KR102323650B1 - Image/sound acquiring or editing apparatus for creating an original image/sound file or a deepfake modified file having metadata related to file creating history, hashbank server for receiving and storing hash values related to an original image/sound file or a deepfake modified file, and server and mathod for receiving and processing an original image/recorded sound file or a deepfake modified file - Google Patents
Image/sound acquiring or editing apparatus for creating an original image/sound file or a deepfake modified file having metadata related to file creating history, hashbank server for receiving and storing hash values related to an original image/sound file or a deepfake modified file, and server and mathod for receiving and processing an original image/recorded sound file or a deepfake modified file Download PDFInfo
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Abstract
Description
본 개시는, 촬영에 의해 원본(실사(實寫)) 영상 파일을 생성하거나 컴퓨터 작업에 의해 인공적으로 딥페이크 변조 영상 파일을 생성할 때, 그 각 영상의 생성 이력(예컨대, 카메라에 의한 촬영에 의해 직접 획득된 원시 원본 영상인지, 특정 원시 원본 영상에서 추출된 파생 원본 영상인지, 또는 특정 원시 원본 영상이나 특정 파생 원본 영상의 데이터 값을 일부 변조하여 획득된 변조 영상인지를 나타내는 생성 이력 등)에 관한 메타데이터가 그 각 생성되는 영상 파일에 포함되도록 함으로써, 생성 이후 유통되는 해당 영상 파일이 원본 영상 파일인지 또는 변조 영상 파일인지가 위 메타데이터에 기초하여 용이하게 식별될 수 있게 하는 방법 등에 관한 것이다. 본 개시는, 보다 구체적으로, 원본 영상 파일 또는 딥페이크 변조 영상 파일을 생성할 때 그 각 영상 관련 해시값을 생성하여 외부의 해시뱅크 서버에 저장하고, 그 해시뱅크 서버에 저장된 해당 영상 관련 해시값의 해시뱅크 서버 상 식별 정보를, 생성 중인 원본 영상 파일 또는 변조 영상 파일의 메타데이터에 포함되도록 함으로서, 생성 이후 유통되는 영상 파일이 원본 영상 파일인지 또는 변조 영상 파일인지가 위 메타데이터에 기초하여 신뢰성있고 용이하게 식별될 수 있게 하는 방법 등에 관한 것이다.The present disclosure discloses, when generating an original (actual) image file by shooting or artificially generating a deepfake-modulated image file by computer work, the generation history of each image (eg, in shooting by a camera) generation history, etc. indicating whether it is a raw original image directly acquired by It relates to a method of making it possible to easily identify whether a corresponding image file distributed after creation is an original image file or a tampered image file based on the above metadata by allowing metadata about the image to be included in each generated image file. . The present disclosure, more specifically, when generating an original image file or a deepfake-modulated image file, each image-related hash value is generated and stored in an external hashbank server, and the corresponding image-related hash value stored in the hashbank server By including the identification information on the hashbank server of the original image file or the tampered image file in the metadata of the image file being created, whether the image file circulated after creation is the original image file or the tampered image file is reliable based on the above metadata and a method for making it easily identifiable.
딥러닝 기술의 발전은 영상의 합성 및 변조 기술에도 큰 발전을 가져와, 근래에는 실제 촬영한 영상과 구분이 어려울 정도로 정교하게 합성 또는 변조된 영상들이 많이 제작 및 이용되고 있다. 이러한 딥러닝 기반의 영상 합성 또는 변조 기술은 영상속 인물의 얼굴 조작에 많이 활용되어, 예컨대 인물의 얼굴 표정이나 특징을 변경하기도 하고 인물의 얼굴 자체를 다른 사람의 얼굴로 바꾸기도 하는 등 다양하게 적용 및 활용되고 있다. 이와 같이 딥러닝 알고리즘에 기초하여 주어진 영상의 인물을 변조하는 기술을 통상 딥페이크(deepfake) 기술이라 부르며, 딥페이크 기술에 의해 생성된 영상을 딥페이크 영상이라 부른다.The development of deep learning technology has also brought great development in image synthesis and modulation technology, and in recent years, a lot of images synthesized or modulated so precisely that it is difficult to distinguish them from actual captured images are being produced and used. Such deep learning-based image synthesis or modulation technology is widely used to manipulate the face of a person in a video, for example, to change a person's facial expression or characteristics, and to change the person's face itself to another person's face. is being utilized As described above, a technique for modulating a person in a given image based on a deep learning algorithm is generally called a deepfake technique, and an image generated by the deepfake technique is called a deepfake image.
딥페이크 기술은, 예컨대 촬영에 의해 실제로 획득된 원본 영상에 대해, 적용하려는 특정한 얼굴 표정을 포함한 다른 학습 영상들을 토대로 딥러닝 알고리즘에 따라 구축된 영상 변조 모델을 적용하여, 원본 영상에 포함된 인물의 얼굴 표정을 변화시킨 새로운 변조 영상을 생성하기도 하고, 촬영에 의해 실제로 획득된 원본 영상에 대해, 적용하려는 다른 특정 인물의 영상들을 토대로 딥러닝 알고리즘에 따라 구축된 영상 변조 모델을 적용하여, 원본 영상에 포함된 인물의 얼굴을 그 다른 특정 인물의 얼굴로 변화시킨 새로운 변조 영상을 생성하기도 한다. 딥페이크 기술은, 특히, 임의의 인물에 관한 동영상이 주어지면, 그 동영상으로부터 추출된 각 프레임 단위의 많은 수의 정지 영상 정보를 획득하고, 그 각각의 정지 영상 정보를 딥러닝 기반 영상 변조 모델에 의해 변조한 후 합성함으로써 전혀 새로운 영상을 생성하기도 하고, 또한 임의의 인물에 관한 동영상으로부터 추출된 각 프레임 단위의 많은 수의 정지 영상 정보를 영상 변조 모델 구축을 위한 학습 데이터로 활용하기도 한다. Deepfake technology, for example, applies an image modulation model built according to a deep learning algorithm based on other learning images including specific facial expressions to be applied to an original image actually obtained by shooting, A new modulated image with a changed facial expression is created, and an image modulation model built according to a deep learning algorithm is applied to the original image actually obtained by shooting, based on the images of other specific people to be applied, to the original image. It also creates a new modulated image in which the face of the included person is changed to that of another specific person. In particular, when a video about a certain person is given, the deepfake technology acquires a large number of still image information for each frame unit extracted from the video, and applies each of the still image information to a deep learning-based image modulation model. A completely new image is created by modulating and then synthesizing the image, and also, a large number of still image information in each frame unit extracted from a moving picture about an arbitrary person is used as learning data for building an image modulation model.
근래 이러한 딥페이크 기술을 활용하여 합성 또는 변조된 딥페이크 영상들이 악용되는 경우가 늘고 있다. 예를 들어, 딥페이크 기술에 의해, 유명인의 얼굴을 조작하여 실제로 그 사람이 하지 않은 말을 마치 한 것처럼 보이게 하는 딥페이크 동영상을 만들고 유통하여 그 유명인을 음해하거나 또는 그 영상을 본 사람들을 기망하는 경우가 발생하기도 하고, 특정인의 얼굴을 포르노 등 악의적 영상에 합성하여 해당되는 사람을 모욕하는 경우가 발생하기도 한다. 이러한 딥페이크 영상의 악의적 생성 및 유통은 그 딥페이크 영상 생성을 위해 얼굴이 도용된 사람이나 그러한 영상을 실제 촬영된 원본 영상이라고 믿고 본 사람에게 치명적 손해를 끼치는 경우가 많다. 특히, 영상 공유 서버를 통한 대중들 사이의 영상 공유가 보편화되어 감에 따라, 합성 또는 변조된 딥페이크 영상이, 그것이 딥페이크 영상임을 밝히지 않은 채(마치 실제 촬영된 원본 영상인 것처럼) 영상 공유 서버를 통해 대중들 사이에 널리 유통될 수 있는데, 이는 딥페이크 영상에 의한 폐해를 더욱 심각하게 할 수 있다.Recently, deepfake images synthesized or modulated using such deepfake technology are increasingly being abused. For example, by using deepfake technology, a person who manipulates the face of a celebrity to make and distribute a deepfake video that makes it appear as if he has said something that the person did not actually do so to harm the celebrity or deceive those who saw the video In some cases, a specific person's face is synthesized into a malicious video such as pornography to insult the corresponding person. The malicious creation and distribution of such deepfake images often causes fatal damage to those whose faces are stolen for the purpose of creating the deepfake images or to those who believe that such images are actually filmed original images. In particular, as video sharing among the public through video sharing servers becomes more common, a synthetic or modulated deepfake video is a video sharing server without revealing that it is a deepfake video (as if it was an original video that was actually filmed). It can be widely distributed among the public through
따라서, 각 영상 파일을, 그 영상 파일 자체로부터, 해당 영상 파일이 실제 카메라에 의해 촬영된 원본 영상인지 원본 영상의 변조에 의해 획득된 변조 영상인지를 용이하고 신뢰성 있게 파악할 수 있게 하는 방안이 필요로 된다. 또한, 영상 공유 서버를 통하여 영상이 공유될 때, 해당 서버로부터 영상을 재생하는 사용자들로 하여금, 딥페이크 변조 영상이거나 그러한 가능성이 있는 영상임을 알림으로써, 딥페이크 변조 영상을 원본 영상이라고 오해하여 발생할 수 있는 피해를 미연에 방지할 수 있게 하는 방안이 필요로 된다.Therefore, there is a need for a method for easily and reliably identifying each image file from the image file itself whether the image file is an original image captured by a real camera or a modulated image obtained by modulation of the original image. do. In addition, when an image is shared through the image sharing server, users who play the image from the server notify that it is a deepfake-modulated image or an image with such a possibility, so that the deep-fake-modulated image is misunderstood as the original image. Measures are needed to prevent possible damage in advance.
