Цифровая подпись для табличных данных: надежная защита с помощью частотного анализа

Автор: Денис Аветисян

Новый метод Tab-Drw обеспечивает скрытую маркировку табличных данных, устойчивую к различным атакам и сохраняющую высокую точность.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Предложенная схема водяных знаков, Tab-Drw, внедряет скрытую информацию в табличные данные путём модификации мнимых компонентов их частотного представления в соответствии с псевдослучайной последовательностью битов, при этом степень соответствия между внедрённой информацией и данными служит индикатором: высокая степень соответствия указывает на наличие водяного знака, а низкая - на его отсутствие. — Предложенная схема водяных знаков, Tab-Drw, внедряет скрытую информацию в табличные данные путём модификации мнимых компонентов их частотного представления в соответствии с псевдослучайной последовательностью битов, при этом степень соответствия между внедрённой информацией и данными служит индикатором: высокая степень соответствия указывает на наличие водяного знака, а низкая — на его отсутствие.

Предлагается схема водяных знаков для табличных данных, использующая дискретное преобразование Фурье и генерацию псевдослучайных битов для обеспечения надежности и обнаружимости.

С ростом популярности генеративных моделей искусственного интеллекта, создание синтетических табличных данных вызывает всё больше опасений относительно их происхождения и потенциального злоупотребления. В данной работе представлена методика ‘TAB-DRW: A DFT-based Robust Watermark for Generative Tabular Data’, предлагающая эффективный и устойчивый к модификациям способ водяных знаков для таких данных, основанный на анализе в частотной области и дискретном преобразовании Фурье. Предложенный подход обеспечивает высокую точность данных и надежное обнаружение водяных знаков даже после различных атак, при этом поддерживая смешанные типы признаков. Возможно ли дальнейшее повышение устойчивости и эффективности данного метода для защиты конфиденциальных табличных данных в различных областях применения?

Защита табличных данных: необходимость водяных знаков

В связи с неуклонным ростом ценности табличных данных, таких как базы данных клиентов, финансовые отчеты и статистические сводки, вопросы их происхождения и достоверности становятся всё более актуальными. Ранее второстепенные опасения относительно несанкционированного доступа, модификации или подмены информации теперь представляют серьезную угрозу для бизнеса и науки. Неспособность точно установить источник данных и гарантировать их целостность может привести к ошибочным решениям, финансовым потерям и репутационным рискам. В результате, организации всё чаще сталкиваются с необходимостью внедрения надежных механизмов защиты, которые позволяют не только предотвратить несанкционированный доступ, но и доказать подлинность и неизменность критически важных данных.

Традиционные методы защиты данных, такие как шифрование и контроль доступа, часто оказываются недостаточными для подтверждения подлинности и выявления несанкционированных изменений в табличных данных. Эти методы, как правило, сосредоточены на предотвращении несанкционированного доступа, но не предоставляют надежного способа доказать, что данные не были изменены после их создания или распространения. В отличие от изображений или видео, где изменения могут быть визуально заметны, манипуляции с табличными данными могут оставаться незамеченными, особенно если злоумышленник обладает знанием структуры данных. Это создает серьезную проблему для организаций, которые полагаются на точность и целостность табличных данных для принятия важных решений, поскольку невозможно достоверно установить, являются ли данные подлинными и не подвергались ли они фальсификации.

Метод водяных знаков представляет собой эффективное решение для подтверждения происхождения и целостности табличных данных. Суть заключается во внедрении незаметных, едва различимых сигналов непосредственно в структуру данных. Эти сигналы, действуя подобно невидимой метке, позволяют установить авторство и выявить любые несанкционированные изменения. В отличие от традиционных методов защиты, которые часто ориентированы на предотвращение доступа, водяные знаки позволяют подтвердить подлинность даже в случае компрометации защиты. При этом, в отличие от видимых меток, эти сигналы не искажают исходные данные и остаются невосприимчивыми к простым манипуляциям. Таким образом, водяные знаки обеспечивают надежный механизм для отслеживания происхождения данных и защиты от подделок, что особенно важно в эпоху все более широкого использования и обмена информацией.

