[논문]LDPC와 BIBD를 이용한 공모된 멀티미디어 핑거프린트의 검출

이강현

LDPC와 BIBD를 이용한 공모된 멀티미디어 핑거프린트의 검출
Detection of Colluded Multimedia Fingerprint using LDPC and BIBD 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터, v.43 no.5 = no.311, 2006년, pp.68 - 75

초록
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멀티미디어 핑거프린팅은 각각의 유저에게 배포되어지는 디지털 콘텐츠마다 고유한 정보를 가지게 만듦으로써 불법적으로 콘텐츠를 배포하는 사용자로부터 멀티미디어 콘텐츠를 보호한다. 또한, 핑거프린팅 기법은 대칭적이나 비대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프리트가 삽입된 데이터를 알 수 있고 데이터가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 공모자 검출과 에러 신호의 정정을 위하여 LDPC(Low Density Parity Check) 알고리즘을 이용한 멀티미디어 핑거프린트의 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 LDPC 블록, 홉필드 망, 그리고 불법공모방지코드 생성 알고리즘으로 구성되어 있다. BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 기반의 불법공모방지코드는 평균화 선형 공모공격(평균, AND, OR)에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며, LDPC 블럭은 AWGN 0dB까지 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Multimedia fingerprinting protects multimedia content from illegal redistribution by uniquely marking every copy of the content distributed to each user. Differ from a symmetric/asymmetric scheme, fingerprinting schemes, only regular user can know the inserted fingerprint data and the scheme guarantee an anonymous before recontributed data. In this paper, we present a scheme which is the algorithm using LDPC(Low Density Parity Check) for detection of colluded multimedia fingerprint and correcting errors. This proposed scheme is consists of the LDPC block, Hopfield Network and the algorithm of anti-collusion code generation. Anti-collusion code based on BIBD(Balanced Incomplete Block Design) was made 100% collusion code detection rate about the linear collusion attack(average, AND and OR) and LD% block for the error bits correction confirmed that can correct error until AWGN 0dB.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이를 위해 II장에서는 BIBD, LDPC 그리고 홉필드 망의 이론적 배경을 설명하겠으며, m장에서는 본 논문에서 제안된 공모된 핑거프린트의 검출 알고리즘을 설명하고, IV장에서 제안된 알고리즘의 성능을 [2] 와 비교하여 측정 및 결과를 검토하겠다. 그리고 마지막으로 V장에서 결론과 향후 연구방향에 대해 고찰하겠다.
본 논문에서는 [2]에서 제안된 멀티미디어 핑거프린트의 불법공모코드 검출 알고리즘에 LDPC 부호기의 패리티 체크 행렬四을 적용시켜 공모된 핑거프린트와 불법 사용자를 검출 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 공모보안 코드인 BIBD 코드의 불법 공모 공격에 대한 강인성과 홉필드 망(Hopfield Network) 및 LDPC의 패리티 체크행렬이 적용되었을 때의 에러정정성능을 측정하였다.
본 논문에서는 최근에 활발히 연구가 진행되고 있는 멀티미디어 핑거프린팅 알고리즘을 제안하였다. 핑거프린팅 기술은 멀티미디어 콘텐츠에 구매자마다 고유한 정보를 입력시키므로 콘텐츠가 불법 복제되었을 때 원구매자를 추적할 수 있으나, 각각의 콘텐츠마다 내용이 약간씩 다름을 이용한 공모공격이 존재하게 된다.

가설 설정

검출된 핑거프린트는 식 (2)에 의해 복호된 후 식 (11) 의 조건을 만족하지 않으면 외부 공격이 가해진 것으로 가정하고 홉필드 망을 이용하여 에러를 정정한다.

