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JP3172475B2 - 統計検定を用いたデータ・ハイディング方法及びデータ抽出方法 - Google Patents

統計検定を用いたデータ・ハイディング方法及びデータ抽出方法

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JP3172475B2
JP3172475B2 JP24799897A JP24799897A JP3172475B2 JP 3172475 B2 JP3172475 B2 JP 3172475B2 JP 24799897 A JP24799897 A JP 24799897A JP 24799897 A JP24799897 A JP 24799897A JP 3172475 B2 JP3172475 B2 JP 3172475B2
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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する利用分野】本発明は、デジタル画像、デ
ジタルビデオ、デジタルオーディオ等のメディア情報中
に、その所有者や著作権に関する情報（メッセージ情
報）を、非可視または非可聴の形で埋め込むデータ・ハ
イディング方法及びデータ抽出方法に関する。特に、統
計的な検定を使ってメディア情報に対する埋め込み操作
を適切に制御しながら、情報を非可視または非可聴の形
で埋め込むデータ・ハイディング方法に関する。また、
統計的な検定を使って、メディア情報が埋め込み処理が
施されているか否かを判定し、この判定結果に基づい
て、埋め込まれた情報を適切に取り出すデータ抽出方法
に関する。
【０００２】
【従来の技術】統計的手法を用いたデータハイディング
方法として、以下のような技術が知られている。まず、
画像データ中から二つの画素点列（それぞれの点列を以
下、{an}と{bn}と呼ぶ）を選び出す。それぞれの画素点
列は、多数の画素点で構成されており、その数をｎ個と
する。そして、一方の点列{an}のｎ個の画素値v(an)に
一定値cを加えると共に、他方の点列{bn}のｎ個の画素
値v(bn)から一定値cを引くことにより、埋め込み操作を
行う。
【数１】v0(an) = v(an) + c v0(bn) = v(bn) - c
【０００３】画像データ中に埋め込み操作が施されてい
るか否かの判定については、下式のように、ｎ個の両点
列の画素値の差に関して、その平均をを計算し、その結
果に基づいて判定する。
【数２】 すなわち、統計的性質が出現する程度に多数の画素値に
基づき、その差の平均値をとれば、何も加算処理が施さ
れていない場合には、その値が０に収束することが期待
される。一方、上記の加算処理が施されていれば、その
平均値は一定値2cになることが期待される。従って、あ
る閾値を設けておいて、平均値が０と2cのどちらの値に
近いかに基づいて、埋め込み操作が行われているか否か
を判断する。
【０００４】埋め込まれる情報は１ビットで、二つの画
素点列の位置は、埋め込み操作を行った本人のみ知る秘
密とする。画素点列の位置を特定できない限り、埋め込
み操作を施した本人以外の者は平均値2cという値を抽出
することはできないので、この値を抽出できることが、
そのデータの所有者証明となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この統
計的手法を用いた従来技術の第一の問題点は、新たな埋
め込み操作を施すことにより、データの所有者が誰であ
るかを容易に不明にできることである。すなわち、第三
者が、所有者のみ知る画素点列中の画素値に操作を加え
なくても、適当な別の二つの画素点列を選び出し、それ
らの画素値に埋め込み操作を施すことにより、別の点列
において、新たに平均値2cを作り出すことができる。従
って、このような処理を施した第三者が、自身が特定し
た点列から計算した平均値を理由に、自身が所有者であ
ると偽って主張した場合、従来技術では誰が真の所有者
であるかを証明することはできない。
