照片响应非均匀性（PRNU）噪声已被证明是基于相机攝像頭的取證中非常有效的工具。它有助于將照片與點擊它的設備相匹配。在當今的場景中，每小時上傳數百萬張圖片，從社交配置文件上的幾張共享圖片中計算出這種獨特的PRNU模式非常容易。這會危及相機所有者的隱私，並成爲隱私意識社會的主要關注點。我們提出了SSS-PRNU幹擾器方案，該方案有助于法醫調查人員在不侵犯人民隱私的情況下開展犯罪調查。

    因此，保持两者之间的平衡。为了保护隐私，在可信执行监控环境（如ARM TrustZone）中计算可疑图像的相机指纹和PRNU噪声的提取。提取后，使用Shamir秘密共享（SSS）方案将相机指纹和PRNU噪声的敏感信息分配到多个混淆的共享中。这些共享在理论上是安全的，不会泄露底层内容的信息。加密的信息被分发到多个第三部分服务器，其中在相机指纹和PRNU噪声之间的共享基础上计算相关性。将这些部分相关值组合在一起以获得最终相关值，该值成为匹配决策的基础。屏蔽器转换加密域中相关值的计算并使其非常适合分布式环境是本文的主要贡献。

    实验结果验证了所提出的方案的可行性，该方案为基于PRNU监控攝像頭的源相机归因提供了一个安全框架。对计算和存储开销进行了安全分析和评估，以分析该方案的实际可行性。使用智能手机进行的秘密录音已成为内容提供商的一个严重问题。我们提出了一种新的方法，通过使用高速投影保护投影图像和其他信息（即“可记录内容”）免受秘密摄影的影响。我们在这项研究中的目的是开发和实施一种投影方法，该方法允许人们观察可拍摄的物体、人和事件，同时防止摄像机和其他可记录设备记录相同的内容。为了实现这一目标，我们重点关注人类视觉系统和相机视觉系统之间的差异。与相机不同，人类无法识别光的高速变化。我们将图像分成两个或多个部分，干扰屏蔽器并以高帧率连续投影它们，从而使整个图像对人眼可见。相比之下，相机只能捕捉不完整的帧。