제안 방법

공모 공격 이외에 핑거프린트코드에 잡음 및 고의적인 비트 조작의 공격을 가할 수 있는데 본 논문에서는 이 러한 공모공격에 대한 강인성을 가지기 위하여 LDPC 알고리즘을 적용하였으며, 연상메모리 구조를 사용하여 이진 데이터의 에러를 정정할 수 있는 홉필드 망을 설계하였다.
공모 공격자들은 콘텐츠에 삽입된 인식정보 즉 핑거프린트의 제거 및 검출 정보의 모호성을 증대하기 위하여 평균화, 최대-최소공격, 상관계수 음수화, 제로-상관 공격 그리고 모자이크 등의 공격을 콘텐츠에 가하며, 결과적으로 공모공격자에 대한 모든 추적을 제거하려고 한다.
두 번째 과정은 에러정정을 위한 홉필드 망이다. 공모공격이 발생되었을 때 복호된 코드를 홉필드망에 입력 시켜 에러 신호를 정정하고, 정정된 핑거프린트는 코드북과의 상관관계를 계산하여 공모자를 검출한다.
본 논문에서는 [2]와의 성능 비교를 위하여 BIBD 코드의 파라미터 {d人, 사가 {7, 3, 1}, {11, 5, 2}, {15, 7, 3}, {19, 9, 4}, (23, 11, 5), {31, 15, 7}, {39, 20, 9} 그리고 {47, 24, 11}의 조건을 가지는 코드를 생성하여 실험하였다. 공모자의 수는 3-1)명으로 제한하여 공모자 검출 실험을 진행하였으며 실험 방법은 크게 AND, OR 공격 등의 평균화 공격에 대한 강인성과 외부 잡음공격에 의해 변형되는 비트 에러에 대한 강인성을 실험하였다.
본 논문에서 이러한 공모공격자 및 에러에 강인성을 가지는 멀티미디어 핑거프린팅 알고리즘을 제안하였으며 그림 1은 제안된 멀티미디어 핑거프린트의 불법 공모 코드의 검출 흐름도이다.
본 논문에서 제안된 알고리즘은 LDPC 블록, 홉필드 망, 그리고 불법공모방지코드 생성 알고리즘으로 구성되어 있다. BIBD 기 반의 불법공모방지코드는 선형 공격(평균, AND, OR)에 강인성을 가지며, LDPC 블록과 피드 백형 연상메모리 방식의 홉필드 망은 외부공격에 의해 발생한 에러비트를 정정한다.
0GB RAM을 가진다. 본 논문에서는 [2]와의 성능 비교를 위하여 BIBD 코드의 파라미터 {d人, 사가 {7, 3, 1}, {11, 5, 2}, {15, 7, 3}, {19, 9, 4}, (23, 11, 5), {31, 15, 7}, {39, 20, 9} 그리고 {47, 24, 11}의 조건을 가지는 코드를 생성하여 실험하였다. 공모자의 수는 3-1)명으로 제한하여 공모자 검출 실험을 진행하였으며 실험 방법은 크게 AND, OR 공격 등의 평균화 공격에 대한 강인성과 외부 잡음공격에 의해 변형되는 비트 에러에 대한 강인성을 실험하였다.
제안하였다. 실험을 통하여 공모보안 코드인 BIBD 코드의 불법 공모 공격에 대한 강인성과 홉필드 망(Hopfield Network) 및 LDPC의 패리티 체크행렬이 적용되었을 때의 에러정정성능을 측정하였다. 이를 위해 II장에서는 BIBD, LDPC 그리고 홉필드 망의 이론적 배경을 설명하겠으며, m장에서는 본 논문에서 제안된 공모된 핑거프린트의 검출 알고리즘을 설명하고, IV장에서 제안된 알고리즘의 성능을 [2] 와 비교하여 측정 및 결과를 검토하겠다.
그림 3은 본 논문에서 설계한 홉필드 망 정정 회로이며, 7비트의 핑거프린트 코드 중 1비트의에러를 정정하여 불법공모의 여부를 확인할 수 있다. 전체 회로는 N형과 P형의 MOSFET(Metal-Oxide Semiconductor Field Effect Transistor)으로 구현하였으며 MOSFET의 채널폭과 채널길이 및 게이트에 연결되는 입력값의 변화에 따라 MOSFET의 상태가 흥분과 억제상태로 제어되며, 이에 따라 입력 데이터의 에러가 정정되어진다. 또한, 본 논문에서는 핑거프린트의 코드 길이 및-정정 가능한 비트의 수를 증가시키기 위하여 Matlab을 이용하여 홉필드 망 회로를 설계하여 시뮬레이션에 사용하였다.
제안된 알고리즘에서는 사용자를 식별할 수 있는 코드로 BIBD 코드를 사용하였으며 LDPC 부호기에 사용자 코드를 입력시켜 부호어를 생성시켰다. 생성된 부호 어는 패리티체크 비트와 BIBD 코드로 구성되어 있는데 이 중 BIBD 코드를 핑거프린트 코드로 사용하였으며, 패리티체크 비트는 멀티미디어에 삽입된 핑거프린트의 외부 공격 여부 및 에러 정정에 사용되어진다.
첫 번째 과정은 LDPC 복호기를 사용하여 핑거프린트의 공격 여부를 결정 및 AWGN 등의 채널 잡음 공격에서 발생되는 에러를 정정한다. 즉, 복호기의 반복 횟수가 일정값 이상이 되어서도 패리티 체크 값이 0으로 수렴되지 않으면 공모자에 의한 공모 공격이 발생된 것으로 간주하고 두 번째 검출 과정으로 복호된 데이터를 넘겨준다.

