Multimedia Sicherheit

Transkript

1 Multimedia Sicherheit Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen Martin Steinebach 1

2 Metamotivation Digitale Medien verstehen lernen Technik Anwendung Einfluss auf tägliches Leben Spezielle Schutzbedürfnisse erkennen Verfahren aufzeigen, die Schutzbedürfnisse befriedigen 2

3 Organisatorisches Website: Vorlesung Vorlesung wöchtentlich Infos und Folien Kein Script Klausur Schriftlich Eine Klausur pro Semester s bitte immer mit MMS13 im subject Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 3

4 Motivation Digitalen Medien sind heute stark verbreitet Verkauf von Werken auf digitaler Basis (Datenträger, Internet) Vielfältige Werkzeuge zur Bearbeitung und Erzeugung Effiziente Kompressionsverfahren Träger von Informationen im täglichen Leben Folgen: Einfache Be- und Verarbeitung sowie Speicherung Vervielfältigungsmöglichkeiten ohne Qualitätsverlust Effiziente Verbreitung über Ländergrenzen hinweg Schwierigkeiten bei der Sicherheit: Gewährleistung von Authentizität Nachweis der Integrität Herausforderungen beim Datenschutz Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 4

5 Motivation: Problembeispiel Urheberschutz Ein Photograph findet seine Photos in einer digitalen Bilddatenbank im Internet, wo sie zum Verkauf angeboten werden. Er ist nicht in der Lage, seine Urheberschaft zu beweisen und Lizenzrechte durchzusetzen, da das digitale Bildmaterial keinen Hinweis auf ihn als Urheber enthält 5

6 Motivation: Urheberrecht Beispielszenario Urheberrecht Erstellen eines Konzertfotos durch einen Bürger Markieren durch sichtbaren Namen Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

7 Motivation: Urheberrecht Beispielszenario Urheberrecht Verbreiten des Bildes im Internet, beispielsweise in einem sozialen Netzwerk Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

8 Motivation: Urheberrecht Beispielszenario Urheberrecht Herunterladen des Bildes durch dritte Partei Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

9 Motivation: Urheberrecht Beispielszenario Urheberrecht Entfernen der sichtbaren Markierung Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

10 Motivation: Urheberrecht Beispielszenario Urheberrecht Unerlaubte kommerzielle Nutzung in einem Online-Magazin Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

11 Motivation: Problembeispiel Urheberschutz Welche Methoden zum Schutz können Nutzer und Rechteinhaber gleichermaßen akzeptieren? Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 11

12 Motivation: Filesharing Verbreitung illegaler Kopien 12

13 Motivation: Schaden Behauptung der US Musikindustrie: Limewire [ ] owes them between $400 billion and 75 trillion. The latter, written out, comes to 75,000,000,000, Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 13

14 Motivation: Medien, Meinung, Freiheit Arabischer Frühling: Viele aktuelle Informationen werden über YouTube mittels Handyvideos verbreitet Wie sicher ist das für die Quellen? Kann man den Videos vertrauen? 14

15 Motivation: Privatsphäre und Web 2.0 Massive Nutzung von Web 2.0 Private Fotos werden verbreitet Das Internet vergisst nicht Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 15

16 Motivation: Web 2.0 und Privacy Facebook Scandal: Page Posts Nude Photos Of Edgewood HS Girls The girls most likely took these pictures of themselves and then shared them with someone like a girlfriend, boyfriend, another friend. That person may have shared them with someone else, said Eddie Hopkins, Harford County Sheriff s Office. These pictures, certainly these types of pictures, can ultimately come back and emotionally harm these children sometime in their life because they re out there now, he continued. Even though the page is off the site, it has been posted, it was posted for a couple of days, enough to get a number of hits. Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 16

17 Motivation: Teufel & Detail Geo Location in Exif Tags Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 17

18 Motivation: Manipulationen Inhaltsverändernde Manipulationen Original Fälschung Mondoberfläche mit Astronaut 18

19 Motivation: Manipulationen Retusche zu Zeiten Lenins: Trotzki und Kamenew sind durch fünf Holzstufen ersetzt Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 19

20 Motivation: Manipulationen vom

21 Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 21

22 Motivation: Manipulationen Präsident Clintons Besuch in Eisenach Ihr habt auch in schlechten Zeiten dicke Backen Bilder, die lügen; Haus der Geschichte der Bundesrepublik Deutschland (Hg.) Bouvier Verlag Bonn 22

