[논문 리뷰] A cryptographic image encryption technique for facial-blurring of images

Quist-Aphetsi Kester|arXiv (Cornell University)|2013. 07. 24.

Advanced Steganography and Watermarking Techniques참고 문헌 11인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 RGB 픽셀 섞기 기법을 사용하여 이미지의 얼굴 영역을 선택적으로 은폐하는 암호화 기반 이미지 암호화 기법을 제안한다. 이 기법은 상용 소프트웨어에 의한 복구에 강력한 저항성을 보이며, 법집행 기관에 의해 정당한 복원이 가능하도록 한다. 이 방법은 이미지 크기를 유지하며 MATLAB로 구현되어 미디어 및 소셜 네트워크에서의 개인정보 보호를 위한 안전하고 가역적인 흐림 처리 솔루션을 제공한다.

ABSTRACT

Protection of faces in pictures and videos of people in connection with sensitive information, activism, abused cases and others on public broadcasting media and social net- works is very important. On social networks like YouTube,facebook, Twitter and others, videos are being posted with blurring techniques of which some of them cannot be recoverable. Most blurring techniques used can easily be recoverable using off-the-shelf software. The ones that are difficult to be recovered also can easily be used by abusers and ther wrong doers. This paper proposes an image encryption technique that will make it possible for selected facial area to be encrypted based on RGB pixel shuffling of an m*n size image. This will make it difficult for off-the-shelf software to restore the ncrypted image and also make it easy for the law enforcement agencies to reconstruct the face back in case the picture or video is related to an abuse case. The implementation of the encryption method will be done using MATLAB. At the and, there will be no change in the total size of the image during encryption and decryption process.

연구 동기 및 목표

• 기존의 얼굴 흐림 처리 기법이 상용 소프트웨어를 통해 뒤집힐 수 있는 취약성을 해결하기 위해.
• 이미지 및 영상에서 블러 처리된 얼굴 영역의 비정상적 복구를 방지하는 암호화 솔루션을 개발하기 위해.
• 암호화 과정이 원본 이미지 크기를 변경하지 않아 표준 이미지 포맷과의 호환성을 유지하기 위해.
• 학대나 민감한 사고와 관련된 경우 법집행 기관에서 원본 얼굴을 정당하게 복원할 수 있도록 하기 위해.
• 공개 방송 및 소셜 미디어 플랫폼에서 사용 가능한 안전하고 가역적인 흐림 처리 메커니즘을 제공하기 위해.

제안 방법

• 제안된 방법은 m×n 크기의 이미지에서 얼굴 영역만을 선택적으로 암호화하기 위해 RGB 픽셀 섞기를 적용한다.
• 암호화 과정은 암호학적 원칙에 기반하여, 올바른 키가 없이선 계산적으로 뒤집기 어려운 픽셀 배열을 보장한다.
• 기존 이미지 치수를 유지함으로써 암호화 또는 복호화 과정에서 데이터 손실이나 크기 증가가 발생하지 않는다.
• 구현은 MATLAB을 사용하여 수행되어 접근 방식의 실현 가능성과 실용성을 입증한다.
• 가역 변환 기능을 지원하여, 정당한 기관에서 필요에 따라 원본 얼굴을 복원할 수 있다.
• 픽셀 섞기의 사용으로 인해 표준 이미지 복구 도구가 원래 얼굴 특징을 재구성할 수 없다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 일반적인 소프트웨어 도구에 의해 복구될 수 없도록 하면서도 이미지의 얼굴 영역을 은폐할 수 있는 암호화 기반 이미지 암호화 기법을 설계할 수 있는가?
• RQ2 이미지 크기나 형식을 훼손하지 않으면서도 얼굴 흐림을 역공학에 대비해 보다 안전하게 만들 수 있는가?
• RQ3 RGB 픽셀 섞기는 디지털 이미지에서 얼굴 은폐의 보안성을 향상시키는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 암호화 과정이 가역적이어서 학대 사례에서 원본 얼굴을 정당한 기관에서 복원할 수 있는가?
• RQ5 제안된 방법이 상용 이미지 복구 소프트웨어의 복구 시도에 얼마나 효과적으로 저항하는가?

주요 결과

• 제안된 암호화 방법은 표준 상용 소프트웨어 도구를 사용해도 블러 처리된 얼굴 영역을 복구하지 못함을 성공적으로 입증했다.
• 암호화 및 복호화 후에도 이미지 크기가 그대로 유지되어 기존 시스템과의 호환성이 유지된다.
• 암호화된 이미지가 올바른 키 없이 쉽게 뒤집을 수 없도록 하기 위해 암호학적 픽셀 섞기가 효과적으로 기능한다.
• 법집행 기관에서 원본 얼굴을 정당하게 복원할 수 있어, 사법 및 법적 사용 사례를 지원한다.
• MATLAB로 구현되어 실현 가능성과 실시간 적용 가능성을 입증했다.
• 이 방법은 미디어 및 소셜 네트워크에서의 얼굴 흐림 처리에 안전하고 가역적이며 크기를 유지하는 솔루션을 제공한다.