El hashing perceptivo es el uso de un algoritmo de huellas dactilares que produce un fragmento o una huella dactilar de varias formas de multimedia . [1] [2] Un hash perceptivo es un tipo de hash sensible a la localidad , que es análogo si las características del multimedia son similares. Esto no debe confundirse con el hashing criptográfico , que se basa en el efecto de avalancha de un pequeño cambio en el valor de entrada que crea un cambio drástico en el valor de salida. Las funciones hash de percepción se utilizan ampliamente para encontrar casos de infracción de derechos de autor en línea , así como en análisis forense digital.debido a la capacidad de tener una correlación entre hashes para que se puedan encontrar datos similares (por ejemplo, con una marca de agua diferente ).
Ya en junio de 2016, Asgari publicó un trabajo sobre la suplantación robusta de hash de imágenes. Asgari señala que la función hash perceptual, como cualquier otro algoritmo, es propensa a errores. [5]
En una investigación publicada en noviembre de 2021, los investigadores se centraron en una imagen manipulada de Stacey Abrams que se publicó en Internet antes de su derrota en las elecciones para gobernador de Georgia de 2018 . Descubrieron que el algoritmo pHash era vulnerable a los actores nefastos. [7]
La investigación informada en enero de 2019 en la Universidad de Northumbria ha demostrado que el video se puede usar para identificar simultáneamente contenidos similares para la detección de copias de video y detectar manipulaciones maliciosas para la autenticación de video. El sistema propuesto funciona mejor que las actuales técnicas de hashing de video en términos de identificación y autenticación. [8]
La investigación informada en mayo de 2020 por la Universidad de Houston sobre hashing perceptivo basado en aprendizaje profundo para audio ha demostrado un mejor rendimiento que los métodos tradicionales de huellas dactilares de audio para la detección de audio similar/copiado sujeto a transformaciones. [9]
Además de sus usos en análisis forense digital, la investigación realizada por un grupo ruso informada en 2019 ha demostrado que el hashing perceptivo se puede aplicar a una amplia variedad de situaciones. De manera similar a la comparación de imágenes por infracción de derechos de autor, el grupo descubrió que podría usarse para comparar y unir imágenes en una base de datos. Su algoritmo propuesto demostró ser no solo efectivo, sino también más eficiente que los medios estándar de búsqueda de imágenes en bases de datos. [10]