23 Motivation: Manipulationen Gerichtsurteil zur Manipulation von Portraitfotos, 23. März 2005 Das Bundesverfassungsgericht fällt [...] ein interessantes Grundsatzurteil, in dem es um die Manipulation von Portraitfotos und das Persönlichkeitsrecht geht. "Mit Bildverarbeitung bearbeitete und manipulierte Bilder, die den Anschein erwecken, das authentische Abbild einer Person zu sein, sind nicht durch die Meinungsfreiheit gedeckt. [ ] Geklagt hatte der frühere Vorstandsvorsitzende der Deutschen Telekom AG, Ron Sommer, gegen die in Zeitschrift "Wirtschaftswoche" (Holtzbrinck Verlag). Sie hatte im Jahr 2000 über die wirtschaftliche Situation der Telekom berichtet und dies mit einer Fotomontage Sommers illustriert. Sommers Gesichtszüge wurden - für den Betrachter nicht erkennbar - nachteilig verändert. Der Kopf wurde um etwa fünf Prozent "gestreckt". Sommers Gesicht wirke nach Angaben seiner Anwälte länger, die Wangen fleischiger und breiter, das Kinn fülliger, der Hals kürzer und dicker und die Hautfarbe blasser als in Wirklichkeit. 23

24 Motivation: Manipulationen Der Entscheidung liegen im Wesentlichen folgende Erwägungen zu Grunde: Die Meinungsfreiheit umfasst die grafische Umsetzung einer kritischen Aussage eines Zeitschriftenartikels auch durch eine satirisch wirkende Fotomontage. Das allgemeine Persönlichkeitsrecht schützt aber vor der Verbreitung eines technisch manipulierten Bildes, das den Anschein erweckt, ein authentisches Abbild einer Person zu sein. Ein solcher Eingriff in das Persönlichkeitsrecht wird auch dann nicht durch die Meinungsfreiheit gerechtfertigt, wenn das Bild in einen satirischen Kontext gerückt wird. Das für die Fotomontage benutzte Bild des Kopfes beansprucht, eine fotografische Abbildung zu sein. Zugleich gibt es - anders als typischerweise eine karikaturhafte Zeichnung - dem Betrachter keinen Anhaltspunkt für die Manipulation der Gesichtszüge. Ein solcher Anhalt folgt auch nicht daraus, dass die übrige Darstellung deutlich erkennbar den Charakter des Fiktiven hat. Für die Abbildung des Kopfes gilt dies gerade nicht. In letzer Instanz beim Bundesgerichtshof ist die Klage allerdings gescheitert: Der Bundesgerichtshof hielt es für zweifelhaft, ob die von Sommer gerügten nachteiligen Veränderungen des Gesichts ("es erscheine insgesamt länger, die Wangen fleischiger, der Kinnbereich fülliger, der Hals kürzer und dicker und die Hautfarbe blasser") überhaupt das Persönlichkeitsrecht des Ex-Telekom-Vorstands verletzt. 24

25 Motivation: Reuters photo fraud Verstärken der Wirkung von Bildern durch Bildmanipulationen 25

26 Motivation: Integrität Audiodokumente lassen sich leicht verändern Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 26

27 Motivation Beispiel: Guten Tag! PCM representation: Fourier spectogram (false colour plot): samples per second, 16bit each absolute value of DFT coefficients amplitude frequency time time Herausforderung: Integrität schützen, während Repräsentationen nicht immer intuitiv und eindeuting sind. Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 27

28 Motivation: Integritätsschutz f html Tonfall, Satzbau können heute leicht elektronisch manipuliert werden Lässt sich das automatisiert erkennen? Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 28

29 Motivation: Grenzen Reuters Blog: blogs.reuters.com/gbu/files/2007/10 Fotos können auch gestellt sein Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

30 Motivation Ende Motivation Literaturtipp: Burn.Mix.R.I.P: Creative Commons Download, Gesichte der P2P Tauschbörsen und Maßnahmen 30

31 Grundlagen Begriffe Technologien 31

32 Grundlagen: Was ist Sicherheit? Wikipedia ( Sicherheit bezeichnet einen Zustand, der frei von unvertretbaren Risiken der Beeinträchtigung ist oder als gefahrenfrei angesehen wird Synonyme ( Gewissheit: Gewähr, Kenntnis, Klarheit, Prägnanz, Sekurität, Stichhaltigkeit, Unanfechtbarkeit, Überzeugung, Unangreifbarkeit, Unwiderlegbarkeit, Wahrheit, Wirklichkeit, Bestimmtheit, Vertrauen Selbstbewusstsein: Durchsetzungsvermögen, Festigkeit, Selbstsicherheit, Selbstvertrauen, Selbstwertgefühl, Stolz, Selbstgefühl, Sekurität Pfand: Bürgschaft, Deckung, Faustpfand, Garantie, Haftung, Kaution, Sekurität Zuverlässigkeit: Fehlerfreiheit, Korrektheit, Richtigkeit, Ungefährlichkeit, Sekurität Schutz: Abschirmung, Behütetsein, Geborgenheit, Geborgensein, Gesichertheit, Obhut, Sicherung, Gefahrlosigkeit, Gewahrsam, Souveränität, Sekurität 32

