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Article de recherche

Une approche décentralisée de la protection du droit d’auteur vidéo utilisant une blockchain privée et le hachage perceptuel

117 vues

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DOI :

10.3791/71860

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11 août 2026

 , 
1School of Computer Science and Engineering (SCOPE), VIT-AP University, Amaravati

Dans cet article

Résumé

Cette étude présente un cadre décentralisé pour la protection du droit d’auteur vidéo qui intègre la blockchain privée, les contrats intelligents et les techniques de hachage perceptuel. L’objectif est de permettre l’enregistrement sécurisé de la propriété, une gestion immuable des enregistrements et une vérification efficace basée sur la similarité du contenu vidéo dans des environnements distribués.

Résumé

La popularité croissante du partage de contenu vidéo sur Internet a suscité des inquiétudes concernant les violations du droit d’auteur, le piratage et les litiges de propriété. Les méthodes centralisées traditionnelles pour gérer le droit d’auteur sont confrontées à des problèmes de transparence, à la susceptibilité à la manipulation et à la dépendance à des tiers de confiance. Ainsi, cette étude présente un système décentralisé de protection du droit d’auteur vidéo basé sur Hyperledger Fabric, les contrats intelligents et le hachage perceptuel. Tout d’abord, les images issues des vidéos sont extraites, et les empreintes perceptuelles sont créées en utilisant les algorithmes de hachage moyen (aHash), hachage de différence (dHash), hachage perceptuel (pHash) et hachage wavelet (wHash). Les hachages et les informations de propriété sont stockés sur la blockchain, tandis que les actifs multimédias sont conservés en dehors du registre. Les vérifications de droits d’auteur sont effectuées à l’aide de comparaisons de similarité au niveau des images basées sur la distance de Hamming. Le cadre proposé a été testé lors de diverses manipulations temporelles, spatiales et compressives, incluant l’insertion de cadre, la suppression, le recadrage, le redimensionnement, la rotation, le filtrage et le transcodage. Les expériences ont montré une grande robustesse face à ces changements tout en détectant simultanément des modifications non autorisées. Par conséquent, cette technologie peut offrir une solution pratique aux problèmes de droits d’auteur grâce à un cadre blockchain décentralisé.

Introduction

Les avancées des technologies multimédias numériques ont changé la manière dont les vidéos sont produites, distribuées et consommées. Le streaming vidéo, les réseaux sociaux et les systèmes de partage de contenu basés sur Internet permettent une distribution rapide et facile des vidéos à des audiences du monde entier. Si les avancées technologiques permettent plus de possibilités créatives dans la production de contenu vidéo numérique et la croissance des entreprises en ligne, ces mêmes avancées ont facilité la rencontre des violations du droit d’auteur, du piratage et des problèmes de propriété1. Les vidéos peuvent facilement être copiées, montées, re-encodées et redistribuées, rendant la protection de la propriété intellectuelle de plus en plus difficile dans le monde multimédia actuel 2,3.

En général, les systèmes actuels de gestion des droits d’auteur dépendent d’une autorité centrale chargée d’enregistrer le contenu, de valider la propriété, de gérer les accords de licence et de gérer les litiges. Bien qu’ils soient largement adoptés, ces systèmes de gestion sont sujets à plusieurs limitations importantes4. Premièrement, la centralisation expose les systèmes de gestion du droit d’auteur à des cyberattaques potentielles, à la manipulation de données et aux interruptions. De plus, la propriété du droit d’auteur est conservée par des tiers de confiance, ce qui peut ne pas être entièrement souhaitable en termes d’audit et de maintien de la fiabilité à long terme de cesinformations 5. Une augmentation du contenu multimédia numérique rend les processus de vérification conventionnels moins efficaces, car ils prennent trop de temps et deviennent peu pratiques6.

La technologie blockchain semble être l’une des solutions capables de résoudre les problèmes de confiance et de transparence dans l’environnementdistribué 7. En utilisant des registres immuables via la cryptographie et des mécanismes de consensus, la blockchain permet une tenue sécurisée des registres sans qu’une autorité centrale contrôle le processus. Dès que les enregistrements sont ajoutés à la blockchain, ils deviennent immuables et immuables, offrant ainsi des niveaux plus élevés de traçabilité et de responsabilité8. C’est pourquoi de nombreux efforts ont été faits pour étudier les applications blockchain dans des domaines tels que le DRM, la propriété intellectuelle et l’assurance de la propriété multimédia9. Parmi les plateformes blockchain existantes, Hyperledger Fabric a reçu une attention particulière pour ses fonctionnalités, notamment une architecture autorisée, une structure modulaire, la prise en charge des contrats intelligents, la confidentialité et un traitement rapide. Contrairement aux chaînes publiques, l’architecture autorisée d’Hyperledger Fabric le rend idéal pour les systèmes de protection du droitd’auteur 10.

