KR100722924B1 - 지디-피비아이비디를 이용한 평균화 공격에 강인한 디지털핑거프린팅 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 영상의 저작권 보호를 위한 디지털 핑거프린팅 기법에 관한 것이다. 디지털 핑거프린팅은 사용자마다 고유한 코드가 삽입된 영상을 판매하고, 추후 저작권에 관한 분쟁이 발생 시, 영상에 삽입되어 있는 코드를 추출하여 진위 여부를 가리는 기술이다.

본 발명에서는 GD-PBIBD를 이용한 핑거프린트 코드는 사용자를 고유하게 나타낼 뿐만 아니라, 평균화 공격에도 강인한 특징을 갖는 발명을 제시한다.

본 발명에 의하면, 기존의 핑거프린트 코드보다 효율성이 높고, 코드 삽입에 따른 영상의 화질 저하를 최소화할 수 있으며, 또한 적은 수의 패턴을 삽입하므로 추출 시에도 추출 속도가 빨라지는 효과가 있다.

핑거프린트, GD-PBIBD, 디지털이미지 핑거프린팅, 평균화 공격

Description

지디-피비아이비디를 이용한 평균화 공격에 강인한 디지털 핑거프린팅 방법{Averaging attack resilient digital fingerprinting method using GD-PBIBD}

도 1은 본 발명의 핵심인 핑거프린트 코드를 영상에 삽입하는 전체 과정도이다.

도 2는 본 발명을 위한 평균화 공격을 설명하는 개념도이다.

도 3은 본 발명의 GD-PBIBD를 생성하는 방법의 설명도이다.

도 4는 본 발명의 GD-PBIBD에 의하여 72개의 원소를 89개의 블록으로 나눈 실시예에 대한 설명도이다.

도 5는 도 4의 블록을 72×89 크기의 입사 행렬로 나타낸 실시예 도면이다.

도 6은 본 발명의 핑거프린트 삽입 과정에의 제 2 단계인 코드에 따른 잡음 형식의 패턴을 할당하고 할당된 패턴을 합치는 과정을 나타내는 도면이다.

도 7은 도 6에서 생성된 패턴을 분할된 원 영상에 삽입하는 과정을 나타내는 도면이다.

도 8은 본 발명의 핑거프린트 코드가 삽입된 이미지로부터 추출 제 2 단계 핑거프린트 코드를 추출하는 과정을 나타내는 도면이다.

도 9는 추출된 핑거프린트 코드와 입사 행렬을 이용하여 공모자를 추적하는 과정을 나타내는 실시예 도면이다.

도 10은 도 8의 핑거프린트 코드 추출에 따른 상관관계계수 값을 나타내는 실시예 도면이다.

도 11은 기존의 코드와 본 발명에서 제시한 코드의 효율성 비교도이다.

<도면의 주요부호에 대한 설명>

100 : 원본 이미지 110 : NVF 처리 이미지

120 : 핑거프린트 코드 130, 140 : 핑거프린트 패턴

150 : 곱셈기 160 : 덧셈기

170 : 핑거프린트가 삽입된 이미지

200 : 원본 이미지 210 : 핑거프린트가 삽입된 이미지

220 : 평균화된 이미지 300 : 의사랜덤패턴

310 : 콤포넌트 320 : 덧셈기

330 : 최종 패턴 400 : 의사랜덤패턴

410 : 상관관계계수 420 : 핑거프린트 추정(예측) 이미지

본 발명은 디지털 콘텐츠의 저작권 보호 혹은 디지털 콘텐츠의 불법적인 유통이나 사용을 방지하기 위한 디지털 핑거프린팅 방법에 관한 것으로서, 특히, 디지털 핑거프린팅에 있어서 핵심 기술인 핑거프린트 코드를 생성하는 방법에 관한 것이다.

본 발명에 의해 생성된 핑거프린트 코드를 디지털 매체인 이미지, 비디오, 오디오 등에 삽입함으로써, 그러한 디지털 콘텐츠의 불법적인 사용으로부터 저작권을 보호할 수 있으며, 적법한 콘텐츠의 불법 유통시에 불법 유통에 관련된 사용자를 찾아내기 위한 것이다.

디지털 핑거프린팅(Digital fingerprinting)이란 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등의 디지털 콘텐츠에 콘텐츠를 구입하는 구매자 고유의 정보인 핑거프린트를 삽입하여 추후에 일어날 수 있는 불법 유통이나 불법적인 사용을 막기 위한 기술이다. 구매자에게 판매되는 콘텐츠 내에 구매자 고유의 핑거프린트를 삽입하고, 콘텐츠의 불법 유통이나 불법적인 사용 적발 시 콘텐츠 내에 있는 핑거프린트를 추출하여 불법 배포자나 불법 사용자를 찾아내어 적법한 대응이나 조치를 취하는 기술이다.

디지털 핑거프린팅은 원본의 콘텐츠에 잡음 형식으로 변조된 핑거프린트 정보를 넣기 때문에, 삽입된 핑거프린트를 없애려는 여러가지 공격에 취약할 수 있다. 특히 디지털 핑거프린팅에서는 동일한 원본에 서로 다른 사용자의 핑거프린트를 넣기 때문에 각각의 사용자들은 약간씩 서로 다른 콘텐츠를 가지게 된다. 따라서 두 명 이상의 사용자들이 서로의 콘텐츠를 비교하면 그 차이를 쉽게 알아낼 수 있고, 서로의 차이점을 이용하여 삽입된 핑거프린트를 쉽게 없앨 수 있다.

