본 연구는 2003년부터 2012까지 한국미술품감정평가원에서 진위 감정한 작품을 제작한 183명의 작가 자료를 이용하여 미술품 진위감정의뢰와 위작판정률에 영향을 미치는 요인에 대한 실증 분석을 수행하였다. 미술품 위작에 영향을 미칠 것으로 예상되는 요인으로 작가의 사망여부와 해당 작가 작품의 거래빈도를 선정하였다. 분석 결과 작가의 사망은 진위감정의뢰 건수와 위작판정률에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 미술품의 거래빈도는 진위감정의뢰 건수에는 유의한 정(+)의 영향을 미치지만 위작판정률에는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 위작에 대한 의심과 실제 위작판정간에는 차이가 있음을 확인하였다.
스마트 기기와 소형 디스플레이에 사용되는 디지털 영상은 다운스케일링 (Downscaling)된 영상이 사용된다. 본 논문에서는 영상 픽셀값의 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 다운스케일링 포저리 (Forgery) 영상 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 (AR: Autoregressive) 계수를 계산한다. 이는 다운스케일링 포저리 영상 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 다운스케일링 검출 알고리즘은 동일 10-Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 다운스케일링 90% 영상 포저리에서 성능이 우수하며, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상과 미디언필터링 ($3{\times}3$) 영상에서 높은 검출율을 보여 주었다. 특히, 평균필터링과 미디언필터링 영상에서는 성능평가 전체 항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 영상의 배포에서, 위 변조에 사용되는 미디언 필터링 (Median Filtering : MF)을 분류하는 포렌식 검출 알고리즘을 제안한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 특징벡터는 영상의 에지 검출량 정보 32, 64, 128에 대한 허프변환(Hough Transform)에 의하여, 각 허프라인 (Hough Line)의 양끝 좌표값과 Angle-Distance 좌표상의 허프픽크치 (Hough Peaks)를 조합하여 42-Dim.으로 구성하였다. 변조된 영상들 중에서 미디언 필터링을 분류하는 검출기는 SVM (Support Vector Machine)에서 특징벡터를 학습하여 구현되었다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 특징벡터의 길이가 10-Dim.의 MFR (Median Filtering Residual) 스킴 및 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$), JPEG (QF=90, 70) 압축, 가우시안 필터링 ($3{\times}3$, $5{\times}5$) 영상 모두에서 미디언 필터링의 포렌식 분류율이 99% 이상의 성능을 확인하였다.
There are many research activities in various recognition areas using high calibered computing power. Among many areas, the signature recognition and verification have more difficulties than any other recognition area because signature itself contains many problems caused by a variation of psychological status of signer and other environment. In the case of signature, therefore, it is important to extract the better parameters required for the higher verification ratio. In this paper, signature pressure is extracted and used as feature parameters to determine whether the input signature is ture or forgery, and then input signature is verified by fuzzy similarity method. As a result of appling the fuzzy similarity method to the recognition system it is proven that the system has by far better verification ratio about 10% than existing methods.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권1호
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pp.95-99
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2011
Digital forensics is the emerging research field for determining digital forgeries. Key issues of the tampered images are to solve the problems for detecting the interpolation factor and the tampered regions. This paper describes a method to detect the interpolation factors and the forged maps using the differential method and fast Fourier transform(FFT) along the horizontal, vertical, and diagonal direction, respectively from digital filtered tampered images. The detection map can be used to find out interpolated regions from the tempered image. Experimental results demonstrate the proposed algorithm proves effective on several filtering images by adobe $Photoshop^{TM}$ and show a ratio of detecting the interpolated regions and factors from digital filtered composite images.
IAs smart device penetration rate is more than 90%, mobile transaction ratio using smart device is increasing. Smart contracts are used in various areas of real life including smart trading. By applying smart contracts to the platform for smart transactions through block-chain technology, the threat of hacking or forgery can be reduced. However, various threats to devices in smart transactions can pose a threat to the use of block chain Etherium, an important element in privilege and personal information management. Smart contract used in block chain Ethereum includes important information or transaction details of users. Therefore, in case of an attack of privilege elevation, it is very likely to exploit transaction details or forge or tamper with personal information inquiry. In this paper, we propose a detection and countermeasure method for privilege escalation attack, which is especially important for block chain for secure smart transaction using block chain Ethereum. When comparing the results of this study with the results of similar applications and researches, we showed about 12~13% improvement in performance and suggested the future countermeasures through packet analysis.
본 논문에서는 스마트 그리드 환경에서 에너지 도둑을 역추적 할 수 있는 로깅과 마킹 기반 에너지 도둑 역추적(Energy Theft Traceback Protocol) 프로토콜을 제안한다. 제안하는 ETTP는 첫째, 에너지 도둑 트리를 생성하여 측정거부와 데이터위조로 구분하였고, 둘째, 에너지 도둑 트리를 이용하여 에너지 도둑을 탐지하고, 셋째 라우터의 Logging Table과 패킷의 Marking 정보를 이용하여 에너지 도둑을 역추적한다. ETTP의 모의 실험결과, 에너지 도둑 탐지율은 92%이고, 에너지도둑 역추적 성공률은 93%로 평가되었다. 따라서 ETTP는 스마트 그리드에 활용하여 과금 정보의 위변조 등의 위험요소를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 안전하고 신뢰성이 높은 스마트 그리드 환경을 제공할 수 있다.
We propose a novel scheme for digital audio authentication of given audio files which are edited by inserting small audio segments from different environmental sources. The purpose of this research is to detect inserted sections from given audio files. We expect that the proposed method will assist human investigators by notifying suspected audio section which considered to be recorded or transmitted on different environments. GMM-UBM and GSV-SVM are applied for modeling the dominant environment of a given audio file. Four kinds of likelihood ratio based scores and SVM score are used to measure the likelihood for a dominant environment model. We also use an ensemble score which is a combination of the aforementioned five kinds of scores. In the experimental results, the proposed method shows the lowest average equal error rate when we use the ensemble score. Even when dominant environments were unknown, the proposed method gives a similar accuracy.
멀티미디어 콘텐츠는 디지털 데이터의 특성상 수정과 복제가 쉽고, 이에 따라 불법 유통과 위 변조 등의 문제가 발생할 수 있다. 최근 여러분야에서 멀티미디어 콘텐츠 보안의 중요성이 높아지고 있고, 이러한 기술적 요구에 맞추어 다양한 멀티미디어 콘텐츠 보안 기술이 연구되고 있다. 본 논문에서는 JPEG 압축 표준에서 사용할 수 있는 가역 워터마킹 및 콘텐츠 인증 알고리즘을 제안한다. 영상의 샘플 블록을 이용하여 특징적인 인증 코드를 생성하고, JPEG 압축 과정 중 비손실 과정에서 보존되는 데이터를 이용해 히스토그램 쉬프팅 기법을 이용하여 인증 코드를 삽입한다. 디코딩 과정에서 영상 인증과 동시에 품질을 복원한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 영상을 대상으로 품질과 압축률을 평가하였다. 삽입된 영상의 PSNR과 압축률은 각각 33.13dB과 90.65%로, 표준 인코딩 영상 대비 2.44dB의 PSNR 차이와 1.63%의 압축률 차이를 보였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.195-201
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2015
For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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