Steganografi DERS 5 WATERMARKING Watermark (Filigran-Damga) Watermark genellikle resim, sayfa, kağıt gibi nesnelerin üzerine yerleştirilmiş özel işaret veya simgedir. İçerik koruma ve telif hakkı koruma amacıyla yapılmaktadır. Watermark kullanım yeri açısından ikiye ayrılır. Kağıt filigran: Sadece kağıtlar üzerinde uygulanan ve özel ışıkla görünen yada daha belirgin olan filigranlar. Dijital Watermark (Dijital Filigran-Sayısal Damga): Sayısal dosyalarda kullanılan filigranlar. (Metin, Görüntü, Video, Ses dosyaları) Kağıt Watermark (Filigran-Damga) Filigran ilk kez 1293 yılında İtalya‘nın Fabriano kentinde kullanılmıştır. O dönemde filigranlar bir pirinç telin haç, daire ya da üçgen biçiminde bükülmesiyle elde edilirdi. İstenen desende bükülmüş olan tel, kâğıt hamuru kalıbının üzerine yerleştirilir ve hamura basılırdı. Basılan bölümdeki liflerin yoğunlaşması sonucu, kâğıt ışığa tutulduğunda bu bölüm daha koyu görünürdü. Banknot kâğıdı gibi elle yapılan kâğıtların üretiminde filigran yöntemi bugün de uygulanmaktadır. Bank of England, 1697 yılında watermark içeren banknotları kullanmaya başlamıştır. Kağıt Watermark (Filigran-Damga) 19. yüzyıl ortalarında, portre gibi daha ayrıntılı ya da karmaşık desenli filigranların yapımına başlanmıştır. Bu tür filigranlarda, desenin modeli bir mum tabakası üzerine çıkarıldıktan sonra, elektriksel bir yöntemle, metal kalıplar üzerine aktarılır. Bu kalıplardan birinde desen metalin içine oyulmuştur; ötekinde ise desen kalıpta kabartma biçiminde yer alır. Pirinç telden örülü sık bir kafes bu iki kalıp arasına yerleştirilir ve kalıpların üzerindeki model, bu tel kafese çıkıncaya kadar kalıplar basınç altında tutulur. Böylece, mumdaki modelin aynısı kalıplar aracılığıyla tel kafese aktarılmış olur. Elle kâğıt yapımında, kâğıt hamuru bu tel kafes üzerine serilir ve suyu bu kafesten süzdürülür; sonuçta kafesteki modelin içerdiği desen, filigran olarak kâğıda çıkar. Bu tür filigran yalnızca elle yapılan kâğıtlarda kullanılır ve çok açık bir biçimde görülebilir. Kağıt Watermark (Filigran-Damga) Dijital Watermarking Sayısal filigran kavramı 1993 yılında ortaya çıkmıştır. Tirkel veri içine filigran gizleme için iki temel yöntem sunmuştur. İnternetin gelişmesi, dijital kayıt ve saklama cihazlarının popüler olması, oldukça geniş bant aralıklarının hem kablolu hem de kablosuz ağlarda kullanılmasıyla dijital içerikler yaratılır, gönderilir ve dağıtılır hale gelmiştir. Bu durumda veri güvenliğini gerekli kılmıştır. Dijital Watermarking Dijital watermarking de steganografi gibi bir veri gizleme yöntemidir. Steganografinin temel amacı m mesajını d örtü verisinin içine saklayarak d' verisini elde etmek ve insanlar tarafından d' içinde m’in tespit edilmemesini sağlamaktır. Watermarking işleminin ana amacı ise m mesajını d örtü verisinin içine saklayarak d' verisini elde etmek ve insanlar tarafından d' içinde m’in değiştirilmemesini ve kaldırılmamasını sağlamaktır. Sayısal Filigran Kullanım Amaçları Telif hakkı bilgisi İçerik sahibini ve haklarını belirleme Kopya koruması İçeriğin kopyalanmasını kontrol altına alma Denetim Radyo/TV ve internet kullanımı denetleme Fitreleme ve Sınıflandırma İçeriğin uygun kullanımı için sınıflandırma ve bu içeriği gerektiğinde filtreleme Sayısal Filigran Kullanım Amaçları Kimlik doğrulama ve Veri bütünlüğü İçeriğin