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문제 정의
- 그러나 의료영상 기록의 보안과 개인 사생활 보호, 진단의 정확성 및 저장 정보에 대한 데이터 인증 연구가 필요하다. 따라서 제안 논문에서는 의료 영상 정보에서 발생할 수 있는 기하학적 변환과 압축 등의 영상변환에서도 워터마크의 견고성을 확인할 수 있는 워터마크 보안 알고리즘을 제안하고 실행하였다.
제안 방법
- 특히 HIS(Hospital Information System), RIS(Radiology Information System)의 텍스트 중심의 의료 전산시스템은 병원 업무의 효율성을 높여 주고 있다. 기존의 필름 중심 시스템에서의 물리적인 문제를 해결하고 환자에 관한 정보의 보안성 유지와 유용성을 확보하기 위해서 의료 영상의 통합적이고 효율적인 획득과 전송, 저장 관리할 수 있는 의료 영상 시스템인 PACS가 등장하였다. 또한 영상자료의 무결성을 인증하기 위해서는 수신된 영상이 위변조되지 않았다는 것을 증명할 수 있어야만하고 인증의 처리과정은 거대한 분량의 멀티미디어 흐름에 지장이 없도록 실시간에 가깝게 처리되어져야만 한다[1,2].
- 다섯째, 워터마크가 삽입된 계수의 시퀀스를 역 이산 웨이블릿 변환하여 워터마크가 삽입된 이미지를 생성한다.
- 따라서 제안 논문에서는 그림 3과 같이 원영상을 16×16 크기의 블록으로 분할하고, 각 블록을 다시 8x8 크기로 평균값 샘플링을 한 뒤 DCT 및 양자화 과정을 수행하여 상위 8 Bytes의 계수를 선택하여 인증코드를 생성한다.
- 제안 알고리즘에서는 고주파 대역에 워터마크가 삽입되면 다양한 영상처리 과정에 의하여 워터마크의 견고성이 작아진다. 반대로 저주파 대역에 워터마크를 삽입하면 영상에 왜곡이 발생하는 현상 때문에 중간주파수 대역에 워터마크를 첨부하는 방안으로 삽입되는 워터마크를 삽입, 시각적으로 인지 가능한 의미 있는 이진(binary)영상을 사용하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 삽입은 다음과 같은 과정으로 이루어진다.
- 성능평가를 위하여 영상이미지의 대표적인 공격방법인 “Brightness”, “Darkness”, “Manipulating”, “Blurring” 과 “Copy&Paste”에 대하여 실험하였다.
- 셋째, 주파수 영역에서 워터마크를 삽입할 저주파 성분 영역과 수평 방향과 수직 방향과 대각선 방향의 에지 특성을 갖는 고주파 성분 영역에 임계값을 설정한다. 이 임계값은 이미지 워터마크를 시각적으로 삽입하기 위해 설정한다.
- 제안 논문에서 실험에 사용된 영상은 ㈜소노엠에서 운영되고 있는 스마트러닝 콘텐츠 이미지의 8-Bits 컬러 512x512 영상 8 개로 구성된다. 영상의 품질은 다음 수식(3)과 수식 (4)를 통하여 계산된 PSNR(dB)로 측정하였다.
- 워터마크의 추출은 삽입단계의 역 추적과정에 의해 처리되고 추출된 워터마크가 원소유자의 정보가 담긴 워터마크인지 아닌지, 통계학적 접근방법을 이용하여 인증한다. 워터마크가 삽입된 이미지 변형이나 삽입된 워터마크를 제거하기 위한다양한 공격 형태, 즉 손실 압축, 필터링, 잡음 첨가, 크로핑 리샘플링 등의 이미지 처리를 한 경우에 추출되는 워터마크를 인증할 필요가 있다.
- 이때, 만일 공격자가 영상의 색상 정보를 일부 변화시키는 것이 아니라 블록보다 큰 크기의 영역을 완전히 잘라내기 공격을 하였을 때는 해당 블록에서 검출한 인증 코드와 계산된 인증코드가 0으로 같아지게 되어 올바른 인증을 수행할 수 없게 된다. 이 문제를 방지하기 위하여, 선택된 DCT 인증코드를 영상의 수신측과 공유된 비밀키와 XOR 연산을 수행하여 최종적인 인증코드를 생성 한다. 비밀키는 인증기관을 통하여 발행된 키를 사용할 수도 있으며 또는 사용자 정보(user-specific code등을 사용 목적에 따라 유연하게 사용할 수 있다.