33 Grundlagen: Was ist Sicherheit? Sicherheit = Safety und Security Unterscheidungen nach SAP Security Fibel ( Security Schutz vor zielgerichteten und böswilligen Angriffen von innen und außen Safety Systemausfälle, Leitungsausfälle, Verschleiß, Bedienungsfehler, kurz gesagt: "Technisches und menschliches Versagen". GI Vorschlag Safety Umgebungssicherheit Sicherheit für die Umgebung eines Informationssystems Security Angriffstoleranz bzw. Angriffsresistenz Sicherheit gegen absichtliche Angriffe 33

34 Grundlagen: Schutzziele Schutzziel Authentizität Authentizität Integrität Vertraulichkeit Integrität Vertraulichkeit Zugriffsschutz Verbindlichkeit Verbindlichkeit Zugriffsschutz Verfügbarkeit Verfügbarkeit Wozu Schutzziele? Einheitliche Kommunikation Einfache Hilfe beim Prüfen auf Sicherheitslücken 34

35 Grundlagen: Schutzziele Authentizität Authentizität beschreibt die Echtheit oder Glaubwürdigkeit eines Objektes Personen Gegenstände Informationen Nachweis der Identität des Urhebers / Autors Nachweis der Echtheit des Datenmaterials Das muss nicht bedeuten, dass das Material nicht verändert wurde Multimedia-Beispiel Nachweis der Urheberschaftsansprüche an einem Bild 35

36 Grundlagen: Schutzziele Integrität Unversehrtheit von Informationen und Daten erbringt den Nachweis, dass diese unverändert vorliegen Schutz vor dem Ändern von Informationen, die durch Medien repräsentiert werden, z.b. vor Bildmanipulationen 36

37 Grundlagen: Schutzziele Vertraulichkeit Verhindert, dass unberechtigte Dritte auf Daten zugreifen können Wahrung von Geheimnissen Schutz vor dem Abhören von Videokonferenzen 37

38 Grundlagen: Schutzziele Zugriffsschutz Kontrolle des Systemzuganges Zugriffsbeschränkungen Auf Systemfunktionen Auf Datenbestände Schutz vor dem unberechtigten Zugriff auf Pay-TV-Systeme 38

39 Grundlagen: Schutzziele Verbindlichkeitet Synonyme Unleugbarkeit Nachweisbarkeit Prüfung von Authentizität der Parteien und Integrität der Daten durch ein Dritte Instanz Verbindlichkeit der Kommunikation wird gewährleistet Kauf von Mediendaten über das Internet Wer hat gekauft? Wer hat verkauft? Was wurde gekauft? Ist es unversehrt beim Kunden angekommen? 39

40 Grundlagen: Schutzziele Verfügbarkeit Auch als Zuverlässigkeit bekannt Sicherstellen des möglichen Zugriffs auf Daten und Dienste Schutz eines Online-Dienstes zum Medienverkauf gegen Denial-of-Service (DoS) Angriffe 40

41 Grundlagen: Digitale Medienformate Verständnis der Formate notwendig zum Optimieren von Sicherheitsmechanismen Wasserzeichen: Gefahr des Einbettens in später gelöschte Medienanteile Verschlüsslung: Absturz von Abspielsystemen 41

42 Grundlagen: Digitale Medienformate Die meisten bekannten Formate wie MPEG, Divx oder mp3 sind komprimierte Formate Wozu komprimieren? Bsp.: Full HD Video * Pixel 24 Bit/Pixel 5,93 MB pro Frame 30 Frames/sec ~178 MB pro Sekunde 10,4 GB pro Minute 625 GB pro Stunde 4 Sekunden pro CD Ca. 30 Sekunden pro DVD 5 Minuten pro Blu-Ray Disk (Double Layer) Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 42

43 Grundlagen: Digitale Medienformate / Klassifikation Echtzeit / nicht Echtzeit fähig Symmetrisch / Asymmetrisch Kompressionsrate Verlustbehaftet / Verlustfrei Intraframe / Interframe Videobild 1 (Referenzbild) Videobild 2 (aktuelles Bild) Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 43

44 Grundlagen: Digitale Medienformate JPEG (Einzelbild) jede Farbebene (Grauwerte R,G,B Y,U,V) separat hier treten die Verluste auf unkompr. Pixelfeld Blöcke je 8x8 Pixel Ortsfrequenzkoeffizienten quantisierte Koeffizienten kompr. Bilddaten Zerlegung in Rasterblöcke Forward DCT Entropiekodierung Quantisierung vom Benutzer einstellbarer Kompressionsgrad Quant.- Tabelle Huffman- Tabelle 44

45 Grundlagen: Digitale Medienformate / DCT Discrete Cosinus Transformation Transformation der Bildpunkte in Frequenzbereiche andere Darstellungsart eines Bildes geteilt nach Luminanz und Chrominanzwerten Ziel: Kompression Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS

46 Digitale Medienformate / DCT

47 Digitale Medienformate / DCT Keine Kompression Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 47

48 Digitale Medienformate / DCT Starke Kompression: Quantisierungstabelle mit hohen Werten in hohen Frequenzen Viele Frequenzanteile werden 0 Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 48