이 중 도 2에 나타내고 있는 평균화 공격은 콘텐츠 내에 잡음 형식으로 삽입된 핑거프린트를 약화시키는 가장 좋은 방법 중의 하나이다. 평균화 공격(Averaging attack)은 핑거프린팅 기법이 적용된 이미지나 비디오에 가장 쉽게 적용 가능한 공모 공격으로, 서로 다른 핑거프린트가 삽입된 2장 이상의 이미지나 비디오의 프레임을 서로 평균하여 새로운 이미지나 프레임을 생성하는 공격 방법이다. 삽입되는 핑거프린트의 형태가 비밀키로부터 생성된 1과 -1(혹은 1과 0)의 난수열이라고 가정한다면, 평균화 공격은 공격에 이용되는 콘텐츠의 수에 비례하여 이 난수열 정보 즉, 핑거프린트를 감소시키는 효과를 낸다. 일반적으로 평균화 공격을 거치면 그 안에 삽입된 핑거프린트 신호의 세기가 감소되기 때문에 핑거프린트 추출 시에 구매자의 정보가 추출 안되거나 틀린 정보가 나온다. 평균화 공격에 강인한 핑거프린팅 시스템은 평균화 공격이 일어난 콘텐츠에 대해서도 그 공격에 가담한 구매자들을 판별하여 알려줄 수 있어야 한다. 그러기 위해서 삽입되는 핑거프린트 정보는 평균화 공격에 강인한 코드이어야 한다.

핑거프린트 코드 설계시 평균화 공격에 대한 강인성과 함께 고려되어야 할 요소는 코드의 효율성이다. 코드의 효율성이란 “기본 벡터 하나 당 배포 가능한 사용자 수”를 의미한다. 예를 들어, 20명의 사용자에게 배포할 수 있는 핑거프린트 코드가 16개의 비트로 이루어진 비트열이라고 하면, 이 코드의 효율성은 20/16인 1.125가 된다. 핑거프린트 코드를 설계할 시, 코드의 효율성이 높으면 높을수록 효율성이 좋은 코드이다. 이와 같은 코드의 효율성이 핑거프린팅 시스템에 있어서 중요한 이유는, 디지털 콘텐츠에 핑거프린트 코드를 삽입할 때, 코드를 1과 -1(혹은 1과 0)의 난수열인 핑거프린트 패턴으로 변조하여 삽입하기 때문에, 삽입하는 패턴의 수가 적을수록 원영상의 화질 저하를 최소화하기 때문이다. 예를 들어, 20명의 사용자에게 배포할 수 있는 두 종류의 핑거프린트 코드가 있다고 가정하자. 첫 번째 코드는 20명에 게 배포하기 위하여 16개의 비트가 필요하고(코드 효율성:1.125), 두 번째 코드는 같은 20명에게 배포하기 위하여 10개의 비트만 필요하다(코드 효율성:2). 만약에 핑거프린트 시스템에서 첫 번째 코드를 사용한다면 원 영상에 16개의 잡음 형식의 패턴을 삽입해야 하고, 두 번째 코드를 사용한다면 원 영상에 10개의 잡음 형식의 패턴을 삽입해야 한다. 따라서 두 번째 코드를 사용하는 것이 원 영상의 화질 저하를 최소화하는 방법이다. 이와 같은 이유로, 핑거프린팅 시스템을 생성함에 있어서, 효율성이 높은 코드를 사용하는 것이 바람직하다.

이러한 디지털 핑거프린팅 기술의 종래 방법으로는, 조합설계이론(Combinatorial Design Theory)의 한 분류인 BIBD(Balanced Incomplete Block Design)을 이용한 핑거프린트 코드 생성 방법이 있다. BIBD를 이용하여 핑거프린트 코드를 생성하면 BIBD의 특성 상 최대 c명의 사용자가 평균화 공격을 하여도 공격에 참여한 사용자를 모두 추적할 수 있는 특징이 있다.

그러나 BIBD를 이용한 핑거프린트 코드는 코드의 효율성이 낮은 문제점이 있다. BIBD의 실시 예를 보면, 2명의 평균화 공격에 참여한 공모자를 찾을 수 있고 26명에게 배포 가능한 코드를 생성하기 위하여 13개의 비트가 필요하다. 또한 3명의 공모자를 찾을 수 있고 50명의 사용자에게 배포 가능한 코드를 생성하기 위하여 25개의 비트가 필요하다. 두 가지 경우 모두 코드 효율성이 2이다. 상기 언급한 바와 같이, 코드의 효율성이 좋으면 좋을수록 원 영상의 화질 저하를 방지할 수 있으므로 본 발명에서는 BIBD를 이용한 핑거프린트 코드보다 효율성이 향상된 코드를 제안한다.

따라서, 본 발명에서는 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 기존의 핑거프린트 코드보다 효율성이 좋으면서도 평균화 공격에 강인한 핑거프린트 코드를 설계하고, 그에 따라 핑거프린트 코드를 원 영상에 삽입하고 추출하는 방법을 제공하기 위한 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에서는 조합설계이론의 한 분류인 GD-PBIBD(Group Divisible Partially Balanced Incomplete Block Design)을 이용하여 평균화 공격에 강인하면서도 코드 효율성 또한 향상된 핑거프린트 코드를 생성한다.

본 발명에 따른 핑거프린팅 삽입 방법은, GD-PBIBD을 이용하여 핑거 프린트 코드를 생성하는 제 1 단계와, 상기 생성한 핑거 프린트 코드를 변조하고 각 코드의 비트(bit)에 잡음 형식의 이진 난수열 패턴을 할당하고 합치는 제 2 단계, 합쳐진 패턴을 원 영상의 공간 영역에 분할하여 삽입하는 제 3 단계를 포함한 것을 특징으로 한다.