본 개시의 일 특징에 의하면, 영상 편집 장치로서, 원본 영상 파일을 획득하도록 구성된 영상 파일 획득부- 상기 원본 영상 파일은, 카메라를 통해 피사체를 촬영함으로써 획득된 원본 영상 데이터와, 상기 원본 영상 데이터에 관한 원본 영상 메타데이터를 포함함 -; 상기 원본 영상 파일에 기초한 변조 영상 데이터를 생성- 상기 변조 영상 데이터는, 상기 원본 영상 파일의 상기 원본 영상 데이터의 적어도 일부를 변조함으로써 생성됨 -하도록 구성된 영상 편집부, 해시 생성부- 상기 해시 생성부는, 상기 변조 영상 데이터에 소정의 해시함수를 적용하여 소정의 변조 영상 해시값을 획득하도록 구성됨 -, 통신망을 통하여 외부의 해시뱅크 서버와 통신하도록 구성된 통신부- 상기 통신부는, 상기 변조 영상 해시값을 상기 해시뱅크 서버로 전송하고, 상기 해시뱅크 서버에 저장된 상기 변조 영상 해시값에 관한 식별 정보를 수신하도록 구성됨 -, 및 영상 파일 생성부- 상기 영상 파일 생성부는, 상기 변조 영상 데이터와, 상기 해시뱅크 서버에 저장된 상기 변조 영상 해시값에 관한 식별 정보와, 상기 원본 영상 파일의 상기 원본 영상 메타데이터의 적어도 일부를 포함하는 변조 영상 메타데이터를 포함하는 변조 영상 파일을 생성 및 저장하도록 구성됨 -를 포함하는, 영상 편집 장치가 제공된다.According to one feature of the present disclosure, as an image editing apparatus, an image file acquisition unit configured to acquire an original image file- The original image file includes original image data obtained by photographing a subject through a camera, and the original image data. Includes original video metadata about -; an image editing unit, a hash generating unit configured to generate modulated image data based on the original image file, wherein the modulated image data is generated by modulating at least a portion of the original image data of the original image file; configured to obtain a predetermined modulated image hash value by applying a predetermined hash function to the modulated image data -, a communication unit configured to communicate with an external hash bank server through a communication network - The communication unit is configured to transmit the modulated image hash value to the hash bank transmitted to a server and configured to receive identification information about the modulated image hash value stored in the hashbank server -, and an image file generating unit- The image file generating unit is configured to include the modulated image data and stored in the hashbank server and generating and storing a modulated image file including identification information regarding the modulated image hash value and modulated image metadata including at least a portion of the original image metadata of the original image file. A device is provided.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 해시뱅크 서버는 상기 원본 영상 데이터로부터 도출된 원본 영상 해시값을 저장하도록 구성되고, 상기 원본 영상 메타데이터는, 상기 원본 영상 데이터의 획득을 위한 상기 촬영이 이루어진 영상 촬영 장치의 식별 정보, 상기 영상 촬영 장치 상에서의 상기 원본 영상 데이터의 획득 시간, 및 상기 해시뱅크 서버에 저장된 상기 원본 영상 해시값에 관한 식별 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the hash bank server is configured to store an original image hash value derived from the original image data, and the original image metadata includes the photographing for obtaining the original image data. It may include at least one of identification information of an image photographing device, an acquisition time of the original image data on the image photographing device, and identification information about the original image hash value stored in the hashbank server.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 영상 편집부는, 상기 원본 영상 파일의 상기 원본 영상 데이터 중 일부를 추출하여 파생 원본 영상 데이터를 획득하고, 상기 해시 생성부는, 상기 파생 원본 영상 데이터에 소정의 해시 함수를 적용하여 파생 원본 영상 해시값을 획득하도록 더 구성되며, 상기 통신부는, 상기 파생 원본 영상 해시값을, 상기 해시뱅크 서버로 전송하고, 상기 해시뱅크 서버에 저장된 상기 파생 원본 영상 해시값에 관한 식별 정보를 수신하도록 더 구성되고, 상기 영상 파일 생성부는, 상기 파생 원본 영상 데이터와, 상기 해시뱅크 서버에 저장된 상기 파생 원본 영상 해시값에 관한 식별 정보와, 상기 원본 영상 파일의 상기 원본 영상 메타데이터의 적어도 일부를 포함하는 파생 원본 영상 메타데이터를 포함하는 파생 원본 영상 파일을 생성 및 저장하도록 더 구성되며, 상기 영상 편집부는, 상기 파생 원본 영상 파일에 기초하여 상기 변조 영상 데이터를 생성하도록 더 구성될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the image editing unit obtains derived original image data by extracting a part of the original image data of the original image file, and the hash generator includes a predetermined hash on the derived original image data. It is further configured to obtain a derived original image hash value by applying a function, wherein the communication unit transmits the derived original image hash value to the hash bank server, and relates to the derived original image hash value stored in the hash bank server further configured to receive identification information, wherein the image file generating unit includes: the derived original image data; identification information about the derived original image hash value stored in the hashbank server; and the original image metadata of the original image file and generate and store a derived original image file including at least a portion of the derived original image metadata, wherein the image editing unit is further configured to generate the modulated image data based on the derived original image file. can
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 원본 영상 데이터는 비디오 데이터를 포함하고, 상기 파생 원본 영상 데이터는, 상기 비디오 데이터를 구성하는 임의의 영상 프레임으로부터 얻어진 정지 영상 데이터를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the original image data may include video data, and the derived original image data may include still image data obtained from arbitrary image frames constituting the video data.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 영상 편집부는, 딥러닝 기반의 알고리즘에 의해 구축된 영상 변조 모델에 따라, 상기 원본 영상 파일에 기초한 상기 변조 영상 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the image editing unit may be configured to generate the modulated image data based on the original image file according to an image modulation model built by a deep learning-based algorithm.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 딥러닝 기반 알고리즘은, GAN 알고리즘 또는 Auto-Encoder 알고리즘을 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the deep learning-based algorithm may include a GAN algorithm or an Auto-Encoder algorithm.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 변조 영상 메타데이터는, 상기 영상 편집 장치의 식별 정보 및 상기 영상 편집 장치 상에서의 상기 변조 영상 데이터의 생성 시간 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the modulated image metadata may further include at least one of identification information of the image editing apparatus and a generation time of the modulated image data on the image editing apparatus.
본 개시의 다른 특징에 의하면, 서버 장치로서, 통신망을 통해 전술한 영상 편집 장치들 중 어느 하나의 영상 편집 장치와 통신하도록 구성된 통신부, 상기 통신부를 통해, 상기 영상 편집 장치로부터, 상기 원본 영상 해시값, 상기 파생 원본 영상 해시값 또는 상기 변조 영상 해시값을 수신 및 저장하도록 구성된 정보 저장부, 상기 정보 저장부에 의해 수신 및 저장된, 상기 원본 영상 해시값, 상기 파생 원본 영상 해시값 또는 상기 변조 영상 해시값에 관한, 상기 서버 장치 상에서의 식별 정보를 생성하는 식별 정보 생성부를 포함하고, 상기 통신부는, 상기 식별 정보 생성부에 의해 생성된 상기 식별 정보를 상기 통신부를 통해 각각의 대응하는 상기 영상 편집 장치로 전송하도록 더 구성된, 서버 장치가 제공된다. According to another feature of the present disclosure, as a server device, a communication unit configured to communicate with any one of the above-described image editing apparatuses through a communication network, the original image hash value from the image editing device through the communication unit , an information storage configured to receive and store the derived original image hash value or the modulated image hash value, the original image hash value, the derived original image hash value or the modulated image hash received and stored by the information storage unit and an identification information generating unit that generates identification information on the server device regarding a value, wherein the communication unit transmits the identification information generated by the identification information generation unit to each corresponding image editing device through the communication unit. A server device further configured to transmit to
본 개시의 또 다른 특징에 의하면, 통신망을 통해 원격 장치로부터 업로드 되는 영상을 수신 및 저장하는 영상 서버에 의해 수행되는 영상 파일 처리 방법으로서, 영상 파일을 수신하는 단계, 상기 영상 파일이 메타데이터를 포함하는지- 상기 메타데이터는, 상기 영상 파일에 관한 해시값이 외부의 해시뱅크 서버에 저장되어 있음을 나타내고, 상기 메타데이터는 또한 상기 해시뱅크 서버에 저장된 상기 해시값에 관한 식별 정보를 포함하며, 상기 영상 파일이, 카메라를 통한 피사체를 촬영함으로써 획득된 원본 영상 파일인지 또는 소정의 원본 영상 파일의 적어도 일부를 변조함으로써 생성된 변조 영상 파일인지를 나타냄 - 여부를 판정하는 단계, 및 상기 영상 파일이 상기 메타데이터를 포함하고, 상기 메타데이터가, 상기 영상 파일이 상기 변조 영상 파일이라고 나타내는 경우, 상기 영상 파일을 변조 영상 파일이라는 표지와 함께 저장하는 단계를 포함하는 영상 파일 처리 방법이 제공된다.According to another feature of the present disclosure, there is provided an image file processing method performed by an image server for receiving and storing an image uploaded from a remote device through a communication network, the method comprising: receiving an image file, the image file including metadata Whether the metadata indicates that the hash value for the image file is stored in an external hashbank server, and the metadata also includes identification information about the hash value stored in the hashbank server, the Determining whether the image file is an original image file obtained by photographing a subject through a camera or a modulated image file generated by modulating at least a part of a predetermined original image file; and Provided is an image file processing method comprising metadata and, when the metadata indicates that the image file is the modulated image file, storing the image file together with a label indicating that the image file is a modulated image file.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 방법은, 상기 영상 파일에 대한 요청을 수신하는 단계, 및 상기 요청의 수신에 응답하여, 상기 영상 파일을 제공하되, 상기 영상 파일이 변조 영상 파일임을 나타내는 상기 표지를 함께 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the method includes receiving a request for the image file, and in response to receiving the request, providing the image file, wherein the image file indicates that the image file is a modulated image file. The method may further include providing a label together.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 방법은, 상기 영상 파일이 상기 메타데이터를 포함하고, 상기 메타데이터가, 상기 영상 파일이 상기 원본 영상 파일이라고 나타내는 경우, 상기 영상 파일을 원본 영상 파일이라는 표지와 함께 저장하는 단계, 상기 영상 파일에 대한 요청을 수신하는 단계, 및 상기 요청의 수신에 응답하여, 상기 영상 파일을 제공하되, 상기 영상 파일이 원본 영상 파일임을 나타내는 상기 표지를 함께 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the method includes marking the image file as an original image file when the image file includes the metadata and the metadata indicates that the image file is the original image file. storing the image file together, receiving a request for the image file, and in response to receiving the request, providing the image file, together with the cover indicating that the image file is an original image file may include more.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 방법은, 상기 영상 파일이 상기 메타데이터를 포함하고, 상기 메타데이터가, 상기 영상 파일이 상기 원본 영상 파일이라고 나타내는 경우, 상기 메타데이터에 포함되어 있는, 상기 해시뱅크 서버에 저장된 상기 영상 파일에 관한 상기 해시값에 관한 상기 식별 정보를 토대로, 상기 해시뱅크 서버에 액세스하는 단계, 상기 해시뱅크 서버로부터 상기 영상 파일에 관한 상기 해시뱅크 서버 상에 저장된 상기 해시값을 획득하는 단계, 상기 영상 파일에 포함된 영상 데이터로부터 해시값을 획득하는 단계, 및 상기 영상 데이터로부터 획득된 상기 해시값과, 상기 해시뱅크 서버로부터 획득된 상기 해시값이 서로 일치하는 경우에, 상기 영상 파일을 원본 영상 파일이라는 표지와 함께 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, in the method, when the image file includes the metadata, and the metadata indicates that the image file is the original image file, the metadata is included in the metadata. Based on the identification information about the hash value of the image file stored in the hashbank server, accessing the hashbank server, the hash value stored on the hashbank server about the image file from the hashbank server obtaining a hash value from image data included in the image file, and when the hash value obtained from the image data and the hash value obtained from the hash bank server match each other, The method may further include storing the image file together with a cover called the original image file.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 방법은, 상기 영상 파일이 상기 메타데이터를 포함하지 않는 경우, 상기 영상 파일이 원본 영상 파일인지 또는 변조 영상 파일인지를 질의하는 단계, 상기 질의에 대한 회신을 수신하는 단계, 및 상기 회신이, 상기 영상 파일이 변조 영상 파일이라는 것인 경우, 상기 영상 파일을 변조 영상 파일이라는 표지와 함께 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the method includes: when the image file does not include the metadata, inquiring whether the image file is an original image file or a modulated image file; The method may further include the steps of receiving, and when the reply is that the image file is a modulated image file, storing the image file together with a label indicating that the image file is a modulated image file.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 방법은, 상기 회신이, 상기 영상 파일이 원본 영상 파일이라는 것인 경우, 상기 영상 파일이 변조 영상 파일인지 원본 영상 파일인지 확인되지 않았음을 알리는 표지와 함께 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the method includes, when the reply is that the image file is an original image file, along with a label indicating that it is not confirmed whether the image file is a modulated image file or an original image file It may further include the step of storing.