【０００６】また、第二の問題点は、埋め込み処理とそ
れによる画質の劣化に関する考察が十分になされていな
いことである。同じ値cを加算・減算するにしても、あ
る画質の特性により、視覚的な画質の劣化に大きな差が
生じることがある。従って、画質の特性によって、埋め
込み操作量を適応的に変えることが好ましい。すなわ
ち、一定値cや画素点列中の画素数Nをを適応的に選択す
ることが好ましい。
【０００７】そこで，本発明の目的は，真の所有者がだ
れであるかを適切に証明できるデータ・ハイディング方
法を提供することである。
【０００８】また、本発明の別の目的は、画素値等の特
性値に対する操作量を適応的に決定することにより、埋
め込み処理が施されたメディア情報の画質等の劣化を抑
制することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に，本発明の特徴の一つは、画素点列の選択するための
鍵を使用する点にある。これにより、偽りの所有者証明
を防ぐことができる。また、別の特徴として、データの
埋め込みに際して、選択の画素点列のサイズ(N) 及び特
性値に対して操作すべき統計量の大きさ(c)を適応的に
決定することである。そして、データの抽出に際して
は、ある領域中に情報が埋め込まれているか、すなわ
ち、当該領域中の特性値に演算処理が施されているか否
かの判定のための信頼度を算出する。これらによって、
画像に複数ビットの情報(著作者や配布IDなど)を非可視
の形で埋め込み、また、画像から埋め込んだの情報を取
り出し、画像の所有権の主張や配布経路を割り出すこと
ができる。
【００１０】具体的には、第１の発明は、メディア・デ
ータ中にメッセージ・データを埋め込むデータ・ハイデ
ィング方法において、所定の値を有する鍵を特定の関数
の入力とすることにより、二次鍵を求めるステップと、
求められた二次鍵に基づいて、メッセージ・データを埋
め込む位置を特定すると共に、二次鍵に基づいて、複数
の埋め込み用関数の中から、当該特定された位置におい
て使用される前記埋め込み用関数を特定するステップ
と、特定された位置において、特定された埋め込み用関
数に基づいて、メッセージデータを埋め込む処理を行う
ステップとを有するデータ・ハイディング方法を提供す
る。
【００１１】また、第２の発明は、メディア・データ中
に埋め込まれたメッセージ・データを取り出すデータ抽
出法方において、 所定の値を有する鍵を特定の関数の
入力とすることにより、二次鍵を求めるステップと、求
められた二次鍵に基づいて、メッセージ・データを埋め
込む位置を特定すると共に、二次鍵に基づいて、複数の
埋め込みよう関数の中から、当該特定された位置におい
て使用される埋め込み用関数を特定するステップと、特
定された位置内の情報を、特定された埋め込み用関数に
基づいて指定された検出基本関数に与えるステップと、
検出基本関数の出力を検定関数に与えるステップと、検
定関数の出力に基づき、メッセージ・データが隠されて
いるか否かを判定するステップとを有するデータ抽出方
法を提供する。
【００１２】
【発明の実施の形態】図１は、画像の配布と鍵生成との
関係を示した図である。まず最初に鍵を生成し、鍵に基
づき複数ビットの情報を画像に埋め込み配布する。も
し、暗号化されて配布するなら、配布先で再度複数ビッ
トの情報を解凍された画像に追加埋め込む。次に流通し
ている画像を鍵に基づき検定し、著作権を侵害していな
いかを監視し侵害があった場合に取り出されたビット情
報から流通経路を割出す。以下ではデジタルコンテンツ
への埋込みがあるか否かの検定とビット情報の取り出し
システムの概要について先に説明し、次に複数ビット情
報の検定/埋め込みシステムの概要について説明する。
また、本実施例における重要な概念である、検出基本関
数と重ね書き、検定関数算出機能、偽の埋め込み証明、
及び一方向性関数を利用した埋め込みについて詳細に説
明する。
【００１３】（１）検定／取り出しシステム 検定／取り出しシステムは次から構成される。 ・与えられた鍵から点列と検出基本関数を指定する機構 ・点列と検出基本関数から各点で数値を求めその和を算
出する機構 ・検定関数を求める機構 ・算出された和に検定関数を適用し、ビット情報とその
