The wide use of digital media during the past few years, has led to an increase of digital piracy and tampering. To deal with these problems, the concept of digital fingerprinting has been introduced. Digital fingerprinting is an effective method to identify users who might try to redistribute multimedia content. In this paper, we propose new digital image fingerprinting techniques using watermark shifting scheme and concept of domain.
In this paper, we are concerned with a digital fingerprinting scheme for multi-purchase where a buyer wants to buy more than a digital content. If we apply previous schemes to multi-purchase protocol, the number of execution of registration step and decryption key should be increased in proportion to that of digital contents to be purchased in order to keep unlinkability. More worse, most of fingerprinting schemes in the literature are based on either secure multi-party computation or general zero-knowledge proofs with very high computational complexity. These high complexities complicate materialization of fingerprinting protocol more and more. In this paper, we propose a multi-purchase fingerprinting scheme with lower computational complexity. In the proposed scheme, a buyer executes just one-time registration step regardless of the number of contents to be purchased. The number of decryption key is constant and independent of the number of contents to be purchased. We can also reduce the computational costs of buyers by introducing a concept of proxy-based fingerprinting protocol.
디지털 핑거프린팅(digital fingerprinting)은 멀티미디어 컨텐츠에 구매자의 정보를 삽입함으로 컨텐츠를 불법적으로 재분배하는 부정자를 추적하는 방법이다. Domingo가 최초로 제안한 COT(committed oblivious transfer) 기반의 핑거프린팅 방식은 핑거프린팅 단계의 계산적 복잡도를 완전히 분석하여 기존의 MDPK(minimum disclosure proof of knowledge)나 SWPC(secure multi-party computation)등에 기반한 방식들에 비해 구현 가능성을 높였다는 의의를 지닌다. 그러나 이 방식은 판매자의 부정에 안전하지 못하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 첫째, 두 가지 COT기반의 디지털 핑거프린팅 방식의 문제점을 지적하고, 둘째, 이것의 해결을 위해 이중 잠금 암호(two-lock cryptosystem) 시스템을 사용한 불확정 전송 프로토콜 기반의 디지털 핑거프린팅 기법을 제안한다. 제안방식은 기존의 COT 기반 방식에서 안전성과 식별 단계의 효율성을 개선하였다.
본 논문에서는 대역확산방식을 응용한 새로운 워터마킹 방법에 대해서 설명하고, 이를 이용하여 semi-fingerprinting을 구현할 수 있는 데이터 구조에 대해서 기술하였다. 본 논문은 저작권 보호에 주초점이 맞추어져 있는 워터마크 기술을 실질적으로 필요한 fingerprinting분야에 적용함으로써, 그 동안 학문연구에 그치고 있었던 워터마크 기술을 산업적 응용에까지 확대시키는데 큰 기여를 할 것으로 기대된다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 방법은 난수이동(random number shift)방법을 이용하여 데이터 삽입량을 증가시켰다. 또한, semi-fingerprinting에 적용하기 위해 일본 내에서 진행중인 cIDf의 지침에 기반 하여 워터마크를 구성하였다.
핑거프린팅 기법은 디지털 데이터의 저작권을 보호하기 위하여 암호학적인 기법들을 이용한 방버이다. 디지털 데이터에 구매자 각각의 유일한 핑거프린트를 삽입하고 이를 이용하여 디지털 데이터를 불법적으로 재배포한 구매자를 찾아내게 된다. 핑거프린팅 기법은 구매자의 프라이버시 보호를 위하여 비대칭성이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 대칭키 암호를 기반으로 하지만 비대칭성 만족을 위하여 신뢰기관의 참여가 필요하지 않는 프린팅 기법에 대하여 제안한다. 제안한 프로토콜은 대칭키 암호를 기반으로 하지만 신뢰기관이 구매자의 핑거프린트 생성에 참여하지 않으면서도 비대칭성을 만족한다. 신뢰기관의 비 참여로 인하여 제안한 프로토콜에서는 신뢰기관의 관리가 필요 없으며 구매자는 공모 공격으로부터 안전할 수 있다.
Fingerprinting schemes are techniques applied to protect the copyright on digital goods. These enable the merchants to identify the source of illegal redistribution. Let us assume the following situations connectedly happen: As a beginning, buyer who bought digital goods illegally distributed it, next the merchant who found it revealed identity of the buyer/traitor, then the goods is illegally distributed again. After this, we describe it as“The second illegal redistribution”. In most of anonymous fingerprinting, upon finding a redistributed copy, a merchant extracts the buyer's secret information from the copy and identifies a traitor using it. Thus the merchant can know the traitor's secret information (digital fingerprints) after identification step. The problem of the second illegal distribution is that there is a possibility of the merchant's fraud and the buyer's abuse: that is a dishonest employee of the merchant might just as well have redistributed the copy as by the buyer, or the merchant as such may want to gain money by wrongly claiming that the buyer illegally distributed it once more. The buyer also can illegally redistribute the copy again. Thus if the copy turns up, one cannot really assign responsibility to one of them. In this paper, we suggest solution of this problem using two-level fingerprinting. As a result, our scheme protects the buyer and the merchant under any conditions in sense that (1) the merchant can obtain means to prove to a third party that the buyer redistributed the copy. (2) the buyer cannot worry about being branded with infamy as a traitor again later if he never distribute it.