49 Digitale Medienformate / DCT Auswirkung starker Kompression: Verlust von Details File:Felis silvestris silvestris small gradual decrease of quality.png From Wikipedia, the free encyclopedia Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 49

50 Grundlagen: Digitale Medienformate / Variable Length Coding Verlustfreie Codierung Wird nach der Quatisierung durchgeführt Verbreitet z.b. durch *.zip Einsatz auch in Fax

51 Grundlagen: Digitale Medienformate: Hybride Codierung Vorverarbeitung (z.b. RGB YUV) Blockbildung (8 8 oder Pixelblöcke) Transformationscodierung (DCT, Fourier, Wavelet) Quantisierung (verlustbehaftet) Entropiecodierung Lauflängencodierung Huffman-Codierung Arithmetische Codierung Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 51

52 Grundlagen: Digitale Medienformate / MPEG eigentlich ein Datenformat, kein Kompressionsverfahren spezifiziert Syntax und Semantik des Bitstroms nicht die Architektur des Decoders, nicht den Encoder wesentliche Kenndaten Abtastung progressiv (non-interlaced) YUV, UV-Unterabtastung 2:1 hor. und vertikal Breite 768, Höhe 576 Bildraten 24, 25, 30, 50, 60 fps Pixelseitenverhältnisse VGA, CCIR /625, 16:9 525/625 52

53 Grundlagen: Digitale Medienformate / MPEG / Bildtypen "key frame", wahlfreier Zugriff im Suchlauf möglich I intra in sich abgeschlossen P predictive aus vorhergehendem I oder P B bidirectional aus benachbarten I und P Speicherbedarf bidirektionale Prädiktion Darstellungsfolge: Bildnummer I B B P B B P B B I B Anzahl der P- und B- Bilder ist wahlfrei unidirektionale Prädiktion 53

54 Grundlagen: Digitale Medienformate / MPEG / Qualitätsfaktoren mittlere Datenrate wird konstant gehalten Qualität variiert bildinhaltsabhängig Qualität beeinflußbar durch Güte der Bewegungskompensation sorgfältige Bewegungskompensation hohe Kompression hier liegt der Spielraum für Könner! Feinheit der Quantisierung, Unterdrückung von Koeffizienten feine Quantisierung weniger Artefakte, geringere Kompression Verhältnis I / P / B - Bilder mehr I-Bilder bessere Editierbarkeit, geringere Kompression 54

55 Grundlagen: Digitale Medienformate / Audio Kompression Unterscheidungskriterien Verlustfrei oder verlustbehaftet Optimiert für Musik oder Sprache Stream oder Datei Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 55

56 Grundlagen: Digitale Medienformate / Audio Kompression Modellierung des Hörempfindends Abhängig von der Frequenz ist unterschiedlich viel Energie notwendig, um einen hörbaren Ton zu erzeugen File:Perceived Human Hearing.png From Wikipedia, the free encyclopedia Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 56

57 Grundlagen: Digitale Medienformate / Audio Kompression Modellierung der Maskierung Laute Frequenzen übertönen leise benachbarte. Sie wirken als Masker und verändern die Wahrnehmbarkeitsschwelle File:File:Audio Mask Graph.png From Wikipedia, the free encyclopedia Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 57

58 Grundlagen: Digitale Medienformate / Audio Kompression Modellierung des Hörempfindends, Maskierung Auch auf der Zeitachse treten entsprechende Maskierungen auf Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 58

59 Grundlagen: Digitale Medienformate / MPEG / Audio Ausgangspunkt: MPEG-1 Layer 2 Audio Dateien (MP2) - Einsatzgebiete: Digital Audio Broadcast, MPEG 1 Video-CD, ATRAC - Aufbau: Unterteilung der Datei in unabhängige Frames (ca. 40 Frames/s)... Frame 1 Frame 2 Frame 3 Frame 4... Header Audio-Daten Fehlerprüfcode Nebendaten Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 59

60 Grundlagen: Digitale Medienformate / MPEG / Audio/ Grundlagen Drei Layer existieren: Layer 1 Layer 2 Layer 3 } Mehrere psychoakustische Modelle Algorithmus in fünf Schritten: Filterbank : Aufteilung in 32 Frequenzbänder Psychoakustik: Schwellwert berechnen Bitzuweisung: Verteilung der vorhandenen Bits Quantisierung : normieren mit Skalenfaktoren Bitstromformatierung Aufsteigender Aufwand Sinkende Datenraten Längere Verzögerungen 60

61 Grundlagen: Digitale Medienformate / MPEG / Audio / Mp2 Datenstrom 23 ms lange Frames Frames aufgeteilt in: Header Error-Check Audio Data Ancillary Data Header (32 Bit) enthält: Syncword, ID, Layer, Protection Bit Bitrate Index, Sampling Frequency, Padding Bit, Private Bit, Mode, Mode Extension, Copyright, Original / Copy, Emphasis Audio Data besteht aus : Allocation SCFSI Skalenfaktoren Samplecode / Samples 61