- 제안 논문에서 영상 콘텐츠의 무결성을 검증하기 위한 알고리즘으로서, 원본 영상을 16x16 크기의 블록단위로 분할하여 각 블록에 DCT 계수를 통한 인증코드를 삽입함으로써 공격자에 의한 손상여부를 인증할 수 있는 기법을 제안하였다. 디지털 워터마킹 기법은 지적재산권보호를 목적으로 제안되었지만 현재는 다양한 분야에서 활용되고 있다.
- 제안 알고리즘에서는 고주파 대역에 워터마크가 삽입되면 다양한 영상처리 과정에 의하여 워터마크의 견고성이 작아진다. 반대로 저주파 대역에 워터마크를 삽입하면 영상에 왜곡이 발생하는 현상 때문에 중간주파수 대역에 워터마크를 첨부하는 방안으로 삽입되는 워터마크를 삽입, 시각적으로 인지 가능한 의미 있는 이진(binary)영상을 사용하여 워터마크를 삽입한다.
대상 데이터
- 제안 논문에서 실험에 사용된 영상은 ㈜소노엠에서 운영되고 있는 스마트러닝 콘텐츠 이미지의 8-Bits 컬러 512x512 영상 8 개로 구성된다. 영상의 품질은 다음 수식(3)과 수식 (4)를 통하여 계산된 PSNR(dB)로 측정하였다.
데이터처리
- 워터마크가 삽입된 이미지 변형이나 삽입된 워터마크를 제거하기 위한다양한 공격 형태, 즉 손실 압축, 필터링, 잡음 첨가, 크로핑 리샘플링 등의 이미지 처리를 한 경우에 추출되는 워터마크를 인증할 필요가 있다. 제안 논문에서는 추출된 워터마크를 인증하기 위해서 통계학적인 접근방법을 이용하여 추출된 워터마크의 유사도를 판단하는 상관계수를 이용한다. 소유권에 대한 인증 절차는 그림 2와 같다.
성능/효과
- 삽입해야 할 블록별 인증코드의 길이는 64 비트이므로 블록의 삽입 가능 용량이 충분한지 확인하여야 한다. 8x8 블록으로 영상을 분할할 경우에는 삽입공간이 많이 부족하여 적절하지 않다는 것을 실험을 통하여 알아내었다. 따라서 제안 논문에서는 그림 3과 같이 원영상을 16×16 크기의 블록으로 분할하고, 각 블록을 다시 8x8 크기로 평균값 샘플링을 한 뒤 DCT 및 양자화 과정을 수행하여 상위 8 Bytes의 계수를 선택하여 인증코드를 생성한다.
- 2차원 신호인 영상 신호의 경우 수직과 수평 방향에 각각 저역여파기와 고역 여파기를 사용해 분해한다. 그 결과 서로 다른 4개의 대역이 생기게 되는데 수평 수직 저주파 대역인 LL-band, 수평방향으로 저주파수, 수직 방향으로 고주파수 대역인 HL-band, 수평방향으로 고주파수, 수직방향으로 저주파 대역인 HL-band, 수평 수직고주파수 대역인 HH-band가 생긴다.
- 고성능의 인증률을 달성하기 위해서는 오탐지의 확률을 최소화하기 위한 충분한 길이의 인증코드를 사용하여야 하므로 각 블록에 대한 DCT 상위 계수들을 선택하여 인증을 위한 특징값으로 사용한다. 실험적으로 얻은 최적의 인증코드 길이는 8 Bytes로 서 이것의 우연에 의한 오탐지 확률은 1/264가지 즉, 1/(1.84467E+19)=5.42101E-20의 확률이므로 그 가능성은 거의 없다고 할 수 있을 것이다. 삽입해야 할 블록별 인증코드의 길이는 64 비트이므로 블록의 삽입 가능 용량이 충분한지 확인하여야 한다.
- 시각적 품질인 PSNR은 평균 36dB로 양호한 상태이다. 이 결과를 통해 알 수 있듯이, 제안한 영상 인증가역 워터마킹 알고리즘의 성능은 영상 특성에 따라 조금씩 달라진다. Splash처럼 저주파 성분을 더 많이 포함하고 있는 영상이 품질을 좋게 유지하면서도 높은 삽입용량을 얻을 수 있지만 Baboon처럼 고주파 성분이 많은 영상은 상대적으로 품질이 낮아진다는 것을 알 수 있다.
- 실험영상에 대하여 인증코드를 워터마킹 한 결과를 표 3에 나타내었다. 표 3에서 나타나듯이 평균 인증률은 98.4%로 나타냈으며 인증 시간은 평균 0.64sec로 기존 영상 암호화 방식과 거의 유사한 결과를 보였다.
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