確率的信頼度を求める機構
【００１４】点列はデジタルコンテンツの埋め込み場所
を指定するもので、デジタルコンテンツが一次元なら点
列は一次元座標の列、デジタルコンテンツが二次元なら
点列は二次元座標の列とする。点列を複数の集団に分
け、各点列集団に1ビット情報を埋め込み、埋め込んだ
デジタルコンテンツから集団の数だけのビット長の情報
を取り出す。点列の各点をxnaと記す。二重添字は点列
が複数の集団に分かれていることを示すために便宜上付
けたもので、a は所属する集団を表す。
【００１５】検出基本関数は指定された点の近傍のデジ
タルデータを使って数値を算出する機構で、検出基本関
数の具体的例は後述する。点列のすべての点で共通の検
出基本関数を使っても良いが、鍵に基づいて複数の検出
基本関数から各点で選択し異なっていても良い。悪意を
もった第三者によって埋め込み情報が消去されることを
防ぐために、鍵に基づいて複数の検出基本関数から各点
で選択し異なるようにする。以下、点xnaでの検出基本
関数をfnaと記す。
【００１６】点列と検出基本関数に基づいて各点で数値
を求め、各集団(添字a)でのその和saを算出するものと
する。
【数３】 ここで、Na は集団aに属する点の数で、集団ごとに異な
っていても良い。点列と検出基本関数の値は保持する必
要がなく、鍵から次々と生成し、和の蓄積メモリーに加
算されしだい破棄すればよい。
【００１７】検定関数とは、与えられたデジタルコンテ
ンツに対し、点列や検出基本関数がランダムに選択され
たとして、その和がある値より大きい確率、及び、小さ
い確率を与えるものとする。点列がN個のときの和がsよ
り大きい確率をE+ (N,s) と記し、sより小さい確率をE-
(N,s)と記す。このとき、算出された和saから、ビット
情報とその確率的信頼度を次のように求める。
【数４】E+ (Na,sa) > E- (Na,sa) 上記関係を満足するならば、ビット0 が埋め込まれてい
るとし、E+ (Na,sa)をその信頼度とする。逆に、
【数５】E+ (Na,sa) < E- (Na,sa) ならば、ビット1 が埋め込まれているとし、 E- (Na,
sa)をその信頼度とする。等号が成立するなら、ビット0
と1の確率は同じ、すなわち、ビット情報の検出ができ
ないものとする。もし、検定関数が次を満たすように構
成されているならば、上記のビット情報とその確率的信
頼度を求める機構はもっと簡単化される。
【数６】E+ (N,s) + E- (N,s) = 1 このとき、
【数７】E+ (Na,sa) > 0.5 ならば、ビット0 が埋め込まれているとし、E+ (Na,
sa)をその信頼度とする。逆に、
【数８】E+ (Na,sa) < 0.5 ならば、ビット1 が埋め込まれているとし、 1-E+ (Na,
sa)をその信頼度とする。また、上記のビット検出にお
いて、ビット0 とビット1との検出規約を反転してもよ
い。
【００１８】デジタルコンテンツへのビット情報が埋め
込みがなされているか否かの判定は、このサブシステム
の実際の利用者がその目的に応じて設定した信頼度を越
えるかによって行う。上記の検定／取り出しシステムで
はデジタルコンテンツデータへのランダムアクセスが必
要となるが、デジタルコンテンツデータをメモリー領域
に保持せずにストリームとして処理するには、システム
を次の構成にする。 ・デジタルコンテンツのストリームデータに対して、そ
の位置(点)と与えられた鍵からどの検出基本関数fを使
い、どの和saに加算するかを決定する機構 ・検出基本関数fの値を一時的に求め、和saに加算し蓄
積する機構 ・ストリームデータから検定関数を求めるに必要なデー
タを蓄積する機構 ・ストリームデータすべて処理した後、検定関数を求
め、蓄積された和saに検定関数を適用し、ビット情報と
その確率的信頼度を求める機構
【００１９】（２）埋め込みシステム概要 埋め込みシステムは次から構成される。 ・与えられた鍵から点列と検出基本関数を指定する機構 ・検定関数を求める機構 ・確率的信頼度と検定関数からビット情報に埋めるに必
要な和の大きさを求める機構 ・検出基本関数の和が所定値を越えるように、非可視性
(非可聴性)を保ちながら点列の各点の近傍のデジタルデ
ータに操作を加える機構
