Abstract
In multimedia fingerprinting field, it is many used a code based on BIBD, which has a strong resiliency of anti-collusion. When a collusion-attack code is generated with a logical XOR operation using the code based on BIBD, then some cases are occurred that a colluded code could be generated to the same fingerprint of non-colluder on the other hand, the colluder is decided to the non-colluder so that he would be excepted in the colluder tracing. For solving the serious problem of the wrong decision of the colluder tracing in this paper, XOR-ACC is implemented using multi-layer perceptron neural network among (AND, OR, XOR and Averaging)-ACC by the measured correlation coefficient. Through the experiment, it confirms that XOR-ACC efficiency of multimedia fingerprinting code{7,3,1} based on BIBD is improved to 88.24% from the conventional 41.18%, so that a ratio of the colluder tracing is also improved to 100% from the conventional 53%. As a result, it could be traced and decided completely a sectional colluder and non-colluder about the collusion attacks.
멀티미디어 핑거프린팅 분야에서 반공모에 강한 탄력성을 갖는 BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 기반의 코드가 많이 사용된다. BIBD 기반의 코드를 논리적 XOR연산으로 공모공격 코드를 생성할 때, 공모된 코드가 비공모자의 원 핑거프린팅 코드와 동일하게 생성이 된 경우가 발생할 수 있다. 이에 따라 비공모자가 공모자로 판정이 되며, 반면에 공모자가 비공모자로 판정되어 공모자 추적에서 제외될 수 있다. 본 논문에서는 심각한 오판정의 공모자추적 문제를 해결하기 위하여, 상관계수 측정에 의한 (AND, OR, XOR and Averaging)-ACC(Anti-Collusion Code)에서 XOR-ACC를 다층 퍼셉트론의 신경망을 이용한 알고리즘을 구현한다. 실험을 통하여, BIBD 기반의 {7,3,1} 멀티미디어 핑거프린팅 코드의 XOR-ACC의 효율성이 기존의 41.18%에서 88.24%로 향상되어 공모자 추적율도 기존의 53%에서 100%로 향상되었음을 확인하였다. 그 결과 공모공격에 대한 공모자와 비공모자의 구분을 완전하게 추적과 판정을 할 수 있다.