gerçekliğini doğrulama, kaynağını belirleme ve değişiklikleri algılama Ürün sıralaması ve takibi İçeriği teşhis edip kaçak konuma nerede geldiğini belirleme Ürün/İçerik yönetimi – Hak Yönetimi Uç sistemlere erişerek ürün bilgilerini güncelleme Uç sistemlere bağlanarak telif hakkı doğrulama ve kullanım izni verme Dijital Watermarking Teknolojisi Telif hakkı bilgilerini sayısal veri içerisine yerleştirir. Gizli bilgiler; bazı metinler, yazar seri numarası, şirket logosu veya kurum için önem taşıyan şekiller olabilir. Bu bilgiler; veri bütünlüğünü ve güvenliğini, yaratan kişinin kimliğinin tanımlanması ve telif hakkı korumasını sağlamak amacıyla sayısal veriye gömülürler. Sayısal filigranlar görünür yada görünmez olabilir. Dijital Watermarking Teknolojisi Dijital Watermarking Teknolojisi Filigran işleminin 3 kısmı vardır. Yerleştirme: ürün sahibi bilgilerinin ve istenen ek bilgilerin sayısal veriye eklenmesi işlemidir. Bir filigran yöntemi seçilir ve uygulanır. İletişim kanalı: Güvensiz kısımdır. Bu aşamada saldırgan yada ürünü alan kişi ürünü korsan yolla yaymaya yada değiştirmeye çalışabilir. Tespit: Üründen filigran çıkarma işlemidir. Gerektiğinde telif hakkı ihlali olup olmadığı incelenir. Dijital Watermarking farklı özelliklere göre çeşitli sınıflandırmalara sahiptir. 1- Dayanıklılık Özelliğine Göre Sınıflandırma Sağlam Filigran: Genellikle telif hakkı koruması, sahipliğin teyit edilmesi ve DVD gibi kopya koruma uygulamalarında sıkça kullanılırlar. Yapılan saldırılar ve veri dönüşüm-sıkıştırma işlemleri sonucunda da bozulmadan kalırlar. Kırılgan Filigran: En ufak değişimde bile bozulan filigrandır. Genellikle bütünlük tespiti için kullanılırlar. Yarı Kırılgan Filigran: Genellikle kötü niyetli saldırıların tespit edilmesi için kullanılır. Verilerin dönüştürülmesi ve sıkıştırma işlemlerine karşı dayanıklıdır ama saldırılara karşı dayanıksızdır. 2- Örtü Verisine Göre Sınıflandırma Görüntü Filigran: Özel bilgilerin görüntü dosyasının içerisine saklanmasını, daha sonra tespit edilmesini ve oradan da yaratıcının bilgilerinin elde edilmesi işlemlerini içerir. Video Filigran: Filigran video framelerine eklenir ve video uygulamalarını kontrol eder. Bu yöntemler gerçek zamanlı olacak şekilde çalışmalıdır. Ses Filigran: Ses dosyalarına üretici bilgilerinin eklenmesini ve izinsiz çoğaltılmalarını engellemeyi amaçlar. 2- Örtü Verisine Göre Sınıflandırma Text Filigran: Metnin değiştirilmesini önleme amacıyla PDF, DOC vb. belgelere eklenir. Filigranlar genellikle font büyüklükleri ve şekilleri, boşluklar ile metin dosyasına uygulanır. Grafik Filigran: Bilgisayarlarda üretilen 2D / 3D grafiklere telif hakkını belirtmek amacıyla eklenir. 3- Farkedilebilirlik Özelliğine Göre Sınıflandırma Farkedilemez Filigran (Gizli Filigran): İnsan gözü tarafından algılanamayan, sadece uygun programlar aracılığıyla bulunabilen filigranlardır. Ürettiğiniz sayısal dosyanın çalınmasını engelleyemezsiniz ama bu tür filigranlar sayesinde sizin olduğunu kanıtlayabilirsiniz. Farkedilir Filigran (Görünür Filigran): Kağıt üzerinde görünür filigranlar gibi sayısal veriler üzerinde insan gözüyle farkedilen damgalardır. TV logoları gibi… 4- Amaçlarına Göre Sınıflandırma Telif hakkı koruması için yapılan filigran: Üretici bilgileri eklenerek, çalınması durumunda hak ihlalinin engellenmesi ve tespit edilmesi amacıyla yapılır. Onaysız değişikliklerin takibi için yapılan filigran: Veri bütünlüğünün kontrolü için eklenir. Sahteciliği engelleme amacıyla yapılan filigran: Kağıtların yapım aşamasında eklenen ve daha sonra yazdırma, tarama ve diğer işlemlerde belli olan filigranlardır. 