【００２０】点列と検出基本関数をそれぞれxna、fnaと
記す。埋め込みシステムで鍵から生成される点列の集団
の数については、以下に説明するように、操作によって
デジタルコンテンツの重要な統計的特性を変えないよう
にするため、検定／取り出しシステムで用いる数より一
般には多くとること、また、個々の集団aに属する点の
数Naは、ビット情報を信頼度を高く埋め込みたい集団に
ついては大きくとる。検定関数は、E+ (N, s)、E- (N,
s) と記す。集団aに信頼度pa以上でビット情報を埋め込
むとき、ビット0に対しては検出基本関数の和saが
【数９】E+ (Na, sa) > pa になるよう埋め込み、ビット1に対しては検出基本関数
の和saが
【数１０】E- (Na, sa) > pa になるよう埋め込む。ここで、信頼度paは0.5より大き
いとする。すなわち、ビット0に対しては検出基本関数
の和がE+ (Na, sa) = paなるsaより小さく、ビット1に
対しては検出基本関数の和がE- (Na, sa) = pa なるsa
より大きくとる。なお、上記のビット埋め込みにおい
て、ビット0とビット1との埋め込み規約を反転してもよ
い。
【００２１】検定関数はデジタルコンテンツの統計的特
性に依存するので、埋め込みシステムでの点列の集団の
数は検定／取り出しシステムでの数より多くとり、統計
的特性の変更を打ち消すよう余分の集団に操作を加え
る。特に、デジタルコンテンツ全体の検出基本関数の平
均値が、操作前と変わらないように余分の集団の検出基
本関数の和の目標値を定め、埋込み操作を行う。打ち消
しのための余分の集団は1個でも複数でもかまわない。
一つのビットを埋め込むたびに、それを打ち消す埋込み
を行い、ビット埋込み集団と余分の集団を同数にとる。
【００２２】埋め込み操作は、非可視性(非可聴性)を保
ちながら、点列の各点xnaの近傍の点の値を操作して行
う。埋め込み前のデジタルコンテンツの検出基本関数の
和がsa 0とすると、Δsa = sa−sa 0が各集団の目標変更
幅である。もし、点列の各点での変更幅を同一に取れ
ば、Δsa／Naが各点での検出基本関数値の目標変更幅で
ある。
【００２３】非可視性(非可聴性)を保ちながら改ざん耐
性の持つよう埋め込むために、点列の各点xnaでの変更
幅を同一でなく、埋め込みが目立ち易い領域では小さい
変更幅で、目立たない領域では大きい変更幅で各点の近
傍の点の値を操作して行う。デジタルコンテンツの埋め
込み点列の各点での非可視性(非可聴性)の指標を算出
し、その指標に応じて検出基本関数値の目標変更幅を決
め、その点の近傍の点の値を操作する。
【００２４】非可視性(非可聴性) の指標とは、与えら
れた点xでの近傍の点でのデジタルコンテンツの値より
算出される量で、次のタイプがある。 ・比例型指標: 各点x での変更幅が指標g(x)に比例して
いれば同程度の可視性(可聴性) を与える指標。 ・識閾値型指標: 点x での変更幅が指標g(x)より小さけ
れば非可視性(非可聴性)である指標。 ・混合型指標: 上記の組み合わせ。 比例型指標では、比例係数rを次のようにして求め、rg
(xna) を各点xnaでの目標変更幅とする。
【数１１】 識閾値型指標では、
【数１２】 ならば、｜Δsa｜を越えるまで順に各点xnaで変更幅g(x
na)の操作をΔsaの符号の向きに加え、越えた時点で変
更操作を止めるか、または、すべての点xnaで
【数１３】 の変更を行う。また、
【数１４】 ならば、各点xnaで変更幅
【数１５】 の操作をΔsaの符号に応じて行う。混合型指標について
は、上記の組み合わせで埋め込みを行う。
【００２５】（３）検出基本関数と重ね書き 鍵は点列と検出基本関数を指定する。ここでは検出基本
関数とそれに対応する埋め込み操作、重ね書き手法につ
いて説明する。検出基本関数は指定された点の近傍の点
でのデジタルデータを使って数値を計算する機構であ
る。検出基本関数をfαで記し、αを複数の検出基本関
数を区別するための添字とする。
【００２６】まず、係数の和が零の線形フィルターにつ
いて説明する。検出基本関数の形は原理的には自由だ
が、デジタルコンテンツは通常整数値の配列で与えられ
るので、整数値を入力として整数値を出力とすること