62 Grundlagen: Kryptographie Möglichkeiten durch den Einsatz von Kryptographie: Datenunabhängigkeit Vertraulichkeit, Zugriffschutz und Authentizität: vertrauliche Informationsspeicherung und- übertragung in Netzen, Funktionalität eines Identitätsnachweises Integrität, Authentizität und Nachweisbarkeit: Unversehrtheit, Echtheit, Unleugbarkeit Zugriffschutz: Identifizierungs- und Authentisierungsverfahren gestatten auch die Abschottung von Rechnern gegenüber einem unerwünschten Zugriff von außen 62

63 Grundlagen: Kryptographie, symmetrische Verfahren Gewährleistung von Vertraulichkeit, Zugriffschutz und Authentizität zwischen Sender und Empfänger Kommunikationspartner haben einen gemeinsamen geheimen Schlüssel K zum Ver- und Entschlüsseln deshalb auch Private-Key-Verfahren genannt geheimer Schlüssel Generierung Klartext E Schlüsseltext D Klartext geheimer Bereich - 2 (oder n) Partner, ein Geheimnis - 63

64 Grundlagen: Kryptographie, asymmetrische Verfahren Auch Public-Key-Verfahren genannt Zufallszahl öffentlicher Chiffrierschlüssel Schlüsselgenerierung geheimer Dechiffrierschlüssel Klartext Schlüsseltext Verschlüsselung Entschlüsselung Klartext geheimer Bereich -Ein Geheimnis pro Partner Funktion: Vertrauliche Übertragung und Signatur 64

65 Grundlagen: Kryptographie, 2 Verfahren, ein Problem... Symmetrische Verfahren: Effizient Unsicher bei großen Gruppen Asymmetrische Verfahren: Komplex Auch in Gruppen sicher verwendbar Wie kann man Vorteile kombinieren...? 65

66 Grundlagen: Kryptographie, Session-Key Schema Einsatz von symmetrischer und asymmetrischer Kryptographie User A: (Sender) plaintext m c m := f(k,m) c K := g(pkb,k) c m c K User B: (Receiver) plaintext m m := f -1 (K,c m ) K := g -1 (SKB,c K ) c m c K 66

67 Grundlagen: Kryptographie Einsatz von Kryptographie zum Schutz der Integrität: Nachweisbarkeit von Änderungen Prinzip: Erzeugen eines eindeutigen Fingerabdrucks einer Datei 67

68 Grundlagen: Kryptographie, One-way Hash Quelle: data m h := H(m) m h m has integrity true Prüfen: h = h* h* := H(m) m h m has no integrity false 68

69 Grundlagen: Kryptographie, Digitale Signaturen Signer A: data m h := H(m) s := S(SKA,h) m s m authentic true h* := H(m) Verifier: h = h* m s m not authentic false h := V(PKA,s) 69

70 Grundlagen: Kryptographie, Message Authentication Code Originator: data m MAC := H(k,m) m MAC m authentic true Verifier: MAC MAC * MAC* := H(k,m) m MAC m not authentic false 70

71 Grundlagen: Integrität Klassischer Integritätsschutz schützt digitale Daten: Verwendung von Hash-Funktionen Signieren des Hashes mittels üblicher Public-Key-Infrastruktur (PKI) Binäre Integrität Änderungen eines einzigen Bits zerstört Integrität Ermöglicht Nachweis eindeutig nicht veränderter Medien Aber: Änderungen digitaler Medien während Publikationsprozess alltäglich Formatänderungen Größenanpassung wegen vordefinierter Layouts (Skalierung) Ausschnittsbildung etc. 71

72 Grundlagen: Integrität Binäre Integrität kann nicht zwischen Änderungen unterscheiden: Änderung an einem Bit hat die gleiche Wirkung wie komplette Umgestaltung Original Beschneiden Kompression Objekt hinzufügen 72

73 Grundlagen: Digitale Medienformate Bitebenen Pixel Je nach Wertigkeit eines Bits sind diese unterschiedliche relevant für die Darstellung eines Bildes Je niedriger der Wert, desto mehr ähnelt die Bitebene Rauschen Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13 73

74 Grundlagen: Integrität Notwendig: Semantische Integrität Nur Änderungen der Bildaussage zerstören Integrität Besserer Integritätsbegriff für digitale Medien Ziel: Orientierung an der menschlichen Wahrnehmung Unterschied binärer und semantischer Integrität: Mediendatei D hat den Inhalt I Durch Operation O auf D ensteht die Datei D, welche den Inhalt I hat Nun können zwei unterschiedliche Typen von Integrität festgestellt werden: Binäre Integrität liegt vor, wenn die Operation O die Datei D unverändert gelassen hat Semantische Integrität liegt vor, wenn der Inhalt I der Datei D sich nicht von dem Inhalt I der Datei D unterscheidet. 74

75 Grundlagen Abstufungen der Bildähnlichkeit Wie kann bewertet werden, ob ein Bild zu einer definierten Menge von Bildern gehört? Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