양호하게는, 상기 제 1 단계는 조합설계이론의 GD-PBIBD의 생성 방법에 따르는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 핑거프린팅 추출 방법은, 핑거프린트가 삽입된, 혹은 평균화 공격이 가해진 영상을 필터링(filtering)하여 핑거프린트 패턴이라고 추정되는 잡음을 추출하고, 패턴 크기에 따라 접는 제 1 단계와, 삽입된 패턴과 동일한 패턴을 이용하여 추출된 패턴과 상관관계를 구하는 제 2 단계, 추출된 핑거프린트 코드로부터 적법한 사용자 또는 평균화 공격에 참여한 공모자를 추적하는 제 3 단계를 포함한 것을 특징으로 한다.

이하에서, 본 발명의 실시예에 대한 발명의 구성 및 작용에 대하여 첨부한 도면을 참조하면서 상세히 설명하기로 한다.

본 발명에 따른 핑거프린팅 삽입 방법은, 도 1에서 도시한 바와 같이 GD-PBIBD을 이용하여 핑거 프린트 코드(120)를 생성하는 제 1 단계와, 상기 생성한 핑거 프린트 코드(120)를 변조하고 각 코드의 비트(bit)에 잡음 형식의 이진 난수열 패턴을 할당하고 합치는 제 2 단계, 합쳐진 패턴을 원 영상의 공간 영역에 분할하여 삽입하는 제 3 단계를 포함한 것을 특징으로 한다.

양호하게는, 상기 제 1 단계는 조합설계이론의 GD-PBIBD의 생성 방법에 따르는 것을 특징으로 한다.

더 구체적으로는, 도 1에 도시된 바와 같이, 원본 이미지(100)와, 본 발명의 GD-PBIBD을 이용하여 생성한 핑거프린트 코드(120)와, 상기 핑거 프린트 코드(120)를 후술하는 도 6에서 설명하는 방법으로 생성한 핑거프린트 패턴(130)과, 상기 핑거 프린트 패턴(130)을 후술하는 도 7에서 제시한 방법과 같이 원본이미지(100)의 크기로 반복하여 삽입하여 만든 패턴(140)과, 상기 패턴(140)을 보다 강도 높게 이미지에 삽입하기 위해 원본이미지(100)를 NVF(Noise Visibility Function, 잡음 가시성 함수) 처리하여 생성한 이미지(110)를 포함하고, 상기 패턴(140)과 이미지(110)을 곱셈기(150)에서 승산하고, 승산된 것을 상기 원본이미지(100)와 덧셈기(160)를 이용하여 최종적으로 핑거프린트 코드가 삽입된 이미지(170)를 생성한다.
잡은 가시성 함수(NVF)는 인지 시각 체계(Human Visual System)의 한 분류로서, 핑거프린트를 삽입할 때에 원본 이미지의 특성을 파악하고, 각각의 이미지에 따른 특성을 이용하여 핑거프린트를 강하게 삽입하기 위하여 쓰이는 기술이다. 이 기술은 스위스 제네바 대학의 볼로시보노스키 (Voloshyvonoskiy) 교수가 제안한 방법으로서, 디지털 워터마킹 및 디지털 핑거프린팅 기술에 보편적으로 쓰이는 방식이다. 원본 이미지는 그 특성에 따라 평탄한 부분(flat area)과 경계선 내지는 거친 부분(texture area, edge area)이 함께 존재한다. 인지 시각 체계에 의하면 사람의 눈은 이미지의 평탄한 부분에 대한 시각적 민감성이 높은 것에 반해, 경계선 내지 거친 부분에 대한 시각적 민감성은 낮은 것으로 보고되어 있다. 따라서, 핑거프린트를 삽입할 때 경계선과 거친 부분에는 핑거프린트를 강하게 넣고, 평탄한 부분에는 약하게 넣으면, 사람의 시각에 의해 변화된 정도를 잘 파악되지 않을 뿐만 아니라, 잡음 형식의 핑거프린트 패턴도 강하게 넣을 수 있다. 이렇게 잡음 가시성 함수는 원본 이미지를 분석하여 이미지 내의 평탄한 부분과 경계선 내지 거친 부분을 구분하여 주는 역할을 한다. 따라서, 핑거프린트를 삽입하기 전에 이미지에 대하여 잡음 가시성 함수를 적용하면, 적용하지 않았을 때보다 더 견고하게 삽입할 수 있고, 또한 사람의 시각으로 잘 파악할 수도 없는 효과를 볼 수 있다.

도 2는 본 발명을 위한 평균화 공격을 설명하는 개념도로서, 평균화 공격 (Averaging attack)은 핑거프린팅 기법이 적용된 이미지나 비디오에 가장 쉽게 적용 가능한 공모 공격으로, 서로 다른 핑거프린트가 삽입된 2장 이상의 이미지나 비디오의 프레임을 서로 평균하여 새로운 이미지나 프레임을 생성하는 공격 방법이다. 삽입되는 핑거프린트의 형태가 비밀키로부터 생성된 1과 -1(혹은 1과 0)의 난수열(도1의 과정3)이라고 가정한다면, 평균화 공격은 공격에 이용되는 콘텐츠의 수에 비례하여 이 난수열 정보 즉, 핑거프린트를 감소시키는 효과를 낸다. n명이 공모에 가담하여 평균화 공격된 새로운 이미지를 만들면, 원본 이미지는 그대로 남아있지만 각각의 핑거프린트 코드의 크기는 1/n로 줄어든다. 따라서 새로 만들어진 이미지에는 코드가 약화되어 추출할 수 없는 경우가 발생한다.