디지털 핑거프린팅은 워터마킹 기술에 기반한 콘텐츠 보호 기술로 디지털 콘텐츠에 구매자의 정보인 핑거프린트를 삽입하는 기술을 말한다. 콘텐츠 안에 삽입된 핑거프린트 정보는 다양한 공격을 받게 된다. 특히 동일한 콘텐츠 안에 서로 다른 구매자의 정보를 넣게 되는 핑거프린팅의 특성으로 인해 공모 공격이 가능하고, 그 중 평균화 공격은 빠르고 효과적인 공모 공격에 해당한다. 본 논문에서는 평균화 공격에 강인한 비디오 핑거프린팅 시스템을 제안한다. 공모 공격 후에도 특정 위치의 코드 값이 원래의 값을 유지할 수 있는 공모 방지 코드를 적용하였다. 또한 사용자의 수가 늘어남에 따라 핑거프린트 코드의 길이가 증가하는데 이와 같은 코드의 효율적인 삽입 및 검출을 위해 제로기반 코드 변조 기법을 적용함으로써 올바른 공모자 추적이 가능하도록 하였다. 제안한 방식을 사용하여 원본 비디오를 사용하지 않는 비디오 핑거프린팅 시스템을 구현하였고, 다양한 공모자의 수에 따른 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면 대부분의 경우 공모자를 올바르게 추출할 수 있었고, 최소 한 명 이상의 공모자를 성공적으로 검출할 수 있었다.
디지털 형식으로 저장되어 있는 데이타의 불법적인 복사와 재분배는 전자상거래 상에서 데이타를 판매하는 상점에게 매우 큰 문제가 된다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 데이타를 불법적으로 재배포한 사용자를 찾아냄으로써 디지털 데이타의 저작권을 보호한다. 익명성이 보장되는 핑거프린팅 기법은 대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프린트가 삽입된 데이타를 알 수 있고 비대칭 기법과 달리 데이타가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 비밀분산법을 이용한 익명성이 보장되는 새로운 핑거프린팅 기법을 제안한다. 상점은 이전에 배포되었던 데이타를 찾았을 경우, 데이터로부터 재배포자의 신원정보를 추출하여 재배포자의 배포사실을 증명할 수 있다. 또한 등록 시에 Schnorr 서명을 이용하여 고발된 사용자가 범행을 부인할 수 없도록 한다. 제안된 방법은 이산대수문제와 양자간 안전한 계산과정의 안전성에 근거하여 사용자의 익명성이 보장된다.
핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 데이터를 불법적으로 재배포한 사용자를 찾아냄으로써 디지털 데이터의 저작권을 보호하기 위해 사용된다. 핑거프린팅 기법은 구매자의 프라이버시 보호를 위하여 익명성과 비대칭성을 보장할 수 있어야 하므로, 이산대수 문제나 그래프 동형 문제와 같은 어려운 문제들에 기반하거나 공개키 암호 시스템을 이용한다. 그러나 이러한 기법들은 많은 계산량을 필요로 하기 때문에 계산능력이 낮은 모바일 환경에 적합하지 않다. 본 논문에서는 구매자의 익명성과 비대칭성을 만족하면서 모바일 환경에서 콘텐츠를 보호하기 위한 효율적인 핑거프린팅 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 에이전트의 개념을 이용하고, 콘텐츠 암호화를 위하여 대칭키 암호 시스템을 이용함으로써 효율성을 향상시켰다.
Wi-Fi fingerprinting 시스템은 실내에서 사용되는 위치 측위 방법이며 AP(Access Point)에서 발생하는 RSS(Received Signal Strength)에 의존한다. AP로부터의 RSS는 벽, 장애물 그리고 사람에 의한 간섭과 다중경로 페이딩 효과에 의하여 변할 수 있기 때문에 Wi-Fi fingerprinting 시스템은 낮은 측위 정확도를 갖는다. 또한, Wi-Fi 신호는 벽을 통과하기 때문에 기존의 시스템은 사용자가 현재 위치해 있는 층을 구분하기 어렵다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 정확한 실내 측위를 위한 LED fingerprinting 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 LED로부터 발생하는 LED-ID와 LED의 광 파워를 사용한다. 본 시스템의 Training 단계에서는 각 장소에 해당하는 Fingerprinting을 데이터베이스에 기록한다. Serving 단계에서는 K-NN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 적용하여 기존의 데이터와 새롭게 수신되는 사용자의 데이터를 비교한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 CDF(Cumulative Distribution Function) 형태로 본 시스템의 성능을 나타내었고, 시뮬레이션 결과로부터 제안된 시스템은 평균 측위 정확도보다 8.6% 높은 정확도를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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