التجزئة الانعكاسية

📅 آخر تحديث: ٢٧ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٧ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

التجزئة الإدراكية هي استخدام خوارزمية بصمة رقمية تُنتج جزءًا أو تجزئة أو بصمة رقمية لأنواع مختلفة من الوسائط المتعددة . [ 1 ] [ 2 ] تُعدّ التجزئة الإدراكية نوعًا من التجزئة الحساسة للموقع ، وهي مماثلة للتجزئة التقليدية إذا كانت خصائص الوسائط المتعددة متشابهة. وهذا يختلف عن التجزئة التشفيرية ، التي تعتمد على تأثير الانهيار الناتج عن تغيير طفيف في قيمة المُدخلات يُحدث تغييرًا جذريًا في قيمة المُخرجات. تُستخدم دوال التجزئة الإدراكية على نطاق واسع في الكشف عن حالات انتهاك حقوق النشر على الإنترنت ، وكذلك في الأدلة الجنائية الرقمية، نظرًا لقدرتها على إيجاد ترابط بين التجزئات، مما يسمح بالعثور على بيانات متشابهة (على سبيل المثال، بعلامة مائية مختلفة ).

تطوير

يُعدّ عمل مار وهيلدريث لعام 1980 ورقة بحثية رائدة في هذا المجال. [ 3 ]

في عام ٢٠٠٩، طورت شركة مايكروسوفت برنامج PhotoDNA بالتعاون مع هاني فريد ، الأستاذ في كلية دارتموث . يُعد PhotoDNA تقنية تشفير إدراكي طُوّرت لمكافحة انتشار مواد الاستغلال الجنسي للأطفال عبر الإنترنت. يُقدّم برنامج PhotoDNA مجانًا من مايكروسوفت، ولا يزال أداةً بالغة الأهمية تستخدمها كبرى شركات البرمجيات والمنظمات غير الحكومية ووكالات إنفاذ القانون حول العالم. [ ٤ ]

في يونيو 2016، نشرت آزاده أمير عسكري بحثًا حول التزييف القوي لتجزئة الصور. وتشير عسكري إلى أن دالة التجزئة الإدراكية، مثل أي خوارزمية أخرى، عرضة للأخطاء. [ 5 ]

أشار الباحثون في ديسمبر 2017 إلى أن البحث عن الصور في جوجل يعتمد على التجزئة الإدراكية. [ 6 ]

في بحث نُشر في نوفمبر 2021، ركّز الباحثون على صورة مُعدّلة لستايسي أبرامز نُشرت على الإنترنت قبل خسارتها في انتخابات حاكم ولاية جورجيا عام 2018. ووجدوا أن خوارزمية pHash كانت عُرضة للاختراق من قِبل جهات خبيثة. [ 7 ]

في أغسطس 2021 أعلنت شركة أبل عن ماسح ضوئي مدمج لـ CSAM يسمى NeuralHash، ولكن بعد ردود فعل عنيفة تتعلق بالخصوصية، أوقفت طرحه في سبتمبر وألغته رسميًا في ديسمبر 2022. [ 8 ]

سرعان ما أثبت باحثو الأمن أن NeuralHash وما شابهها من تقنيات التجزئة الإدراكية العميقة يمكن إجبارها على التصادم أو التهرب من خلال تغييرات غير محسوسة في الصورة. [ 9 ]

في أكتوبر 2023، قدمت شركة ميتا التوقيع المستقر، وهو علامة مائية غير مرئية متجذرة في مولدات الانتشار الكامن، مما يشير إلى تحول نحو مخططات المصدر الهجينة التي تجمع بين العلامات المائية والتجزئة الإدراكية. [ 10 ]

لقد حققت DINOHash أعلى مستوى من التكنولوجيا مفتوحة المصدر في عام 2025، حيث تقوم بضبط ميزات DINOv2 ذاتية الإشراف بشكل دقيق من خلال الهجمات العدائية، وتُظهر دقة بت أعلى في ظل عمليات الاقتصاص الكبيرة والضغط والهجمات القائمة على التدرج العدائي مقارنةً بـ NeuralHash أو مخططات DCT-DWT الكلاسيكية. [ 11 ]

