Hiding Local Manipulations on SAR Images: a Counter-Forensic Attack

要約

オンライン ポータルを通じて合成開口レーダー (SAR) 画像に幅広くアクセスできるため、さまざまな分野にわたる研究が推進されています。
残念ながら、この広範な使用と容易な入手により、SAR データは、機密ターゲットの挿入または存在を隠すために画像に適用されるローカル編集などの悪意のある変更の影響を受けやすくなっています。
脆弱性は、ほとんどの SAR 製品が、その本来の複雑な性質にもかかわらず、振幅のみの情報としてリリースされることが多く、経験の浅い攻撃者でもピクセルの内容を編集して簡単に変更できるという事実によってさらに強調されます。
悪意のある操作と対比するために、ここ数年、法医学コミュニティは SAR 操作の問題を掘り下げ始め、振幅画像内の改ざん痕跡を効果的に特定する検出器を提案しています。
それにもかかわらず、この論文では、専門家が SAR データの複雑な性質を利用して、局所的に変更された振幅画像内の操作の兆候を隠すことができることを実証します。
私たちはこのアプローチをカウンターフォレンジック攻撃と呼んでいます。
操作の痕跡を隠蔽するために、攻撃者は、最初に元の画像を生成した SAR システムによる操作されたシーンの再取得をシミュレートできます。
そうすることで、攻撃者は操作の証拠を隠し、画像がシステムによって正当に生成されたかのように見せかけることができます。
私たちは、さまざまな操作操作を調査し、さまざまなシナリオにわたって提案された対法医学的アプローチの有効性を評価します。
得られた結果は、私たちが考案した攻撃が操作の痕跡を除去することに成功し、最先端のフォレンジック検出器さえも欺いたことを示しています。

要約(オリジナル)

The vast accessibility of Synthetic Aperture Radar (SAR) images through online portals has propelled the research across various fields. This widespread use and easy availability have unfortunately made SAR data susceptible to malicious alterations, such as local editing applied to the images for inserting or covering the presence of sensitive targets. Vulnerability is further emphasized by the fact that most SAR products, despite their original complex nature, are often released as amplitude-only information, allowing even inexperienced attackers to edit and easily alter the pixel content. To contrast malicious manipulations, in the last years the forensic community has begun to dig into the SAR manipulation issue, proposing detectors that effectively localize the tampering traces in amplitude images. Nonetheless, in this paper we demonstrate that an expert practitioner can exploit the complex nature of SAR data to obscure any signs of manipulation within a locally altered amplitude image. We refer to this approach as a counter-forensic attack. To achieve the concealment of manipulation traces, the attacker can simulate a re-acquisition of the manipulated scene by the SAR system that initially generated the pristine image. In doing so, the attacker can obscure any evidence of manipulation, making it appear as if the image was legitimately produced by the system. We assess the effectiveness of the proposed counter-forensic approach across diverse scenarios, examining various manipulation operations. The obtained results indicate that our devised attack successfully eliminates traces of manipulation, deceiving even the most advanced forensic detectors.

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