본 개시의 또 다른 특징에 의하면, 서버 장치로서, 전술한 영상 파일 처리 방법들 중 어느 하나의 영상 파일 처리 방법을 수행하도록 구성된, 서버 장치가 제공된다.According to another feature of the present disclosure, as a server device, there is provided a server device configured to perform any one of the image file processing methods among the above-described image file processing methods.
본 개시의 또 다른 특징에 의하면, 영상 촬영 장치로서, 피사체를 촬영함으로써 상기 피사체에 관한 원본 영상 데이터를 획득하도록 구성된 카메라부, 상기 원본 영상 데이터에, 소정의 해시 함수를 적용하여 원본 영상 해시값을 획득하도록 구성된 해시 생성부, 상기 원본 영상 해시값을, 통신망을 통해, 외부의 해시뱅크 서버로 전송하고, 상기 해시뱅크 서버로부터, 상기 원본 영상 해시값에 관한 상기 해시뱅크 서버 상 식별 정보를 수신하도록 동작하는 통신부, 및 상기 원본 영상 데이터와, 상기 원본 영상 해시값에 관한 상기 해시뱅크 서버 상 식별 정보를 포함하는 원본 영상 메타데이터를 포함하는 원본 영상 파일을 생성 및 저장하는 파일 생성/저장부를 포함하는, 영상 촬영 장치가 제공된다.According to another feature of the present disclosure, there is provided an image photographing apparatus, a camera unit configured to acquire original image data regarding the subject by photographing the subject, and an original image hash value by applying a predetermined hash function to the original image data A hash generator configured to obtain, transmit the original image hash value to an external hashbank server through a communication network, and receive identification information on the hashbank server regarding the original image hash value from the hashbank server A communication unit that operates, and a file creation/storage unit for generating and storing an original image file including the original image data and original image metadata including identification information on the hash bank server regarding the original image hash value , an image capturing apparatus is provided.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 원본 영상 해시값에 관한 상기 해시뱅크 서버 상 식별 정보는, 상기 원본 영상 해시값의 상기 해시뱅크 서버 상 저장 위치 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the identification information on the hashbank server regarding the original image hash value may include storage location information on the hashbank server of the original image hash value.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 원본 영상 메타데이터는, 상기 영상 촬영 장치의 식별 정보 및 상기 원본 영상 데이터의 획득 시간 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the original image metadata may further include at least one of identification information of the image capturing apparatus and an acquisition time of the original image data.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 원본 영상 파일이 외부 장치로 복사될 경우, 상기 원본 영상 데이터와 상기 원본 메타데이터가 결합되어 복사될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, when the original image file is copied to an external device, the original image data and the original metadata may be combined and copied.
본 개시의 실시예에 의하면, 각 영상 파일을, 그 영상 파일 자체로부터, 해당 영상 파일이 실제 카메라에 의해 촬영된 원본 영상인지 원본 영상의 변조에 의해 획득된 변조 영상인지를 용이하고 신뢰성 있게 파악할 수 있다. 본 개시의 실시예에 의하면, 영상 공유 서버를 통하여 영상이 공유될 때, 해당 서버로부터 영상을 재생하는 사용자들로 하여금, 딥페이크 변조 영상이거나 그러한 가능성이 있는 영상임을 알림으로써, 딥페이크 변조 영상을 원본 영상이라고 오해하여 발생할 수 있는 사회적 혼란 및 피해를 미연에 방지할 수 있고, 궁극적으로 딥러닝 기반의 영상 변조 연구 분야의 선의의 개발 연구를 촉진할 수 있다. According to the embodiment of the present disclosure, it is possible to easily and reliably determine whether each image file is an original image captured by an actual camera or a modulated image obtained by modulation of the original image from the image file itself. have. According to an embodiment of the present disclosure, when an image is shared through an image sharing server, by notifying users who play images from the server that it is a deepfake-modulated image or an image with such a possibility, a deepfake-modulated image It is possible to prevent social confusion and damage that may occur due to misunderstanding that it is an original image, and ultimately, it can promote well-intentioned development research in the field of deep learning-based image modulation research.
도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따른 영상 생성/공유 시스템의 개략적 구성을 도시한 도면이다.
도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 영상 촬영 장치(110)에 의한 원본 영상 파일의 개략적 생성 과정과 그 원본 영상 파일의 개략적 구성을 도시한 도면이다.
도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 영상 편집 장치(130)에 의한 파생 원본 영상 파일의 개략적 생성 과정과 그 파생 원본 영상 파일의 개략적 구성을 도시한 도면이다.
도 4는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 영상 편집 장치(130)에 의한 변조 영상 파일의 개략적 생성 과정과 그 변조 영상 파일의 개략적 구성을 도시한 도면이다.
도 5는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 영상 공유 서버(150)에 의한 영상 파일의 업로드 과정을 개략적으로 도시한 흐름도이다.1 is a diagram illustrating a schematic configuration of an image generation/sharing system according to an embodiment of the present disclosure.
FIG. 2 is a diagram illustrating a schematic generation process of an original image file by the image photographing apparatus 110 of FIG. 1 and a schematic configuration of the original image file according to an embodiment of the present disclosure.
FIG. 3 is a diagram illustrating a schematic generation process of a derived original image file by the
4 is a diagram illustrating a schematic generation process of a modulated image file by the
5 is a flowchart schematically illustrating a process of uploading an image file by the
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 관하여 상세히 설명한다. 이하에서는, 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있다고 판단되는 경우, 이미 공지된 기능 및 구성에 관한 구체적인 설명을 생략한다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 어디까지나 본 개시의 일 실시예에 관한 것일 뿐 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님을 알아야 한다.Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, when it is determined that there is a risk of unnecessarily obscuring the subject matter of the present disclosure, detailed descriptions of already known functions and configurations will be omitted. In addition, it should be understood that the contents described below are only related to one embodiment of the present disclosure, and the present disclosure is not limited thereto.
본 개시에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 개시를 한정하려는 의도에서 사용된 것이 아니다. 예를 들면, 단수로 표현된 구성요소는 문맥상 명백하게 단수만을 의미하지 않는다면 복수의 구성요소를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용되는 "및/또는"이라는 용어는, 열거되는 항목들 중 하나 이상의 항목에 의한 임의의 가능한 모든 조합들을 포괄하는 것임이 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용되는 '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 본 개시 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐이고, 이러한 용어의 사용에 의해 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하려는 것은 아니다.The terms used in the present disclosure are only used to describe specific embodiments and are not intended to limit the present disclosure. For example, an element expressed in a singular should be understood as a concept including a plurality of elements unless the context clearly means only the singular. It should be understood that the term "and/or" as used in this disclosure encompasses any and all possible combinations by one or more of the enumerated items. Terms such as 'comprise' or 'have' used in the present disclosure are only intended to designate that the features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the present disclosure exist, and the terms It is not intended to exclude the possibility of addition or existence of one or more other features or numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
본 개시의 실시예에 있어서 '모듈' 또는 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 기능적 부분을 의미하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 또는 '부'는, 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 또는 '부'를 제외하고는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서에 의해 구현될 수 있다.In an embodiment of the present disclosure, a 'module' or 'unit' means a functional part that performs at least one function or operation, and may be implemented as hardware or software, or a combination of hardware and software. In addition, the plurality of 'modules' or 'units' may be integrated into at least one software module and implemented by at least one processor, except for 'modules' or 'units' that need to be implemented with specific hardware. have.