と、また、非可視性を効率良く満たすために、検出基本
関数の値の分布がその平均値のまわりに集中していて検
出基本関数の値を変更するに必要な近傍の点で値の変更
幅が小さいものが望ましい。後者の条件を正確に述べる
と、デジタルコンテンツ全体での検出基本関数の標準偏
差をσとすると、検出基本関数の値をσだけ増減するに
必要な近傍の点での値の変更幅の平均が、各点での値の
デジタルコンテンツ全体での標準偏差より小さい検出基
本関数が望ましい。
【００２７】このような性質を持つ検出基本関数として
下式のような線形フィルターがある。
【数１６】 ここで、v(x+y)は点xからyだけ移動した点でのデジタル
コンテンツの値で、フィルターの係数Fα(y) は整数で
【数１７】 とする。デジタル画像やデジタルビデオではx、yを二次
元ベクターとする。係数の和を零としているのは、埋め
込み情報がその点のデジタルデータの絶対値に依存する
のではなく、その点の周りのデジタルデータの振舞い、
すなわち、相対値に依存するようにするためである。例
えば、デジタル画像のもっとも簡単な線形フィルターと
して次を取り上げてみる。検出基本関数fS0の係数を
【数１８】(Fs0(0,0), Fs0(1,0)) = (1,-1) で与え、検出基本関数fS1 の係数を
【数１９】(Fs1(0,0), Fs1(0,1)) = (1,-1) で与える。図２ははこれらの検出基本関数の特性をテス
ト画像に試した表である。それぞれの検出基本関数の標
準偏差は、画素値の標準偏差よりかなり小さい。従っ
て、画素値そのものを検出基本関数とするより、fS0、f
S1 を検出基本関数として使用した方が小さい変更幅で
済むと期待できる。
【００２８】JPEG、MPEG や対応するためには、DCT 変
換する８x８のブロックと調和する幅、高さの線形フィ
ルター、すなわち、4x4,4x8,8x4, 8x8,16x8,8x16、また
は16x16の線形フィルターを検出基本関数に用いる。例
えば、次の8x8フィルターfJ0、fJ1、fJ2、fJ3を使用す
る。
【数２０】
【数２１】
【数２２】
【数２３】
【００２９】点列の各点で検出基本関数値の目標変更値
Δfα(x)=fα(x)'− fα(x)を非可視性（非可聴性）の
指標を用いて決める。ここでは、その目標値を実現する
ために埋め込み点列の点の近傍の各点でのデジタルデー
タへの操作を線形フィルターの場合について具体的に記
述する。以下で、埋め込み点列の点x に対し、その近傍
の各点x+yでの変更値をw(x,y)と記す。すなわち、点x+y
におけるデジタルデータの値v(x+y)をv(x+y)+w(x,y)に
変更するとする。
【００３０】検出基本関数fαの線形フィルターの係数F
α(y) に対し、
【数２４】 なる係数Gα(y) を定め、
【数２５】 より、d(x) を求め、変更値を
【数２６】 で求める。最も簡単な係数Gα(y)の選択はGα(y)=Fα
(y)である。d(x)の絶対値が1より大きい場合、d(x)Gα
(y)の値を少し変化させて緩やかに値が変化するよう均
し、非可視性を強める。例えば、GJ1(j,k) = FJ1(j,k)
に対し、d(x)=4のとき、
【数２７】 の代わりに、その値を均した
【数２８】 を使用する。
【００３１】複数のメッセージを重ね書きで埋め込むた
めに次の手法を用いる。 ・直交型埋め込み ・階層型埋め込み ここで、直交型埋込みとは、互いに独立性の高い検出基
本関数を用いてビットを重ね書きするもので、線形フィ
ルターの場合、
【数２９】 という直交する係数の組みを用いて行うものである。α
とβが異なれば、w(x,y)=d(x)Gβ(y)で行った埋込み
が、係数Fα(y)で与えられる検出基本関数fαで検出さ
れることはない。
【００３２】また、階層型埋込みとは、適用される近傍
の領域のサイズが異なる検出基本関数の間で、小さいサ
イズの検出基本関数の適用域を大きいサイズの検出基本
関数の適用域に形式的に拡大したとき、両者の間の独立
性が高いものをいう。例えば、2x1サイズの線形フィル
ターfS0 は、次の2x2サイズの線形フィルターに拡張で
きる。
【数３０】 これらは線形フィルター
【数３１】 と前述の直交型埋込みの意味で直交する。従って、fSS
