Digital Rights Management (DRM) technology has been widely used for protecting the digital contents over the recent years. But the digital contents protected by DRM are vulnerable to various video memory capture programs when DRM packaged contents are decrypted on the consumers' multimedia devices. To make up for this kind of DRM security holes the Forensic Marking (FM) technology is being deployed into the content protection area. Most leading DRM companies as well as big electronics companies like Thomson and Philips already have commercial FM solutions. Forensic Marking technology uses the digital watermarking to insert the user information such as user id, content playing time and etc. into the decrypted and decoded content at the playback time on the consumer devices. When the content containing watermarked user information (Forensic Mark) is illegally captured and distributed over the Internet, the FM detection system takes out the inserted FM from the illegal contents and informs contents service providers of the illegal hacker's information. In this paper the requirements and test conditions are discussed for the commercial Forensic Marking systems.
디지털 핑거프린팅(Digital Fingerprinting) 기술은 온라인상에서 멀티미디어 콘텐츠의 저작권을 보호하기 위한 기술의 하나로 워터마킹(Watermarking) 기술과 같이 콘텐츠에 저작권을 증명하기 위한 부가정보를 비인지적으로 삽입하고 추출하는 기술이다. 핑거프린팅 기술에서는 주로 구매자의 정보를 삽입하기 때문에 콘텐츠를 처음 유포한 구매자를 역추적 할 수 있는 기능(trace traitor)을 제공한다. 본 고에서는 핑거프린팅 된 콘텐츠에서 악의적인 사용자가 핑거프린트를 제거하기 위하여 같은 콘텐츠를 구매한 다른 구매자와 공모하는 기술과, 이런 공모 후에도 핑거프린트를 추출할 수 있도록 삽입 코드를 공모 허용하도록 설계하는 공모보안코드에 대해 고찰한다.
Forensic Marking is the technology that enables the service providers (SP) to identify the illegal digital contents distributors by first inserting markings (data indicating the user information and playback time) in realtime into the digital contents at time of playback of digital contents, and then later by extracting inserted markings from the contents which are illegally captured from the multimedia device such as IPTV STBs and distributed over the Internet. Digital Rights Management (DRM), which is a very popular content protection technology, has the security hole that can be vulnerable because the encrypted digital contents are transformed into their original plaintext forms after the decrypting process on the STBs. Therefore Forensic Marking (FM) has now become a companion content protection solution to DRM. This article describes a new way of tracking up to 4 illegal content users in FM implementation using the blue-difference chroma component of YCbCr color space. This FM technology has many advantages like fast processing time and easy portability to STB devices compared to that of the traditional watermarking processing in the frequency domain.
핑거프린팅이란 허가되지 않았거나 불법적인 사본의 출처를 확인하기 위해, 사용자마다 개별적인 워터마크를 삽입하는 기술이다. 공모공격이란 다수의 사용자가 공모하여, 개별적인 워터마크가 삽입된 사본의 평균값이나 중앙값을 이용함으로써 공모자의 식별을 방해하는 경우이며, 개별적인 워터마크는 공모방지코드 (anti-collusion Code: ACC)를 사용하여 표시하게 된다. 하지만 공모방지코드는 평균화 공격과 중앙값 공격에 강인성을 보이지만, 선형결합공모공격 (Linear Combination Collusion Attack: LCCA)에 취약하며, 많은 수의 사용자를 지원하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 많은 수의 사용자를 지원하고, 선형결합공모공격에 견고한, 가변공모방지코드 (Scalable ACC)와 각도해석전략 (Angular Decoding Strategy)을 제안하였다. 기존의 공모방지코드에 정규분포를 가지는 확률변수를 결합하여 평균과 중앙값 공격에 강인한 가변공모방지코드를 설계하였고, 인간의 시각적 특성을 이용한 워터마킹 방법을 사용하여 핑거프린트를 영상에 삽입하였다. 공모공격에 대한 강인성을 비교하기 위해, 표준실험영상 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법은 평균 및 중앙값 공격에 대하여 공모자 추적 능력이 우수하였으며, 특히 많은 사용자 중에서 다수의 공모자가 선형결합공모공격을 이용하여 공모하는 경우, 높은 공모추적 성능을 보였다.
디지털 음악과 스마트 폰이 대중화되면서 잡음에 강인한 실시간 음악 핑거프린트 시스템이 다양하게 개발되고 있다. 특히 핑거프린트 알고리즘 중 Multiple Hashing(MLH)은 잡음에 강인하고 정교한 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 음악 데이터베이스로부터 질의 및 응답의 정확도를 개선하기 위해 에너지 집중필터를 사용하고 연속성과 중복성을 제거하는 통계적 필터를 제안한다. 에너지 집중 필터는 하위 비트에 에너지가 집중되는 Discrite Cosine Transform(DCT)의 특징을 이용하고, 통계적 필터는 검색된 핑거프린트 정보들 사이의 상관관계 특성을 이용한다. 실험 결과로 잡음 환경에서 에너지와 통계적 필터링으로 구성된 제안 알고리즘은 우수성을 보인다. 이는 제안된 필터 엔진으로 Philips Robust Hash(PRH)보다 잡음에 강인하고 Multiple Hashing(MLH)보다 간결한 핑거프린트 시스템을 구성할 수 있다.
