• Edgar Eduardo García Cano, tesista de maestría
del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas
y en Sistemas de la UNAM, optimizó la técnica de
marcado de agua invisible para evitar falsificaciones
La marca de agua, como las que llevan los
billetes, no es infalible. Hoy, que existe mucha piratería
en toda la tecnología, se pueden falsificar más fácilmente
documentos con tan sólo bajar de Internet algún programa
para quitar el marcado visible y poner otro sello.
¿Cómo proteger la autentificación e integridad
de un filme, una pieza musical, una fotografía o gran cantidad
de información de un banco, por ejemplo?
Edgar Eduardo García Cano, como parte
de su tesis de maestría en Ciencias de la Computación,
desarrolló un algoritmo bioinspirado para optimizar el marcado
de agua en documentos digitales, que pueden ser audio, video o imagen.
Para ese proyecto, como alumno del posgrado del Instituto de Investigaciones
en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM,
realizó una estancia en la Escuela de Tecnología Superior
(ETS) de la Universidad de Montreal, Canadá.
La ETS y un banco canadiense realizan la
autentificación de documentos digitales mediante marcas de
agua, que pueden aplicarse en facturas, cheques y estados de cuenta
en el sector financiero.
“Eso impide que se falsifiquen”,
afirmó García Cano, quien para el proyecto analizó
algoritmos bioinspirados aplicados a digitalización de marcas
de agua que hacen uso del paralelismo que brindan las Unidades de
Procesamiento Gráficos (GPU), en específico las que
utilizan CUDA (tecnología de Nvidia para programación
en paralelo).
Algoritmos que autentifican
García Cano dijo que para quitar la
marca y saber si un documento digital es original, se debe tener el
algoritmo, de modo que “sólo yo podría saber si
es o no verdadero”.
No es que el marcado invisible sea infalible,
pero es más difícil de eliminar que uno que se ve. “Para
eso necesitamos saber cuál fue el utilizado tanto para procesar
la imagen como para insertar el sello”.
Para mejorar el proceso y el tiempo de ejecución,
y tener resultados más rápidos, utilizó un algoritmo
ciego llamado Shieh y lo programó con una GPU.
Se le dice así, explicó, porque
tiene funciones para insertar y extraer la marca de agua y no se necesita
la imagen original para contrastarla con la marcada.
Esto permite medir qué tan fiel es
la imagen con marca de agua respecto de la original y qué tan
robusta, al aplicar ciertos efectos (photo show) sobre la imagen.
Para la inserción y transformación inversa, se usa la
Transformada Discreta de Coseno, que implica ciertas operaciones y
relaciones de valores.
El que sea bioinspirado quiere decir que
está basado en la naturaleza, en cómo se mueven los
peces o aves conjuntamente para llegar a un objetivo.
También, ejemplificó con el
caso de partículas cuya meta es el Sol. De eso trata, de tener
muchas en pos de un objetivo, de tal manera que encontremos la mejor
posicionada para insertar ahí la marca de agua.
En este caso se utilizan dos ecuaciones.
Una de velocidad y otra de posición, que representan cómo
las partículas se mueven en el espacio de búsqueda y
qué tan rápido o lento deben ir para encontrar el mejor
lugar.
Así, como con las partículas,
la función objetivo es llegar al Sol, “aquí es
conocer qué tan fiel es la imagen con la marca de agua insertada.
Para eso utilizo algo que se llama Dominancia de Pareto, donde encuentro
la mejor solución en cuanto a máxima fidelidad y mínima
robustez”.
Las pruebas, refirió García
Cano, se hicieron en dos servidores con la misma tarjeta, pero diferente
velocidad de procesadores. “Todo salió bien. Realmente
se optimizó como debería en cuanto a los tiempos. Salió
algo similar en ambos, más o menos la misma diferencia”.
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