MEASURED EVIDENCE / DIGITAL CHANNEL

Benchmarks & Grenzen

Archivierte, tatsächlich gemessene Ergebnisse. Digitale Bitfehler, rechteckige Bursts und optische Druck-/Scan-Effekte sind unterschiedliche Kanäle.

Mit dem aktiven Reparaturfilter wurden bei 6.000 zufällig gestörten Pixeln 1.000 von 1.000 Payloads exakt wiederhergestellt; bei 8.000 waren es 993 von 1.000 (99,3 %). Das Filter wurde mit 1.000 gestörten Pixeln pro Trainingsbild trainiert. Nachtrainingsvarianten mit 9.000 Pixelfehlern, zehn 8×8-Bursts oder 250 2×2-Bursts wurden nicht aktiviert.

AES-Pipeline: verstreute Pixelfehler

100 neue Bilder × zehn Muster je Stufe; eigener AES-256-Schlüssel und unterschiedlicher IV je Bild. Je ausgewähltem Pixel kippt jedes RGB-Bit unabhängig mit p = ½. Die Nullfehlerwiederholungen teilen sich dieselben 100 Bilder.

P(Bildbit wird gekippt) ≈ K / (2·65.536)

Rechteckige Fehlerbursts

30 Formen, je 100 neue Bilder × 20 Muster: 60.000 Burst-Übertragungen plus 200 saubere Kontrollen. Alle Methoden erhielten jeweils dieselben Empfangsbilder.

H×B = Höhe×Breite. Gleiche Fläche bedeutet nicht gleiche Schwierigkeit: ein 1×64-Streifen und ein 8×8-Quadrat betreffen jeweils 64 Pixel, liefern aber sehr unterschiedliche Ergebnisse.

Nachtrainingsversuche: Bildqualität und Payload-Erhalt

Zusätzliches Training kann die Bild-MSE verbessern und gleichzeitig die versteckte Nachricht beschädigen. Deshalb wurde nach jedem Versuch durch Analyzer und Turbo-Decoder geprüft.

Druck-/Scan-Leistung wurde durch diese digitalen Benchmarktabellen nicht nachgewiesen. Erfassen Sie echte Aufnahmen im Labor und exportieren Sie die Messreihen.