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VECDSigL:使用椭圆曲线数字签名链接的视频完整性验证
软件影响15(2023)100474原始软件出版物VECDSigL:使用椭圆曲线数字签名链接的视频完整性验证林居·劳伦斯a,c,林居·劳伦斯a,c,ShreelekshmiR. 和218ca印度喀拉拉邦特里凡得琅工程学院计算机科学与工程系,695016b印度,喀拉拉邦,特里凡得琅,特里凡得琅工程学院计算机应用系,邮编:695016c附属于APJ Abdul Kalam科技大学,印度喀拉拉邦,特里凡得琅,695016A R T I C L E I N F O保留字:椭圆曲线数字签名视频完整性验证区块链A B标准视频片段作为医学调查、法律调查等中的证据而产生。随着视频编辑工具的进步,很容易对视频进行修改而不会留下操纵的证据。因此,视频认证的要求正在成为移动电话、事故数据记录器、闭路电视等的必要需求。视频完整性验证系统确认所考虑的视频没有被改变。我们提出了一个原型VECDSigL,它可以确保更快,更安全的签名生成,区块链存储和数字视频的完整性验证。视频完整性验证使用区块链完成,其中每个区块存储视频片段和前一个区块的椭圆曲线数字签名。该视频完整性验证系统对暴力攻击、碰撞攻击等具有较强的鲁棒性。该系统可以检测任何类型的伪造,并可以验证 任何视频类型。代码元数据当前代码版本v1.0用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/SoftwareImpacts/SIMPAC-2022-249Reproducible Capsule的永久链接https://codeocean.com/capsule/7558458/tree/v1法律代码许可证MIT许可证使用git的代码版本控制系统使用C语言的软件代码语言、工具和服务编译要求,操作环境依赖性任何具有gcc编译器、OpenSSL加密库和libssl-dev的操作系统包如果可用,链接到开发人员文档/手册https://github.com/linjuajith/LinkedSignatureVIV/blob/main/README.md问题支持电子邮件linjulawrence680@gmail.com,linjulawrence680@cet.ac.in1. 介绍由于人们对证据要求的认识提高, 央视, ADR 等 为 保持 视觉活动记录大大增加。这些监控系统记录的视频为各种调查提供了关键信息。然而,这些视频容易受到恶意修改。格式可以在单个帧(帧内格式)内,如放大-裁剪和复制-移动格式,也可以在一组帧(帧间)像帧中的插入或删除或复制[1]。因此,在将视频证据用作证据之前,需要对其完整性进行检查。在本文中,我们提出了VECDSigL,一个更快,更安全的完整性验证视频数据的原型。VECDSigL基于区块链框架中的椭圆曲线数字签名算法(ECDSA)。该原型实现了更快的签名生成,验证和安全存储的恶意攻击的签名。此外,该原型可以检测任何伪造类型,并可以应用于本文中的代码(和数据)已由Code Ocean认证为可复制:(https://codeocean.com/)。更多关于生殖器的信息徽章倡议可在https://www.elsevier.com/physical-sciences-and-engineering/computer-science/journals上查阅。∗通讯作者。电子邮件地址:linjulawrence680@cet.ac.in(L. Lawrence),shreelekshmi@cet.ac.in(Shreelekshmi R.).https://doi.org/10.1016/j.simpa.2023.100474接收日期:2022年11月4日;接收日期:2022年12月14日;接受日期:2023年2月1日2665-9638/©2023作者。由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章,使用CC BY许可证(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表软件影响杂志 首页:www.journals.elsevier.com/software-impactsL.劳伦斯和Shreelekshmi R.软件影响15(2023)1004742Fig. 1. 系统模型。任何视频类型。原型独立于框架类型及其依赖关系。由于原型可以处理已经由任何视频编解码器压缩的视频剪辑,因此不需要复杂的解析过程和解码以获得诸如量化参数和运动矢量的编码伪像。生成的数字签名具有100%的准确率,在伪造检测独立的解析参数。从监控视频系统以几分钟的间隔记录的视频被认为是视频片段。 这种编码的视频剪辑被签名并与前一段的签名链接,从而创建牢不可破的链。因此,每个视频片段的签名值以这样的方式彼此相关联,使得可以跟踪任何视频片段的修改。此外,所使用的数字签名是椭圆曲线数字签名算法,这增加了使用较小密钥的安全级别[2],并减少了存储器开销。2. 系统摘要图图1给出了VECDSigL的系统模型,主要包括密钥生成、签名生成、区块链生成、签名验证四个模块。在VECDSigL中,生成两个数字签名,一个来自视频内容,另一个来自前一个块。ECDSA用于签名生成,验证[3]。在密钥生成中,生成这两个签名的公钥-私钥对。区块链中的每个区块包含视频数据的签名、前一个区块的签名、视频数据签名的公钥、前一个区块签名的公钥、视频文件路径和区块索引。对于视频片段的完整性验证,检查两个签名的有效性VECDSigL中各模块的主要功能如下所述。1. 生成密钥:用于签名视频数据的私钥和上一个块 都是随机生成的公钥是通过相应的私钥和椭圆曲线生成器的点乘来计算的。每个块的密钥对是唯一的,私钥的随机化使系统更安全。2. 签名生成首先使用SHA-512算法对视频内容进行散列,并使用ECDSA算法从该散列生成视频内容签名。视频帧中的任何修改都会导致此签名无效。当视频内容被修改时,的完整性验证系统被击败。为了避免这种情况,视频内容签名存储在区块链中,其中每个区块存储视频内容签名以及L.劳伦斯和Shreelekshmi R.软件影响15(2023)1004743前一个区块的签名。块的内容使用SHA-512进行散列,使用ECDSA进行签名,并存储在下一个块中。3. 一代区块链每个块存储视频内容签名、前一个块的签名、用于视频内容签名的公钥、用于前一个块签名的公钥、文件名和块的索引。