Lo strumento di filigrana forense incorpora informazioni tracciabili in ogni fotogramma

Un singolo frame inserito può fornire ID utente, indirizzi IP e dati di sessione.

castLabs, società di Digital Rights Management (DRM) con sede ad Amsterdam, ha introdotto quello che ritiene sia il prossimo passo nella protezione dei contenuti attraverso una nuova tecnica, denominata "watermaking forense a frame singolo". Il concetto alla base del sistema DRM è quello di sfruttare la "soluzione Video Toolkit" basata su cloud dell'azienda, che elabora e protegge i contenuti caricati (come video, immagini e documenti) aggiungendo "filigrane sintonizzabili", che vengono poi ridistribuite insieme al ( contenuto ora filigranato e monitorato).

L'idea di base del servizio è che può essere applicato sia autonomamente che insieme ad altri meccanismi di protezione DRM, offrendo allo stesso tempo un ulteriore livello di sicurezza "regolabile" per qualsiasi contenuto sensibile. Quando il contenuto viene caricato tramite la soluzione dell'azienda ospitata su AWS, il software dell'azienda incorpora segretamente informazioni identificative su ciascun fotogramma "creando ID filigrana univoci e [e] nascondendoli strategicamente all'interno di fotogrammi video o altre risorse digitali visive". Quanto sia strategico questo nascondimento, tuttavia, non è chiaro: la società afferma che, almeno per lo streaming video, il suo servizio filigrana "ogni fotogramma interamente", il che significa che devono essere incluse ridondanze nel modo in cui i dati vengono codificati tra i fotogrammi.

Secondo l'azienda, un singolo fotogramma trattato con la tecnologia "filigrana forense" è tutto ciò che serve per recuperare le informazioni originali sul copyright, anche quando si tenta di recuperare dati da un'immagine o da un video ripreso dallo schermo del computer (uno dei metodi più semplici). modi per sconfiggere le protezioni basate sui metadati). Secondo l'azienda, questa capacità di "estrazione cieca" (dove il software rileva le filigrane esistenti senza sapere se il file sorgente le contiene o meno) è uno dei suoi elementi di differenziazione nel panorama della protezione dei contenuti. Anche la capacità della sua funzione di filigrana di sopravvivere alla conversione da digitale ad analogico è relativamente sorprendente.

Lo strumento sembra essere più orientato ai casi d’uso aziendali e di spionaggio industriale. Le aziende tecnologiche, ad esempio, di solito distribuiscono informazioni avanzate su prodotti inediti a giornalisti, influencer e partner di distribuzione secondo i termini di cosiddetta non divulgazione. Ma come testimonia l'esistenza di fughe di notizie, anche l'esistenza di filigrane fisiche e di una lista di distribuzione può portare a fughe di notizie: non appena l'informazione lascia la sua origine, Internet si occupa di distribuirla. La soluzione dell'azienda mira ad alleviare immensamente questo problema.

Non è chiaro quando e se questa tecnologia potrà essere utilizzata per altri mezzi. Ad esempio, questa tecnologia potrebbe essere applicata a build di giochi interni o a versioni di giochi ormai diventate gold? Se questa tecnologia trovasse la sua strada nei giochi, allora, almeno in teoria, chiunque "trasmetta" in streaming una versione piratata di un gioco potrebbe essere colto di sorpresa dal titolare dei diritti digitali. L'idea potrebbe essere quella di includere un controllo eseguibile che verifichi la licenza online del gioco in questione, attivando la filigrana in caso di fallimento. Per essere chiari, questo non sta accadendo qui, e nulla dice che accadrà. Ma poiché le società di gioco in particolare sono in prima linea nelle tecniche DRM antipirateria come Denuvo, sembra plausibile che questa sorta di "filigrana forense" possa girare alcune teste all'interno di quel settore.

Il tempo lo dirà; ma per ora sembra che sia arrivata la filigrana per fotogramma che sopravvive anche ai cambiamenti dei media. Ci stiamo chiedendo se le aziende di intelligenza artificiale stanno dando un'occhiata a questa tecnologia; considerando le difficoltà nel separare i dati sintetici da quelli emergenti per la formazione sull'intelligenza artificiale e la promessa stessa di queste aziende di introdurre una tecnologia di filigrana competente nei contenuti prodotti dall'intelligenza artificiale, ci aspetteremmo che allunghino il collo.

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