도 2의 부호 200은 핑거프린트 코드가 삽입되기 전의 원본 이미지를 나타낸다. 210은 원본 이미지(200)에 도 1에서 설명한 방법으로 각각의 구매자마다 고유한 핑거프린트 코드가 삽입된 이미지(210)들이다. 디지털 핑거프린팅은 하나의 원본 이미지를 서로 다른 여러 명의 구매자가 구입하는 것을 대상으로 하기 때문에, 하나의 원본 이미지에다 여러 구매자마다 고유한 핑거프린트 코드를 삽입하여 판매하게 된다. 따라서 핑거프린트 코드가 삽입된 이미지(210)는 원본 이미지는 동일하지만, 서로 고유한 코드에 따른 약간씩 다른 핑거프린트 패턴이 삽입된다. m개의 이미지들은 서로 다른 핑거프린트 정보가 삽입된 이미지들이고, 이미지(220)은 평균화 공격에 의해 새로 생성된 이미지를 나타낸다. n개의 이미지로부터 생성된 새로운 이미지에는 n명의 사용자에 대한 핑거프린팅 정보가 포함되어 있어야 하지만, 일반적으로 평균화 공격을 거치면 그 안에 삽입된 핑거프린트 신호의 세기가 감소되기 때문에 핑거프린 트 추출 시에 구매자의 정보가 추출 안 되거나 틀린 정보가 나온다. 평균화 공격에 강인한 핑거프린팅 시스템은 평균화 공격이 일어난 콘텐츠에 대해서도 그 공격에 가담한 구매자들을 판별하여 알려줄 수 있어야 한다. 그러기 위해서 삽입되는 핑거프린트 정보는 평균화 공격에 강인한 코드이어야 한다.

이하, 본 발명의 한 실시예에 따른 GD-PBIBD을 이용한 평균화 공격에 강인한 디지털 핑거프린팅 방법을 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.

도 3은 본 발명에서 제안한 핑거프린트 코드를 만드는 과정 중 GD-PBIBD에 의해 블록을 생성하는 과정을 도시화한 것이다.

도 3을 참조하면서 설명하면, GD-PBIBD는 의 매개 변수를 가지는 조합 설계 이론이다. v는 전체(모집합 X) 원소의 개수이고, b는 전체 블록의 개수, r은 모집합 X 각각의 원소들이 블록에 포함되어 있는 횟수, k는 한 블록에 속해 있는 원소의 개수, λ₁은 첫 번째 연계 관계(first associates)에 있는 원소들이 블록에 포함되는 횟수, λ₂는 두 번째 연계 관계(second associates)에 있는 원소들이 블록에 포함되는 횟수를 가리킨다. GD-PBIBD는 Group Divisible 연계 체계(Association scheme)을 이용하여 v개의 원소로 이루어진 모 집합 X에 대하여, n개의 원소를 가지는 m개의 블록으로 나눈다. 이렇게 만들어진 m개의 그룹에는 각각 n개씩의 원소가 포함되어 있다.

같은 그룹에 속해있는 원소들 사이는 첫 번째 연계 관계(first associates), 서로 다른 그룹에 속해있는 원소들 사이는 두 번째 연계 관계(second associates)인 설계 이론이다.

즉, 이와 같은 방법으로 나누어진 그룹을 가지고 최종적으로 블록을 형성하는 방법은 다음과 같다. "first associates" 관계에 있는 원소들끼리는 블록을 형성할 때에 λ₁ 만큼 나타나게 블록을 형성하고 “second associate"관계에 있는 원소들끼리는 λ₂ 만큼 나타나게 블록을 형성한다. 예를 들어 λ₁=0, λ₂=1이면 같은 그룹에 있는 원소들끼리는 같은 블록에 포함하지 않고, 서로 다른 그룹에 있는 원소들끼리는 블록에 반드시 한번씩만 나타나도록 블록을 형성한다.

이와 같은 방식으로 그룹의 원소를 나누면 GD-PBIBD 방식에 따른 블록이 완성된다.

도 4는 GD-PBIBD의 한 실시예로서, 총 72개의 원소를 89개의 블록으로 분할하는 설계의 예이다. 조합 설계에 따른 블록이 완성되면 분할된 블록을 이용하여 입사 행렬(incidence matrix)을 생성한다. 이 실시예의 매개변수는 v=72,b=89,r=9,k=8,λ₁=0,λ₂=1 이다.

v×b 의 크기를 가지는 입사 행렬 C _ij 는 식1과 같이 생성한다.

이렇게 생성된 행렬 C의 각 열은 각각의 사용자에게 할당할 수 있는 핑거프린 트 코드가 된다. 각각의 열은 서로 고유한 이진 비트로 이루어져 있고, 추후에 설명할 평균화 공격에도 강인한 특징이 있다. 행렬 C의 열의 수는 조합 설계에 따른 블록의 수가 되므로 이렇게 만들어진 블록 수 b 만큼의 사용자에게 코드 할당이 가능하다. 행렬 C의 각 열을 사용자에게 할당하므로 한 사람의 사용자에게 부여되는 코드는 v 개의 이진 비트로 이루어진다. 즉, v×b 크기의 행렬 C를 이용하여 핑거프린트 코드를 만들면 한 사람의 사용자에게 v 개의 기본 벡터(비트)를 이용한 코드가 할당되면, 총 b 만큼의 사용자에게 서로 고유한 코드를 할당할 수 있다.

도 4에 제시된 블록을 이용하여 입사 행렬을 생성하면 도 5와 같다.

삽입 제 2 단계인 코드를 이미지에 삽입하기 위한 전처리 과정을 살펴본다.

상기 만들어진 코드는 식 2와 같은 형태로 이미지에 삽입된다.

W_j는 사용자 j에게 부여되는 코드이다. 코드는 v개의 기본 벡터의 합으로 이루어진다. v개의 기본 벡터는 각각 서로 다른 키 값으로 생성된 잡음 형식의 패턴이다. 이 v개의 기본 벡터는 각각이 b_ij에 의해서 변조되는데, b_ij는 j번째 사용자의 i번째 코드 비트이다. b_ij를 구하기 위하여 상기 1 단계에서 만들어진 행렬 C의 각각의 원소에 대하여 식 3과 같이 변환한다.

