die die subjektive Klangwahrnehmung nur unwesentlich oder gar nicht beeinflussen. Beispiele hierzu sind verlustbehaftete Kompression bei hoher Klangqualität oder verlustfreie Formatwandlung. Es ist das Ziel, de facto falsch-positive Detektionen in der Gegenwart dieser – legitimen – Bearbeitungsschritte zu vermeiden, wie sie bei Standardverfahren für kryptografiebasierte Echtheitsprüfungen zu erwarten wären. Um dieses Ziel zu erreichen, wird eine geeignete Kombination der Technologien der ”Digitalen Wasserzeichen” mit audio-spezifischen Hashfunktionen untersucht.

Hierzu wird im ersten Schritt ein geeignetes schlüsselabhängiges Audio-Hashverfahren entwickelt. Es nutzt und erweitert Erkenntnisse des sog. ”Audio-Fingerprintings” aus dem Bereich der inhaltsbasierten Audio-Identifizierungsverfahren. Der vorgestellte Algorithmus (im Folgenden bezeichnet als ”rMAC”-Authentifizierungscode) erlaubt die sog. ”wahrnehmungs-basierte” Verifikation der Integrität. Dies bedeutet, Integritätsverletzungen als solche zu klassifizieren (erst) sobald sie hörbar werden. Als weiteres Ziel werden diese Authentifizierungscodes mittels Audio-Wasserzeichen-Technologie unhörbar innerhalb der Audiodaten eingebettet und gespeichert. Dies erlaubt die Authentifizierungscodes auch über die oben erwähnten, zulässigen Bearbeitungsschritte hinweg mitzuführen und für eine spätere Integritätsprüfung verfügbar zu halten. In dieser Arbeit wird dazu ein existierendes Audiowasserzeichen-Verfahren gezielt weiterentwickelt.

Die Schlüsselabhängigkeit der rMAC- und Wasserzeichen-Algorithmen erlaubt es auch, in eingeschränktem Maße, die Authentizität der geschützten Audiodaten zu prüfen. Hierzu analysiert diese Dissertation auch den Aufwand für Bruteforce-Angriffe auf das vorgestellte, schlüsselabhängige Verfahren der Echtheitsprüfung. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass das entwickelte Verfahren eine gute Trennschärfe bei der Klassifizierung zwischen echten und gefälschten Audioinhalten bietet. Es erlaubt weiterhin eine zeitliche Lokalisierung der Datenveränderungen innerhalb einer Datei. Die experimentelle Evaluation liefert schließlich auch Empfehlungen über geeignete technische Feineinstellungen des Verfahrens.

Über die Frage der wahrnehmungsbasierten Echtheitsprüfung für Audio hinaus, liefert diese Dissertation auch neue allgemeine Erkenntnisse in den Bereichen des Audio Fingerprintings und der digitalen Wasserzeichen für sich. Die Hauptbeiträge dieser Arbeit wurden auf Fachkonferenzen der Multimedia-Sicherheit vorgestellt. Diese Publikationen wurden anschließend von einer Reihe anderer Autoren zitiert und haben daher weiterführende Arbeiten zum Thema mitbeeinflusst.

German
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-63114
Classification DDC: 000 Generalities, computers, information > 004 Computer science
Divisions: 20 Department of Computer Science
20 Department of Computer Science > Security in Information Technology
Date Deposited: 04 Jul 2017 07:03
Last Modified: 09 Jul 2020 01:40
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/6311
PPN: 404922007
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