マルチメディアのための安全なスプレッドスペクトル・ウォーターマーキング

本論文では、画像に対する安全な（改竄耐性）アルゴリズムと、音声、ビデオ、マルチメディアデータに一般化可能なデジタルウォーターマーキングの方法論を提示します。ウォーターマークは、データの知覚的に最も重要なスペクトル成分に、ほとんど認識されない形でスプレッドスペクトルのように挿入される独立同一分布（i.i.d.）のガウス乱数ベクトルとして構築されるべきだと主張します。この方式でのウォーターマークの挿入は、オリジナルの画像が利用可能で、変換されたウォーターマーク画像に対して適切に位置合わせができる限り、信号処理操作（ロッシー圧縮、フィルタリング、デジタル-アナログおよびアナログ-デジタル変換、再量子化など）や一般的な幾何変換（クロッピング、スケーリング、平行移動、回転など）に対してウォーターマークを頑健にします。これらの場合、ウォーターマーク検出器は所有者を明確に識別します。さらに、ガウスノイズの使用により、複数ドキュメントや共謀攻撃に対する強い耐性が確保されます。これらの主張を支持するために実験結果を提供し、未解決の問題についても論じます。