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Dissertation zugänglich unter
Secure fingerprinting on sound foundations
URN: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-3169
URL: http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2004/316/
pdf-Format:
Dokument 1.pdf (3.287 KB)
SWD-Schlagwörter:
Elektronischer Fingerabdruck , Kryptosystem
Freie Schlagwörter (Englisch):
cryptographic system , fingerprinting
Institut:
DDC-Sachgruppe:
Informatik
Dokumentart:
Dissertation
Hauptberichter:
Pfitzmann, Birgit (Prof. Dr.)
Sprache:
Englisch
Tag der mündlichen Prüfung:
02.05.2003
Erstellungsjahr:
2003
Publikationsdatum:
05.05.2004
Kurzfassung auf Englisch:
The rapid development and the advancement of digital technologies open a variety of opportunities to consumers and content providers for using and trading digital goods. In this context, particularly the Internet has gained a major ground as a worldwiede platform for exchanging and distributing digital goods. Beside all its possibilities and advantages digital technology can be misuesd to breach copyright regulations: unauthorized use and illegal distribution of intellectual property cause authors and content providers considerable loss. Protections of intellectual property has therefore become one of the major challenges of our information society. Fingerprinting is a key technology in copyright protection of intellectual property. Its goal is to deter people from copyright violation by allowing to provably identify the source of illegally copied and redistributed content. As one of its focuses, this thesis considers the design and construction of various fingerprinting schemes and presents the first explicit, secure and reasonably efficient construction for a fingerprinting scheme which fulfills advanced security requirements such as collusion-tolerance, asymmetry, anonymity and direct non-repudiation. Crucial for the security of such s is a careful study of the underlying cryptographic assumptions. In case of the fingerprinting scheme presented here, these are mainly assumptions related to discrete logarithms. The study and analysis of these assumptions is a further focus of this thesis. Based on the first thorough classification of assumptions related to discrete logarithms, this thesis gives novel insights into the relations between these assumptions. In particular, depending on the underlying probability space we present new reuslts on the reducibility between some of these assumptions as well as on their reduction efficency.
Kurzfassung auf Deutsch:
Die Fortschritte im Bereich der Digitaltechnologien bieten Konsumenten,
Urhebern und Anbietern große Potentiale für innovative Geschäftsmodelle
zum Handel mit digitalen Gütern und zu deren Nutzung. Das Internet stellt
hierbei eine interessante Möglichkeit zum Austausch und zur Verbreitung
digitaler Güter dar. Neben vielen Vorteilen kann die Digitaltechnik jedoch
auch missbräuchlich eingesetzt werden, wie beispielsweise zur Verletzung
von Urheberrechten durch illegale Nutzung und Verbreitung von Inhalten,
wodurch involvierten Parteien erhebliche Schäden entstehen können. Der
Schutz des geistigen Eigentums hat sich deshalb zu einer der besonderen
Herausforderungen unseres Digitalzeitalters entwickelt.
Fingerprinting ist eine Schlüsseltechnologie zum Urheberschutz. Sie hat
das Ziel, vor illegaler Vervielfältigung und Verteilung digitaler Werke abzuschrecken, indem sie die Identifikation eines Betrügers und das Nachweisen
seines Fehlverhaltens ermöglicht. Diese Dissertation liefert als eines ihrer Ergebnisse die erste explizite, sichere und effiziente Konstruktion, welche die
Berücksichtigung besonders fortgeschrittener Sicherheitseigenschaften wie
Kollusionstoleranz, Asymmetrie, Anonymität und direkte Unabstreitbarkeit
erlaubt.
Entscheidend für die Sicherheit kryptographischer Systeme ist die präzise
Analyse der ihnen zugrunde liegenden kryptographischen Annahmen. Den
im Rahmen dieser Dissertation konstruierten Fingerprintingsystemen liegen
hauptsächlich kryptographische Annahmen zugrunde, welche auf diskreten
Logarithmen basieren. Die Untersuchung dieser Annahmen stellt einen weiteren
Schwerpunkt dieser Dissertation dar. Basierend auf einer hier erstmals
in der Literatur vorgenommenen Klassifikation dieser Annahmen werden
neue und weitreichende Kenntnisse über deren Zusammenhänge gewonnen.
Insbesondere werden, in Abhängigkeit von dem zugrunde liegenden Wahrscheinlichkeitsraum, neue Resultate hinsichtlich der Reduzierbarkeit dieser
Annahmen und ihrer Reduktionseffizienz erzielt.