Le “impronte digitali” delle fotocamere digitali

L

Leggo con interesse le ricerche della Binghamton University in merito ai **pattern univoci delle fotografie** registrate dalle **macchine fotografiche digitali**.
[Jessica Fridrich](http://www.eurekalert.org/pub_releases/2006-04/bu-bur041806.php), professore associato di Ingegneria Elettrica e Informatica ho [reso noto](http://www.eurekalert.org/pub_releases/2006-04/bu-bur041806.php) che il suo team è riuscito a forgiare un algoritmo che **determina l’impronta univoca** prodotta dalle fotocamere digiali attraverso un “**pattern di rumore**” sovrapposto all’immagine ed invisibile ad occhio nudo che **differisce per ogni singolo esemplare**.
Ogni macchina fotografica digitale, infatti, possiede un sensore CMOS lievemente differente dalle gemelle di modello, differenza che risulta nella creazione di volta in volta di un **”disturbo” univoco** e riconoscibile attraverso elaborazione di un particolare algoritmo sviluppato, in modo non dissimile dalle procedure di riconoscimento adottate per distinguere le traccie univoche lasciate dalle **canne delle armi da fuoco** sui proiettili.
Come con le impronte digitali il disturbo genereato nelle immagini originali ha **natura stocastica** (cioè contiene variabili casuali) legate sia al sensore in sè sia a minuzie nella costruzione e nell’assemblamento di ogni dispositivo. Questo assicura una **differenza tra singoli esemplari** sufficiente a rendere impossibile la presenza di due dispositivi che generino medesime impronte, in modo non dissimile dalle reali impronte digitali umane.
Per elaborare un “verdetto di appartenenza” di una fotografia ad una particolare macchina fotografica **non è inoltre necessario** disporre **fisicamente dell’apparecchio**: basta infatti disporre di **un set di fotografie** sicuramente scattate da quel dispositivo per effettuare una perizia su una particolare immagine.
I campi di applicazione della procedura sono ovviamente sconfinati e si muovono principalmente nel settore dell’individuazione degli **originatori di materiale pedopornografico** sino alla rilevazione di falsi. Una immagine ritoccata, infatti, non presenterebbe lo stesso pattern di rumore, rendendola a tutti gli effetti facilmente riconoscibile come “falso”.
> Per ulteriori e più approfondite informazioni è possibile scaricare [il Paper in PDF](http://www.ws.binghamton.edu/fridrich/Research/ICIP05.pdf) che contiene interessantissime osservazioni sulla metodologia di ricerca e gli estremi di applicazione
Ovviamente i maggiori benefici derivano dall’utilizzo per indagini forensi, con la possibilità di verificare se un particolare dispositivo fotografico è il generatore di immagini, ad esempio contenuti pedopornografici. L’automatismo del processo consentirebbe alle forze dell’ordine che dispongono di un larghissimo archivio di immagini provenienti da sequestri, di verificare in modo veloce ed automatico se un particolare dispositivo sequestrato è l’autore materiale di una qualunque immagine.
Come nel caso dei pattern di [stampa delle stampanti](http://www.purdue.edu/UNS/html4ever/2004/041011.Delp.forensics.html) presenta inoltre importanti **problematiche dal punto di vista della privacy**: possedendo l’algotitmo, infatti, sarebbe possibile desumere il **creatore di una particolare immagine** estrapolando questa informazione da altre. Ad esempio un sistema come Google Image potrebbe essere in grado di determinare la “firma univoca” di una immagine illegale e conforntarla con **l’intera banca dati** scoprendo, ma è solo un’ipotesi, che la stessa firma è presente anche nelle immagini di **una galleria personale** di un utente. Avute queste informazioni risulterebbe semplice **individuare l’autore dell’immagine** “incriminata”.
Se però, invece di contenuti illegali, pariamo di contenuti “scottanti” o di reportage d’assalto capiamo come queste tecnologie abbiano la possibilità concreta di divenire **strumenti di coercizione e di rappresaglia** di regimi ed istituzioni nei confronti dei singoli reporter o dissidenti.
Gli algoritmi in questione sono stati **depositati per il brevetto** della tecnologia, che non mancherà sicuramente di far gola a motori di ricerca ed agenzie governative.

**UPDATE:** *Sembra che io sia arrivato prima di qualcuno e dopo qualcun altro nel rintracciare la notizia… Altre fonti e altri siti che ne trattano*:
* [Il Paper in PDF](http://www.ws.binghamton.edu/fridrich/Research/ICIP05.pdf) delle ricerche, ricco di ulteriori informazioni tecniche e puntuali precisazioni.
* [Engadget](http://www.engadget.com/2006/04/23/pixel-noise-said-to-create-unique-camera-fingerprint/): Pixel noise said to create unique camera “fingerprint”
* [Ars Technica](http://arstechnica.com/journals/science.ars/2006/4/22/3701): Nobel intent – All your cameras are belong to us
> **UPDATE:** un saluto a tutti i lettori che arrivano qui dall’articolo del [PuntoInformatico](http://punto-informatico.it/p.asp?id=1463074) che mi cita ;)

l'autore

Matteo Flora

Mi chiamo Matteo Flora, sono imprenditore seriale, docente universitario e keynote panelist e divulgatore. Mi occupo di cambiare i comportamenti delle persone usando i dati.
Puoi trovare informazioni su di me ed i miei contatti sul mio sito personale, compresi i link a tutti i social, mentre qui mi limito a raccogliere da oltre quattro lustri i miei pensieri sparsi.
Buona lettura.

di Matteo Flora

Matteo Flora

Mi chiamo Matteo Flora, sono imprenditore seriale, docente universitario e keynote panelist e divulgatore. Mi occupo di cambiare i comportamenti delle persone usando i dati.
Puoi trovare informazioni su di me ed i miei contatti sul mio sito personale, compresi i link a tutti i social, mentre qui mi limito a raccogliere da oltre quattro lustri i miei pensieri sparsi.
Buona lettura.