5- Filigran Çeşidine Göre Sınıflandırma Gürültü olarak ekleme: Bu türde filigran gürültü olarak eklenir. Gürültü; sahte rastgele (pseudorandom), Gauss dağılımıyla yada kaotik sıralama ile elde edilebilir. Görüntü olarak ekleme: Bu türde filigran binary görüntü, damga, logo ya da etiket olabilir. 6- Kullanılan Bilgi Alanına Göre Sınıflandırma Uzaysal Domain: Veri bitleri üzerinde değişiklik yapılaması ile uygulanır. LSB yöntemi gibi. Frekans Domain: Dönüşüm uzayı olarak ta adlandırılır. DCT (Discrete Cosine Transform), DWT (Discrete Wavelet Transform), DFT (Discrete Fourier Transform) dönüşümleri kullanılır. Uzaysal Domain ve Frekans Domaini Özellik Uzaysal Domain Frekans Domaini Kapasite Yüksek Düşük Sağlamlık/Dayanıklılık Kırılgan Daha güçlü Fark edilebilirlik İyi kontrol edilmeli Fazla kontrole gerek yok Hesaplama Maliyeti Düşük Yüksek Hesaplama Karmaşıklığı Düşük Yüksek Hesaplama Zamanı Az Çok Kullanım Amacı Genellikle kimlik kanıtlama Telif Hakkı Filigranların Sahip Olmaları Gereken Özellikler Fark edilemezliği: Damgalama işlemi sonucunda orijinal imgenin kalitesinde bir bozulma olmamalı ve damga görünmez olmalıdır. Buradaki görünmezlikten kasıt, gözün algılama hassasiyetinin altında olmasıdır. Kalite ölçümünde yaygın olarak tepe işaret gürültü oranı (TİGO) kullanılmaktadır. Ayrıca sübjektif değerlendirme de yapılabilir. Bunun yanında, imge üzerinde birtakım istatiksel araştırmalar yapıldığında da elde edilememelidir. Bir anlamda istatiksel olarak da görünmez olmalıdır. Filigranların Sahip Olmaları Gereken Özellikler Sağlamlık: Damgalama uygulamalarında, damgalanmış imgenin damga çözücüye gelmeden önce birtakım işlemlerden geçebileceği varsayılmaktadır. Bu bir iletim kanalı olabileceği gibi, damganın çözülememesi için kötü niyetli bir saldırı da olabilir. Bu yüzden damga, sıkıştırma yöntemleri başta olmak üzere, bilerek veya bilmeden uygulanan bozucu girişimler ve genel işaret işleme operasyonları sonrasında kaybolmamalı ve çözülebilmelidir. Olası girişimler, kayıplı sıkıştırma, süzgeçleme, işaret güçlendirme, niceleme, geometrik işlemler (dönme, ölçekleme, öteleme, kırpma, vb.) olarak sayılabilir. Damganın gücü artırıldığında sağlamlığı da artar, ancak bu görünür hale gelmesine neden olabilir. Filigranların Sahip Olmaları Gereken Özellikler Güvenlik: Damganın güvenli olması, damganın elde edilmesi engelleyecek kötü niyetli saldırılara karşı dayanıklı olması yeteneği anlamına gelir. Bu kötü niyetli saldırılar yetki dışı silme, gömme ve çözme şeklinde olabilir. Bunların hepsi damgalama sistemini yanıltmaya yöneliktir. Yetki dışı silmede damga çözücü damgayı bulamaz. Yetki dışı gömmede aslında ilk damgalayan kişinin bilgilerinde bulunmayan başkaları tarafından gömülüş bilginin damga çözücü tarafta orijinal damgaymış gibi elde edilmesine karşılık gelir. Yetki dışı çözme de aslında gömülü olmayan bir damganın damga çözücüde elde edilebilmesidir. Doğrulanabilirlik: Filigran üretici bilgilerini tam olarak içermelidir. Bu durum ürün takipleri için gereklidir. Kapasite: Kapasite arttıkça güvenlik ve