본 개시의 실시예에 있어서, 원본 영상이라는 용어는, 카메라를 이용해서 피사체를 광학적으로 촬영하고 이를 전기 신호로 변환하여 획득한 실사 영상으로서, 영상 표시를 위한 영상 데이터에 대해 컴퓨터 그래픽을 이용한 인위적 조작을 가하지 않은 영상을 나타내는 것이다. 여기서 인위적 조작이라 함은, 예컨대 딥러닝 기반 알고리즘에 기초하여 영상의 동일성을 해치는 정도의 영상 변환, 변조 등(예컨대, 얼굴 표정 조작, 얼굴 스와핑 등)을 나타내며, 영상의 동일성을 해치지 않는 정도의 범위에서 이루어지는 사소한 보정이나 정정(예컨대, 얼굴 사진의 경우 피부 표현의 수정, 화면 표시 톤의 정정 등) 등을 포함하지는 않음을 알아야 한다. 본 개시의 일 실시예에 있어서, 원본 영상 파일은, 실제 영상으로서 표현되는 원본 영상 데이터를 포함하고, 또한 그 원본 영상 파일에 관련된 각종 정보를 포함하는 원본 영상 메타데이터를 포함할 수 있다.In an embodiment of the present disclosure, the term "original image" is a live-action image obtained by optically photographing a subject using a camera and converting it into an electrical signal, artificial manipulation using computer graphics on image data for image display It shows the image without adding . Here, the term “artificial manipulation” refers to, for example, image transformation, modulation, etc. (eg, facial expression manipulation, face swapping, etc.) to the extent that it harms the identity of the image based on a deep learning-based algorithm, and the range of the extent to which the identity of the image is not impaired. It should be noted that it does not include minor corrections or corrections made in . In an embodiment of the present disclosure, the original image file may include original image data expressed as an actual image, and may also include original image metadata including various types of information related to the original image file.
본 개시의 일 실시예에 있어서, 원본 영상은, 전술한 바와 같이 카메라 등에 의해 직접 촬영되어 획득 및 생성된 원시(Original) 원본 영상과, 원시 원본 영상으로부터 얻어지는 파생 원본 영상을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 있어서, 파생 원본 영상은, 원본 동영상 데이터로부터 시간 프레임별로 일부를 추출한 동영상 또는 정지영상이나 원본 정지영상 데이터들을 각 시간 프레임으로 묶어서 구성한 동영상 등과 같이, 컴퓨터 상에서 원본 영상 파일의 원본 영상 데이터를 편집(그러나, 하나의 프레임 안에서 영상을 표시하는 영상 데이터의 값을 변경하지는 않음)하여 획득되는 영상일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 있어서, 파생 원본 영상 파일은, 전술한 원본 영상 파일의 원본 영상 데이터 중에서 추출된 파생 원본 영상 데이터를 포함하고, 또한 그 파생 원본 영상 파일에 관련된 각종 정보를 포함하는 파생 원본 영상 메타데이터를 포함하는데, 여기서 파생 원본 영상 메타데이터는, 그 기초가 된 원본 영상 파일의 원본 영상 메타데이터의 전체 또는 적어도 일부를 포함할 수 있음을 알아야 한다. 이하에서는, 파생 영상이라는 용어와 파생 원본 영상이라는 용어가 혼용될 수 있는데, 이들은 모두 카메라로부터 획득된 실사 원시 영상으로부터 각 프레임별 추출 또는 결합 조작을 통해 얻어진 것이며, 하나의 시간 프레임 안에서 영상 표시를 위한 영상 데이터를 변경하지는 않는다는 점에서 후술하는 변조 영상과는 차별되는 것을 지칭하는 것임을 알아야 한다.In an embodiment of the present disclosure, the original image may include an original original image obtained and generated by being directly photographed by a camera or the like as described above, and a derived original image obtained from the original original image. In an embodiment of the present disclosure, the derived original image is a moving image in which a part is extracted for each time frame from the original moving image data or a moving image formed by bundling the original still image data into each time frame, etc. It may be an image obtained by editing the original image data (however, the value of image data displaying an image in one frame is not changed). In an embodiment of the present disclosure, the derived original image file includes the derived original image data extracted from the original image data of the aforementioned original image file, and also includes various information related to the derived original image file. It should be noted that image metadata is included, wherein the derived original image metadata may include all or at least part of the original image metadata of the original image file on which it is based. Hereinafter, the term derived image and the term derived original image may be used interchangeably, all of which are obtained through extraction or combining operation for each frame from the live-action raw image obtained from the camera, and are used for image display within one time frame. It should be noted that it refers to a thing different from a modulated image, which will be described later, in that it does not change the image data.
본 개시의 일 실시예에 있어서, 변조 영상이라는 용어는, 전술한 원본(또는 파생 원본) 영상 파일의 원본(또는 파생 원본) 영상 데이터의 적어도 일부에 대해 인위적 변조를 가함으로써 생성된 영상을 나타낸다. 여기서 인위적 조작이라 함은, 전술한 바와 같이, 예컨대 딥러닝 기반 알고리즘에 기초하여 영상의 동일성을 해치는 정도의 영상 변환, 변조 등(예컨대, 얼굴 표정 조작, 얼굴 스와핑 등)을 나타내며, 영상의 동일성을 해치지 않는 정도의 범위에서 이루어지는 사소한 보정이나 정정(예컨대, 얼굴 사진의 경우 피부 표현의 수정, 화면 표시 톤의 정정 등) 등을 포함하지는 않음을 알아야 한다. 본 개시의 일 실시예에 있어서, 변조 영상 파일은, 전술한 원본(또는 파생 원본) 영상 파일의 원본(또는 파생 원본) 영상 데이터의 적어도 일부에 대해 인위적 변조를 가함으로써 생성된 변조 영상 데이터를 포함하고, 또한 그 변조 원본 영상 파일에 관련된 각종 정보를 포함하는 변조 영상 메타데이터를 포함하는데, 여기서 변조 영상 메타데이터는, 그 기초가 된 원본(또는 파생 원본) 영상 파일의 원본(또는 파생 원본) 영상 메타데이터의 전체 또는 적어도 일부를 포함할 수 있음을 알아야 한다.In an embodiment of the present disclosure, the term modulated image denotes an image generated by applying artificial modulation to at least a portion of original (or derived original) image data of the aforementioned original (or derived original) image file. Here, the term artificial manipulation refers to image transformation, modulation, etc. (e.g., facial expression manipulation, face swapping, etc.) to the extent that it harms the identity of the image, for example, based on a deep learning-based algorithm, as described above. It should be noted that it does not include minor corrections or corrections (eg, correction of skin expression in the case of a face photo, correction of screen display tone, etc.) made within the range of the degree of harm. In an embodiment of the present disclosure, the modulated image file includes modulated image data generated by applying artificial modulation to at least a portion of the original (or derived original) image data of the aforementioned original (or derived original) image file. and modulated image metadata including various information related to the modulated original image file, wherein the modulated image metadata is an original (or derived original) image of the original (or derived original) image file on which it is based. It should be noted that it may include all or at least part of the metadata.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 개시의 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, an embodiment of the present disclosure will be described in detail.