76 Grundlagen Identität entsteht, wenn eine Datei digital kopiert wird. Teilweise Identität entsteht, wenn Teile der Datei digital kopiert und dabei nicht verändert werden. Inhaltsidentisch sind Dateien, die umformatiert wurden oder inhaltsbelassend verändert wurden. Ähnlichkeit entsteht, wenn Komponenten der Datei in anderen Dateien verwendet werden. Dabei kann es sich um Objekte im Vorder-oder Hintergrund handeln, aber auch um abstrakte Elemente wie Farbzusammenstellungen. Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

77 Grundlagen Identität Zwei Dateien sind identisch, wenn ein bitweiser Vergleich keinen Unterschied feststellen lässt, also jedes einzelne Bit der beiden Dateien gleich ist. Identische Bilddateien entstehen nur durch digitale Kopien eines Bildes. Selbst zwei in sehr kurzen Abstand hintereinander erzeugte Fotos der gleichen Szene werden nicht identisch sein. Zur Feststellung der Identität werden Hashfunktionen verwendet. Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

78 Grundlagen Teilweise Identität In zwei Dateien kommen identische Teile vor Das bedeutet, dass in Datei A eine Folge von Bits vorkommt, die in Datei B an beliebiger Stellen identisch auftritt. Beispiel: JPG-Dateien, in denen nur Metadaten, also beispielsweise EXIF Informationen verändert wurden, die Bilddaten selbst aber unverändert blieben. Ein Dateivergleich würde hier keine Identität feststellen, ein Vergleich der teilweisen Identität wäre allerdings erfolgreich, die die identischen Bildblöcke festgestellt würden. Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

79 Grundlagen Inhaltsidentisch Ist der von einem Betrachter wahrgenommene Inhalt zweier Dateien gleich, so sprechen wir von identischen Inhalten. Bei Bilddateien bedeutet dies, dass ein Betrachter in einer normalen Betrachtungsumgebung keinen (deutlich) wahrnehmbaren Unterschied zwischen zwei Kopien eines Bildes feststellen würde. Beispiel hierfür ist ein Bild, welches als Bitmap vorliegt. Wird eine Kopie davon als JPEG gespeichert, so sind beide Bilder für einen Betrachter nicht zu unterscheiden, wenn keine extreme Kompressionsrate gewählt wurde Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

80 Grundlagen Ähnlichkeit Es muss festgelegt werden, worauf sich die Ähnlichkeit bezieht. Beispiele: - Ort, an dem das Bild aufgenommen wurde - Personen, die auf dem Bild zu sehen sind. Entsprechende Verfahren haben allerdings erst einmal nichts mehr mit dem Konzept der Hashverfahren gemeinsam sondern entstammen eher der graphischen Datenverarbeitung, beispielsweise der automatisierten Erkennung von Personen auf Überwachungsbildern. Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

81 MD5 und JPEG Test: JPEG mit Paint laden, wieder als JPEG speichern. E:\Temp>md5 *.jpg 3B3FD01FD259BD9E215F76821C7FD4A1 SANY0178.JPG FA54E4027DDCE7F315F78DEFE964B0ED SANY0178_1.JPG A6D7610ECBA BB051CD SANY0178_2.JPG 8ACB44D55693F3811D28A6AE398F9BB5 SANY0178_3.JPG Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

82 SSDeep und JPEG SANY0178_1.JPG: 2PnL4ySsdX4Y37h8N9YzSWTaEvq2zmhpf1JhModDmEQbA8BUl: 65SSIEhhah2zef1JpdmdPBUl SANY0178_2.JPG: 9qAjnknYytozR63RErlfjQbHGuIWjkqcDG:9qAjtytom2lfW6i Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

83 SSDeep und BMP SANY0178_2.bmp: :lII+CTPTKz93DHoOvZK7nTiay4JJ9Bh8TUtGMU4qOTGGGYZACKG3: ladhvkntha4im9ygfolg3 SANY0178_2_cut.bmp :lII+CTPTKz93DHoOvZK7nTiay4JJ9Bh8Tuufr+O231JYZACKG3: ladhvknthakyfq1golg3 Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

84 Kryptographie und Multimedia Ist Kryptographie geeignet für Multimedia-Umgebungen? Notwendige Rechenleistung für Video on Demand (VoD) Übertragungskanäle für komprimiertes Audio und Video? Wie reagiert eine Umgebung auf verschlüsselte Datenpakete? Kryptographie endet beim Konsumenten... 84

85 Robuste Verschlüsslung Ziel: Verschlüsslung von Medien in einer Weise, dass sie weitere Verarbeitungsschritte überstehen Beispiel: JPEG Verschlüsseln Nach Bitmap wandeln Skalieren Nach JPEG wandeln Verteilen Entschlüsseln Absätze Bitplane encryption (Podesser et al) Discrete parametric cosine transform (Zhou et al) Shuffling of DCT coefficients (Li and Yu) 2D chaotic maps (Geschwandtner et al) Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