صفات

أظهرت دراسة نُشرت في يناير 2019 بجامعة نورثمبريا إمكانية استخدام هذه التقنية في مجال الفيديو لتحديد المحتويات المتشابهة للكشف عن نسخ الفيديو، والكشف عن التلاعبات الخبيثة للتحقق من صحة الفيديو. ويتفوق النظام المقترح على تقنيات تجزئة الفيديو الحالية من حيث كلٍ من التحديد والتحقق. [ 12 ]

أظهرت الأبحاث التي نشرتها جامعة هيوستن في مايو 2020 حول التجزئة الإدراكية القائمة على التعلم العميق للصوت أداءً أفضل من طرق بصمة الصوت التقليدية في الكشف عن الصوت المتشابه/المنسوخ الذي خضع للتحويلات. [ 13 ]

إضافةً إلى استخداماتها في الأدلة الجنائية الرقمية، يمكن تطبيق التجزئة الإدراكية في العديد من الحالات. فعلى غرار مقارنة الصور للتحقق من انتهاك حقوق النشر، وجد فريق من الباحثين أنه يمكن استخدامها لمقارنة الصور ومطابقتها في قاعدة بيانات. وقد أظهروا أن خوارزميتهم أكثر كفاءة من الوسائل التقليدية للبحث عن الصور في قواعد البيانات. [ 14 ]

أفاد فريق صيني في يوليو 2019 باكتشافه خوارزمية تجزئة إدراكية لتشفير الكلام ، والتي أثبتت فعاليتها. وقد تمكنوا من إنشاء نظام تشفير أكثر دقة وأكثر اختصارًا. [ 15 ]

في أغسطس 2021، وصفت شركة آبل نظامًا لكشف المواد الإباحية المتعلقة بالأطفال على الإنترنت يُدعى NeuralHash . وأوضح ملخص تقني أن النظام لا يقوم بمسح الصور على خوادم iCloud ، بل يُجري مطابقة على الجهاز باستخدام قاعدة بيانات لتجزئات صور المواد الإباحية المتعلقة بالأطفال على الإنترنت، مقدمة من المركز الوطني للأطفال المفقودين والمستغلين (NCMEC) ومنظمات أخرى. [ 16 ]

في مقالٍ بعنوان "مشكلة التجزئة الإدراكية"، أوضح أوليفر كويدرلي كيف يمكن لصورة فوتوغرافية لامرأة حقيقية أن تُختزل، عبر خوارزمية تجزئة إدراكية، إلى تجزئة مشابهة لتلك الخاصة بصورة فراشة مرسومة بالألوان المائية. كلا الصورتين موجودتان في قواعد بيانات تجارية. يُعرب كويدرلي عن قلقه إزاء مثل هذه التداخلات، قائلاً: "ستتم مراجعة هذه الحالات يدويًا. أي، وفقًا لشركة آبل، سيقوم أحد موظفيها بفحص صورك (المُعلّمة)... التجزئة الإدراكية معقدة. عندما تُستخدم مثل هذه الخوارزميات للكشف عن الأنشطة الإجرامية، خاصةً على نطاق شركة آبل، قد يواجه العديد من الأبرياء مشاكل خطيرة... وغني عن القول، إنني قلق للغاية حيال هذا الأمر." [ 17 ]