とfS0とは重ね書きができる。
【００３３】ここでは、検定関数算出について説明す
る。デジタルコンテンツが指定されたとき、検出基本関
数fαが値fをとる度数をコンテンツ全体で数え、頻度分
布(ヒストグラム) h(f) を作成する。これから、検出基
本関数fαが値fである確率p(f) を次で算出する。
【数３２】 コンテンツのすべての点について検出基本関数fαの値
を計算するのではなく、ランダムに選択された点に関し
て検出基本関数fαの値を計算し頻度分布を作成して
も、選択された点の選択が十分多ければ、実用上かまわ
ない。得られた確率p(f) から、N個の検出基本関数の和
がsである確率PN (s)を下式により求める。
【数３３】 これをもちいて検定関数は次のように求めることができ
る。
【数３４】
【００３４】検定関数近似的算出 以下では、上記の検定関数を効率良く求める方法とし
て、検定関数を検出基本関数の統計モーメント、すなわ
ち、巾乗の平均値<fn>から近似的に求める方法について
説明する。ここで、統計モーメントは
【数３５】 で算出するものとする。以下に述べるように、ヒストグ
ラムh(f)から確率PN(s)を計算する必要がないので、メ
モリーも演算量も少なくて済む。式を簡潔にするため、
<fn>c=<(f-<f>)n>と置く。すなわち、
【数３６】 とする。このとき、充分に大きいNに対して、
【数３７】 と近似できる。これより、検定関数は次で与えられる。
【数３８】
【００３５】近似検定関数の補正項E+(N,s)(n)、E-(N,
s)(n)を次で算出する。
【数３９】 簡潔さのために
【数４０】 及び
【数４１】 と置くと、Qn(N,s) は次で与えられる。
【数４２】
【数４３】
【００３６】検定関数を補正項を加えてE+ (0) +
E+ (1)、E+ (0) + E+ (1) + E+ (2)、E- (0) +E- (1)、E- (0)
+ E- (1) + E- (2)で評価したとき、負になったとき、零
と置き換える。
【００３７】検定関数厳密算出 近似無しに確率PN(s)を効率的に求めるには漸化式
【数４４】 を使う。例えば、N=2Mには、上記の漸化式をM回繰り返
せば良い。欠点はメモリーサイズである。裁判などで近
似が忌み嫌われるときに使用する。
【００３８】偽りの埋め込み証明 デジタルコンテンツが指定されたとき、検出基本関数f
αが値fをとる度数をコンテンツ全体で数え、頻度分布
(ヒストグラム) h(f)を作成し、頻度分布h(f) に操作を
加えて点列に対応する頻度分布ha(f) を作成し、以下の
ような点列を求める。 ・点列上での検出基本関数の和が目標値を越えるように
する ・点列上での検出基本関数の和が目標値に近付くように
する ・二つの点列上での検出基本関数の差の和が目標値に近
付くようにする
【００３９】一方向関数による鍵のシステムがないと、
このシステムによって、ビット情報が埋め込まれていな
いデジタルコンテンツに対して、埋め込みがなされたと
偽りの証拠を作成することができる。以下にこの発明を
具体的に述べる。
【００４０】デジタルコンテンツ全体での検出基本関数
値の度数分布をh(f)とし、点列集団aでの検出基本関数
値の度数分布をha(f)とすると、すべてのf に対し、
【数４５】 を満たし、点列集団aでの検出基本関数値の和は
【数４６】 で与えられ、点列集団a の点の個数は
【数４７】 で与えられる。
【００４１】このとき、従来技術で説明したビット抽出
条件式（数１）は、さらに、
【数４８】 がほぼ成立し、
【数４９】 であるha(f)、hb(f)を求めることとなる。また、本発明
の検定関数によるビット抽出条件は、検定関数がNaが大
きければ近似的に正規分布に近付くことに注目すれば、
ビット1 のときには、下式が成立する。
【数５０】 一方、ビット0 のときには、下式が成立する。
【数５１】 が成立し、
【数５２】 であるha(f)を求めることとなる。
【００４２】偽りの埋め込み証明を作成するシステム
は、最初のスキャンでデジタルコンテンツから度数分布
hを作成し、次にh(f)より上記を満たす度数分布haを作
成し、次のスキャンでデジタルコンテンツからf = f(x)