도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따른 영상 생성/공유 시스템(100)의 개략적 구성을 도시한 도면이다. 도시된 바에 의하면, 영상 생성/공유 시스템(100)은, 보수의 영상 촬영 장치(110), 통신망(120), 복수의 영상 편집 장치(130), 해시뱅크 서버(140) 및 영상 공유 서버(150)를 포함한다.1 is a diagram illustrating a schematic configuration of an image generation/sharing system 100 according to an embodiment of the present disclosure. As shown, the image creation/sharing system 100 includes a reward image capturing device 110 , a
본 개시의 일 실시예에 의하면, 복수의 영상 촬영 장치(110) 각각은, 카메라를 통해 피사체를 촬영함으로써 그 피사체에 관한 이미지 정보를 광학적으로 획득하고 이를 전기적 신호로 변환하여 원본(실사) 영상 데이터를 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 촬영 장치(110) 각각은, 카메라를 통하여 획득한 원본(실사) 영상 데이터가 획득되면, 이를 소정의 해시함수에 적용하여 해시값을 획득할 수 있고, 이를 통신망(120)을 통해 해시뱅크 서버(140)로 전송할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 각 영상 촬영 장치(110)는, 각 획득된 영상 데이터에 관한 해시값을 해시뱅크 서버(140)로 전송한 후, 통신망(120)을 통해 해시뱅크 서버(140)로부터 그에 대한 응답, 예컨대 그 해시뱅크 서버(140) 상에서 전술한 해시값이 저장된 위치를 식별할 수 있는 식별 정보 등을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 각 영상 촬영 장치(110)는, 해시뱅크 서버(140)로부터 전술한 해시값 관련 응답을 수신한 후, 앞서 카메라 촬영에 의해 획득한 원본(실사) 영상 데이터(즉, 실제로 획득된 영상의 표현을 위한 데이터 값)와, 관련된 메타데이터를 결합하여 대응하는 원본 영상 파일을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 원본 영상 데이터는 동영상 데이터를 포함할 수도 있고 정지 영상 데이터를 포함할 수도 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 원본 영상 파일의 메타데이터는, 예컨대 해당 영상 파일이 원시 원본(실사) 영상 데이터에 관한 파일임을 나타내는 정보, 전술한 해시뱅크 서버(140)로부터 수신한, 해시값 관련 식별 정보, 해당 영상 촬영 장치(110)에 부여된 고유의 식별 정보(예컨대, 기기 제조번호, IP 정보 등을 포함할 수 있으며, 그에 제한되지 않음), 및 해당 원본 영상 데이터의 획득 시간 정보 등을 비롯한 다양한 관련 정보를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 원본(실사) 영상 파일이 외부 다른 장치 등으로 전송 또는 복사되는 경우, 그 파일의 원본 영상 데이터와 함께 메타데이터가 결합된 형태로 복사될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, each of the plurality of image photographing apparatuses 110 optically acquires image information about the subject by photographing the subject through a camera, and converts it into an electrical signal to obtain original (actual) image data can be obtained. According to an embodiment of the present disclosure, each of the image photographing apparatuses 110 may obtain a hash value by applying the original (actual) image data obtained through a camera to a predetermined hash function when the obtained image data is obtained. It may be transmitted to the
본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(120)은, 임의의 통신 프로토콜을 지원하는 소정의 통신 네트워크일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(120)은, TCP/IP 프로토콜 등 임의의 통신 프로토콜에 따라, 복수의 영상 촬영 장치(110), 복수의 영상 편집 장치(130), 해시뱅크 서버(140) 및 영상 공유 서버(150) 간의 정보 송수신을 지원할 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 의하면, 복수의 영상 편집 장치(130) 각각은 영상 촬영 장치(110)에 의해 생성된 원본(실사) 영상 파일을 수신 및 저장할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 각 영상 편집 장치(130)는, 예컨대 통신망(120)을 통하여 영상 촬영 장치(110)로부터 원본 영상 파일을 수신할 수도 있고, 영상 촬영 장치(110)로부터 직접 원본 영상 파일을 복사 및 저장할 수도 있다. 본 도면 및 설명에서는, 각 영상 촬영 장치(110)와 각 영상 편집 장치(130)가 서로 분리된 별개의 장치인 것으로 도시 및 설명되어 있으나 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님을 알아야 한다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 동일 또는 결합된 장치가 영상 촬영 장치(110) 및 영상 편집 장치(130)로 동작할 수 있음을 알아야 한다.According to an embodiment of the present disclosure, each of the plurality of
본 개시의 일 실시예에 의하면, 각 영상 편집 장치(130)는, 비디오 데이터를 포함하는 원본 영상 파일을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 그 원본 영상 파일의 원본 영상 데이터 중에서 일부 정보, 예컨대 그 비디오 원본 영상 데이터의 각 프레임에 관한 영상 데이터(즉, 정지 영상 데이터)를 추출하여 획득할 수 있는데, 본 개시에서는 이러한 원본 영상 데이터 중에서 추출된 영상 데이터를 파생 원본 영상 데이터(즉, 촬영에 의해 획득된 실사 영상 데이터이되, 별도의 다른 파일로부터 추출되어 생성된 영상 데이터)라 할 것이다. According to an embodiment of the present disclosure, each
본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 원본 영상 데이터 중에서 추출된 파생 원본 영상 데이터를 소정의 해시 함수에 적용하여 파생 원본 영상 해시값을 획득할 수 있고, 이를 통신망(120)을 통해 해시뱅크 서버(140)로 전송할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 각 영상 편집 장치(130)는, 각 획득된 파생 원본 영상 데이터에 관한 해시값을 해시뱅크 서버(140)로 전송한 후, 통신망(120)을 통해 해시뱅크 서버(140)로부터 그에 대한 응답, 예컨대 그 해시뱅크 서버(140) 상에서 전술한 해시값이 저장된 위치를 식별할 수 있는 식별 정보 등을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 각 영상 편집 장치(130)는, 해시뱅크 서버(140)로부터 전술한 해시값 관련 응답을 수신한 후, 앞서 획득한 파생 원본 영상 데이터와, 관련된 메타데이터를 결합하여 대응하는 원본 영상 파일을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 파생 원본 영상 파일의 메타데이터는, 그 파생 원본 영상 파일의 기초가 된 원시 원본 영상 파일의 원본 영상 메타데이터(예컨대, 원본 영상 파일의 원본 영상 데이터의 해시값이 저장된, 해시뱅크 서버(140) 상의 저장 위치를 식별할 수 있는 식별 정보 등을 포함할 수 있음)의 전체 또는 적어도 일부를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 파생 원본 영상 파일의 메타데이터는, 또한, 해당 영상 파일이 파생 원본(실사) 영상 데이터에 관한 파일임을 나타내는 정보, 전술한 해시뱅크 서버(140)로부터 수신한, 해시값 관련 식별 정보, 해당 영상 편집 장치(130)에 부여된 고유의 식별 정보(예컨대, 기기 제조번호, IP 정보 등을 포함할 수 있으며, 그에 제한되지 않음), 및 해당 파생 원본 영상 데이터의 획득 시간 정보 등을 비롯한 다양한 관련 정보를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 파생 원본(실사) 영상 파일이 외부 다른 장치 등으로 전송 또는 복사되는 경우, 그 파일의 파생 원본 영상 데이터와 함께 메타데이터가 결합된 형태로 복사될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 영상 촬영 장치(110)로부터 수신된 원본 영상 파일로부터의 원본 영상 데이터 또는 그 수신된 원본 영상 파일에서 추출/생성된 파생 원본 영상 파일로부터의 파생 원본 영상 데이터를 변조하여 변조 영상 파일을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 원본 영상 데이터 또는 파생 원본 영상 데이터의 값을 변경할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 예컨대 딥러닝 기반의 알고리즘(예를 들어, GAN 알고리즘, Auto-Encoder 알고리즘 등을 포함하며 이로써 제한되는 것은 아님)에 의해 구축된 딥페이크 영상 변조 모델에 따라, 원본 영상 파일 또는 파생 원본 영상 파일에 기초한 변조 영상 데이터를 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 예컨대 특정 사람의 얼굴이 포함된 원본 또는 파생 원본 영상 데이터에 대해, 그 얼굴 정보를 변경하여, 동일한 인물이 전혀 다른 표정을 짓거나 전혀 다른 특징을 갖도록 변조하거나 해당 인물의 얼굴을 다른 인물의 얼굴로 변경/변조함으로써, 변조 영상 데이터를 생성할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 생성된 변조 영상 데이터를 소정의 해시 함수에 적용하여 변조 영상 해시값을 획득할 수 있고, 이를 통신망(120)을 통해 해시뱅크 서버(140)로 전송할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 각 영상 편집 장치(130)는, 각 획득된 변조 영상 데이터에 관한 해시값을 해시뱅크 서버(140)로 전송한 후, 통신망(120)을 통해 해시뱅크 서버(140)로부터 그에 대한 응답, 예컨대 그 해시뱅크 서버(140) 상에서 전술한 해시값이 저장된 위치를 식별할 수 있는 식별 정보 등을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 각 영상 편집 장치(130)는, 해시뱅크 서버(140)로부터 전술한 해시값 관련 응답을 수신한 후, 앞서 획득한 변조 영상 데이터와, 관련된 메타데이터를 결합하여 대응하는 변조 영상 파일을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 변조 영상 파일의 메타데이터는, 그 변조 영상 파일의 기초가 된 원시 원본 영상 파일의 원본 영상 메타데이터(예컨대, 원본 영상 파일의 원본 영상 데이터의 해시값이 저장된, 해시뱅크 서버(140) 상의 저장 위치를 식별할 수 있는 식별 정보 등을 포함할 수 있음)의 전체 또는 적어도 일부를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 변조 영상 파일의 메타데이터는, 그 변조 영상 파일의 기초가 된 파생 원본 영상 파일의 파생 원본 영상 메타데이터(예컨대, 파생 원본 영상 파일의 파생 원본 영상 데이터의 해시값이 저장된, 해시뱅크 서버(140) 상의 저장 위치를 식별할 수 있는 식별 정보 등을 포함할 수 있음)의 전체 또는 적어도 일부를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 변조 영상 파일의 메타데이터는, 또한, 해당 영상 파일이 변조 영상 데이터에 관한 파일임을 나타내는 정보, 전술한 해시뱅크 서버(140)로부터 수신한, 해시값 관련 식별 정보, 해당 영상 편집 장치(130)에 부여된 고유의 식별 정보(예컨대, 기기 제조번호, IP 정보 등을 포함할 수 있으며, 그에 제한되지 않음), 및 해당 변조 영상 데이터의 획득 시간 정보 등을 비롯한 다양한 관련 정보를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 변조 영상 파일이 외부 다른 장치 등으로 전송 또는 복사되는 경우, 그 파일의 변조 영상 데이터와 함께 메타데이터가 결합된 형태로 복사될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 의하면, 해시뱅크 서버(140)는, 전술한 바와 같이, 통신망(120)을 통하여, 영상 촬영 장치(110) 및/또는 영상 편집 장치(130)로부터, 각 생성된 원시 원본 영상 데이터, 파생 원본 영상 데이터, 및/또는 변조 영상 데이터의 각 해시값을 수신할 수 있고, 수신된 각 해시값을 저장할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 해시뱅크 서버(140)는, 각 해시값의 저장 이후, 그 수신된 각 