fark edilemezlik azalır. Filigran Teknikleri Görünür ya da görünmez filigran oluşturmak için farklı yöntemler vardır. Aynı şekilde sağlam, kırılgan yada yarı kırılgan bir filigran istediğimizde duruma uygun bir yöntem seçmemiz gerekmektedir. Uygulama alanı açısından uzaysal alan ve frekans alanında çalışan yöntemler bulunmaktadır. Watermarking Teknikleri – Uzaysal Domain Filigran Katkısı: Uygulanması en basit yöntemlerden biridir. Görüntü piksellerinde yoğunluğun artması istenen yere pseudorandom gürültü eklenir. Filigranın kolayca tespit edilmesini önleme için gürültü bir anahtar yardımıyla da üretilebilir. LSB Yöntemi: Verinin son bitlerinin değiştirilmesi esasına göre çalışır. Filigran sıralı yada rastgele yerleştirilebilir. Fakat yöntem bozma ve elde etme saldırılarına karşı oldukça dayanıksızdır. Watermarking Teknikleri – Uzaysal Domain SSM Tabanlı Teknikler: Spread Specturum (Tayf yayılması) teknikleri örtü verisini bir pseudorandom gürültü ile birleştirerek filigran gömme işlemi gerçekleştiriler. Patchwork Algoritması: Seçilen iki noktanın parlaklık değeri değiştirilerek filigran uygulanır. Watermarking Teknikleri – Uzaysal Domain Korelasyon Tabanlı Teknik: Bir pseudorandom gürültü şablonu W(x,y), örtü verisi olan I(x,y) ye eklenir. Iw(x,y)=I(x,y)+k*W(x,y) K kalite faktörünü belirtir. Watermarking Teknikleri – Frekans Domain DCT, DWT, DFT dönüşümlerinin uygulandığı tekniklerdir. Uzaysal Domain yöntemlerine göre uygulanmaları zordur fakat daha dayanıklı yöntemlerdir. Frekans Domaini – DFT Dönüşümü Ayrık Fourier dönüşümü (AFD), sinyal işlemede temel sayılabilecek bir dönüşüm tekniğidir. Damgalama çalışmalarında da yerini bulmuştur. MxN boyutlu bir imge için kullanılacak olan 2boyutlu DFT dönüşümü ve ters dönüşümü (RDFT) şu şekilde yazılabilir: Frekans Domaini – DFT Dönüşümü Fourier dönüşüm değerleri karmaşık olduğu için genlik ve faz olmak üzere iki ayrı bileşen ile ifade edilebilir. Lena imgesi için DFT genlik ve faz bileşenleri aşağıdaki şekilde verilmiştir. Frekans Domaini – DFT Dönüşümü Damgalama uygulamaları açısından Fourier dönüşümünün bazı özellikleri bulunmaktadır. İmgedeki uzamsal kaymalar ve ötelemeler faz bileşenlerini etkiler, genlik bileşenlerinde bir değişiklik olmaz. Frekans Domaini – DFT Dönüşümü Uzamsal bölgedeki dairesel kaymalar da aynı şekilde genlik bileşenlerini etkilemez. İmgenin kırpılması örnekleme adımını değiştirdiği için genlik görüngesinde bulanıklaşmaya neden olur. Bu imgenin kırpılma oranı arttıkça artar Frekans Domaini – DCT Dönüşümü Ayrık Kosinüs Dönüşümü (DCT), JPEG imge sıkıştırma ve MPEG video sıkıştırma algoritmalarının temel adımı olduğu için imge işlemede çok sık kullanılan bir dönüşüm yöntemidir. Birkaç değişik formu olmasına rağmen en sık kullanılanı şu şekildedir: Frekans Domaini – DCT Dönüşümü Lena imgesinin DCT katsayıları görsel olarak aşağıda verilmektedir. Şekilden de görüleceği üzere, büyük değerli DCT katsayıları düşük frekanslı bölgelere doğru yoğunlaşmaktadır. Bu da DCT’nin enerji sıkıştırıcı ve toplayıcı özelliğini göstermektedir. Frekans Domaini – DCT Dönüşümü Bu özellik, imge sıkıştırma ve kodlama alanında kullanıldığı gibi, damgalama algoritmalarında da yerini bulmuştur. Yine sıkıştırma algoritmalarında da olduğu gibi, DCT katsayıları zik-zak sıralanarak, düşük frekanslardan yüksek frekanslara doğru bir sıralama yapılır. 