واصل الباحثون نشر تحليل شامل بعنوان "تعلم اختراق التجزئة الإدراكية العميقة: حالة استخدام NeuralHash"، حيث بحثوا في مدى ضعف NeuralHash، كمثال على خوارزميات التجزئة الإدراكية العميقة، أمام هجمات متنوعة. تُظهر نتائجهم إمكانية حدوث تصادمات تجزئة بين صور مختلفة بإجراء تغييرات طفيفة عليها. ووفقًا للباحثين، تُبرز هذه النتائج احتمالية وقوع مثل هذه الهجمات، وتُمكّن من رصد المستخدمين الأبرياء ومقاضاتهم. كما يُشيرون إلى إمكانية تجنب اكتشاف المواد غير القانونية بسهولة، وتجاوز النظام من خلال تحويلات بسيطة للصور، كتلك التي توفرها برامج تحرير الصور المجانية. ويفترض الباحثون أن نتائجهم قابلة للتطبيق على خوارزميات التجزئة الإدراكية العميقة الأخرى أيضًا، مُشككين في فعاليتها ووظائفها في تطبيقات مثل المسح الضوئي من جانب العميل وأدوات التحكم في المحادثات. [ 18 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ^ بولداس، أهتو؛ كرونما، أندريس؛ لانوجا ، ريستو (2013). “البنية التحتية للتوقيعات بدون مفتاح: كيفية بناء أشجار التجزئة الموزعة العالمية”. في ريس، نيلسون H.؛ جولمان، د. (محرران). أنظمة تكنولوجيا المعلومات الآمنة. نوردسيك 2013 . ملاحظات محاضرة في علوم الكمبيوتر. المجلد.  8208. برلين، هايدلبرغ: سبرينغر. دوى : 10.1007/978-3-642-41488-6_21 . رقم ISBN 978-3-642-41487-9تُعدّ بنية التوقيعات بدون مفتاح (KSI) نظامًا عالميًا موزعًا لتوفير خدمات التوقيع الرقمي المدعومة بالخوادم مع ختم زمني. يتم إنشاء أشجار تجزئة عالمية كل ثانية ونشر قيم التجزئة الجذرية الخاصة بها. نناقش بعض مشكلات جودة الخدمة التي تظهر عند تطبيقها عمليًا، ونقدم حلولًا لتجنب نقاط الفشل الفردية وضمان خدمة ذات تأخير معقول ومستقر. تُشغّل شركة Guardtime AS بنية KSI التحتية منذ خمس سنوات. نلخص في هذا المقال كيفية بناء بنية KSI التحتية، والدروس المستفادة خلال فترة تشغيل الخدمة.
  2. ↑ كلينجر، إيفان؛ ستاركويذر، ديفيد. "pHash.org: موطن pHash، مكتبة التجزئة الإدراكية مفتوحة المصدر" . pHash.org . تاريخ الاسترجاع: 5 يوليو 2018. pHash هي مكتبة برمجية مفتوحة المصدر، مُرخصة بموجب رخصة GPLv3، تُنفذ العديد من خوارزميات التجزئة الإدراكية، وتوفر واجهة برمجة تطبيقات (API) شبيهة بلغة C لاستخدام هذه الوظائف في برامجك الخاصة. pHash نفسها مكتوبة بلغة C++.
  3. ↑ مار، د .؛ هيلدريث، إ. (29 فبراير 1980). "نظرية كشف الحواف". وقائع الجمعية الملكية في لندن. السلسلة ب، العلوم البيولوجية . 207 (1167): 187-217 . Bibcode : 1980RSPSB.207..187M . doi : 10.1098 / rspb.1980.0020 . PMID 6102765. S2CID 2150419 .  
  4. ↑ لور، ستيف (ديسمبر 2009). "مايكروسوفت تتصدى لمشكلة المواد الإباحية المتعلقة بالأطفال" . نيويورك تايمز .
  5. ↑ أسغاري، آزاده أمير (يونيو 2016). انتحال تجزئة الصور القوي (ملف PDF) . معهد بليكينج للتكنولوجيا.
  6. ↑ "شرح بحث الصور في جوجل" . موقع Medium. 26 ديسمبر 2017.
  7. ↑ هاو، تشينغينغ؛ لو، ليتشنغ؛ جان، ستيف تي كي؛ وانغ، غانغ (2021). "ليس الأمر كما يبدو: التلاعب بالتطبيقات القائمة على التجزئة الإدراكية" (ملف PDF) . وقائع مؤتمر ACM SIGSAC لعام 2021 حول أمن الحاسوب والاتصالات . الصفحات 69-85 . doi : 10.1145/3460120.3484559 . ISBN  978-1-4503-8454-4.