각 코드는 잡음 형식의 패턴으로 변형되어 이미지에 삽입되는데, 위와 같은 변환을 통하여 코드의 분리성을 높임으로써 패턴간의 간섭에 의한 영향을 줄일 수 있다. 따라서 상기 1 단계에서 생성된 코드를 최종 변환한 형태는 다음의 식 4와 같다.

사용자에 대한 코드를 이미지에 삽입하기 위해서 필요한 비트 수만큼의 핑거프린트 삽입 패턴을 생성한다.

도 6은 도 1에서 패턴(130)을 생성하는 과정에 해당하는 과정으로서 상기 도 5에서 생성된 핑거프린트 코드를 이미지에 삽입하기 위하여 잡음 형식의 핑거프린트 패턴으로 변환하는 과정이다. 의사랜덤패턴(300)은 서로 다른 비밀키(key)로 생성된 잡음 형식의 패턴이다. 이 패턴은 64×64 픽셀의 크기이다. n개의 패턴(300)은 서로 다른 비밀키에 의하여 생성되었기 때문에, 사람의 눈에는 그 차이점을 분간할 수 없지만, 간단한 이미지 처리를 통하면 서로 다르다는 것을 쉽게 알 수 있다. 이 n개의 잡음 패턴은 각각 핑거프린트 코드의 자리를 나타낸다. 즉, 핑거프린트 코드가 n개의 0과 1로 이루어져 있으면 이 잡음 패턴 역시 n개가 필요하고, 각각 서로 다른 비밀키로 생성된 독립적인 패턴은 핑거프린트 코드의 0과 1의 위치를 나타낼 수 있다. 부호 310은 도 5에서 생성한 핑거프린트 코드의 한 열을 약간의 변조한 형태이다. 도 5의 코드는 0과 1로 이루어져 있지만, 삽입하기 위해서는 0을 -1로 변환한다. 이는 잡음 형식의 패턴 간의 간섭 현상에 의한 패턴의 에너지가 줄어드는 현상을 방지하기 위한 것이다. 각각의 자리에 상응하는 코드와 패턴을 서로 곱하여서 핑거프린트 코드가 반영된 패턴을 생성하고, 이를 모두 합하여서 최종적으로 패턴(330)을 생성한다. 이렇게 생성된 패턴(330)은 도 1에서의 패턴(130)에 해당한다. 각각의 자리에 상응하는 패턴을 모두 합하여서 최종 패턴(330)을 생성하였지만, 각각의 패턴은 서로 다른 비밀키로부터 형성된 서로 독립적인 패턴이기 때문에, 간단한 처리를 통하여서 각 패턴의 값을 알 수 있다.

삽입 제 3 단계로 상기 만들어진 패턴을 원 영상의 공간 영역에 삽입하는 과정은 다음과 같다.

상기 도 5의 코드는 총 72개의 핑거프린트 삽입 패턴이 필요하다. 그런데 72개의 패턴을 하나의 패턴으로 생성하여 이미지의 동일 위치에 삽입하면, 영상에 심각한 화질저하를 초래하게 된다. 따라서 본 발명에서는 도 7과 같이 72개의 패턴을 4분할하여 삽입한다. 하나의 서브패턴을 18개의 핑거프린트 삽입 패턴을 합하여 형성하고, 4개의 서브 패턴을 이미지에 삽입한다. 첫 번째 서브코드는 1번부터 18번까지의 패턴을 합한 것이고, 두 번째 서브코드는 19번부터 36번까지의 패턴을 합한 것이다. 이와 같은 방식으로 4개의 서브코드를 만든 후에 이미지의 각 사분면에 넣는다. 대역 확산 방식에 의하여 사분면에 크기의 64×64 서브패턴을 반복하여 펼쳐서 삽입한다. 이렇게 핑거프린트 코드에 대한 패턴이 완성된다. 이와 같이 완성된 핑거프린트 코드에 따른 패턴을 원 영상에 더함으로써 핑거프린트의 삽입 과정을 마치게 된다.

도 7은 상기 도 6에서 생성된 패턴을 원본 이미지의 크기로 반복하여 삽입하는 과정을 나타낸다. 본 발명에 따른 실시예는 v=72의 크기를 가지는 핑거프린트 코드를 대상으로 하므로, 도6에 따라서 삽입하면 모두 72개의 패턴을 합쳐야 한다. 그러나, 본 실시예에서는 패턴 삽입에 따른 원본 이미지의 화질 저하를 최소화하기 위하여 72개의 패턴을 모두 합하여 삽입하지 않고, 코드를 4등분한 길이만큼의 패턴을 각각 이미지의 4분할된 각각의 면에 넣기로 하였다. 즉, 길이 72인 코드를 4등분하여 각각 길이 18인 서브 코드 4개를 생성하고, 이에 따라서 18개의 패턴이 합쳐진 서브 패턴(상기 도 7의 18base vector sum for subcode) 4개를 이미지의 4분할면에 각각 삽입한다. 본 실시예에서는 720×480 픽셀 크기의 이미지를 대상으로 하였기 때문에, 각각의 분할면의 크기는 360×240의 크기가 된다.

또한 도 6에서 생성한 패턴은 64×64 픽셀의 크기를 가지는 패턴이므로, 이를 4분할면의 크기 320×640에 맞게 반복하여 삽입한다. 이는 평균화 공격에 좀 더 강인하게 하기 위한 방법으로, 핑거프린트 추출 시, 추출 값을 정확하게 추출하기 위한 방법이기도 한다.