Cependant, il existe certaines limites à utiliser une blockchain comme seul moyen d’identifier le statut de droit d’auteur du contenumultimédia 11. Premièrement, les fonctions de hachage cryptographiques traditionnelles (par exemple, SHA-256) produisent des résultats de hachage complètement différents même lorsque des modifications mineures sont apportées à une vidéo12. Bien que ce soit une caractéristique souhaitable à des fins cryptographiques, elle entrave la reconnaissance visuelle de versions similaires ou modifiées de contenus multimédias protégés par le droit d’auteur. Ainsi, la vérification multimédia du droit d’auteur doit être basée sur des algorithmes sensibles au contenu capables de détecter des similarités perceptuelles dans les images ouvidéos 13.

L’une des méthodes les plus prometteuses pour résoudre le problème du droit d’auteur dans les contenus multimédias est d’utiliser le hachageperceptuel 14. Contrairement au hachage cryptographique, le hachage perceptuel produit des empreintes digitales qui codent les propriétés visuelles de l’image ou de la tramevidéo 15. Ainsi, même si le fichier a été modifié via les processus habituels (compression, filtrage, remise à l’échelle, ajout de bruit, etc.), le hachage reste relativementinchangé 16. Il existe actuellement quatre types de hachages perceptuels : hachage moyen, hachage différentiel, hachage perceptuel et hachagewavelet 17,18.

De nombreuses études ont été menées sur l’utilisation de la technologie blockchain en lien avec les techniques de protection du droit d’auteur pour les donnéesmultimédias 19. Des travaux précédents ont utilisé la technologie blockchain pour l’enregistrement des propriétaires, le filigranage numérique, le stockage distribué et la gestion des preuves, la gestion décentralisée des droits et le stockage sécurisé de contenusmultimédias 20. Le Hyperledger Fabric a été exploité dans des travaux antérieurs pour permettre l’enregistrement des droits d’auteur, la gestion des droits et l’audit des transactions via des contrats intelligents et des protocoles de consensusautorisés 21,22. De même, des approches de hachage perceptif et de filigranage ont été proposées pour détecter le contenu multimédia dupliqué et manipulé. Malgré ces travaux prometteurs pour permettre la gestion des droits d’auteur grâce à la technologie blockchain, quelques lacunes subsistentencore 23,24. Premièrement, de nombreux cadres précédents concernaient principalement l’enregistrement de la propriété mais manquaient de capacité à vérifier le contenu. Deuxièmement, de nombreuses œuvres ont reposé sur une seule approche de hachage ou de filigranage, ce qui les rend plus vulnérables aux attaques de manipulation vidéo25,26. Le tableau 1 montre que les systèmes existants supportent généralement l’enregistrement de la propriété mais combinent rarement une gestion décentralisée de la propriété avec une vérification de contenu multi-hachage.

Avec les avancées de la technologie de montage vidéo, il est plus nécessaire de vérifier efficacement la propriété vidéo pour prévenir la violation du droitd’auteur 27. La technologie actuelle propose plusieurs méthodes pour manipuler temporairement les vidéos en ajoutant, supprimant, remplaçant et modifiant le taux d’images. De même, les options de manipulation spatiale incluent le redimensionnement des images, la mise à l’échelle, le filtrage, la compression, le transcodage et les modifications géométriques desvidéos 28. Ces manipulations rendent difficile l’identification des titulaires de droits d’auteur, même si elles ne modifient pas l’apparence de la vidéo. Un système efficace doit être capable de différencieravec intégrité entre manipulation permise, propriété et violation du droit d’auteur.

