JP2023070180A - Didおよびnftを利用した資産の原本認証サービス提供方法 - Google Patents
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Abstract
Description
以下、添付された図面を参照して本発明を詳細に説明することにする。
初期には認定機関の専門家が一つの製品ごとに判別をするであろうが、このような専門家たちのデータが累積されてその数が学習データセットを構築するほど大きくなる場合、どのような製品が正規品でありどのような製品が偽造品であるかを判別できるラベリングされたデータセットが構築され得る。学習を進めた後、人工知能アルゴリズムがモデリングされた場合、認定機関の職員はエラーが出た場合をチェックのみするか、検収のみすればよい。人間の介入が最小化されるのである。
第5の比較尺度はM2値の測定である。イメージの統計特性として2次モーメントを使い、数学式5のように測定される。
<NFT>
ハイパーレジャーコンポーザーおよびハイパーレジャーファブリック(Hyperledger ComposerおよびHyperledger Fabric)を基盤としてもよい。NFTracerは、ブロックチェーンを基盤としたNFTの追跡概念証明である。NFTracerを使って集中化されていたシステムの問題を解決した脱中央化芸術品競売および不動産競売を構築することができる。美術作品の所有権移転中に暗号署名とタイムスタンプにより真偽を確認するためにトークンで具現し、取引をスマートコントラクト(Smart Contract)で処理する。美術品登録、美術品取引をイーサリアムに上げ、残りのデータはオフチェーンp2pデータストレージであるSwarmに上げてもよい。しかし、イーサリアムは複雑な公開キー、プライベートキーを通じて暗号通貨ウォレットを具現するため使用者親和的ではない。本発明の一実施例では、前述したイーサリアムを利用してもよいが、ひいては、このようなシステムに慣れていない使用者のためにメールアドレスや個人IDを使えるように開発されたクレイトン(Klaytn)を使うことができる。そして、NFTの著作権、商標権、特許権、デザイン権などの知的財産権問題を解決するために、ブロックチェーンとディープラーニングの融合を試みて著作権を違反したイメージを自動で捜し出すようにすることができる。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを基盤としたイメージコピー感知体系がすでに開発されたことがあるが、これは回転、スケーリングおよびその他コンテンツの操作で重なったイメージも感知する。拡張されたデジタルイメージデータセットを得るために、イメージはまずイメージ事前処理中に原本イメージを含んで44個の異なる形式に変換される。その後、Inception V3に基づいて各イメージの形状値を自動で抽出してイメージコピー感知モデルを訓練させる。ResNet_v2、MobileNet_v2、そしてNASNet largeよりInception V3が訓練時間と正確度においてさらによい結果を示す。しかし、このモデルはイメージにクレヨン効果(Crayon Effect)で変形されたイメージは感知できない短所がある。したがって、本発明の一実施例に係る方法では、訓練データを変形するなどのクレヨン効果に対するCNNの探知性能を改善する方法を利用することができる。
前述した認定機関サーバー500で本物であることを検証する方法の他にも、ディープラーニングを利用して資産に対してまず本物のイメージとの類似度を分析することができるが、類似度分析はディープラーニングのCNNモデルを利用することができる。類似度検査を通過した資産である製品に対してNFTを発行してNFTで証票となる製品を取引できるようにする。