이하에서는 핑거프린트 추출 과정에 대해 설명한다. 추출 제 1 단계는 콘텐츠 에서 핑거프린트라고 추측되는 부분을 추출하는 과정이다. 본 발명에서는 위너 필터(wiener filter)를 통하여 핑거프린트라고 추측되는 부분을 추출했다. 이미지 프로세싱(image processing)에서 위너 필터는 이미지로부터 노이즈를 제거하는 역할을 하는 필터이다. 본 발명의 핑거프린트는 이미지 내에서 잡음 형식으로 존재하기 때문에, 위너 필터를 통하여 걸러진 잡음이 삽입 과정에서 넣은 핑거프린트라고 생각할 수 있다. 이렇게 위너 필터를 통하여 잡음 형식의 핑거프린트를 미리 추출하는 이유는, 삽입한 핑거프린트가 잡음 형식으로 들어 있기 때문에, 이미지 자체와 코드간의 상관관계를 이용한 핑거프린트 추출 시 영상 자체의 에너지가 매우 크므로 삽입된 핑거프린트의 중복성에 의한 상관관계를 구할 수가 없기 때문이다. 따라서 영상에서 위너 필터를 통해 핑거프린트를 추정하고, 추정된 핑거프린트에서 상관관계를 이용하여 코드를 추출한다. 이렇게 추정된 핑거프린트를 삽입 과정에서 사용한 기본 패턴 64×64 크기로 접는다. 추출 제 2 단계인 핑거프린팅 코드 추출을 위해서 먼저 비밀 키를 이용하여 핑거프린트 코드 삽입 시에 만든 기본 패턴들을 생성한다. 핑거프린트의 추출은 이미지로부터 추출한 추정된 핑거프린트 패턴과 키로부터 생성한 패턴간의 상관관계를 이용하여 구할 수 있다. 상관관계는 식 5와 같다.

X'와 X는 각각 이미지로부터 추출하여 패턴크기로 접은 추정 핑거프린트와, 키 값으로 생성한 핑거프린트 코드의 패턴이고,

와

는 각각 X와 X'의 평균이다. 핑거프린트 패턴 안에는 삽입 시에 만든 패턴이 합해진 형태이다.

도 8과 같이 추정된 패턴과 알고 있는 키 값으로 생성한 각각의 패턴 사이의 상관관계를 구한다.

도 8은 핑거프린트 추출 과정을 나타낸 것이다. 패턴(400)은 핑거프린트 코드 추출기에서 생성한 패턴이다. 이 패턴은 핑거프린트 코드 삽입시의 비밀키와 동일한 비밀키로부터 생성한 패턴으로서, 도 6의 패턴(300)과 동일하다. 이미지(420)은 핑거프린트가 삽입된 이미지로부터 위너 필터(wiener filter)를 통하여 추출한 이미지를 핑거프린트 패턴 크기 64×64 픽셀 크기로 접은 이미지이다. 위너 필터(wiener filter)는 이미지 프로세싱에서 쉽게 쓰이는 필터로서, 원본 이미지에서 노이즈(잡음)을 추출하는 목적으로 쓰이는 필터이다.

도 6에서 삽입한 핑거프린트 패턴은 잡음 형식의 패턴이므로 위너 필터(wiener filter)를 통하여 핑거프린트 패턴이라고 추측되는 부분을 먼저 추출하는 것이다. 이와 같이 하는 이유는, 삽입한 핑거프린트 패턴의 에너지에 비하여 원본 이미지의 에너지가 크기 때문에, 필터를 통하지 않고 핑거프린트 패턴을 추출하면 정확한 값을 얻을 수 없기 때문이다. 그리하여 핑거프린트 패턴이 삽입된 이미지로부터 먼저 핑거프린트라고 예상되는 부분을 추출하고, 이를 이용하여 핑거프린트 패턴을 추출하는 과정이다. 또한 필터 처리를 한 이미지를 원래 패턴과의 상관 관계를 구하기 위하여 패턴 크기로 접는다. 패턴(400)과 이미지(420)이 준비되면 부호 410에 의하여 두 이미지 사이의 상관 관계 계수를 구한다. 상관 계수(correlation coefficient)는 두 이미지 사이의 상관도, 즉 비슷한 정도를 측정하기 위한 방법으로서 이미지(420)에 패턴(400)이 어느정도 포함되어 있는지를 알 수 있다. 이미지(420)와 과정(400)의 n개의 패턴 사이에 총 n번의 상관 계수를 계산한다.

도 6에서 살펴본 바와 같이, 패턴 삽입시에 패턴(400)과 각각의 자리에 따른 코드 값을 곱하여서 패턴을 생성하였다. 따라서 부호 410을 통하여 상관 관계 계수를 구하면 각각의 코드 자리에 따른 패턴이 1과 곱해진 패턴인지, -1과 곱해진 패턴인지를 구별할 수 있다. 또한 삽입한 패턴은 코드의 자리에 따라서 각각 독립적인 패턴이므로, 위와 같이 상관 관계를 구하면 코드의 어느 자리가 1인지, -1인지를 구할 수 있다. 따라서 도 8의 방법은 삽입한 핑거프린트라고 예상된 이미지로부터 삽입한 코드를 추출할 수 있다.

즉, 구한 상관관계 값, 상관 계수(correlation coefficient)가 일정한 임계값(threshold)을 넘으면 추정된 패턴 안에 +1로 변조된 패턴이 들어있다고 판단한다. 핑거프린트 삽입 시에 패턴을 +1과 -1로 변환하여 삽입하였기 때문에, 상관 계수가 일정한 임계값을 넘으면 +1이, 넘지 않으면 0이 들어있는 것으로 판단할 수 있다.