  8. ↑ نيومان، ليلي هاي (7 ديسمبر 2022). "أبل تُلغي خطتها لفحص صورك بحثًا عن مواد استغلال الأطفال جنسيًا. إليك ما سيحدث لاحقًا" . وايرد . تم الاطلاع عليه بتاريخ 27 مايو 2025 .
  9. ↑ ستروبيك، لوكاس؛ هينترسدورف، دومينيك؛ نيدر، دانيال؛ كيرستينغ، كريستيان (2022). "تعلم اختراق التجزئة الإدراكية العميقة: حالة استخدام NeuralHash". وقائع مؤتمر ACM لعام 2022 حول العدالة والمساءلة والشفافية (FAccT '22) . ACM. arXiv : 2111.06628 . doi : 10.1145/3531146.3533073 .
  10. ↑ "التوقيع الثابت: طريقة جديدة لوضع العلامات المائية على الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي" . مدونة ميتا للذكاء الاصطناعي . 20 أكتوبر 2023. تم الاطلاع عليه بتاريخ 27 مايو 2025 .
  11. ↑ سينغي، شري؛ ياداف، أيان؛ حسن زاده، باريسا؛ إبراهيمي، شهريار؛ غوبتا، أيوش (2025). "الكشف عن مصدر الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي: الجمع بين التجزئة الإدراكية والتشفير المتماثل ونماذج الكشف بالذكاء الاصطناعي". arXiv : 2503.11195 [ cs.CV ].
  12. ↑ خليفي، فؤاد؛ بوريدان، أحمد (يناير 2019). "تجزئة الفيديو الإدراكية لتحديد المحتوى والتحقق منه" (ملف PDF) . معاملات IEEE في الدوائر والأنظمة لتكنولوجيا الفيديو . 29 (1): 50-67 . doi : 10.1109/TCSVT.2017.2776159 . S2CID 55725934 . 
  13. ↑ بايز-سواريز، أبراهام؛ شاه، نولان؛ نولازكو-فلوريس، خوان أرتورو؛ هوانغ، شو-هسوان س.؛ غناوالي، أومبراكاش؛ شي، ويدونغ (19 مايو 2020). "ساماف: نموذج ترميز تلقائي من تسلسل إلى تسلسل لبصمة الصوت". معاملات ACM في الحوسبة متعددة الوسائط والاتصالات والتطبيقات . 16 (2): 43:1–43:23. doi : 10.1145/3380828 .
  14. ↑ زاخاروف، فيكتور؛ كيريكوفا، أناستاسيا؛ مونرمان، فيكتور؛ سامويلوفا، تاتيانا (2019). "بنية مُركّب البرمجيات والأجهزة للبحث عن الصور في قاعدة البيانات". مؤتمر IEEE للباحثين الروس الشباب في الهندسة الكهربائية والإلكترونية (EICon Rus ) لعام 2019. IEEE. الصفحات 1735-1739 . doi : 10.1109/EIConRus.2019.8657241 . ISBN  978-1-7281-0339-6. S2CID 71152337 . 
  15. ↑ تشانغ، تشيو يو؛ تشو، ليانغ؛ تشانغ، تاو؛ تشانغ، دنغ هاي (يوليو 2019). "خوارزمية استرجاع الكلام المشفر بناءً على الارتباط المتبادل قصير المدى والتجزئة الإدراكية". أدوات وتطبيقات الوسائط المتعددة . 78 (13): 17825-17846 . doi : 10.1007/s11042-019-7180-9 . S2CID 58010160 . 
  16. ↑ "الكشف عن CSAM - ملخص فني" (ملف PDF) . شركة أبل، أغسطس 2021.
  17. ↑ كويدرلي، أوليفر (بدون تاريخ). "مشكلة التجزئة الإدراكية" . rentafounder.com . تم الاطلاع عليه بتاريخ 23 مايو 2022 .
  18. ↑ ستروبيك، لوكاس؛ هينترسدورف، دومينيك؛ نيدر، دانيال؛ كيرستينغ، كريستيان (2022). "تعلم اختراق التجزئة الإدراكية العميقة: حالة استخدام NeuralHash". مؤتمر ACM لعام 2022 حول العدالة والمساءلة والشفافية . الصفحات 58-69 . arXiv : 2111.06628 . doi : 10.1145/3531146.3533073 . ISBN  9781450393522. S2CID 244102645 .