Dans le cadre de la gestion des droits numériques (DRM), des chercheurs ont mis au point une nouvelle solution qui s’applique à la computer vision.
Dans le domaine de la technologie, comme dans tout autre, il existe des organisations qui s’inspirent de leurs concurrents pour développer leurs propres produits ou services. En ce qui concerne la vision par ordinateur, cette pratique peut avoir un rapport avec les jeux de données.
Une DRM pour la computer vision
La DRM ou la gestion des droits numériques est un ensemble de mesures techniques de protection appliquées aux œuvres numériques. C’est inévitable, certaines organisations reposent toujours sur les efforts des autres pour évoluer. Par conséquent, il devient essentiel de trouver des solutions pour protéger la propriété intellectuelle. Dans le cas qui nous intéresse, il s’agit des jeux de données dans lesquels les entreprises technologiques investissent plusieurs ressources.
La DRM appliquée à la computer vision vise donc à protéger les jeux de donnés d’images contre la copie illicite. Une solution courante consiste à chiffrer les données pour que seuls les utilisateurs autorisés puissent les utiliser. Entre autres, le jeu de données est programmé pour être lu exclusivement dans un cadre donné. Dans un autre contexte, il sera compromis.
RAEG, une nouvelle solution de protection plus efficace
Des chercheurs basés en Chine ont développé une nouvelle solution de DRM pour la computer vision. Elle utilise un mécanisme appelé RAEG qui signifie générateur d’exemples adverses réversibles, ainsi que le masquage réversible des données (RDH).
En termes simples, il consiste à ajouter des perturbations d’exemples contradictoires à un jeu de données. De cette manière, les utilisateurs malveillants ne pourront pas utiliser les images originales tandis que le système autorisé dispose d’une clé pour les récupérer.
Notons que des approches similaires existent déjà et ont toutes été développées par des chercheurs universitaires chinois. Cependant, la première, qui date de 2018, serait facile à contourner, étant sensible aux interférences intermédiaires. Quant à la deuxième, développée en 2019, elle entraînerait un excès de dégradation des images originales. Mais les chercheurs affirment que la restauration des images est améliorée avec cette nouvelle solution.
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