8x8 blok DCT için yapılmış bu sıralamada, çalışmalar arasında farklılıklar bulunsa da genellikle 0-5 arası katsayılar 14 düşük frekans bölgesi, 6-27 arası katsayılar orta frekans bölgesi 28-63 arası katsayılar da yüksek frekans bölgesi katsayıları olarak tanımlanır. Yine çalışmalara göre değişse de damga genellikle orta bant olarak tanımlanan bölgeye eklenir. Düşük frekans bölgesi imge kalitesinde bozulmaya yol açacağı için, yüksek frekans bölgesi de sıkıştırma ve süzgeçleme sonrası zarar göreceği için tercih edilmemektedir. Frekans Domaini – DWT Dönüşümü Ayrık dalgacık dönüşümünde dönüşüm katsayıları bir ana dalgacığın ölçeğinin değiştirilip orijinal işaret üzerinde kaydırılarak yapılan benzerlik hesabına göre elde edilir. Nasıl ki Fourier dönüşümünde, işareti sinusoidler cinsinden yazabilme amacı varsa, bunda da işareti eldeki dalgacıklarla ifade edebilme amacı vardır. Sürekli zaman dalgacık dönüşümü şu şekilde tanımlanır: Frekans Domaini – DWT Dönüşümü Lena imgesinin 2-seviye DWT ayrışımı gösterilmektedir. Burada, LL bantları yaklaşık imgeyi, LH bantları dikey detayları, HL bantları yatay detayları ve HH bantları da köşegen detayları vermektedir, n-seviye bir dönüşümde toplam 3n+1 adet detay bant bulunur. Frekans Domaini – DWT Dönüşümü Dalgacık dönüşümü imgeyi yatay, dikey ve köşegen detaylara ayrıştırdığı için insan görüş sistemini (İGS) daha iyi tanımlar. Dönüşüm katsayısının değeri ne kadar yüksekse o kadar önemlidir. DCT’den farklı olarak imgenin çok-çözünürlüklü bir gösterimi olduğu için farklı çözünürlüklerde işlem yapılabilir. DFT ve DCT tabanlı uygulamalarda katsayılarda yapılan değişiklik tüm imgeyi etkileyebilecekken, DWT tabanlı çalışmalarda değişiklik daha bölgesel kalmaktadır. Frekans Domaini – DWT Dönüşümü Damga eklenecek bölge olarak genelde HL ve LH bantları seçilmesine rağmen, sağlamlığı artırmak için LL bandı da kullanılmaktadır. Sıkıştırma algoritmaları sonrası zarar göreceği için HH bandı tercih edilmezken, bu bandın kırpma, keskinleştirme, kontrast değiştirme, histogram denkleştirme, gamma düzeltme gibi bazı saldırılara karşı sağlam olduğu bildirildiğinden ek olarak kullanılmasında fayda bulunmaktadır Çeşitli Yöntemlerin Karşılaştırması Algoritma Avantajları Dezavantajları LSB • Anlaşılması ve uygulanması basittir. • Görüntü kalitesinde düşük seviyede bozulma yaratır. • Yüksek seviyede şeffaflık sağlar. • Sağlam değildir. • Gürültüye karşı dayanıksızdır. • Kesme yada ölçekleme işlemlerine karşı dayanıksızdır. Korelasyon Tabanlı • Kalite faktörünün arttırılması sağlamlığı arttırmaktadır. • Kalite faktörü çok arttırılırsa görüntü kalitesi düşmektedir. Patchwork • Bir çok tipte atağa karşı yüksek seviyede sağlamlığa sahiptir. • Veri saklama kapasitesi çok düşüktür. Çeşitli Yöntemlerin Karşılaştırması Algoritma Avantajları Dezavantajları DCT • Filigran frekans katsayıları kullanılarak gizlenmektedir. • Filigran gizli bir şekilde eklenir ve herhangi bir atak sonucunda yok edilemez. • Yanlış frekans katsayılarının kullanımıyla resim bozulabilir. DWT • Zaman ve uzay domainlerinin er ikisinde de iyi bir yerleştirme yapar. • Yüksek sıkıştırma oranı sunar. • Hesaplama maliyeti çok yüksektir. • Sıkıştırma zamanı uzundur. • Görüntü yada video çerçevelerinde gürültü yada bulanıklık meydana gelebilir. DFT • Döndürme, ölçeklendirme ve