Herkese merhaba ve ZDNet’in günlük editoryal podcast’i ZD Tech’e hoş geldiniz. Benim adım Clarisse Treilles ve bugün ses, video ve görüntü dosyalarını tanımlamaya yönelik farklı teknikleri inceliyorum.
Müzede özgün bir eser genellikle sanatçının eli ile imzalanır. İnternette prensip aynıdır, ancak kullanılan araçlar farklıdır. Bazı platformlarda “parmak izi” olarak adlandırılan tanıma sistemlerini, dijital parmak izleriyle veya diğerlerinde hala dijital “dövmeler” buluyoruz.
YouTube ve “Content ID” adlı sistemi ve hatta Rights Manager aracını geliştiren Facebook gibi, parmak izi teknikleri (İngilizce’de “parmak izi” olarak bilinir) İnternette en yaygın olanıdır.
Parmak izlerini karşılaştırmak için çok fazla veri toplayın
Öncelikle anlaşılması gereken şey, bir damganın eserin kendisinden farklı olduğudur. Teknik, bir içeriğin benzersiz bir dijital temsiline dayanır. Böyle bir baskı oluşturmak için yöntemler, yalnızca karakteristik öğelerini korumak için tüm içeriğin azaltılması veya basitleştirilmesinden oluşur. Bu işlemin tersine çevrilemez olduğuna dikkat edin: bu nedenle, orijinal içeriğin tamamını baskısından yeniden oluşturmak imkansızdır.
Bir belgenin gerçekliğini bu şekilde doğrulamak için içerik tanıma sistemine sahip olmak gerekir. Genellikle kimliği belirlenecek tüm belgelerin parmak izlerinin saklandığı bir veri tabanından oluşur. Bu veritabanı oluşturulduktan sonra sistem bir arama motoru olarak kullanılır.
Yine de, baskı tekniğinin bir kusuru var: büyük bir referans tabanı tarafından beslenmesi gerekiyor. Bu, özellikle küçük üreticiler için yüksek bir maliyeti temsil edebilen önemli miktarda depolama kapasitesi gerektirir.
Karma ile bir dosyanın benzersiz imzasını alın
Bunun yanında bir de “doğrama” tekniği vardır. Bu şekilde, herhangi bir dosya veya veri, karma adı verilen benzersiz bir alfasayısal karakter dizisi ile temsil edilebilir. Biraz dijital bir çalışmanın benzersiz imzası gibi. Bu nedenle, tamamen aynı iki dosya her zaman aynı karmaya sahip olacaktır.
Bu karma kesinlikle pratiktir, ancak çok esnek değildir: bu teknik yalnızca iki dosya tamamen aynı olduğunda çalışır. Böylece, bir başlangıç dosyasındaki en ufak bir değişiklik – örneğin bir görüntünün biçiminin değiştirilmesi gibi basit bir olgu gibi – belirgin bir karma oluşturacaktır. Bu nedenle karmaları karşılaştırmak, bir görüntünün tüm kopyalarını tanımlamayı mümkün kılmaz, yalnızca tam kopyaları tanımlamayı mümkün kılar.
Filigran tekniği ile dijital içeriğin filigranlanması
Son olarak, bahsedeceğimiz son yöntem “filigran” veya dijital filigranlama yöntemidir. Diğer iki yöntemden farklı olarak, filigran, içeriğin değiştirilmesini içerir. Bu, daha sonra bulunması mümkün olacak bir dosyaya bir işaret entegre etmekten ibarettir.
Bunu başarmak için iki şeye ihtiyacınız var: önce “içeriği filigranlamak” için bir işaretleyici, ardından dijital bir filigran bulmak için bir dedektör. Bu işaret, bir resim veya video üzerindeki bir logo gibi görünür olabilir ve çıplak gözle de görülmeyebilir.