類似デザイン検出のためのディープラーニングモデルを構築するために、CNNモデルを変形したVGG-16モデルとAlexNetモデルを使ってイメージの特徴を抽出して類似度を分析することができる。イメージ分析モデルを参照して、CNNと完全畳み込みニューラルネットワーク(FNN)モデルを変形したイメージの特徴を探知するモデルを構築することができる。構築されたCNNモデルに各イメージ特徴情報の類似度を分析する。イメージ特徴情報の類似度を数値化するために、スピアマン相関係数(Spearman Correlation Coefficient)を利用することができる。構築されたCNNモデルに対して訓練集合(訓練データセット)で学習させた後、正確度を高める方向に多様な技術を適用することができる。
使用者端末100の使用者は自身の製品を販売しようとする時、NFTの発行を要請することになる。使用者端末100は自身のNFT取引に関連した内容を含んでいるスマートコントラクトを生成する。この時、スマートコントラクトは使用者の販売条件によりいくらでも変えられ得、身元情報や口座パスワードなどのセキュリティ情報を含まない。以後、作成されたスマートコントラクトをブロックチェーンネットワーク上に配布する。スマートコントラクトを通じて仮想資産が伝送されてNFTの所有権を取引することができる。購入者がNFT取引を所望すると、ブロックチェーンに配布されたスマートコントラクトを経て取引が進行される。スマートコントラクトの内容である取引条件が満たされると自動で契約が締結されてブロックチェーンの仮想資産が伝送されて使用者のNFTが購入者に伝達される。スマートコントラクトを作成した後、ブロックチェーンネットワークに配布してNFT取引が円滑に進行されるかどうかを確認することができる。この時、前述したNFTracerシステムを適用することができるが、NFTracerは所有に対する不変の記録を提供して透明性を改善することができる。
データ収集のために著作権なしに無料で写真を提供するウェブサイトのイメージをウェブクローリングしてデータを収集することができる。収集されたイメージの70%程度は訓練集合であり残りの30%をテスト集合にして学習する。収集されたイメージに基づいて類似イメージ分析指標を作るために、原本イメージを回転、色相変更などの変数を与えてイメージを生成することができる。この時、例えばカカオクレイトンプラットホームで提供するKIP-17トークンを利用してNFTを発行すると仮定する。NFT取引のためのスマートコントラクトはSolidity言語を通じて具現することができ、カカオクレイトンで提供するブラウザ基盤コンパイラを利用して作成されたコントラクトをテストおよび配布することができる。
DIDは大抵生体データ、パスワード、パターンなどのような方法で使用者を認証することになるが、本発明の一実施例では各製品に固有に彫られた模様などを指紋(FingerPrint)として設定し、指紋タグを生成してDID方式で認証をするというコンセプトで各製品を認証するようにする。以下では、表面に表れる特徴的な模様を表面指紋とする時、表面指紋を生体認証対象として説明する。この時、生体認証標準であるFIDO(Fast IDentity Online)の認証方式は公認証明書と同一のPKI方式を使うので、身元確認、完全性、機密性、否認防止が可能である。この時、FIDO UAF(Universal Authentication Framework)を利用して指紋、音声、顔認識などの使用者固有の生体情報認識を通じて認証してもよい。機器を通じて生体情報を認識させればサーバーに接続でき、その後、機器で提供またhあ保存されているセキュリティキーを入力する順で進行される。
Claims (9)
- 認証サービス提供サーバーで実行される認証サービス提供方法において、
製品の正規品の可否を確認する少なくとも一つの認定機関サーバーから有価資産である製品の真偽判定を受ける場合、本物情報に基づいて製品の固有識別コードおよび製品の表面特性による表面指紋を含む認証情報を認証情報データベースに保存する段階;
前記製品の所有者である使用者が製品を販売する前に、前記少なくとも一つの認定機関サーバーによって本物と判定を受けて前記認証情報データベースに予め保存された認証情報をNFT(Non-Fugible Token)内にパッキングして生成した後にブロックチェーンに登録する段階;