해시값의 해시뱅크 서버(140) 내 식별 정보, 예컨대 해시값 저장 위치 정보 등을 생성할 수 있고, 생성된 정보를 통신망(120)을 통해 각 대응하는 영상 촬영 장치(110) 및/또는 영상 편집 장치(130)로 반환할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 해시뱅크 서버(140)는, 식별 정보를 이용한 해시뱅크 서버(140) 상에 저장되어 있는 소정 해시값에 대한 요청을 수신한 경우, 그 요청된 해시값을 검색하여 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 예컨대 원본(실사) 영상 파일로서 유통되는 소정 영상 파일에 관하여, 그 영상 파일이 원본 상태인지를 확인하고자 하는 장치는, 그 영상 파일의 관련 해시값(예컨대, 해당 영상 파일에 포함된 영상 데이터의 해시값)이, 해시뱅크 서버(140) 상에 저장된 해시값과 일치하는지 확인하고자 할 수 있고, 이러한 경우, 장치는, 해당 영상 파일의 메타데이터로부터의 식별 정보에 기초하여 해시뱅크 서버(140)에 저장된 해시값을 요청할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 해당 장치는, 해시뱅크 서버(140)로부터 수신된 해시값을 현재 영상 파일로부터 도출된 해시값과 비교함으로써, 그 일치 여부에 따라, 원본(실사) 영상 파일로서 유통되는 해당 영상 파일이 진짜로 원본(실사) 영상 데이터에 관한 영상 파일인지 여부를 확인할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 통신망(120)을 통하여 다수의 장치들 간에 영상 공유가 이루어지도록 지원하는 서버 장치일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 임의의 영상을 보유한 장치로부터 소정의 영상과 영상 업로드 요청을 수신할 수 있고, 수신된 요청에 따라 해당 영상을 서버에 업로드하여 저장할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 또한, 임의의 장치로부터, 해당 서버(150) 상에 업로드 및 저장된 영상에 대한 다운로드 또는 실시간 재생 요청을 수신할 수 있고, 그 수신된 요청에 따라 해당 영상을, 다운로드 또는 실시간 재생을 위해 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the
구체적으로, 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 통신망(120)을 통해, 임의의 장치, 예컨대 영상 촬영 장치(110) 및/또는 영상 편집 장치(130)로부터, 소정의 영상 파일을, 업로드 요청과 함께 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 수신된 영상 파일이, 그 영상 파일이 원본 영상 데이터에 관한 것인지 아니면 변조 영상 데이터에 관한 것인지 등을 나타내는 정보, 해당 영상 파일의 영상 데이터에 관한 해시값을 해시뱅크 서버(140)로부터 검색하는데 이용될 수 있는 식별 정보 등을 포함하는 메타데이터를 포함하는지를 판정할 수 있다. Specifically, according to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 해당 영상 파일의 메타데이터가 그 영상 파일이 변조 영상 파일임을 나타내는 경우, 해당 영상 파일을, 변조 영상 파일이라는 표지와 함께 저장할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 이후 해당 영상 파일에 대한 재생 요청 등이 수신될 경우, 그 영상 파일의 데이터를 변조 영상 파일이라는 표지와 함께 재생 제공함으로써, 이를 시청하는 사용자로 하여금 변조 영상 파일임을 인지한채 해당 영상을 시청하도록 할 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 해당 영상 파일의 메타데이터가 그 영상 파일이 원본(파생 원본) 영상 파일임을 나타내는 경우, 해당 영상 파일의 메타데이터로부터 획득한 해시뱅크 서버(140) 상 해시값 식별 정보를 이용해서 해시뱅크 서버(140)에 액세스할 수 있고, 그로부터 대응하는 해시값을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 해시뱅크 서버(140)로부터 수신된 해시값을, 해당 영상 파일의 영상 데이터로부터 직접 도출된 해시값과 비교할 수 있고, 그 일치 여부에 따라 해당 영상 파일의 원본성을 확인할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 전술한 해시값 비교 과정을 거쳐 영상 파일의 원본성을 확인한 후에, 해당 영상 파일을, 원본 영상 파일이라는 표지와 함께 저장할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 이후 해당 영상 파일에 대한 재생 요청 등이 수신될 경우, 그 영상 파일의 데이터를 원본 영상 파일이라는 표지와 함께 재생 제공함으로써, 이를 시청하는 사용자로 하여금 변조 영상 파일임을 인지한채 해당 영상을 시청하도록 할 수 있다. 이와 달리, 예컨대 전술한 해시값 비교 과정에서, 해시뱅크 서버(140)로부터 수신된 해시값을, 해당 영상 파일의 영상 데이터로부터 직접 도출된 해시값이 일치하지 않을 경우, 영상 공유 서버(150)는, 해당 영상 파일이, 변조 영상일 수 있음을 알리는 경고 표지와 함께 저장할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 이후 해당 영상 파일에 대한 재생 요청 등이 수신될 경우, 그 영상 파일의 데이터를, 그 파일이 변조 영상 파일일 수 있음을 알리는 경고 표지와 함께 재생 제공함으로써, 이를 시청하는 사용자로 하여금 그러한 상황을 인지한채 해당 영상을 시청하도록 할 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 업로드가 요청된 영상 파일이, 해당 파일의 원본 또는 변조 여부를 나타내는 전술한 메타데이터를 포함하지 않는다고 판정한 경우, 그 업로드 요청을 보내온 장치에 대해, 해당 영상 파일이 원본 영상 파일인지 또는 변조 영상 파일인지를 질의할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 전술한 질의에 응답하여, 대응하는 장치로부터, 해당 영상 파일이 변조 영상 파일이라는 응답을 수신한 경우에는, 해당 영상 파일을 변조 영상 파일로 취급하여, 해당 영상 파일을, 변조 영상 파일이라는 표지와 함께 저장할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 이후 해당 영상 파일에 대한 재생 요청 등이 수신될 경우, 그 영상 파일의 데이터를 변조 영상 파일이라는 표지와 함께 재생 제공함으로써, 이를 시청하는 사용자로 하여금 변조 영상 파일임을 인지한채 해당 영상을 시청하도록 할 수 있다. 그와 달리, 영상 공유 서버(150)가, 위 질의의 대한 응답을 기한 내에 얻지 못하거나, 그 질의에 응답하여 해당 영상 파일이 원본 영상 파일이라는 응답을 수신한 경우에는, 해당 영상 파일이 원본 영상 파일인지 변조 영상 파일인지 판정되지 않은 것으로 보고, 해당 영상 파일을, 변조 영상 파일일 가능성이 있다는 표지와 함께 저장할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 공유 서버(150)는, 이후 해당 영상 파일에 대한 재생 요청 등이 수신될 경우, 그 영상 파일의 데이터를, 그 파일이 변조 영상 파일일 가능성이 있다는 표지와 함께 재생 제공함으로써, 이를 시청하는 사용자로 하여금 그러한 상황을 인지한채 해당 영상을 시청하도록 할 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the
도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 영상 촬영 장치(110)에 의한 원시 원본 영상 파일의 개략적 생성 과정과 그 원본 영상 파일의 개략적 구성을 도시한 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating a schematic generation process of an original original image file by the image photographing apparatus 110 of FIG. 1 and a schematic configuration of the original image file, according to an embodiment of the present disclosure.
도시된 바에 의하면, 우선, 단계(210)에서, 영상 촬영 장치(110)는, 해당 장치가 구비한 카메라 등을 통해 특정 피사체를 촬영함으로써 대응하는 정지 영상 또는 비디오 영상 데이터를 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 촬영 장치(110)는, 단계(220)에서, 단계(210)에서 획득된 영상 데이터에 대해, 미리 정해진 소정의 해시함수를 적용하여, 소정의 해시값을 획득할 수 있다. 여기서 획득되는 해시값은 해당 영상 데이터에 관한 일종의 전자지문이라 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 촬영 장치(110)는, 단계(230)에서, 위 획득된 해시값을 통신망(120)을 통해 외부의 해시뱅크 서버(140)로 전송할 수 있고, 단계(240)에서 그 해시뱅크 서버(140)로부터의 소정의 응답, 예컨대 그 해시뱅크 서버(140) 상의 해당 해시값의 식별 정보를 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 해시뱅크 서버(140)는, 미리 정해진 임의의 외부 서버 장치일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 촬영 장치(110)는, 단계(250)에서, 단계(240)에서 획득한 정보와, 기타 해당 영상 데이터에 관한 정보(예컨대, 해당 영상 촬영 장치(110)의 장치 ID 등의 식별 정보, 해당 영상의 촬영 획득 시간 정보 등을 포함할 수 있고, 이로써 제한되는 것은 아님) 등을 포함한 메타데이터를 생성할 수 있다. 그런 다음, 영상 촬영 장치(110)는, 단계(260)에서, 앞서 획득한 영상 데이터와, 단계(250)에서 생성된 메타데이터를 포함하는 원본 영상 파일을 생성 및 저장할 수 있다. 단계(260)에서 생성된 원본 영상 파일의 예시적인 개략적 구성이 (A)에 도시되어 있다.As illustrated, first, in
도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 영상 편집 장치(130)에 의한 파생 원본 영상 파일의 개략적 생성 과정과 그 파생 원본 영상 파일의 개략적 구성을 도시한 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating a schematic generation process of a derived original image file by the
도시된 바에 의하면, 우선, 단계(310)에서, 영상 편집 장치(130)는, 소정의 원본 영상 파일로부터 파생 영상 데이터를 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 여기서 원본 영상 파일은, 예컨대 영상 편집 장치(130)가 유무선 통신 방식이나 기타 다른 접속 방식에 의해 다른 장치로부터 획득한 것일 수도 있고, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 예컨대 주어진 원본 영상 파일이 동영상 데이터를 포함하는 경우에 그 동영상 데이터의 각 프레임으로부터 추출된 정지 영상 데이터를 파생 영상 데이터로 획득할 수도 있고 해당 동영상 데이터 중 일부 시간 구간을 추출한 동영상 데이터를 파생 영상 데이터로 획득할 수도 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 예컨대 주어진 복수의 정지 영상 파일의 각 영상 데이터들을 결합한 동영상 데이터를 파생 영상 데이터로 획득할 수도 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 단계(310)에서 영상 편집 장치(130)가 파생 영상 데이터를 획득하는 소스가 되는 원본 영상 파일은, 촬영에 의해 획득된 원시 원본 영상 파일일 수도 있고, 또 다른 파생 원본 영상 파일일 수도 있음을 알아야 한다.As illustrated, first, in operation 310 , the
본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 단계(320)에서, 단계(310)에서 획득된 파생 영상 데이터에 대해, 미리 정해진 소정의 해시함수를 적용하여, 소정의 해시값을 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 단계(330)에서, 위 획득된 해시값을 통신망(120)을 통해 외부의 해시뱅크 서버(140)로 전송할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 단계(330)에서, 위 획득된 해시값을 통신망(120)을 통해 외부의 해시뱅크 서버(140)로 전송하되, 그 파생 영상의 근원이 된 원본 영상의 원본 영상 파일에서 추출된 원본 영상 해시값의 식별 정보를 함께 전송할 수 있다. 그런 다음, 단계(340)에서 영상 편집 장치(130)는, 해시뱅크 서버(140)로부터의 소정의 응답, 예컨대 그 해시뱅크 서버(140) 상의 해당 해시값의 식별 정보를 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 단계(350)에서, 단계(340)에서 획득한 정보와, 기타 해당 영상 데이터에 관한 정보(예컨대, 해당 영상 편집 장치(110)의 장치 ID 등의 식별 정보, 해당 영상의 파생 영상 데이터 획득 시간 정보 등을 포함할 수 있고, 이로써 제한되는 것은 아님), 그리고 파생 영상 데이터의 소스가 된 원본 영상 파일의 메타데이터의 전체 또는 그 일부 등을 포함한 메타데이터를 생성할 수 있다. 그런 다음, 영상 편집 장치(130)는, 단계(360)에서, 앞서 획득한 영상 데이터와, 단계(350)에서 생성된 메타데이터를 포함하는 파생 원본 영상 파일을 생성 및 저장할 수 있다. 단계(360)에서 생성된 파생 원본 영상 파일의 예시적인 개략적 구성이 (B)에 도시되어 있다.According to an embodiment of the present disclosure, in step 320 , the
