Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.13091/5089
Title: NFT'lerin video filigranlamada kullanımı
Other Titles: Application of NFTs in video watermarking
Authors: Babaoğlu, İsmai̇l
Camara, Ibrahima Sory
Keywords: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
Computer Engineering and Computer Science and Control
Issue Date: 2023
Publisher: Konya Teknik Üniversitesi
Abstract: Bu çalışmada, NFT uygulamaları için özel olarak tasarlanmış yeni bir video filigran algoritması sunulmaktadır. Önerilen algoritma, video içeriğine filigran yerleştirmek amacıyla tasarlanmış ve ardından filigranın bütünlüğünü ve direncini değerlendirmek için çeşitli saldırılara karşı test edilmiştir. Önerilen algoritmanın performansı, sıkıştırma, geometrik, zamanlı, filtreleme, gürültü ekleme ve kuantizasyon saldırıları gibi kapsamlı bir saldırı setine karşı değerlendirilmiştir. Sonuçlar, algoritmanın farklı saldırılara karşı değişen direnç seviyeleri gösterdiğini ve filigranın sağlamlığını etkileyen bazı zayıf noktaların olduğunu göstermektedir. Özellikle, H.264 (aynı ayarlarla) ve Huffyuv gibi kayıplı ve kayıpsız sıkıştırma yöntemlerine ve Wiener filtresi gibi frekans alanı filtreleme saldırılarına karşı başarılıdır. Bu çalışmanın bulguları, NFT uygulamaları için daha sağlam video filigran tekniklerinin geliştirilmesi için değerli içgörüler sunmaktadır. Önerilen algoritma, özellikle NFT'ler bağlamında dijital dünyada video içeriğini güvence altına almak için umut verici bir potansiyele sahiptir. NFT önce oluşturulur, ardından meta verileri eklenir, benzersiz jeton URI'si belirlenir ve NFT OpenSea platformuna yüklenir. Daha sonra belirli bir NFT'nin URL (Tekdüzen Kaynak Bulucu)'si seçilen bir videonun karelerinin içine gömülür. Video sahibini belirlemek için, kareler videodan çıkarılır ve URL'ler karelerden çıkarılır, ardından birbiriyle karşılaştırılarak mükemmel bozulmamış URL elde edilir. Bu URL bizi OpenSea'deki NFT'ye yönlendirir ve orada tüm bilgiler saklanır.
In this study, we present a novel video watermarking algorithm specifically designed for NFT applications. The proposed algorithm was designed with the intent to embed watermarks in video content and was subsequently tested against various attacks to evaluate the integrity and resilience of the watermark. The performance of the proposed algorithm was evaluated against a comprehensive set of attacks, including compression, geometric, temporal, filtering, noise addition, and quantization attacks. The results indicate that the algorithm demonstrates varying levels of resilience to different attacks, with some areas of vulnerability that impact the robustness of the watermark. Notably, it is successful against lossy and lossless compression methods, such as H.264 (with the same settings) and Huffyuv, and frequency-domain filtering attacks, such as the Wiener filter. The findings of this study provide valuable insights for the development of more robust video watermarking techniques for NFT applications. The proposed algorithm demonstrates promising potential for securing video content in the digital world, particularly in the context of NFTs. The NFT is first created, then it's metadata is added, it's unique token uri is set and then the NFT is deployed on the OpenSea platform. The URL of the specific NFT is then embedded inside the frames of a selected video. To know the owner of the video, the frames are extracted from the video and the URLs are extracted from the frames and compared with each other in order to get the perfect uncorrupted URL which will lead us to the NFT on OpenSea where all the information is stored.
URI: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=a0OMTmEd_3mfOBxT8SiBTJTXXCpCBSMbROZQvzt3xhJsanmxtSQbmWw22pALMhhi
https://hdl.handle.net/20.500.13091/5089
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu

Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

2
checked on Mar 4, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.