每个块通过块签名与后续块连接。 视频片段的任何变化都会反映哈希和签名的变化,从而检测到完整性违规。4. 验证签名:待验证的提取块包含视频内容签名,其通过使用存储在块本身中的公钥来验证。同样地,使用所提取的块中的对应公钥来验证先前的块签名。 如果两个签名有效,则认为视频片段未被篡改,否则认为被篡改。所有这些功能的更多细节可以在相关的出版物[4]中找到。3. 影响VECDSigL使用ECDSA生成签名。 由于很难从公钥生成私钥,因此VECDSigL中的签名生成和区块链存储是安全的,可以抵御暴力攻击和碰撞攻击。私钥的随机生成也使系统更安全。除此之外,VECDSigL通过使用更小的密钥来减少内存消耗,并提供更高级别的安全性。该原型可以检测任何类型的伪造,如插入,删除,复制粘贴和复制移动伪造。它具有100%的准确性篡改检测,无论伪造类型。它可以检测伪造,甚至在一个比特的水平。此外,可以容易地定位经历篡改的确切视频片段。 由于它独立于编码伪像,因此原型可以应用于任何类型的视频,例如.mp4,. mpeg,.webm等。在比较编码时间和验证时间时,该原型比基于区块链的最先进方法[5]使用椭圆曲线集成加密方案与HMAC(ECIESH)快35%。ECIESH在每个块中存储用于验证视频片段的密钥,并且使用密钥对所有块进行加密。因此,只有知道密钥的人才能验证视频的完整性。在VECDSigL中,验证视频片段所需的公钥存在于相应的块本身中。 因此,任何人都可以验证视频内容的真实性而无需许可视频的主人这在警察调查、医疗调查等情况下可能是有用的。ECIESH在每个块中存储验证所需的加密密钥,而VECD-SigL为每个块使用两个随机生成的密钥以提高安全性。VECDSigL是在PC上使用C语言实现的原型我们在具有Intel Core i7- 45 UCPU@1.8 GHz的PC上进行实验×4,12 GB RAM。264/AVC编解码器进行编码测试视频来自FFMPEG [6]。 使用具有1280×720像素和30帧每秒(fps)的帧速率的视频片段。OpenSSL是用于实现加密功能的加密库。已经可用的编码视频片段[7-要创建篡改的视频AVS视频编辑器[15]使用。这有助于研究人员在安全、快速的视频完整性验证方面探索新的研究思路和创新。这可以用于法庭、警方调查和医学调查中的法医应用,以验证所制作视频的可信度作为事件的证据。竞合利益作者声明,他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系,可能会影响本文报告的工作致谢这项工作得到了印度政府大学拨款委员会的支持。引用[1]R.D.辛格,加-地Aggarwal,视频内容认证技术:一个全面的 调查,多媒体系统。24(2)(2018)211[2]B. Jana,J. Poray,网络安全中椭圆曲线加密的性能分析,在:2016年国际计算机,电气&通信工程会议,ICCECE,IEEE,2016年,pp. 1-7号。[3] M. Al-Zubaidie , Z. Zhang , J.Zhang , Efficient and secure ECDSA algorithmand its applications:a survey,2019,arXiv preprintarXiv:1902.10313。[4]L.劳伦斯河,巴西-地Shreelekshmi,Chained digital signature for the improvedvideo integrity verification,in:Modern Management Based on Big Data II andMachine Learning and Intelligent Systems III - Proceedings of MMBD 2021 andMLIS 2021,China,in:Frontiers in Artificial Intelligence and Applications,vol.341,IOS Press,2021,pp. 520http://dx.doi.org/10.3233/FAIA210284[5]S. Ghimire,J.Y.崔湾,巴西-地Lee,使用区块链改进视频完整性验证,IEEE Trans.Multimed。22(1)(2019)108-121。[6]FFmpeg,2020,http://www.ffmpeg.org/。 (11月20日访问)2020年)。[7]真 正 的 黄 色 汽 车 , 2021 年 ,https://www.youtube.com/watch?v=o2YNaYcwdbA/.(2021年4月)。[8]自然在30秒内,2021年,https://www.youtube.com/watch?v=MHna8CzxPLk/。(2021年4月)。[9]1分钟的自然镜头-4K(超高清),2021年,https://www.youtube.com/观看?v= WLKJnHu0GC 4/.(2021年4月)。[10] 4K 视 频 超 高 清 史 诗 镜 头 , 2021 年 , https://www.youtube.com/watch?v=od5nla42Jvc/.(2021年4月)。[11] 029-现实美丽的花卉绘画timelapse由artistbrownlion-令人满意的- ing视频-2.5分钟,2021,https://www.youtube.com/watch? v=2g8bS-_nNYE&t=7s/.(2021年4月)。[12] S. A Hoogs,A.佩雷拉湾坎图尔角C.陈建堂李,S。Mukherjee,J. Aggarwal,H.利湖,澳-地Davis等人,监控视频中事件识别的大规模基准数据集,CVPR2011,IEEE,2011,pp. 3153-3160。[13] G. Qadir,S. Yahaya,A.T.何,萨里大学视频内容法医分析图书馆(SULFA),IET,2012年。[14] Derfhttps://media.xiph.org/video/derf/(2021年8月6日查阅)。[15] AVS 视 频 编 辑 器 , 2020 , https://www.avs4you.com/avs-video-editor.aspx/ 。(2020年12月5日查阅)。
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