대상 데이터

제안된 알고리즘의 성능 측정을 위하여 Matlab으로 시뮬레이션 환경을 구현하였으며, 사용된 컴퓨터는 인텔펜티 엄 IV 3.0GHz CPU와 4.0GB RAM을 가진다. 본 논문에서는 [2]와의 성능 비교를 위하여 BIBD 코드의 파라미터 {d人, 사가 {7, 3, 1}, {11, 5, 2}, {15, 7, 3}, {19, 9, 4}, (23, 11, 5), {31, 15, 7}, {39, 20, 9} 그리고 {47, 24, 11}의 조건을 가지는 코드를 생성하여 실험하였다.

이론/모형

전체 회로는 N형과 P형의 MOSFET(Metal-Oxide Semiconductor Field Effect Transistor)으로 구현하였으며 MOSFET의 채널폭과 채널길이 및 게이트에 연결되는 입력값의 변화에 따라 MOSFET의 상태가 흥분과 억제상태로 제어되며, 이에 따라 입력 데이터의 에러가 정정되어진다. 또한, 본 논문에서는 핑거프린트의 코드 길이 및-정정 가능한 비트의 수를 증가시키기 위하여 Matlab을 이용하여 홉필드 망 회로를 설계하여 시뮬레이션에 사용하였다.

성능/효과

따른 공모자 검출 결과표이다. AWGN을 4dB부터 -娅까지 변화시키며 실험한 결과 OdB까지는 공모자 수를 정확히 검출할 수 있지만 -ldB 이하부터는 코드 길이에 비례하여 검출할 수 있는 공모자의 수가 감소함을 알 수 있다.
결과적으로 본 논문에서 제안된 신경회로망에 의한 핑거프린트 검출 알고리즘은 설계된 BIBD 기반의 코드에 의해 평균화 공모공격에 대해서는 100% 공모자 검출이 가능하며, LDPC와 홉필드 신경회로망에 의해 공모 코드의 비트 변환 공격에 대해서 AWGN OdB까지에 대해서 공모자를 정확히 검출할 수 있다.
BIBD 기 반의 불법공모방지코드는 선형 공격(평균, AND, OR)에 강인성을 가지며, LDPC 블록과 피드 백형 연상메모리 방식의 홉필드 망은 외부공격에 의해 발생한 에러비트를 정정한다. 실험 결과 BIBD 기반의 불법 공모 방지 코드는 평균화 선형 공모공격에 대해 100% 공모 코드 검출이 이루어졌으며, LDPC 블록과 홉필드 망을 사용함으로써 AWGN의 변화에 따른 외부 잡음 첨가에 대해서는 OdB까지 공모자수를 정확히 검출할 수 있었다.

후속연구

앞으로의 연구는 제안된 멀티미디어 핑거프린트를 삽입할 수 있는 알고리즘 개발과 제한된 크기의 콘텐츠에 효율적으로 삽입하기 위한 코드 개발 및 다양한 핑거프린팅 정보를 수용할 수 있는 대용량 핑거프린팅 코드체계에 대한 연구가 진행되어야겠다.

참고문헌 (14)

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J. Freeman and D. Skapura, 'Neural Networks,' Addison-Wesley Publishing Company, 1991

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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