멀티미디어 핑거프린팅은 각각의 유저에게 배포되어지는 디지털 콘텐츠마다 고유한 정보를 가지게 만듦으로써 불법적으로 콘텐츠를 배포하는 사용자로부터 멀티미디어 콘텐츠를 보호한다. 또한, 핑거프린팅 기법은 대칭적이나 비대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프리트가 삽입된 데이터를 알 수 있고 데이터가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 공모자 검출과 에러 신호의 정정을 위하여 LDPC(Low Density Parity Check) 알고리즘을 이용한 멀티미디어 핑거프린트의 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 LDPC 블록, 홉필드 망, 그리고 불법공모방지코드 생성 알고리즘으로 구성되어 있다. BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 기반의 불법공모방지코드는 평균화 선형 공모공격(평균, AND, OR)에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며, LDPC 블럭은 AWGN 0dB까지 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다.
최근 디지털 콘텐츠의 지적 재산권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기술 및 핑거프린팅의 연구가 활발히 진행되고 있다. DRM(Digital Rights Management)는 디지털 콘텐츠 지적 재산권 보호뿐만 아니라 콘텐츠에 대한 출판, 유통 및 사용에 필요한 관리와 보호체계이다. 본 논문에서는 콘텐츠 유통과정에서 발생할 수 있는 불법 복사와 같은 불법 행동에 대해 콘텐츠를 안전하게 보호하며 사용자에게 편의성을 제공 할 수 있는 프로토콜을 제시할 것이다. 이를 위해 콘텐츠 불법복사 및 불법사용을 방지할 수 있도록 은닉 에이전트(Hidden Agent)를 이용한다. 이 은닉 에이전트는 특별한 설치가 필요 없이 콘텐츠 내에 내포되어 있어 불법복사 및 불법사용에 대해 체크함으로써 불법복사의 사용을 차단할 수 있도록 한다. 또한 사용자들에게 숨겨져 있기 때문에 워터마킹의 역할 또한 대신할 수 있다.
최근 인터넷의 급속한 발달과 스마트폰의 부각으로 인해서 디지털 콘텐츠의 활용이 증가되고 있으나 다양한 공격으로 지적 재산권을 침해할 수 있다. 디지털 콘텐츠의 공모공격에 대처하기 위한 대표적인 핑거프린팅 기술인 BIBD AND-ACC 방식은 매트릭스 연산의 복잡성으로 많은 사용자가 사용하기에는 연산문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 BIBD 이론을 기반으로 한 공모보안 코드를 생성하여 다수의 콘텐츠 구매자에게 분배 가능한 삽입 기법을 제안한다. 제안한 기법은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 증폭계수 ${\alpha}$가 1일때 PSNR이 50.84dB로 실제 사용에 문제가 없는 화질임을 확인하였고 공모공격에 가담한 공모자 추출이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.
새로운 유비쿼터스 컴퓨터 환경 하에서 다양한 응용 서비스들은 사용자들의 편의성과 정보의 접근성을 향상시키고 있다. 그러나 정보의 고도화에 따른 역기능이 사회적 문제로 지적되고 있다. 특히 개방형 환경에서의 인가되지 않는 제 3자에 의한 공격은 사용자의 프라이버시 문제뿐만 아니라, 국가적 문제로 대두되고 있다. 따라서 안전한 유비쿼터스 컴퓨팅환경에서의 사회 경제활동을 위한 정보보호의 연구가 활발히 진행되고 있으며 이 중 전자서명은 개인의 프라이버시 보호뿐만 아니라 사회 경제활동의 근간을 제공할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 안전한 유비쿼터스 환경 구현을 위한 전자서명 핑거프린팅 기법을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 전자서명 방식의 제한성을 보완하여 이를 웹 페이지에 적용하고 HTML로 표현된 문서에 대한 안정성 향상을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 정지 영상의 에지 정보를 표현하는 크기와 각도를 이용하여 정지 영상을 보호하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 에지 정보는 영상의 중요한 특징점으로 패턴인식 등에 주로 사용되며 에지 크기는 에지의 존재유무를 나타내는 척도이고 각도는 에지의 방향성을 나타낸다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상 내부에 저작전과 같은 정보를 은닉하는 대신에 저작권 정보와 에지 크기 및 방향성 정보를 조합하여 새로운 정보를 생성하여 이를 사용한다. 정지 영상으로부터 에지 크기와 방향 정보를 추출하기 위하여 소벨 연산자를 사용하며 의사 난수 발생기를 사용하여 저작권 정보의 크기와 동일한 개수의 정의를 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 콘텐츠에 대한 외부 공격의 강인성 실험을 하였으며 히스토그램 평활화, 미디언 필터링, 회전, 잘라내기 등의 다양한 신호 처리를 통해 변형된 영상을 사용하였고 평균 90%이상의 저작권 검출율을 얻었다. 제안된 방법은 기존의 인공지능 기법을 활용하고 있는 방법 중 하나인 신경회로망을 이용한 방법에서 압축 및 미디언 필터를 영상에 적용한 후 얻어진 저작권 검출율인 88.43%과 89.25% 보다 높은 저작권 검출율을 보이고 있다. 또한 기존 방법에서는 공격에 대한 강인성에 따라 워터마크가 은닉된 영상은 원 영상과의 품질면에서 차이가 존재하는 반면에, 본 논문에서 제안한 방법은 원영상에 정보를 직접 삽입하지 않기 때문에 공격에 대한 강인성과는 무관하게 영상의 품질 저하가 없는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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