なる点をha(f)個だけ選び出し、その集まりを偽の埋め
込みの点列とする。
【００４３】全体の度数分布hから集団の度数分布haの
作成は、ha(f) = 0を初期値とし、和Σfha(f)が値Naと
なるまで、以下に述べる所定の規則のもとにfを算出
し、h(f)が正なら1 だけ減らし、ha(f)を1だけ増す基本
操作を、すべてのaについて繰り返す。aについてのルー
プが内側である。
【００４４】検定関数によるビット抽出条件の度数分布
haを作成するには、ビット1の埋め込みに使われる度数
分布については大きいfから順に上記の基本操作を行な
い、ビット0の埋め込みに使われる度数分布については
小さいfから順に上記の基本操作を行なう。
【００４５】従来技術で説明したビット抽出条件式（数
１）は、次のように行なう。Delta0(+)= 0、elta0(-) =
0を初期値とし、以下、
【数５３】 に近いfnaを求めhaに基本操作を行ない、
【数５４】 とし、
【数５５】 に近いfnbを求めhbに基本操作を行ない、
【数５６】 とする。最終誤差は、ΔN(+)/NとΔN(-)/N で与えられ
る。
【００４６】一方向性関数を利用した埋め込み 上述のように、埋め込みのないデジタルコンテンツから
点列の選択で所定のビット情報をあたかも埋め込まれて
いたかのように取り出すことができる。従って、デジタ
ルコンテンツから所定のビット情報を取り出す点列を知
っているだけでは、そのデジタルコンテンツの所有者で
あるか否かを証明できない。この問題の解決方法とし
て、特定のデジタルコンテンツに特定の点列で埋め込ん
であることを公正な第三者機関に事前に登録して置くこ
とも考えられるが、この方法では次のような欠点を持
つ。 ・各埋め込みごとに登録しなければならず、登録業務に
経費がかかる。 ・埋め込み点列を第三者機関に登録するので、それだ
け、埋め込み点列の機密が暴露される危険性が増し、埋
め込み情報が消去される危険にさらされる。
【００４７】偽りの所有者証明の問題を解決するものと
して、整数値（以下「鍵」と呼ぶ）から一方向性関数を
使って埋め込み箇所の指定する手法を公開し、「鍵」を
本人のみが知る秘密とし、ビット情報を埋め込む方式及
びシステムを発明として請求する。この方式を採用する
限り、特定のデジタルコンテンツから偽りの所有者証明
の点列を求めることができても、一方向性関数の特性の
ためその点列を導出する「鍵」を算出できないので、秘
密鍵を知ることによる偽の所有者証明を行なうことがで
きない。
【００４８】鍵から一方向性関数を使って埋め込み箇所
の指定する点列を生成する方法は、鍵から一方向性関数
を使って「二次鍵」を生成し、「二次鍵」から点列を生
成することにより実現できる。ここで鍵も「二次鍵」も
非負の整数値だから通常の一方向性関数を使用してもか
まわない。鍵から一方向性関数を使って「二次鍵」を生
成することにより、鍵から一方向性関数を使って埋め込
み箇所の指定する方式を実現する。
【００４９】次に「二次鍵」から点列を生成する方法に
ついて具体的に説明する。デジタルコンテンツをN個の
領域に分割し番号をふる。いま、その番号をnで記す。
各領域nを、検出基本関数適用が適用されるM個の部分領
域に分割し番号をふる。また、検出基本関数はL個の中
から選択されるものとする。このとき、二次鍵は、各領
域nからその部分領域の番号mn、及び、その部分領域に
適用する検出基本関数flnを選択する。すなわち、二次
鍵(非負整数) kが部分領域と検出基本関数を指定する整
数
【数５７】 を生成するものとする。二次鍵の取りうる範囲（kのビ
ット）長は整数j の取りうる範囲（jのビット長）より
通常短い。従って、k0 を二次鍵とするとき、kiからk
i+1を順に算出し、次に
【数５８】 を算出し、部分領域と検出基本関数を指定する。ここ
で、Kは非負整数kiの上限である。kiからki+1の算出機
構は、一方向性関数でも、通常の演算でも良い。一対一
関数であるものが望ましい。部分領域の数M、検出基本
関数の数Lを2 の巾乗にとることにより、整数j らの
mn、lnの算出がビット演算でできる。
【００５０】
【効果】このように本発明によれば，真の所有者がだれ
であるかを適切に証明でき、画素値等の特性値に対する