추출 제 3 단계인 공모자를 추출하는 과정은 다음과 같다. GD-PBIBD 코드를 이용하여 평균화 공격이 가해졌을 때 공모자를 밝혀내는 과정을 살펴보자. 디자인을 이용한 공모 방지 코드에서 평균화 공격이 일어났다고 하는 것은 각각의 사용자의 코드가, 같은 위치의 비트끼리 논리적 ``AND''연산이 일어나는 것을 의미한다.

도 9는 본 발명에서 제시한 코드가 평균화 공격에 강인하다는 것을 보여주는 실시예이다. 도 5에서 생성한 코드는 크기가 크기 때문에, 도 9에서는 크기가 작은 코드를 이용하여 평균화 공격에 대한 강인성을 보여주고자 한다. 즉, 도 9의 코드와 도 5의 코드는 크기만 다를 뿐 같은 기능을 가지고 있다. 도 5에서 설명한 바와 같이, 코드의 각각의 열은 각각의 사용자에게 분배할 수 있는 핑거프린트 코드이다. 예를 들어, 사용자3에게 세 번째 열인 0111010 코드를 부여하였고, 사용자7에게 일곱 번째 열인 1110001을 핑거프린트 코드로 부여하였다. 이렇게 부여된 코드는 패턴으로 변환되어 이미지에 삽입된다. 만약에 이렇게 두 코드가 삽입된 이미지를 평균화 공격을 하면 평균화 공격 된 이미지에는 두 개의 핑거프린트 패턴이 서로 평균화되어 삽입된 형태이다. 0111010 코드와 1110001인 코드가 평균화되면 1/2 1 1 1/2 0 1/2 1/2 인 값이 나온다. 이 결과 값에 임계값을 적용하여 1/2이하인 값을 0으로 변환하면 결과 코드는 0110000이다. 이와 같이 평균화 공격에 강인한 코드를 이용하면 결과 코드의 두 번째 위치와 세 번째 위치처럼 평균화 공격에 영향을 받지 않는 비트가 나온다. 또한 이렇게 공격에 영향을 받지 않는 비트 1을 이용하여 어느 사용자가 평균화 공격에 참여하였는지를 추적할 수 있다. 즉, 도 9의 전체 코드 중에서 두 번째 위치와 세 번째 위치가 모두 1인 코드를 찾으면 사용자3에게 부여한 코드와 사용자7에게 부여한 코드뿐임을 알 수 있다. 세 번째 열과 일곱 번째 열 이외의 열에서는 두 번째 위치와 세 번째 위치에 동시에 1이 나오지 않는다. 따라서 사용자3과 사용자7이 공모에 가담했다고 밝힐 수 있다.

즉, 평균화 공격에 강인한 코드를 사용하면, 평균화 공격을 하여도 영향을 받 지 않는 코드의 부분이 있고, 그 부분을 이용하여 평균화 공격에 참여한 사용자를 추적할 수 있다.

도 10은 도 8의 방법에 대한 실시예이다. 도 5에 나타난 길이 72의 핑거프린트 코드에 대하여 상관 관계 계수를 나타낸 도면이다. 도 10에서 보면 0을 기준으로 양의 방향으로 나타난 그래프는 비트의 위치를 나타내는 패턴에 +1이 곱해진 패턴이고, 음의 방향으로 나타난 그래프는 -1이 곱해져서 형성된 코드이다. 따라서 위의 코드는 8,11,22,25,31,52,58,69번째 자리가 0이고 나머지는 1로 이루어진 핑거프린트 코드라는 것을 알 수 있다.

도 11은 기존의 BIBD를 이용한 핑거프린트 코드와 본 발명에서 제안한 GD-PBIBD를 이용한 코드 간의 효율성을 비교한 그래프이다. 본 그래프의 x 축은 평균화 공격에서 사용자의 수를 나타내고, y 축은 x 축의 공격 값에 대하여 강인한 코드를 만들 시에, 이미지에 삽입되는 패턴의 수를 나타낸 것이다. 예를 들어, 2명의 평균화 공격에 강인한 코드를 만든다고 할 때에, BIBD를 이용한 코드는 50개의 패턴을 이미지에 삽입해야 하는 반면, GD-PBIBD를 이용한 코드는 40개의 패턴만을 삽입하면 된다. 원본 이미지에 삽입하는 패턴의 수가 적으면 적을수록, 핑거프린트 코드를 삽입하고 추출하는 데에 걸리는 시간이 단축될 뿐만 아니라, 잡음 형식의 패턴의 삽입으로 인한 원본 이미지의 화질 저하를 최소화할 수 있는 장점이 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예를 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현 될 수 있음을 이해할 수 있 을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

이상에서 살펴 본 발명과 같이, GD-PBIBD를 이용하여 생성한 핑거프린트 코드의 효율성을 BIBD를 이용하여 생성한 코드와 비교하여 본다. 코드의 대한 효율성은 식6과 같이 표현할 수 있다.

위의 식에서 v는 코드를 나타내기 위해 필요한 비트의 개수이고 b는 전체 사용자의 숫자를 가리킨다. 따라서, 핑거프린트 코드의 효율성이란 코드 벡터 하나 당 수용할 수 있는 사용자의 수를 의미한다. BIBD를 이용한 핑거프린트 코드와 본 발명에서 제시한 방법인 GD-PBIBD를 이용한 코드의 효율성을 비교하면 표 1과 같다. 이 비교는 공모자 수를 중심으로 한 비교로서 같은 수의 공모 공격에 강인한 코드들끼리 비교한 것이다.