Pour relever le défi d’une gestion efficace du droit d’auteur vidéo, cet article propose un modèle décentralisé qui exploite Hyperledger Fabric, les smart contracts et le hachage perceptuel. Le cadre proposé générera des empreintes digitales perceptuelles en utilisant des techniques de hachage, extrayant les images vidéo30,31. Quatre techniques de hachage différentes, à savoir aHash, dHash, pHash et wHash, seront employées pour générer des empreintes digitales perceptuelles. Les informations de propriété, l’horodatage et les hachages sont enregistrés sur le registre basé sur la blockchain autorisé. Pour améliorer la scalabilité, CouchDB est utilisé conjointement avec la blockchain pour stocker du contenu multimédia hors chaîne.

Le cadre proposé utilise l’analyse de distance Hamming pour valider la similarité au niveau de l’image et détecter les modifications, duplications ou l’utilisation illégale de vidéos. En combinant plusieurs techniques de hachage perceptuel avec une audibilité basée sur la blockchain, la solution permet à la fois une authentification au niveau du contenu et une gestion de la propriété inviolable. Contrairement aux systèmes précédents, qui reposent sur une seule méthode de vérification, le cadre proposé utilise plusieurs descripteurs perceptuels pour résister à une gamme de manipulations vidéo temporelles, spatiales et compressives.

Voici les principales contributions présentées dans les travaux de recherche : (1) Une approche de décentralisation pour le processus sécurisé d’enregistrement et de vérification du droit d’auteur pour les vidéos utilisant le cadre Hyperledger Fabric ; (2) Plusieurs algorithmes de hachage perceptuel, tels que aHash, dHash, pHash et wHash, sont utilisés pour créer plusieurs empreintes vidéo capables de reconnaître des vidéos similaires même après modification ; (3) Un modèle de base de données distribuée utilisant à la fois Hyperledger Fabric et CouchDB est développé pour résoudre les problèmes de scalabilité sans compromettre l’intégrité et la traçabilité des données ; (4) Un processus de vérification complet impliquant le calcul de la distance de Hamming est formulé pour déterminer la manipulation des vidéos par rapport aux images et pixels ; (5) Des expériences sont menées pour démontrer la capacité de la méthode proposée à détecter des vidéos modifiées.

Ainsi, en intégrant la propriété basée sur la blockchain et plusieurs algorithmes de hachage, le cadre proposé offre une approche réalisable pour la protection décentralisée du droit d’auteur vidéo.

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Protocole

Cette étude n’a pas impliqué de participants humains, de sujets humains, d’animaux ou d’échantillons cliniques. Par conséquent, l’approbation éthique institutionnelle et le consentement éclairé n’étaient pas requis.

Matériaux et logiciels

L’environnement utilisé pour déployer le framework était Hyperledger Fabric version 2.4.8, CouchDB, Docker Containers, le déploiement Minifab, les applications de traitement multimédia FFmpeg et le langage de programmation Go. Hyperledger Fabric fournissait des services de gestion décentralisée du registre et d’exécution de contrats intelligents, tandis que CouchDB stockait et récupérait efficacement les informations sur le droit d’auteur via un stockage hors chaîne. FFmpeg était utilisé pour le prétraitement des vidéos et l’extraction des images vidéo, tandis que des algorithmes de hachage perceptuel étaient appliqués via des bibliothèques de hachage d’images dans le langage de programmation Go. Une liste de tous les outils et de leurs descriptions respectives est illustrée dans le Tableau des Matériaux.

Architecture du cadre

Le cadre proposé utilise des algorithmes de hachage perceptuel au sein du Hyperledger Fabric de la blockchain autorisée afin de permettre une approche décentralisée de la protection du droit d’auteur vidéo et de la validation de la propriété. Le cadre se compose de cinq composantes principales : le prétraitement vidéo, la génération perceptuelle de hachages, l’enregistrement des droits d’auteur basé sur la blockchain, et la vérification basée sur la similarité. Dans ce cadre, Hyperledger Fabric sert de couche de confiance, fournissant des enregistrements de propriété immuables, tandis que CouchDB fournit un stockage hors chaîne. L’architecture globale du cadre proposé est illustrée à la Figure 1.

Modèle du système de vérification du droit d’auteur

Un flux de travail détaillé du système étudié est présenté à la Figure 2. Cela commence par l’acquisition vidéo, suivie d’une extraction d’images à intervalles réguliers à l’aide de FFmpeg. Les trames extraites sont traitées dans l’environnement d’implémentation Hyperledger Fabric, qui inclut des actions telles que l’enregistrement de la propriété, l’administration des certificats, la communication entre pairs et la validation des transactions. Le hachage perceptuel est appliqué aux images extraites, suivi d’un calcul de distance de Hamming pour évaluer le degré de similarité. Si la distance de Hamming est inférieure au seuil, la trame est considérée comme authentique et similaire au contenu enregistré ; sinon, il est considéré comme du contenu modifié.