前記製品の所有者である使用者の使用者端末に前記NFTを伝達し、前記製品を販売しようとする前記使用者端末でオンラインショッピングモールであるNFT取引プラットホームに前記NFTを伝送した後、伝送された前記NFTに対応する製品を購入しようとする購入者端末で製品を購入する前に、前記使用者端末で伝送した前記NFTが証票となる資産である製品が本物/正規品であるかどうかを確認しようとする正規品確認要請がなされた場合、前記使用者端末で伝送したNFTと前記使用者端末でNFTをNFT取引プラットホームに伝送する前に前記少なくとも一つの認定機関サーバーによって真偽判定を受けて前記ブロックチェーンに予め登録されたNFTを比較した後、比較結果を前記使用者端末によって販売される製品に対する正規品確認結果として前記購入者端末に伝達する段階;
前記比較結果を通じて前記NFTが証票となる資産である製品が本物/正規品であるものと確認され、前記購入者端末で製品を購入して購入完了になると、前記NFTが前記購入者端末に伝送される段階;
前記購入者端末で前記NFTで証票となる資産である製品を購入して受け取った場合、前記購入者端末で前記製品の表面指紋を撮影するようにし、前記NFT内にパッキングされた表面指紋と前記購入者端末で撮影した表面指紋が一致すれば原本であることを認証する段階;および、
前記購入者端末で購入、受取および認証した製品に対して、予め設定された異常(Abnormal)認証データと一致する認証要請が発生する場合、前記購入者端末に異常認証探知イベントを伝達する段階を含み、
前記登録する段階は、前記認証情報をNFT内にパッキングした後、前記ブロックチェーンに登録する前に偽造品または偽作に対するNFTの登録危険を遮断するために、ディープラーニングのCNNモデルを利用して前記認証情報に対応する製品イメージと資産である製品の本物のイメージとの類似度を分析し、類似度検査を通じて前記認証情報に対応する製品が本物と判断された場合に限って前記製品に対してNFTを発行することによって、NFT内にパッキングされた認証情報を前記ブロックチェーンに登録し、
前記予め設定された異常認証データは異常正規品認証の発生探知のためのデータであって、前記購入者端末の接続環境情報、位置情報および時間情報を利用して設定されるものの、
前記伝達する段階は、第1使用者が第1購入者に第1製品を販売した以後、第1製品の認証が第1購入者の配送地である第1位置で第1時間に発生した後に一定時間が経過し、第2位置で第2時間に2次的に発生した場合、地理的位置を考慮した第1位置と第2位置間の移動時間差および第1時間と第2時間間の時間差を考慮して、前記時間差内に地理的に現実で第1位置から第2位置への移動が不可能であると判断される場合、異常正規品認証が発生したものと探知して前記購入者端末に異常認証探知イベントを伝達し、
前記保存する段階で前記製品の真偽判定は、空間整合誤差(Mean Absolute Difference、MAD)、構造的類似度(Self SIMilarity、SSIM)、大きい誤差画素の個数、エッジ画素の個数およびイメージの統計特性であるM2値を含んだ複数の比較尺度を利用した自動化真偽判定過程または前記認定機関サーバーに対応する認定機関内職員による手動真偽判定過程でなされるものの、
前記自動化真偽判定過程は、
認定機関サーバーのカメラを利用してキャプチャされたイメージの一部又は全部を認識して一定大きさの解像度で切断および変換するイメージ前処理過程を遂行した後、一番目の鑑識のために、入力イメージに対してイメージをキャプチャする過程で動きによって発生したブラー(Blur)を含んだ雑音による歪曲の有無を確認して歪曲イメージである場合、認定機関サーバーに再撮影メッセージを伝送し、動きによるブラーイメージではない場合、認証サービス提供サーバーに保存されている原本イメージを基準としてヒストグラム整合を遂行し、以後得られたイメージと原本イメージを比較して測定された空間整合誤差を利用して一次判別を通じて正規品または偽造品と判定になると、判定結果のメッセージを認定機関内の職員に伝送し、