dönüştürme işlemlerini yapmaktadır. • Karmaşık bir uyarlamadır. • Hesaplama maliyeti çok yüksek olabilir. Sayısal Filigran Saldırıları Basit saldırılar: Sıkıştırma ve genel imge işleme yöntemleri olarak belirtilebilir. Buradaki amaç imge üzerinde yapılan değişikliklerle damganın algılanmasını engellemektir. Süzgeçleme, sıkıştırma (JPEG), gürültü ekleme ve niceleme bu sınıfa örnek verilebilir. Geometrik ataklar: Yatay eksende döndürme, dikey eksende döndürme, açılı döndürme, ölçekleme, satır ya da sütunların silinmesi gibi yöntemlerle filigranın yok edilmeye yada bozulmasına neden olan ataklardır. Sayısal Filigran Saldırıları Silici saldırılar: Amaç damgayı ortadan kaldırmaktır. Bunun için damga modellenip kestirilmeye çalışılır ve orijinal imge ve damga olmak üzere ayrıştırılır. Bu kategori, gürültü giderme, remodülasyon, çakışma ve ortalama alma yöntemlerini içerir. Gürültü giderme saldırısı: Damganın istatiksel olarak modellenebilen bir gürültü olduğu varsayımını temel alır. Bu yüzden elde bulunan damgalanmış imge kullanılarak orijinal imgenin kestirilebilmesine, eklenmiş damganın tamamen çıkarılmasına imkan verir. Sayısal Filigran Saldırıları Ortalama alma saldırıları: Daha çok video damgalama uygulamalarında göze çarpar. Bu tür saldırılar aynı görüntünün (durağan veya video çerçevesi) farklı anahtar veya damga ile damgalanmış sürümlerinin ortalamasının alınarak yeni bir görüntü elde edilmesine dayanır. Eldeki damgalanmış görüntü sayısı yeterince fazla ise damgaların toplamının ortalamasının sıfıra yakın olacağı varsayımdan hareketle en son elde edilen ortalama görüntüde damga bulunmayacaktır. Sayısal Filigran Saldırıları Çakışma saldırıları: Daha çok video damgalama uygulamalarında göze çarpar. Aynı imgenin farklı damgalanmış sürümlerinin küçük parçaları alınıp birleştirilerek (bir nevi yapboz) yeni bir imge elde edilir, böylelikle bu yeni imge herbir damgadan bir parça içermiş olur. Damga çıkarma aşamasında imgede hiçbir kalite düşüklüğü olmamasına karşın damga elde edilemez Sayısal Filigran Saldırıları Mozaik saldırısı: Telif hakkı koruma kapsamında interneti tarayıp korsan sayfalarda bulunan görüntülerde damga taraması yapan otomatik telif hakkı koruma sistemlerini yanıltmak üzere geliştirilmiştir. Mozaik saldırısında damgalanmış imge algılayıcının damgayı bulamayacağı parçalara bölünmektedir. Damga algılayıcı damgayı bulamamakta ancak bu küçük parçalar web sayfasında birleştirilerek korsan olarak yayınlanabilmektedir. Sayısal Filigran Saldırıları Güvenlik Saldırısı: Eğer filigran algoritması biliniyorsa, saldırgan filigranı geçersiz kılacak değişiklikleri yapabilir ya da filigranı değiştirir. Bu durumlar için ek önlemler alınması gerekmektedir. Protokol Saldırısı: Bu saldırının amacı filigranı yok etmek ya da devre dışı bırakmak değildir. Filigran algoritmasını bulup başka dökümanlar için kullanmayı amaçlar. Sayısal Filigran Saldırıları Kriptografik Saldırılar: Aslında damgalama yöntemiyle değil yöntemde kullanılan anahtarla ilgilidir. Diğer kriptografi uygulamalarındaki saldırılarla benzerlik gösterirler. Ayrıntılı bir arama sonrası gizli bir bilgi bulma amacı güderler. Bu kategoride başka bir saldırı da Oracle olarak bilinmektedir. Saldırgan, damgalanmış imge üzerinde değişiklikler yapıp algılayıcıda test ederek damganın algılanamadığı imgeyi bulmaya çalışır.