Acquisition vidéo, prétraitement et création de hachage perceptuel

Les échantillons vidéo utilisés dans l’expérience étaient des fichiers MP4 à la résolution 480p, d’une durée moyenne d’environ 26 secondes. Le jeu de données d’évaluation comprenait 15 échantillons vidéo, incluant une vidéo de référence originale et plusieurs versions modifiées. Ces modifications comprenaient des tâches d’édition courantes telles que modifier le taux d’images, insérer, supprimer ou remplacer des images, et appliquer des distorsions telles que le recadrage, l’échelle, la rotation et les effets de superposition. Le jeu de données comprenait également des ajouts de compression, de bruit, de texte et d’autocollants, des effets de glitch, et bien plus encore. Toutes les vidéos étaient au format MP4 en résolution 480p et subissaient les mêmes étapes de prétraitement et de génération d’empreintes digitales. Conçu pour tester la résilience du système, ce jeu de données couvre un large éventail de scénarios réels impliquant violation et manipulation. Avant d’être soumis à la détection et à la confirmation des droits d’auteur, les fichiers vidéo subissaient un prétraitement dans FFmpeg. Les images des fichiers vidéo étaient extraites à intervalles d’une seconde pour obtenir des résumés condensés sous forme de contenu visuel qui restaient peu coûteux à traiter en calcul. Ensuite, ces images ont été converties en niveaux de gris et normalisées pour minimiser les variations d’intensité des pixels dues aux conditions d’éclairage, à l’encodage et aux différences de compression.

Quatre fonctions de hachage perceptuel ont été utilisées pour produire des empreintes digitales vidéo sous forme de hachage moyen (aHash), hachage différentiel (dHash), hachage perceptuel (pHash) et hachage wavelet (wHash).

Pour la génération de hachages, les trames ont d’abord été converties en niveaux de gris puis redimensionnées en 8x8 pixels pour calculer aHash et dHash. Avec aHash, une empreinte digitale de 64 bits était générée en comparant chaque pixel à la valeur moyenne en niveaux de gris. L’algorithme dHash faisait quelque chose de similaire, créant également une empreinte digitale de 64 bits, mais il examinait comment les intensités horizontales adjacentes des pixels différaient. Pour pHash, les images ont été redimensionnées à 32x32 pixels, puis la transformée discrete du cosinus a été calculée. Pour générer l’empreinte perceptive de 64 bits, seuls les coefficients DCT basse fréquence 8x8 ont été utilisés. Quant à wHash, les images ont de nouveau été redimensionnées à 32x32 pixels, mais cette fois traitées avec une transformée en ondelette de Haar. Un hachage de 64 bits était généré à partir des coefficients d’ondelettes de la plus basse fréquence extraits. Tous ces paramètres visent à trouver un bon équilibre entre efficacité de calcul et solidité pour gérer les ajustements vidéo typiques.

Pour effectuer des calculs efficaces de la fonction de hachage, ces images ont été normalisées et redimensionnées. La méthode de hachage moyen fonctionne en comparant l’intensité des pixels à celle de la moyenne de l’image. Le hachage par différence fonctionne de manière similaire mais se concentre sur les gradients locaux en comparant l’intensité des pixels avec celle des pixels voisins. Le hachage perceptuel utilise des caractéristiques de Fourier résultant de la DCT, tandis que le hachage en ondettes repose sur les résultats de la transformation en ondelettes pour extraire les caractéristiques.

Enregistrement et vérification du droit d’auteur basés sur la blockchain

Les empreintes perceptuelles, les métadonnées de propriété, les horodatages et les détails de transaction obtenus sont transmis à la blockchain Hyperledger Fabric via le smart contract vitChain. La mise en œuvre de la blockchain comprend deux organisations, deux pairs, deux nœuds ordonnés, deux nœuds d’autorité de certification (CA) et des bases de données d’état CouchDB, tous reliés via un canal automatique. Le cadre blockchain autorisé facilite un traitement sécurisé, un accès restreint et un stockage inviolable des informations sur le droit d’auteur.