その後、一次判別で未判別されたイメージに対して二次鑑識を遂行するものの、未判別されたイメージに対してMADの点数を求めた後、大きい誤差画素数とSSIM値を利用して点数を付与し、撮影された正規品または偽造品の正規化された大きい誤差画素値、SSIM値と未判定イメージの正規化された大きい誤差画素数、SSIM値を(x、y)座標とする中心座標との距離を求め、中心座標との距離により-5点から5点まで点数を差別付与するものの、MADと大きい誤差画素数、SSIMを利用して求めた点数を利用して4点以上である場合、前記製品が正規品であることを示す正規品メッセージを認定機関の職員に伝達し、-4点以下であれば前記製品が偽造品であることを示す偽物メッセージを認定機関の職員に伝達し、-4点超過4点未満の間の値を有する場合、再撮影メッセージを認定機関の職員に伝達する過程を通じてなされるものである
ことを特徴とするDIDおよびNFTを利用した資産の原本認証サービス提供方法。 - 前記認証情報は、
前記製品の製品情報、製品イメージ、保証書および保証機関情報をさらに含む
請求項1に記載のDIDおよびNFTを利用した資産の原本認証サービス提供方法。 - 前記少なくとも一つの認定機関サーバーから有価資産である製品の真偽判定を受ける場合、本物情報に基づいて製品の固有識別コードおよび製品の表面特性による表面指紋を含む認証情報を認証情報データベースに保存する段階で、
前記少なくとも一つの認定機関サーバーから本物情報を受信する場合、認証管理業者サーバーに前記本物情報を伝達して表面指紋タグを発行して前記NFT内にパッキングされる認証情報を生成するように要請し、前記NFTの発行を要請する段階;を含む
請求項1に記載のDIDおよびNFTを利用した資産の原本認証サービス提供方法。 - 前記認証情報データベースに保存された認証情報をNFT(Non-Fugible Token)内にパッキングして生成した後にブロックチェーンに登録する段階は、
前記ブロックチェーンに公開キーを含んで前記NFTを登録する段階;を含む
請求項1に記載のDIDおよびNFTを利用した資産の原本認証サービス提供方法。 - 前記表面指紋は、
前記製品の製品イメージの全部または一部の物理的特徴を拡大して処理した数値化された表面指紋である
請求項1に記載のDIDおよびNFTを利用した資産の原本認証サービス提供方法。 - 前記物理的特徴は、
前記製品表面に自然的に生成された指紋、生産過程で生成された指紋および人為的に生成された指紋の中から選択される少なくとも一つの情報である
請求項6に記載のDIDおよびNFTを利用した資産の原本認証サービス提供方法。 - 前記購入者端末で前記NFTで証票となる資産である製品を受け取った場合、前記製品の表面指紋を撮影するようにし、前記ブロックチェーンに登録されたNFT内にパッキングされた表面指紋と前記購入者端末で撮影した表面指紋が一致すれば原本であることを認証する段階で、
前記購入者端末に撮影装置が連結されたかどうかを確認する段階;
前記撮影装置の倍率を予め設定された倍率に調整する段階;および
前記倍率が調整された撮影装置で撮影された表面指紋を受信する段階;を含む
請求項1に記載のDIDおよびNFTを利用した資産の原本認証サービス提供方法。 - 前記購入者端末で前記NFTで証票となる資産である製品を受け取った場合、前記製品の表面指紋を撮影するようにし、前記ブロックチェーンに登録されたNFT内にパッキングされた表面指紋と前記購入者端末で撮影した表面指紋が一致すれば原本であることを認証する段階以後に、
前記購入者端末で前記製品を再販売する場合、前記使用者端末、購入者端末および相手方端末につながるヒストリーログを保存および管理する段階;をさらに含む
請求項1に記載のDIDおよびNFTを利用した資産の原本認証サービス提供方法。 - 前記少なくとも一つの認定機関サーバーから有価資産である製品の真偽判定を受ける場合、本物情報に基づいて製品の固有識別コードおよび製品の表面特性による表面指紋を含む認証情報を認証情報データベースに保存する段階前に、
前記製品の生産、流通および販売される過程で収集される原産地、位置、温度および湿度を含む環境データと移動経路、船積みおよび到着を含む物流データを収集してブロックチェーンに登録する段階;をさらに含む
請求項1に記載のDIDおよびNFTを利用した資産の原本認証サービス提供方法。
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