Внедрение водяных знаков в табличные данные сопряжено с рядом специфических трудностей, обусловленных их структурированным характером. В отличие от неструктурированных данных, таких как изображения или текст, где водяные знаки можно незаметно внедрять в отдельные пиксели или символы, табличные данные состоят из взаимосвязанных столбцов и строк, где даже незначительные изменения могут привести к заметным отклонениям и искажению информации. Простые методы, эффективные для неструктурированных данных, часто оказываются неприменимыми или недостаточно устойчивыми к различным типам атак, направленных на удаление или модификацию водяного знака. Разработка алгоритмов, способных надежно встраивать водяные знаки в табличные данные, сохраняя при этом их целостность и полезность, требует учета специфики данных, таких как типы данных в столбцах, корреляции между ними и чувствительность к изменениям.

Схема работы Privacy-Enhanced Tab-Drw демонстрирует процесс обеспечения конфиденциальности при работе с вкладками браузера.

TabDrw: Водяные знаки в частотной области

Метод TabDrw решает проблему защиты табличных данных путем внедрения водяных знаков в частотной области. Традиционные методы водяных знаков, ориентированные на временную область, часто оказываются уязвимыми к различным атакам и манипуляциям с данными. В отличие от них, TabDrw преобразует табличные данные в частотное представление с использованием дискретного преобразования Фурье ($DFT$), что позволяет внедрять водяные знаки таким образом, чтобы они были практически незаметны и устойчивы к изменениям, не затрагивающим значительные частотные компоненты. Такой подход позволяет более эффективно защитить конфиденциальную информацию, содержащуюся в табличных данных, от несанкционированного доступа и модификации.

Метод TabDrw использует дискретное преобразование Фурье (ДПФ) для преобразования табличных данных в частотную область. Это позволяет внедрять водяные знаки, изменяя амплитуды и фазы частотных компонентов, что обеспечивает их невосприимчивость к незначительным изменениям в данных. Преобразование данных в частотную область позволяет вносить изменения, которые не заметны при визуальном анализе исходной таблицы, поскольку модифицированные частоты могут быть незначительны по сравнению с общей энергией сигнала. Математически, ДПФ для таблицы с $N$ элементами вычисляется по формуле: $X_k = \sum_{n=0}^{N-1} x_n e^{-j2\pi kn/N}$, где $x_n$ — n-й элемент таблицы, $X_k$ — k-й частотный компонент, а $j$ — мнимая единица.

Предварительная обработка данных с использованием преобразования Йео-Джонсона (YJT) необходима для повышения устойчивости и снижения неоднородности табличных данных перед применением дискретного преобразования Фурье (DFT). YJT является непараметрическим преобразованием, которое позволяет нормализовать данные, не делая предположений об их распределении. Это особенно важно для табличных данных, которые часто содержат значения различных масштабов и распределений. Применение YJT уменьшает влияние выбросов и приводит данные к более однородному виду, что улучшает эффективность и надежность последующего встраивания водяных знаков в частотной области и повышает устойчивость к различным атакам.

Процесс встраивания водяных знаков в табличные данные в TabDrw управляется псевдослучайными битами, генерируемыми с использованием комбинации GrayCode и RankStatistic. GrayCode обеспечивает минимальное изменение между последовательными битами, что способствует устойчивости водяного знака к небольшим изменениям в данных. RankStatistic, основанный на ранжировании значений в таблице, обеспечивает дополнительную случайность и распределение битов по всей структуре данных. Комбинация этих двух методов позволяет создавать псевдослучайную последовательность, контролирующую амплитуду и положение сигнала водяного знака в частотной области, обеспечивая эффективное и надежное встраивание.

В предложенной схеме генерации псевдослучайных битов, последовательность битов для каждой строки формируется путем сопоставления порядковой статистики строки с листом в бинарном дереве.

