In this paper, we propose a robust audio watermarking method. The proposed watermarking algorithm is composed of a psychoacoustic model to achieve perceptual transparency and spread spectrum technique to embed watermark. The watermark is embedded in each audio frame by adding a perceptually-shaped pseudo-random sequence. We demonstrate the robustness of the watermarking algorithm.
In this paper, we consider the problem of digital audio watermarking to robust about compression without original audio data. We specifically address the audio watermarking using BPSK with variable carrier frequency. This technique make audio data embeded watermarking robust with compression attack, for example MPEG, AC-3, etc.
In this Paper, we Present a method for embedding digital watermarks into digital audio signals. The watermarking must be imperceptible and should be robust to attacks, such as filtering and compression etc. In our method, we adaptively embedded the watermarks changing the scale factor using the spread spectrum and MPEG-2 AAC psychoacoustic model.
This paper presents a secure and blind adaptive audio watermarking algorithm based on Empirical Mode Decomposition (EMD). The audio signal is divided into frames and each one is decomposed adaptively, by EMD, into several Intrinsic Mode Functions (IMFs). The watermark and the synchronization codes are then embedded into the extrema of the last IMF. The experimental results show that the proposed method has good imperceptibility and robustness against signal processing attacks.
본 논문에서는 인터넷 기반 스트리밍 음악 서비스의 저작권 보호를 위한 새로운 오디오 포렌식마킹 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 스트리밍 서비스의 QoS 보장을 위해 고속으로 포렌식마크가 삽입된 MP3 파일을 생성한다. 이를 위하여 사전 포렌식마킹 과정을 두고, 사전 처리된 MP3 파일을 프레임 단위 조합 방식으로 사용자 정보가 삽입된 새로운 MP3 파일을 생성한다. 실험 결과, 제안한 방법은 강인성과 비인지성 및 실시간성 등에서 만족스러운 결과를 보였다. 또한 서버/클라이언트로 구현된 스트리밍 기반 오디오 포렌식마킹 시스템에서 실시간 삽입과 모바일 단말에서의 재생과 함께 삽입된 포렌식마크 검출이 가능함을 확인하였다.
음향 OFDM (Acoustic OFDM)은 스피커와 마이크를 이용한 가청주파수 대역에서 음향 통신을 하기 위해 제안된 것으로, 1600 Hz의 대역을 사용할 때 약 1 kbps로 데이터를 전송할 수 있다. 음악이나 음성 등의 오디오에 음향 OFDM 신호를 삽입하여 음향 통신을 하는데, 오디오에 음향 OFDM을 삽입하게 되면 OFDM 프레임의 보호 구간, 프레임 간의 중첩 구간 그리고 대역 저지 필터의 저지대역 성분 등에 의해 필연적으로 음질 저하의 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 음향 OFDM 신호를 삽입한 오디오에서 발생하는 음질 저하의 원인을 체계적으로 분석하고, 음질 저하를 줄일 수 있는 방안에 대해 논의한다.
디지털 워터마킹 기술은 멀티미디어 데이터에 적용하여 소유물에 대한 불법 복제나 소유자의 저작권 보호 문제를 해결할 수 있는 방법 중의 하나이다. 그렇지만 디지털 영상, 비디오, 그리고 오디오와 같은 멀티미디어 보호 문제를 해결하기 위해서는 여전히 소유권 주장 방법에 대해서 극복해야할 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 저작물 소유자의 음성신호(Audio signal)를 음성로고(Audio Logo)의 워터마크로 변환하고, 원 영상 내 픽셀 농도 값의 비선형적 특성를 이용하여 음성로고를 공간 영역에서 삽입한다. 그리고 추출된 음성로고를 음성신호로 변환하여 청각적으로 소유자의 음성신호를 스피커로 출력하여 소유권을 주장하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제시하는 알고리즘이 일반적인 영상 처리나, 특히 손실 JPEG 등과 같은 다양한 공격에 대해서 강인성을 유지시킬 수 있어 음성로고를 이용해 저작물 보호를 확인할 수 있음을 검증하였다.
디지털 워터마킹이란 영상이나 비디오, 오디오, 텍스트 등의 저작물에 잘 식별되지 않은 표시를 삽입하여 저작권을 보호하는 방법으로 소유권자의 동의 없이 저작물을 배포, 복사되는 것을 방지하는 방법이다. 본 논문에서는 MPEG 기반의 압축된 영상에 저작권 보호를 위한 시스템의 구현을 위하여 휘도신호에 웨이블릿을 이용한 워터마크 키의 삽입과 추출에 대하여 연구한다. 우선, 원 이미지를 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역으로 분해한다. 이 때, RSA(Rivest, Shamir, Aldemen) 공개키(public key)의 암호화 대상을 VLC(variable length coding) 파라메터의 RUN으로 하였다. 이웃하는 RUN파라메터 사이의 높은 연관성은 이미지 전체에 영향을 미치기 때문에 비밀키(private key)를 소유하지 않은 비인가자의 불법적인 행위를 막을 수 있다. 실험 결과, DCT기반의 저주파 대역에 대한 직접적인 암호화 방식〔13〕보다 더 적은 키를 삽입시키면서 오히려 더 높은 왜곡과 위치가 이동된 이미지를 얻을 수 있었다.
일반적으로 워터마킹은 오디오, 비디오, 이미지, 그리고 텍스트 등의 콘텐트의 저작권을 위해서 사용되고 있다. 인터넷의 발달로 어플리케이션과 연동되는 관계형 데이터베이스는 악의적인 공격자들에 의한 데이터베이스 복제, 유출등이 빈번히 발생하고 있다. 따라서 데이터베이스의 저작권보호 역시 필요성이 증대되고 있다. 또한 데이터베이스에는 민감한 개인정보에서 산업기밀 정보까지 다양한 정보고 포함되어 있다. 따라서 관계형 데이터베이스의 보호는 데이터베이스 분야에서 매우 중요한 연구 영역이 되고 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터를 보호할 수 있는 다양한 방안의 기존의 연구를 살펴보고, 이들 데이터를 보호할 수 있는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 특히 본 논문에서는 가역적인 방법으로 데이터베이스에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안하고자 한다. 실험결과 제안한 기술은 악의적인 공격에 강함을 보였다. 또한, 제안한 방법이 실제 어플리케이션에 적용 가능함을 보였다.
In this paper, a new digital audio watermarking algorithm is presented. The proposed algorithm embeds watermark into audio signal based on human auditory system (HAS). This algorithm is a blind audio watermarking method, which does not require any prior information during watermark extraction process. This algorithm finds watermarking position using time-domain masking effect. First we insert the watermark into wavelet domain, and then we use a back-propagation neural network (BPN) to learn the characteristics of relationship between the watermark and the watermarked audio. Due to the teaming and adaptive capabilities of the BPN, the false recovery of the watermark can be greatly reduced by the trained BPN. Experimental results show that the proposed method has good inaudibility and high robustness to common audio processing attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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