표 1에서 보인 바와 같이, BIBD를 이용한 핑거프린트 코드의 효율성 보다는 본 발명에서 제시한 GD-PBIBD를 이용한 핑거프린트 코드의 효율성이 더 좋다. 위의 표에 대한 이해를 높이기 위하여, 각각의 효율성에 대하여 100명에게 배포 가능한 코드를 작성하였을 때, 원 영상에 삽입해야 하는 패턴의 개수를 알아보자. 도11에서 보듯이, 2 명의 평균화 공격에 강인하고 총 100명에게 배포 가능한 핑거프린트 코드 설계 시, BIBD를 이용하면 50개의 삽입 패턴이 필요하나, 본 발명에서 제시한 GD-BPBIBD를 이용하여 코드를 설계하면 40개의 패턴만 필요하다. 이미지에 삽입하는 패턴의 수가 10개 줄어들면, 그만큼 삽입된 영상의 화질이 좋다. 또한, 핑거프린트 코드 추출 시, 10개의 패턴의 비교 시간만큼 추출 시간이 줄어들어 추출 속도가 빨라진다. 핑거프린트 추출 속도는 비디오나 VOD 서비스 같이 실시간 추출이 요구되는 상황에서 큰 이점이 있다. 이상에서 본 바와 같이, GD-PBIBD를 이용하여 핑거프린트 코드를 설계하는 것이 BIBD를 이용한 코드보다 여러 가지 효율성 측면에서 유리한 효과가 있다.

Claims (15)

1. 핑거프린트 코드를 생성하여 수행되는 디지털 핑거프린팅 방법에 있어서,

   상기 핑거프린트 코드는 조합설계이론의 한 분류인 GD-PBIBD에 의하여 생성된 입사 행렬을 핑거프린트 코드 집합으로 사용하고, 상기 입사행렬의 각 열을 각 사용자에게 배포 가능한 핑거프린트 코드로 사용하는 것을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.
2. 삭제
3. 청구항 1에 있어서,

   상기 핑거프린트 코드의 비트 위치에, 위치마다 서로 다른 키 값으로 생성된 잡음 형식의 패턴을 할당하고 패턴을 합하여 원 영상에 삽입하기 위한 최종 핑거프린트 패턴을 완성하는 것을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.
4. 청구항 3에 있어서,

   상기 완성된 핑거프린트 패턴을 삽입한 후, 영상의 화질 저하를 최소화하기 위하여 코드를 분할하여 원 영상에 삽입하는 것을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.
5. 청구항 3에 있어서,

   상기 원 영상은 동영상 프레임인 것을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.
6. 핑거프린팅 코드를 생성하여 삽입하는 디지털 핑거프린팅 방법에 있어서,

   상기 핑거프린팅 삽입 과정은,

   조합설계이론의 한 분류인 GD-PBIBD을 이용하여 핑거프린트 코드를 생성하는 제 1 단계와,

   상기 생성한 핑거 프린트 코드를 변조하고 각 코드의 비트(bit)에 잡음 형식의 이진 난수열 패턴을 할당하고 합치는 제 2 단계와,

   상기 합쳐진 패턴을 원 영상의 공간 영역에 분할하여 삽입하는 제 3 단계를 포함하는 핑거프린팅 방법.
7. 청구항 6에 있어서,

   상기 핑거프린트 코드를 생성하는 단계는 조합설계이론의 한 분류인 GD-PBIBD에 의하여 생성된 입사 행렬을 핑거프린트 코드 집합으로 사용하는 것을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.
8. 청구항 7에 있어서,

   상기 GD-PBIBD의 입사 행렬의 각 열을 각 사용자에게 배포 가능한 핑거프린트 코드로 사용하는 것을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.
9. 청구항 6에 있어서,

   상기 제 2 단계는 상기 핑거프린트 코드의 비트 위치에, 위치마다 서로 다른 키 값으로 생성된 잡음 형식의 패턴을 할당하고 패턴을 합하는 것을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.
10. 핑거프린트 코드가 조합설계이론의 한 분류인 GD-PBIBD에 의하여 생성된 입사 행렬을 핑거프린트 코드 집합으로 사용하는 것을 특징으로 하는 핑거프린트가 삽입된 영상에서 핑크프린팅을 추출하는 핑거프린팅 방법에 있어서,

    상기 핑거프린트가 삽입된 혹은 평균화 공격이 가해진 영상을 필터링(filtering)하여 핑거프린트 패턴이라고 추정되는 잡음을 추출하고 패턴 크기에 따라 접는 제 1 단계와,

    상기 삽입된 패턴과 동일한 패턴을 이용하여 추출된 패턴과 상관관계를 구하는 제 2 단계와,

    상기 추출된 핑거프린트 코드로부터 적법한 사용자 또는 평균화 공격에 참여한 공모자를 추적하는 제 3 단계를 포함하는 핑거프린팅 방법.
11. 청구항 10에 있어서,

    상기 제 2 단계에서 상관관계를 구하는 계수값은 다음 식으로 구해지는 것을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.

    

    여기서, X'와 X는 각각 이미지로부터 추출하여 패턴크기로 접은 추정 핑거프린트와 키 값으로 생성한 핑거프린트 코드의 패턴이고,

    

    와

    

    는 각각 X와 X'의 평균이다.
12. 청구항 11에 있어서,

    상기 상관관계계수값이 임계값을 넘으면 코드의 값을 1로, 넘지 않으면 0으로 판정하는 방법을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.
13. 청구항 12에 있어서,

    상기 제 3 단계의 공모자를 추적하는 단계는 상기 이미지로부터 핑거프린트 코드 추출 결과 1로 추출된 비트의 위치와, 입사행렬에서 각 열의 동일한 위치에 1이 나타나는 코드를 찾아서 그 코드에 해당하는 사용자를 공모자로 판단하는 것을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.
14. 청구항 6 내지 청구항 9 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 영상은 동영상 프레임인 것을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.
15. 청구항 10 내지 청구항 13 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 영상은 동영상 프레임인 것을 특징으로 하는 핑거프린팅 방법.

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