Оценка и производительность TabDrw

Для проведения всесторонней оценки TabDrw используется синтетический табличный набор данных, генерируемый с помощью TabSyn. Это позволяет обеспечить контролируемые экспериментальные условия, необходимые для точной оценки производительности и надежности системы. Использование синтетических данных гарантирует воспроизводимость результатов, поскольку позволяет точно задавать параметры данных и исключает влияние неконтролируемых факторов, характерных для реальных наборов данных. TabSyn предоставляет возможность генерации таблиц с заданными статистическими свойствами и корреляциями между признаками, что критически важно для оценки устойчивости и эффективности в различных сценариях использования.

Для определения значимости внедренного сигнала $WatermarkSignal$ при детектировании используется Z-оценка (ZScore) как статистическая мера. В ходе экспериментов наиболее высокие значения ZScore были достигнуты на наборах данных Adult, Shoppers и Default, что указывает на эффективное внедрение и надежное обнаружение сигнала в этих наборах. ZScore рассчитывается как разница между средним значением обнаруженного сигнала и нулевым значением, деленная на стандартное отклонение, позволяя оценить вероятность получения наблюдаемого результата случайным образом. Более высокие значения ZScore соответствуют более высокой статистической значимости обнаруженного сигнала и, следовательно, большей уверенности в его присутствии.

Для оценки надежности обнаружения водяных знаков в TabDrw используются ключевые показатели — истинная доля положительных результатов (True Positive Rate, TPR) и доля ложных срабатываний (False Positive Rate, FPR). В большинстве случаев TabDrw демонстрирует TPR, равный 1.0, при FPR всего 0.1%, используя для этого лишь 300 строк данных. Это свидетельствует о высокой точности обнаружения водяных знаков при минимальном уровне ложных срабатываний, что является критически важным для практического применения системы защиты данных.

В основе устойчивости TabDrw к различным преобразованиям данных лежит использование частотной области для встраивания водяного знака. В отличие от методов, оперирующих непосредственно с данными, TabDrw преобразует табличные данные в частотное представление, что позволяет сигналу сохранять свою структуру даже после таких операций, как добавление шума, изменение порядка столбцов или строк, а также нормализация. Экспериментальные результаты демонстрируют, что данный подход обеспечивает превосходную устойчивость к пост-процессинговым атакам, направленным на удаление или искажение водяного знака, по сравнению с альтернативными методами, что подтверждается более высокими показателями обнаружения после применения этих атак.

Изменение параметров (γ, δ) позволяет находить баланс между точностью оценки (средний Z-score) и достоверностью данных при работе с таблицами из 1000 строк.

Расширение инструментария: Альтернативные стратегии водяных знаков

В дополнение к методу TabDrw, существуют альтернативные стратегии водяных знаков, такие как TabWak, которые используют диффузионные модели для внедрения сигналов непосредственно в латентный шум данных. Этот подход отличается от традиционных методов, поскольку позволяет скрыть водяной знак в структуре случайного шума, что делает его обнаружение значительно более сложным. Вместо изменения существующих данных, TabWak манипулирует латентным пространством, создаваемым диффузионной моделью, обеспечивая более устойчивое и незаметное внедрение сигнала. Такой метод представляет собой перспективное направление в области защиты конфиденциальности и целостности табличных данных, позволяя гарантировать их происхождение и подлинность без существенного ухудшения качества.

Метод MUSE представляет собой альтернативный подход к водяным знакам, отличающийся от существующих техник выбором образцов данных на основе псевдослучайного критерия. Вместо внесения изменений во все данные, MUSE оценивает каждый образец по определенной оценке, сгенерированной псевдослучайным образом, и применяет водяной знак только к тем, которые соответствуют заданным критериям. Этот подход позволяет более гибко управлять степенью влияния водяного знака на данные, минимизируя потенциальные искажения. Для оценки эффективности и надежности внедренного водяного знака в MUSE используется инструмент TabSyn, который позволяет проверить устойчивость водяного знака к различным типам атак и манипуляциям с данными, обеспечивая тем самым защиту целостности и происхождения табличных данных.