86 Robuste Verschlüsselung Aktuelle Robustheit JPEG Skalierung Bitplane O DPCT Shuffling DCT coefficients 2D chaotic maps + O + k.a. Bild nicht lesbar O nicht akzeptabler Qualitätsverlust + OK Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

87 Robuste Verschlüsselung / Permutation von Blöcken Ansatz: Bild Blöcke aufteilen Blöcke anhand von geheimen Schlüssel permutieren Problem Blockpermutation verursacht scharfe Kanten Hoher Qualitätsverlust bei JPEG Kompression Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

88 Robuste Verschlüsselung / Permutation von Blöcken Lösung Rahmen um die Blöcke ziehen Durch Kopien der Pixelwerte an den Blockrändern Bild wird größer Rahmen können verworfen werden Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

89 Robuste Verschlüsselung / Permutation von Blöcken Ergebnisse 2 Pixel Rahmenbreite erlauben Herunterskalieren um 30% bei guten Qualität Größenzuwachs abhängig von Blockanzahl und Rahmenbreite Bei Blöcken von 20 Pixeln Kantenlänge und 2 Pixeln Rahmenbreite 20% Eingeschränkte Sicherheit 800x600 Pixel Blöcke mit 20 Pixel Kantenlänge 1200 Blöcke Aktuelle Puzzel-Löser brechen 500 Blöcke Spiegeln und Rotieren von Blöcken kann Komplexität erhöhen Weitere Konzepte können parallel genutzt werden Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

90 Robuste Verschlüsselung / Helligkeitsmuster Muster wird reversibel über Bild gelegt Erster Ansatz: cyclic addition; c = (a+b) mod 256 Artefakte entstehen an den Extremwerten der Pixel, also in den Bereichen 0 und =257; 257 mod 256=1; Änderung auf 2; 3-2=1 Kann durch Dynamikreduktion auf den Bereich bekämpft werden Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

91 Robuste Verschlüsselung / Helligkeitsmuster Beispiel Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

92 Robuste Verschlüsselung Cho, Avidan, Freeman: A Probabilistic Image Jigsaw Puzzle Solver, IEEE CVPR Bilder, ca. 700x500 Pixel, jeweils 432 Blöcke á 28x28 Pixel Clustering Ansatz Image source: Taeg Sang Cho and Shai Avidan and William T. Freeman. A probabilistic image jigsaw puzzle solver. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

93 Partielle Verschlüsslung Verschlüsslung, angepasst an Anforderungen im Medienbereich Video Audio Einzelbild Verschlüsslung von relevanten Teilen eines Medienstroms, wobei das Medium selbst abspielbar bleibt 93

94 Partielle Verschlüsslung Sinnvoll nur bei bereits komprimierten Formaten Aufwand Verschlüsslung << Aufwand Kompression Folglich kann bei einer notwendigen Kompression auch eine vollständige Verschlüsslung vorgenommen werden Aber Partielle Verschlüsslung entlastet auch das Endgerät Daher gegebenenfalls auch partielle Verschlüsslung, wenn bei Endgeräten Leistung gespart werden soll Beispiele: Handy Home-Entertainment-Geräte 94

95 Partielle Verschlüsslung Es existieren zwei Anwendungsgebiete: Partielle Verschlüsslung Relevante Anteile werden unkenntlich gemacht Schutz von Vertraulichkeit Videokonferenzen Telefonate über VoIP Transparente Verschlüsslung Qualitätsverminderung bei Wahrung relevanter Anteile Schutz von Urheberrechten Preview von Bildern, Audio, Video 95

96 Partielle Verschlüsslung Original Partielle Verschl. Transparente Verschl. 96

97 Partielle Verschlüsslung / Bild Das Original 97

98 Partielle Verschlüsslung / Bild Partiell Verschlüsselt (Kopf) Dazu ist eine Algorithmus notwendig, der den Kopf identifiziert 98

99 Partielle Verschlüsslung / Bild Transparente Verschlüsslung Verschlüsseln von Teilen des Bildes (Scarring) Als Scarring wird auch der Einsatz sichtbarer Wasserzeichen bezeichnet 99

100 Partielle Verschlüsslung / Bild Transparente Verschlüsslung Entfernen von Hochfrequenz-anteilen 100

101 Partielle Verschlüsslung / Video Video Daten sind umfangreich In verschiedenen Anwendungen ist Echtzeit-Streaming notwendig Aufwand für Verlüsslung sollte möglichst gering sein Vorteile der partiellen Verschlüsslung: Leistung an schwächste Maschine im Gesamtsystem angepasst Rechenleistungsfreisetzung Applikation kann Gesamtstrom noch immer parsen und Synchronisation möglich gezielter Schutz, transparente Verschlüsselung möglich Nachteile: Zusatzinfos zur Lage und Umfang der verschl. Datenanteile Veränderungen an Sende- und Empfangscodec Redundanzen in Klartextanteilen lassen oft Rückschluss auf verschlüsselten Anteil zu 101

