Mathematical model of printing-imaging channel for blind detection of fake copy detection patterns

要約

現在、コピー検出パターン (CDP) は、物理的なオブジェクトを保護するための非常に有望な偽造防止技術として登場しています。
しかし、ディープ ラーニングが強力な攻撃ツールとして登場したことで、一般的な認証方式ではこのような攻撃に対抗できず、失敗することが明らかになりました。
本稿では、CDP の認証のための印刷イメージング チャネルの新しい数学的モデルと、それに基づく新しい検出スキームを提案します。
結果は、トレーニング段階で未知の深層学習で作成されたコピー フェイクでさえ、提案されたアプローチに基づいて、認証中に CDP のデジタル参照のみを使用して確実に認証できることを示しています。

要約(オリジナル)

Nowadays, copy detection patterns (CDP) appear as a very promising anti-counterfeiting technology for physical object protection. However, the advent of deep learning as a powerful attacking tool has shown that the general authentication schemes are unable to compete and fail against such attacks. In this paper, we propose a new mathematical model of printing-imaging channel for the authentication of CDP together with a new detection scheme based on it. The results show that even deep learning created copy fakes unknown at the training stage can be reliably authenticated based on the proposed approach and using only digital references of CDP during authentication.

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