도 4는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 영상 편집 장치(130)에 의한 변조 영상 파일의 개략적 생성 과정과 그 변조 영상 파일의 개략적 구성을 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating a schematic generation process of a modulated image file by the
도시된 바에 의하면, 우선, 단계(410)에서, 영상 편집 장치(130)는, 소정의 원본 영상 파일의 영상 데이터를 변조하여 변조 영상 데이터를 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 여기서 원본 영상 파일은, 예컨대 영상 편집 장치(130)가 유무선 통신 방식이나 기타 다른 접속 방식에 의해 다른 장치로부터 획득한 것일 수도 있고, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 여기서 원본 영상 파일은, 카메라 촬영에 의해 직접 획득된 원시 원본 영상 파일일 수도 있고, 원시 원본 영상 파일로부터 획득된 파생 원본 영상 파일일 수도 있음을 알아야 한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 예컨대 딥러닝 기반의 알고리즘(예를 들어, GAN 알고리즘, Auto-Encoder 알고리즘 등을 포함하며 이로써 제한되는 것은 아님)에 의해 구축된 딥페이크 영상 변조 모델에 따라, 원본 영상 파일 또는 파생 원본 영상 파일에 기초한 딥페이크 변조 영상 데이터를 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 예컨대 특정 사람의 얼굴이 포함된 원본 또는 파생 원본 영상 데이터에 대해, 그 얼굴 정보를 변경하여, 동일한 인물이 전혀 다른 표정을 짓거나 전혀 다른 특징을 갖도록 변조하거나 해당 인물의 얼굴을 다른 인물의 얼굴로 변경/변조함으로써, 변조 영상 데이터를 생성할 수 있다.As illustrated, first, in
본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 단계(420)에서, 단계(410)에서 획득된 변조 영상 데이터에 대해, 미리 정해진 소정의 해시함수를 적용하여, 소정의 해시값을 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 단계(430)에서, 위 획득된 해시값을 통신망(120)을 통해 외부의 해시뱅크 서버(140)로 전송할 수 있고, 단계(440)에서 그 해시뱅크 서버(140)로부터의 소정의 응답, 예컨대 그 해시뱅크 서버(140) 상의 해당 해시값의 식별 정보를 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 영상 편집 장치(130)는, 단계(450)에서, 단계(440)에서 획득한 정보와, 기타 해당 영상 데이터에 관한 정보(예컨대, 해당 영상 편집 장치(110)의 장치 ID 등의 식별 정보, 해당 영상의 변조 영상 데이터 획득 시간 정보, 변조 영상 데이터 생성에 이용된 알고리즘 정보 등을 포함할 수 있고, 이로써 제한되는 것은 아님), 그리고 변조 영상 데이터의 소스가 된 원본 영상 파일의 메타데이터의 전체 또는 그 일부 등을 포함한 메타데이터를 생성할 수 있다. 그런 다음, 영상 편집 장치(130)는, 단계(460)에서, 앞서 획득한 변조 영상 데이터와, 단계(450)에서 생성된 메타데이터를 포함하는 변조 영상 파일을 생성 및 저장할 수 있다. 단계(460)에서 생성된 변조 영상 파일의 예시적인 개략적 구성이 (C)에 도시되어 있다.According to an embodiment of the present disclosure, in
도 5는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 영상 공유 서버(150)에 의한 영상 파일의 업로드 과정을 개략적으로 도시한 흐름도이다.5 is a flowchart schematically illustrating a process of uploading an image file by the
먼저, 단계(502)에서, 영상 공유 서버(150)는, 통신망(120)을 통해 영상 촬영 장치(110) 및/또는 영상 편집 장치(130) 등으로부터 소정의 영상 파일과 해당 파일에 대한 업로드 요청을 수신할 수 있다. 단계(504)에서, 영상 공유 서버(150)는, 수신한 영상 파일이, 그 영상 파일에 관한 해시값 관련 소정 메타데이터를 포함하는지 여부를 판정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 여기서 영상 파일이 포함하고 있는지 판정되는 해시값 관련 메타데이터는, 예컨대 외부의 해시뱅크 서버에 해당 파일에 관한 해시값이 저장되어 있음을 나타내며, 또한 해시뱅크 서버에 저장된 해시값에 관한 식별 정보를 포함하고, 아울러 그 메타데이터를 통해 해당 영상 파일이, 카메라를 통한 피사체를 촬영함으로써 획득된 원본 영상 파일인지 또는 소정의 원본 영상 파일의 적어도 일부를 변조함으로써 생성된 변조 영상 파일인지를 판정할 수 있는, 메타데이터일 수 있다. First, in
단계(504)에서 영상 파일에 관한 해시값 관련 소정 메타데이터를 포함한다고 판정된 경우, 절차는 단계(506)로 진행하여 영상 공유 서버(150)는, 메타데이터가 해당 영상 파일이 변조 영상 파일임을 나타내는지 판정할 수 있다. 단계(506)에서 메타데이터가 해당 파일이 변조 영상 파일임을 나타내는 경우, 단계(508)에서, 영상 공유 서버(150)는, 그 영상 파일을 변조 영상 파일이라는 표지와 함께 저장할 수 있다. 본 도면에 도시되지는 않았으나, 이후 영상 공유 서버(150)는, 임의의 장치로부터 전술한 영상 파일에 대한 다운로드 또는 실시간 재생 요청을 수신하는 경우에, 그 영상 파일을 다운로드 또는 실시간 재생을 위해 제공하되, 해당 영상 파일이 변조 영상 파일임을 나타내는 표지를 함께 제공할 수 있고, 이로써 해당 영상 파일을 수신 및 재생하여 시청하는 사용자로 하여금 변조 영상 파일임을 인지한채 그 영상을 시청하도록 할 수 있다.If it is determined in
단계(506)에서 메타데이터가 해당 파일이 변조 영상 파일임을 나타내지 않는 경우, 단계(510)에서, 영상 공유 서버(150)는, 해당 영상 파일의 메타데이터에 포함되어 있는, 해시뱅크 서버에 저장된 해시값에 관한 식별 정보를 토대로, 그 해시뱅크 서버에 액세스하여 해당 해시값을 획득하고, 그 획득된 해시값과 영상 파일의 영상 데이터로부터 도출된 해시값을 비교하여 일치하는지 여부를 판정할 수 있다. 단계(510)에서, 해시뱅크 서버 상의 해시값과 영상 파일로부터 도출된 해시값이 일치하는 경우, 단계(512)에서, 영상 공유 서버(150)는, 해당 영상 파일의 원본성이 확인된 것으로 보아, 영상 공유 서버(150)는, 그 영상 파일을 원본 영상 파일이라는 표지와 함께 저장할 수 있다. 본 도면에 도시되지는 않았으나, 이후 영상 공유 서버(150)는, 임의의 장치로부터 전술한 영상 파일에 대한 다운로드 또는 실시간 재생 요청을 수신하는 경우에, 그 영상 파일을 다운로드 또는 실시간 재생을 위해 제공하되, 해당 영상 파일이 원본 영상 파일임을 나타내는 표지를 함께 제공할 수 있고, 이로써 해당 영상 파일을 수신 및 재생하여 시청하는 사용자로 하여금 원본 영상 파일임을 인지한채 그 영상을 시청하도록 할 수 있다. 단계(510)에서, 해시뱅크 서버 상의 해시값과 영상 파일로부터 도출된 해시값이 일치하지 않는 경우, 단계(514)에서, 영상 공유 서버(150)는, 해당 영상 파일의 원본성이 확인되지 않은 것으로 보아, 영상 공유 서버(150)는, 그 영상 파일을 저장하되, 원본 영상 파일인지 변조 영상 파일인지 확인되지 않았음을 알리는 표지와 함께 저장할 수 있다. 본 도면에 도시되지는 않았으나, 이후 영상 공유 서버(150)는, 임의의 장치로부터 전술한 영상 파일에 대한 다운로드 또는 실시간 재생 요청을 수신하는 경우에, 그 영상 파일을 다운로드 또는 실시간 재생을 위해 제공하되, 해당 영상 파일이 원본 영상 파일인지 변조 영상 파일인지 확인되지 않았음을 알리는 표지를 함께 제공할 수 있고, 이로써 해당 영상 파일을 수신 및 재생하여 시청하는 사용자로 하여금 그 영상 파일이 변조 영상 파일일 수 가능성도 있음을 인지한채 그 영상을 시청하도록 할 수 있다.If the metadata does not indicate that the file is a tampered image file in
다시, 단계(504)로 돌아가서, 영상 파일에 관한 해시값 관련 소정 메타데이터를 포함하지 않는다고 판정된 경우, 절차는 단계(516)로 진행하여 영상 공유 서버(150)는, 파일의 업로드를 요청한 장치에 대해, 그 영상 파일이 원본 영상 파일인지 또는 변조 영상 파일인지를 질의하고, 질의에 대한 답변을 수신할 수 있다. 단계(518)에서는, 단계(516)에서의 질의에 대한 회신이, 해당 영상 파일이 변조 영상 파일이라는 것인지 판정하고, 그러한 경우, 절차는 단계(520)로 진행하여 영상 공유 서버(150)는 해당 영상 파일을 변조 영상 파일이라는 표지와 함께 저장할 수 있다. 단계(518)에서, 단계(516)에서의 질의에 대한 회신이 소정 시간 내에 수신되지 않았거나, 해당 영상 파일이 원본 영상 파일이라는 것인 경우, 절차는 단계(514)로 진행할 수 있다. 전술한 바와 같이, 단계(514)에서, 영상 공유 서버(150)는, 그 영상 파일을 저장하되, 원본 영상 파일인지 변조 영상 파일인지 확인되지 않았음을 알리는 표지와 함께 저장할 수 있다. 본 도면에 도시되지는 않았으나, 이후 영상 공유 서버(150)는, 임의의 장치로부터 전술한 영상 파일에 대한 다운로드 또는 실시간 재생 요청을 수신하는 경우에, 그 영상 파일을 다운로드 또는 실시간 재생을 위해 제공하되, 해당 영상 파일이 원본 영상 파일인지 변조 영상 파일인지 확인되지 않았음을 알리는 표지를 함께 제공할 수 있고, 이로써 해당 영상 파일을 수신 및 재생하여 시청하는 사용자로 하여금 그 영상 파일이 변조 영상 파일일 수 가능성도 있음을 인지한채 그 영상을 시청하도록 할 수 있다.Again, returning to step 504, if it is determined that the image file does not include certain metadata related to a hash value, the procedure proceeds to step 516, where the
본 명세서에서는 주로 영상 파일(음성을 포함하거나 포함하지 않을 수 있음)의 편집이나 변조에 관한 것을 중심으로 설명되었으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시는, 영상을 포함하지 않는 음성 파일의 편집이나 변조에도 사용될 수 있음을 알아야 한다. 즉, 본 개시의 원리는, 영상을 포함하지 않는 음성 파일과 관련하여, 원본 음성 파일 또는 변조 음성 파일을 생성할 때 그 각 음성 관련 해시값을 생성하여 외부의 해시뱅크 서버에 저장하고, 그 해시뱅크 서버에 저장된 해당 음성 관련 해시값의 해시뱅크 서버 상 식별 정보를, 생성 중인 원본 음성 파일 또는 변조 음성 파일의 메타데이터에 포함되도록 함으로서, 생성 이후 유통되는 음성 파일이 원본 음성 파일인지 또는 변조 음성 파일인지가 위 메타데이터에 기초하여 신뢰성있고 용이하게 식별될 수 있게 하는 방법으로서 구현될 수도 있음을 알아야 한다.Although the present specification has been mainly described with respect to editing or modulation of an image file (which may or may not include an audio), the present disclosure is not limited thereto. It should be noted that the present disclosure can also be used for editing or altering audio files that do not include images. That is, the principle of the present disclosure is, in relation to an audio file that does not include an image, when generating an original audio file or a modulated audio file, each audio-related hash value is generated and stored in an external hash bank server, and the hash value is generated. By including the identification information on the hash bank server of the corresponding voice-related hash value stored in the bank server in the metadata of the original voice file or the modulated voice file being created, whether the voice file circulated after creation is the original voice file or the altered voice file It should be noted that recognition may be implemented as a way to enable reliable and easily identifiable based on the above metadata.