操作量を適応的に決定することにより、埋め込み処理が
施されたメディア情報の画質等の劣化を抑制することが
できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例における画像の配布と鍵生成との関係を
示した図である。
【図２】検出基本関数の特性をテスト画像に試した結果
を示す表である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 清水 周一 神奈川県大和市下鶴間1623番地14 日本 アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研 究所内 (72)発明者 小林 誠士 神奈川県大和市下鶴間1623番地14 日本 アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研 究所内 (56)参考文献 特開 平７−212712（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−222000（ＪＰ，Ａ) 米国特許5613004（ＵＳ，Ａ) 米国特許6055321（ＵＳ，Ａ) Ｗ．Ｂｅｎｄｅｒ他，“Ｔｅｃｈｎｉ ｑｕｅｓ ｆｏｒ ｄａｔａ ｈｉｄｉ ｎｇ”，ＩＢＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｊｏ ｕｒｎａｌ，Ｖｏｌ．35，Ｎｏｓ．３＆ ４，1996，ｐｐ．313−336（受入日： 1996年11月29日) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G09C 1/00 - 5/00 H04K 1/00 - 3/00 H04L 9/00 H04H 1/387

Claims (2)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】デジタル画像、デジタルビデオ、またはデ
    ジタルオーディオからなる、デジタルコンテンツにメッ
    セージ・データを非可視に埋め込むデータ・ハイディン
    グ方法であって、 一方向性関数を用いて、所定値の鍵から、二次鍵を求め
    るステップと、 前記求められた二次鍵を用いて、デジタルコンテンツ内
    におけるメッセージ・データを埋め込む位置を特定する
    ステップと、 前記特定された位置においてメッセージ・データの埋め
    込みに使用される埋め込み用関数を特定するステップで
    あって、前記求められた二次鍵を用いて、複数の埋め込
    み用関数から、埋め込み用関数を特定するステップと、 前記デジタルコンテンツの前記特定された位置に、前記
    特定された埋め込み用関数を用いて、メッセージ・デー
    タを非可視に埋め込むステップとを有することを特徴と
    するデータ・ハイディング方法。
  2. 【請求項２】デジタル画像、デジタルビデオ、またはデ
    ジタルオーディオからなる、デジタルコンテンツに非可
    視に埋め込まれたメッセージ・データを取り出すデータ
    抽出方法であって、 一方向性関数を用いて、所定値の鍵から、二次鍵を求め
    るステップと、 前記求められた二次鍵を用いて、デジタルコンテンツ内
    におけるメッセージ・データが埋め込まれた位置を特定
    するステップと、 前記特定された位置においてメッセージ・データの埋め
    込みに使用された埋め込み用関数を特定するステップで
    あって、前記求められた二次鍵を用いて、複数の埋め込
    み用関数から、埋め込み用関数を特定するステップと、 前記デジタルコンテンツの前記特定された位置の情報
    を、前記特定された埋め込み用関数を用いて指定された
    検出基本関数に入力するステップと、 前記検出基本関数の出力を、メッセージ・データ埋め込
    み判定を行なう検定関数に入力するステップと、 前記検定関数の出力を用いて、前記メッセージ・データ
    が隠されているか否かを判定するステップとを有するこ
    とを特徴とするデータ抽出方法。
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