Digital Documents Integrity Protection Using Invisible Changeable Watermark
Notice bibliographique
Résumé
One of the strategies used to secure the integrity of digital documents is invisible watermarking.In this research, a secure invisible image watermarking technique is developed to identify any changes or tampering within the document's content.The suggested watermark has the benefit of being based on the document's content rather than putting one image into another.The proposed watermark is changeable and determined by the word order of the text and the number of letters in each word.The proposed approach is divided into three steps.In the beginning, the document's image is converted into text using Optical Character Recognition (OCR).The second step is the mapping of the letters of the text using the American Standard Code for Information Interchange (ASCI) II.Finally, the watermark bit is hidden using a recommended watermark embedding procedure in each pixel's least significant bit (LSB).The main target of the traditional algorithms is how to extract the watermarked image from the original one.The proposed watermark identifies the position of any deliberations and preserves the watermark and the information at the same time.A JPG image is used to evaluate the suggested algorithm and the findings demonstrate that the proposed algorithm has a strong capacity to retain the content of the document and to identify any modifications.The code takes 1.5 seconds to test if the document has been tampered with.The Structural Similarity Index (SSIM) is 0.99998, the Peak Signal Noise Ratio (PSNR) is 69.149, the Mean Absolute Error (MAE) is 0.0028, the Universal Image Quality Index (UIQI) is 0.99998, and the Mean Square Error (MSE) is 0.00791.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».