102 Partielle Verschlüsslung / Video Frage: Welche Daten verschlüsseln? Beispiel Videokonferenz: Audiodaten zu Video Schutz der Erkennbarkeit der Personen Gesicht/Lippenbewegungen Bildhintergrund, Rückschlüsse auf Situation Textelemente Angaben über Sender- und Empfänger (Anonymisierung) 102

103 Partielle Verschlüsslung / Video / Methoden Beispiel für Ansatz ohne Kenntnis des Datenformats: Regelmäßiges Verschlüsseln von Nachrichtenblöcken selektive Verschl. von Datenblöcken fester Länge einfach zu implementieren Video meist nicht mehr abspielbar Möglichkeit der Einbindung in Applikations- und Netzwerkschicht kein Schutz gegen Kryptoanalyse, Nutzung der Redundanz und restliche Klartextblöcke 103

104 Partielle Verschlüsslung / Video / Methoden Beispiel für Ansatz unter Kenntnis des Datenformats: Verschlüsselung der I-Frames zeitliche Prädiktion I B B P B B I bidirektionale Prädiktion I: Intra-Frame P: Prädizierter Frame B: Bidirektional prädiziert 104

105 Partielle Verschlüsslung / Video / Methoden Verschlüsselung von intracodierten Blöcken zusätzlich zu I-Frames auch intracodierte Blöcke in B- und P-Frames Anwendung in Sec-Mpeg kein perfekter Schutz, Bewegungsvektoren in ungeschützen intracodierten Makroblöcken und Differenzinformation in intercodierten Blöcken lassen Umrisse und bewegende Objekte erkennen Erhöhung der I-Frame Dichte führt zu problematischen Bandbreitenverluste 105

106 Partielle Verschlüsslung / Video / Beispiel [ ] the image is degraded beyond acceptability for entertainment purposes. Since intra refreshes in P-VOPs are also encrypted, no blockwise revealations occur. It can be concluded that high motion sequences, where bits corresponding to prediction errors coded as texture are unencrypted, may reveal the nature of the motion and the video sequence [ ]. This revealation is not of acceptable quality for entertainment, but it may be informative if the encrypted video is just a peer-to-peer communication. [ ] Aus: Partial Encryption Of Video For Communication And Storage (2003), Turan Yüksel 106

107 Partielle Verschlüsslung / Video / Beispiel Abhängigkeit Sicherheit und Medium: Gleiches Verfahren bei weniger Bewegung und nierigerer Bitrate des Videos Deutlich bessere Verschlüsselung bzw. höhere Unkenntlichkeit Aus: Partial Encryption Of Video For Communication And Storage (2003), Turan Yüksel 107 Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach Vorlesung TUD SS13

108 Partielle Verschlüsslung / Video / Methoden Permutation von DCT-Koeffizienten insgesamt 64 DCT-Koeffizienten werden permutiert 64! oder 10^89 Nachteil: Entropiecodierung verschlechtert 20-40% Vergrößerung der orginalcodierten Videos nicht sicher gegen statistische Analysen, da DC-Koeffzient meist größter Wert (Aufteilung auf 2 andere) Spezieller Video-Encoder und Video-Decoder nötig 108

109 Partielle Verschlüsslung / Video / Methoden Permutation nach Kunkelmann Auswahl der relevanten Bilddaten Niedrige Frequenzen für partielle Verschlüsslung Hohe Frequenzen für transpartente Vertschlüsslung Skalierbar durch setzen eines Schwellwerts Verschlüsselte Koeffizienten (schraffiert) Unverschlüsselte Koeffizienten Schwellenwert (Koeffizient n=23) 109

110 Partielle Verschlüsslung / Video / Methoden Skalierbarkeit: Vorteile Aufwand für Verschlüsselung beliebig skalierbar (durch Anpassen des Schwellenwerts n) Anpassbar an gewünschtes Sicherheitsniveau Unabhängigkeit von verwendeten Verschlüsselungsverfahren Nicht ausschließlich Permutatuion, auch beliebige Verschlüsslung der ausgewählten Bereiche Adaption an Blockgröße des Verschlüsselungsalgorithmus 110

111 Partielle Verschlüsslung / Video / Methoden / Beispiel 1. Original 2. Transparent, 75% 3. Partial, 25% 4. Partial, 25%, scalable codec Durch Optimierung des Videocodecs auf gute Verschlüsselbarkeit kann eine bessere Verschlüsslung bei gleichem Aufwand enstehen. In (4) wurde ein Codec verwendet, der eine Trennung in einen Base- und Enhancement-Layer durchführt. Das Parsen ist dann trivial, da einfach die entsprechenden Layer verschlüsselt werden. Multimedia Sicherheit, Martin Steinebach T. Kunkelmann, U. Horn, Partial Video Encryption Based on Scalable Coding, 5th International Workshop on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP'98), Zagreb, Croatia, June 1998, ISBN Vorlesung TUD SS13 111