La procédure d’enregistrement des droits d’auteur commence une fois que le propriétaire du contenu télécharge la vidéo via l’interface utilisateur. Lorsqu’un utilisateur soumet une vidéo pour enregistrement de droits d’auteur, la couche application appelle le smart contract vitChain via le SDK Hyperledger Fabric. Cette inscription inclut un identifiant de transaction unique, des informations du propriétaire, un identifiant vidéo, un horodatage et quatre types de valeurs de hachage perceptuelles : aHash, dHash, pHash et wHash. Il y a aussi des métadonnées sur le contenu. L’application envoie la proposition de transaction aux pairs qui les ont endossés. Ces pairs exécutent ensuite la logique des contrats intelligents et s’assurent que la transaction respecte la politique d’endossement. Après validation réussie, la transaction passe au service de commande. Ici, les transactions vérifiées sont regroupées en blocs et envoyées à des nœuds pairs pour inclusion dans le registre. Pendant ce temps, les métadonnées associées sont intégrées à CouchDB. Ils se connectent aux enregistrements de la blockchain via l’ID de transaction, permettant des recherches faciles et maintenant des données on-chain et hors chaîne cohérentes.

Après le prétraitement et les calculs de hachage perceptuels, les empreintes digitales, ainsi que leurs métadonnées associées, sont assemblées en une transaction à exécuter par le contrat intelligent. La validation des transactions est réalisée par les pairs participants conformément à la politique d’endossement spécifiée. Après endossement, la transaction est transmise au service de commande pour être incluse dans un bloc du grand livre distribué. Pour un fonctionnement fiable, nous avons inclus la gestion des erreurs de base dans les processus d’enregistrement et de vérification. Avant qu’une transaction n’ait lieu, l’application vérifie les métadonnées obligatoires, les informations de propriété et les hachages perceptuels pour éviter les problèmes. Si les transactions ne respectent pas les règles d’endossage ou ont des paramètres invalides, les nœuds pairs les rejettent purement et simple. Lorsqu’il y a des problèmes tels que des défaillances de communication ou des erreurs de traitement, le système les enregistre et envoie une alerte administrative. Cela aide à prévenir les erreurs mineures de traitement qui ne se propagent dans le système. Lors des vérifications de droits d’auteur, les vidéos contenant des métadonnées invalides ou des valeurs de hachage corrompues sont exclues du processus de vérification. Les vidéos pour lesquelles la génération d’empreintes digitales échoue sont également exclues du processus de vérification. Dans l’ensemble, ces étapes maintiennent les données propres et renforcent la fiabilité du cadre. Les informations de propriété de la vidéo protégée par le droit d’auteur deviennent immuables et sont disponibles pour une récupération ultérieure.

Vérification

Le processus de vérification implique des étapes similaires de prétraitement et de calcul d’empreintes digitales, suivies d’une comparaison des empreintes digitales avec celles stockées dans la blockchain à l’aide d’une mesure de similarité basée sur la distance de Hamming. Sur la base de la mesure de similarité, le smart contract détermine les informations de copyright de la vidéo soumise. Le flux de travail d’interaction est représenté à la Figure 3.

Vérification du droit d’auteur basée sur la similarité

Le processus de vérification du droit d’auteur compare les empreintes digitales perceptuelles dérivées de la vidéo de requête avec celles précédemment stockées dans le système blockchain. Le même processus de prétraitement et de génération de valeur de hachage utilisé lors de l’enregistrement est répété lors de la phase de vérification pour maintenir la cohérence. La similarité est mesurée à l’aide de la distance de Hamming, qui compte le nombre de différences de bits entre deux valeurs de hachage. Des distances de Hamming plus petites indiquent une plus grande similarité entre les deux vidéos, tandis que des distances de Hamming plus élevées indiquent une manipulation du contenu. Pour vérifier si la vidéo de requête correspondait à la vidéo enregistrée, nous avons utilisé la distance de Hamming entre leurs valeurs de hachage perceptuelles. Sur la base d’expériences préliminaires, un seuil de distance de Hamming de 20 a été choisi afin d’offrir un équilibre approprié entre la robustesse aux opérations courantes de traitement vidéo et la sensibilité aux modifications non autorisées. Les vidéos avec une distance Hamming de 20 ou moins étaient considérées comme représentant le même contenu protégé par le droit d’auteur. Si c’était plus, cela montrerait de grands changements. Ce 20 a été choisi pour gérer les montages vidéo courants comme la compression, le filtrage, le transcodage et les changements de fréquence d’images, mais il détecte toujours des modifications non autorisées. Des mesures de similarité sont effectuées pour toutes les empreintes digitales collectées, puis agrégées pour aboutir à une conclusion de vérification du droit d’auteur. Les vidéos qui s’écartent du contenu enregistré sont signalées pour un examen approfondi.