당업자라면 알 수 있듯이, 본 발명이 본 개시에 기술된 예시에 한정되는 것이 아니라 본 개시의 범주를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형, 재구성 및 대체될 수 있다. 본 명세서에 기술된 다양한 기술들은 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 구현될 수 있음을 알아야 한다.As will be appreciated by those skilled in the art, the present invention is not limited to the examples described in the present disclosure, and various modifications, reconstructions and substitutions may be made without departing from the scope of the present disclosure. It should be understood that the various techniques described herein may be implemented by hardware or software, or a combination of hardware and software.
Claims (19)
인물의 얼굴을 포함하는 영상 데이터를 포함하는 영상 파일을 수신하는 단계,
상기 영상 파일이 메타데이터를 포함하는지를 판정하는 단계-
상기 메타데이터는, 외부 서버 상에 저장되어 있는 상기 영상 파일의 관련 정보를 상기 외부 서버 상에서 식별하기 위한 식별 정보를 포함하고,
상기 메타데이터는 상기 영상 데이터가, 카메라를 통해 상기 인물의 얼굴을 촬영함으로써 획득된 원본 영상 데이터인지, 또는 카메라를 통해 상기 인물의 얼굴을 촬영함으로써 획득된 원본 영상 데이터를 딥러닝 기반의 알고리즘에 의해 구축된 영상 변조 모델에 기초해서 상기 원본 영상 데이터에 포함된 상기 인물의 얼굴을 동일성이 없는 다른 인물의 얼굴로 교체하거나 상기 원본 영상 데이터에 포함된 상기 인물의 얼굴이 가지는 표정을 동일성이 없는 다른 표정으로 교체하는 방식으로 변조함으로써 생성된 딥페이크 변조 영상 데이터인지를 나타냄 -,
상기 영상 파일이 상기 메타데이터를 포함하고, 상기 메타데이터가, 상기 영상 데이터가 상기 딥페이크 변조 영상 데이터라고 나타내는 경우, 상기 영상 파일을 딥페이크 변조 영상 파일이라는 표지와 함께 저장하는 단계, 및
상기 영상 파일이 상기 메타데이터를 포함하고, 상기 메타데이터가, 상기 영상 데이터가 상기 원본 영상 데이터라고 나타내는 경우, 상기 메타데이터에 포함되어 있는, 상기 외부 서버에 관련된 상기 식별 정보를 토대로 상기 외부 서버에 액세스하고, 상기 외부 서버에 저장된 정보에 기초하여 상기 영상 데이터가 상기 원본 영상 데이터인지를 확인하며, 상기 영상 데이터가 상기 원본 영상 데이터라고 확인된 경우에, 상기 영상 파일이 원본 영상 파일이라는 표지와 함께 저장하는 단계
를 포함하는 영상 파일 처리 방법.An image file processing method performed by a video sharing server operable to receive and store an image file uploaded from a remote device through a communication network, and provide the image file to the other remote device based on a request from another remote device As,
Receiving an image file including image data including a face of a person;
determining whether the image file contains metadata;
The metadata includes identification information for identifying information related to the image file stored on the external server on the external server,
The metadata is determined whether the image data is original image data obtained by photographing the face of the person through a camera, or the original image data obtained by photographing the person's face through a camera by a deep learning-based algorithm. On the basis of the constructed image modulation model, the face of the person included in the original image data is replaced with the face of another person having no identity, or the expression of the face of the person included in the original image data is replaced with another expression having no identity. Indicates whether it is deepfake-modulated image data generated by modulating in a way that replaces -,
When the image file includes the metadata and the metadata indicates that the image data is the deepfake-modulated image data, storing the image file together with a mark of a deepfake-modulated image file; and
When the image file includes the metadata and the metadata indicates that the image data is the original image data, the image file is sent to the external server based on the identification information related to the external server included in the metadata. access, and confirm whether the image data is the original image data based on the information stored in the external server, and when it is confirmed that the image data is the original image data, the image file is steps to save
Image file processing method comprising a.
상기 다른 원격 장치로부터 상기 영상 파일에 대한 상기 요청을 수신하는 단계, 및
상기 요청의 수신에 응답하여, 상기 다른 원격 장치로 상기 영상 파일을 제공하되, 상기 영상 파일과 함께, 상기 영상 파일과 연관된 상기 딥페이크 변조 영상 파일이라는 표지 또는 상기 원본 영상 파일이라는 표지를 함께 제공하는 단계를 더 포함하는 영상 파일 처리 방법.10. The method of claim 9,
receiving the request for the image file from the other remote device; and
In response to receiving the request, providing the image file to the other remote device, together with the image file, a mark of the deepfake modulation image file associated with the image file or a mark of the original image file Image file processing method further comprising the step.
상기 영상 파일이 상기 메타데이터를 포함하지 않는 경우, 상기 영상 데이터가 카메라를 통해 상기 인물의 얼굴을 촬영함으로써 획득된 원본 영상 데이터인지, 또는 카메라를 통해 상기 인물의 얼굴을 촬영함으로써 획득된 원본 영상 데이터를, 딥러닝 기반의 알고리즘에 의해 구축된 영상 변조 모델에 기초해서 상기 원본 영상 데이터에 포함된 상기 인물의 얼굴을 동일성이 없는 다른 인물의 얼굴로 교체하거나, 상기 원본 영상 데이터에 포함된 상기 인물의 얼굴이 가지는 표정을 동일성이 없는 다른 표정으로 교체함으로써 생성된 딥페이크 변조 영상 데이터인지 질의하는 단계,
상기 질의에 대한 회신을 수신하는 단계, 및
상기 회신이, 상기 영상 데이터가 딥페이크 변조 영상 데이터라는 것인 경우, 상기 영상 파일을 딥페이크 변조 영상 파일이라는 표지와 함께 저장하는 단계를 더 포함하는, 영상 파일 처리 방법.10. The method of claim 9,
When the image file does not include the metadata, whether the image data is original image data obtained by photographing the person's face through a camera, or original image data obtained by photographing the person's face through a camera to replace the face of the person included in the original image data with the face of another person having no identity based on the image modulation model built by the deep learning-based algorithm, or Inquiring whether it is deepfake-modulated image data generated by replacing the expression of a face with another expression that does not have the same identity;
receiving a reply to the query; and
When the reply is that the image data is deepfake-modulated image data, the method further comprising the step of storing the image file together with a mark of a deepfake-modulated image file.
상기 회신이, 상기 영상 데이터가 원본 영상 데이터라는 것인 경우, 상기 영상 파일이 원본 영상 파일인지 딥페이크 변조 영상 파일인지 확인되지 않았음을 알리는 표지와 함께 저장하는 단계를 더 포함하는, 영상 파일 처리 방법.14. The method of claim 13,
If the reply is that the image data is the original image data, further comprising the step of storing the image file together with a label indicating that it is not confirmed whether the image file is an original image file or a deepfake-modulated image file Way.
제9항, 제10항, 제13항, 및 제14항 중 어느 한 항에 따른 영상 파일 처리 방법을 수행하도록 구성된, 영상 공유 서버 장치.As a server device,
An image sharing server device, configured to perform the image file processing method according to any one of claims 9, 10, 13, and 14.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210045412A KR102323650B1 (en) | 2021-04-07 | 2021-04-07 | Image/sound acquiring or editing apparatus for creating an original image/sound file or a deepfake modified file having metadata related to file creating history, hashbank server for receiving and storing hash values related to an original image/sound file or a deepfake modified file, and server and mathod for receiving and processing an original image/recorded sound file or a deepfake modified file |
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