ZK-JPEG: Bước đột phá trong xác thực chỉnh sửa ảnh bằng bằng chứng không kiến thức

Paper 2026/2039

ZK-JPEG: Chỉnh sửa và Nén ảnh bằng Zero-knowledge

Steve Lu, Stealth Software Technologies, Inc.

Kimberlee Model, Stealth Software Technologies, Inc.

Joseph Near, Đại học Vermont

Các công cụ tạo ảnh deepfake đang ngày càng phổ biến với sự dễ dàng trong sử dụng và mức độ ảnh hưởng lớn trong văn hóa đại chúng. Các công cụ xác thực hình ảnh có thể ngăn chặn những hành vi lừa đảo này bằng cách xác minh rằng một hình ảnh kỹ thuật số thực sự được tạo ra từ một máy ảnh vật lý. Thách thức đặt ra là các công cụ này phải có khả năng chống chịu với những biến đổi hình ảnh hợp lệ. Việc chứng thực máy ảnh sử dụng chữ ký số để chứng minh nguồn gốc của hình ảnh từ một thiết bị cụ thể. Nén có mất dữ liệu (lossy compression) tạo ra những thay đổi nhỏ nhằm giảm kích thước tệp tin, trong khi việc làm mờ hoặc che đi các vùng của hình ảnh có thể giúp bảo vệ chủ thể. Những thay đổi này làm mất hiệu lực chữ ký của hình ảnh. Các nghiên cứu trước đây sử dụng zero-knowledge (ZK) để chứng minh lịch sử chỉnh sửa của một hình ảnh đã công bố, nhưng chúng không thể tồn tại sau quá trình mã hóa có mất dữ liệu như định dạng JPEG. Chúng tôi giới thiệu \zkjpeg, một công cụ mật mã cho nén JPEG giúp chứng minh rằng một hình ảnh đã được nén chính xác từ một đầu vào bí mật đã được cam kết. Ngoài ra, công cụ của chúng tôi có thể xác minh một nhóm lớn các phép biến đổi hình ảnh bằng cách tích hợp chúng vào quá trình nén JPEG với chi phí tối thiểu. Hệ thống của chúng tôi nhanh, linh hoạt và có thể được khởi tạo từ các công cụ ZK thương mại sẵn có. Chúng tôi sử dụng PicoZK để chuyển đổi mã chỉnh sửa ảnh Python thành một mạch ZK cho hệ thống chứng minh line-point zero knowledge (LPZK).

BibTeX