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KAIST、人工神経網基盤のウォーターマーキング技術を開発

電算学部のイ・フンギュ教授チームが開発


大徳所在のKAIST(シン・ソンチョル総長)は電算学部のイ・フンギュ教授研究チームが人工神経網を利用してウォーターマークを映像に挿入、検出する技術を開発したと9月11日に発表した。既存の技術はすべて攻撃類型、強さなど特定の条件を事前に定め、これを満足させるよう設計されていた。実際の環境に使用するには実用的な側面、技術拡張性、有用性などに限界があった。ウォーターマーク除去、複写、代替などのハッキング技術の発展により技術自体のセキュリティの脆弱性の問題もあった。

研究チームの開発したサービスは ▲人工神経網学習による新たな攻撃への対応 ▲人工神経網の非線形的な特性により高い保安性をもつ人工神経網基盤の2D映像ウォーターマーキング技法 ▲多様な視点 変換が発生しても映像の保護が可能なDIBR 3D映像ウォーターマーキング技法 ▲ウォーターマーク挿入による視覚疲労度の上昇を最小化するS3D映像ウォーターマーキング技法を提供する。

研究チームの2D映像ウォーターマーキング技法は最初の人工神経網基盤のウォーターマーキング技法でイメージに加えら得る多様な攻撃を利用して人工神経網を学習、強靭性を獲得した。また同時に人工神経網の深層構造によりウォーターマークハッキング攻撃に対し高い保安性を獲得した。3D映像セキュリティのためのウォーターマーキング技法も開発し、ウェブサービスで提供される。

使用者は2D映像または3D映像をウェブサービスにアップロードしてウォーターマークを挿入し、追って必要時に挿入したウォーターマークを検出できる。この技術は圧縮などの攻撃を仮想で進行されるシミュレーションツールとウォーターマーク挿入の強さの調節、そしてウォーターマーク挿入による映像品質の比較などのサービスも提供する。

今回の研究は技術活用モデルによる多様な堅固性によって柔軟に追加の修正が可能でハッキングに強く設計されているのでウォーターマーキング技術の有用性を最大限に活かせる。これにともない開発技術は今後認証、真偽判別、流通追跡や著作権分野などでさまざまなコンテンツを使用した活用が可能になると見られる。各種の映像モジュールの不法な活用により発生する社会経済的損失を減らしコンテンツ産業の成長とデジタル社会先進化に寄与する見込み。

研究に当ったイ・フンギュ教授は「映像関連の各種の紛争が著作権に限られていた従来の範囲を超えてにせの映像流通にともなう真偽判別、認証、無欠性検査、流通追跡など関心分野が急速に拡大している。人工知能技術を活用して既存のウォーターマーキング技法の限界を解決できるデジタルウォーターマーキング研究をリードしたい」と話している。





[2018-09-13]

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