Environnement de déploiement

L’environnement de banc d’essai a été créé à l’aide de conteneurs Docker et de l’outil d’orchestration Minifab. Un réseau blockchain basé sur la version 2.4.8 de Hyperledger Fabric a été déployé avec CouchDB comme base de données d’État et couche de stockage pour les données de contrats intelligents. Le smart contract vitChain a été implémenté dans Go et déployé en utilisant le cycle de vie du code chaîne Hyperledger Fabric. Les paramètres de déploiement sont résumés dans le tableau 2. Le réseau était composé de deux organisations participantes, à savoir le Content Creator et le Vidéaste. Pour garantir l’intégrité des transactions et prévenir l’enregistrement ou la modification non autorisée du droit d’auteur, une politique d’endossement multi-organisations a été mise en place, nécessitant l’approbation des deux organisations avant qu’une transaction puisse être inscrite au registre. Plus précisément, la politique d’approbation suivait une règle ET, exprimée en ET ('ContentCreatorMSP.peer', 'VideographerMSP.peer').

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Résultats

Pour évaluer l’efficacité du modèle de protection décentralisée du droit d’auteur proposé, il est testé contre diverses attaques de manipulation vidéo qui surviennent fréquemment lors de la transmission multimédia, du montage et de la violation du droit d’auteur. Deux facteurs majeurs dans l’évaluation incluent : (i) la fiabilité de l’algorithme de hachage perceptuel pour détecter le droit d’auteur et la falsification, et (ii) la performance du réseau blockchain Hyperledger Fabric. Les s...

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Discussion

Comme le démontre le cadre proposé, l’intégration de la blockchain au hachage perceptuel peut protéger efficacement les vidéos contre la violation du droit d’auteur de manière décentralisée. Premièrement, en combinant l’enregistrement immuable de la propriété et le hachage perceptuel, il satisfait les deux conditions principales des systèmes de gestion du droit d’auteur : l’enregistrement sécurisé de la propriété et l’identification des matériaux protégés. Deuxièmement, l’utilisation de ...

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Déclarations de divulgation

Les auteurs n’ont aucun conflit d’intérêts à déclarer.

Remerciements

Les auteurs tiennent à remercier l’Université VIT-AP, Amaravati, en Inde, pour avoir fourni les installations de calcul et le soutien à la recherche nécessaires à la réalisation de cette étude. Les auteurs reconnaissent également le soutien reçu du Département d’informatique et d’ingénierie lors du développement et de l’évaluation du cadre proposé.

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
CouchDBApache Software Foundationhttps://couchdb.apache.orgNoSQL database used for off-chain storage of video metadata and multimedia content.
DockerDocker Inc.https://www.docker.comContainerization platform used to deploy blockchain nodes, CouchDB instances, and supporting services.
FFmpegFFmpeg Developershttps://ffmpeg.orgMultimedia processing framework used for video decoding, frame extraction, and preprocessing.
Go Programming LanguageGoogle LLCVersion 1.20+; https://go.devProgramming language used to develop the vitChain smart contract (chaincode).
Google DriveGoogle LLChttps://drive.google.comStorage platform used for hosting and retrieving experimental video datasets.
Hyperledger FabricHyperledger FoundationVersion 2.4.8; https://hyperledger-fabric.readthedocs.ioPermissioned blockchain platform used for decentralized copyright registration, transaction validation, and ledger management.
ImageHash LibraryLoupaxhttps://github.com/loupax/imagehashLibrary used to generate perceptual hash values for video-frame authentication.
MinifabIBM / Hyperledger Communityhttps://github.com/hyperledger-labs/minifabLightweight deployment and orchestration tool used to configure and manage the Hyperledger Fabric network.
Ubuntu LinuxCanonical Ltd.Ubuntu 22.04 LTSOperating system used for blockchain deployment and experimental evaluation.
Visual Studio CodeMicrosoft Corporationhttps://code.visualstudio.comIntegrated development environment used for source code development and debugging.

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