Разнообразные методы защиты табличных данных, такие как TabDrw, MUSE и TabWak, несмотря на различия в подходах к внедрению водяных знаков, преследуют единую цель — обеспечение целостности и отслеживаемости происхождения данных. Особое внимание уделяется сохранению качества исходной информации: в случае TabDrw, величина искажений, вносимых процессом водяного знака, не превышает 0.01, что практически исключает заметное снижение полезности данных. Такое стремление к минимальному воздействию на исходные данные является ключевым фактором для успешного применения этих технологий в различных областях, где точность и достоверность информации имеют первостепенное значение.

Разработка и совершенствование методов защиты данных, таких как водяные знаки для табличных данных, становится все более важной задачей в эпоху стремительного развития приложений, основанных на анализе больших объемов информации. По мере того, как решения, принимаемые на основе данных, оказывают всё большее влияние на различные аспекты жизни, обеспечение их достоверности и прослеживаемости приобретает первостепенное значение. Успешное внедрение надежных механизмов защиты данных способствует укреплению доверия к этим приложениям, позволяя пользователям и организациям быть уверенными в целостности и подлинности используемой информации. Постоянное развитие этих технологий необходимо для создания безопасной и надежной среды для инноваций и принятия обоснованных решений в мире, управляемом данными.

Анализ эксперимента с изменением пола в наборе данных Adult показал, что после применения водяных знаков, около 46-49% записей с несовпадающими или совпадающими исходными метками пола меняют свою кластерную принадлежность, при этом записи, подвергшиеся изменению, расположены ближе к границе кластера, чем остальные.

В исследовании, посвященном водяным знакам для табличных данных, авторы сталкиваются с неизбежной дилеммой: стремление к высокой точности и устойчивости к атакам. Эта работа, как и многие другие, иллюстрирует, что элегантная теория быстро уступает место суровой реальности внедрения. Клод Шеннон однажды заметил: «Коммуникация всегда происходит в присутствии шума». Эта фраза удивительно точно отражает суть проблемы водяных знаков: гарантировать, что сигнал (водяной знак) останется различимым на фоне шума (различных атак и изменений данных). Tab-Drw, с его использованием частотного анализа и генерации псевдослучайных битов, пытается найти баланс между этими силами, хотя и понимает, что идеального решения не существует. В конечном итоге, каждый «революционный» метод защиты данных обречен стать новым техдолгом.

Что дальше?

Представленная схема водяных знаков для табличных данных, несмотря на свою элегантность в применении дискретного преобразования Фурье, неизбежно столкнётся с закономерным упрощением, когда её начнут использовать в реальных проектах. Любой «надёжный» алгоритм, как известно, становится лишь очередным слоем абстракции, уязвимым к неожиданным комбинациям входных данных и, что более вероятно, к банальной небрежности при внедрении. Вопрос не в том, сломают ли защиту, а в том, когда и как именно. Упор на частотный домен — это лишь одна из возможных точек атаки, и рано или поздно найдутся способы обойти её, возможно, с помощью тех же самых инструментов анализа, которые использовались для создания защиты.

Более фундаментальная проблема заключается в самой идее «надёжного» водяного знака для табличных данных. Если данные достаточно сложные, а атака достаточно изощрённая, любое внедрение, изменяющее структуру данных, неизбежно приведёт к потере полезной информации. В конечном итоге, задача сводится не к созданию нерушимой защиты, а к созданию системы обнаружения, достаточно чувствительной, чтобы выявить злонамеренные изменения, и достаточно устойчивой, чтобы избежать ложных срабатываний. И да, это, скорее всего, будет дорого и сложно.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на адаптивных схемах водяных знаков, способных динамически подстраиваться под характеристики данных и угрозы. Но даже в этом случае, стоит помнить: идеальный код — признак того, что он ещё не попал в продакшен. Иначе говоря, не стоит слишком торопиться с празднованиями.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21600.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-30 19:12