음성과 영상 데이터 Key 를 사용한 이중 암호화 및 실시간 지능형 복호화 (Dual Encryption and real-time intelligent Decryption using Speech and Image Data Keys)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 20권 / 12호 / 2515 ~ 2524페이지
· 저자명 : 이덕규, 엄진섭

초록

본 논문에서는 생체 데이터인 안면 데이터와 음성 데이터를 Key로 사용하여 이중으로 암호화 및 복호화를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안하였고 LabVIEW 프로그램을 사용하여 이를 실시간으로 구현하였다. 암호화는 입력 데이터와 2개의 Key 데이터들을 각각 푸리에 변환한 후에 차례로 곱 연산을 수행하여 진행된다. 복호화는 두 단계로 진행된다. 우선 동일인 확인을 위하여 새로 수집된 2개의 Key 데이터들과 암호화에서 사용되었던 Key 데이터들 간의 유사성을 판별한다. 특히 음성 Key 데이터에 대해서는 웨이블릿 변환을 사용하여 특징 값들을 추출하였고 이들에 기계학습 ANN(Artificial Nerual Network)을 적용하여 판별의 정확성을 높였다. 다음으로 유사성이 모두 인정되는 경우에만 암호화 과정의 역순으로 연산하여 입력 데이터를 복원한다. 실험을 통하여 5초 이내에 복호화 과정이 완료될 수 있음을 확인하였다. 제안된 방식은 실시간으로 수집한 안면 및 음성 데이터 즉 2개의 동적인 생체 데이터를 Key로 사용하였다는 점에서 정적인 1개의 Key 만을 사용하는 기존의 방식보다 더욱 높은 보안성을 제공할 수 있다.

영어초록

In this paper, double encryption and decryption algorithm which uses facial data and voice data as keys was proposed and implemented in real time through LabVIEW programming. Encryption is a sequential multiplication process for each Fourier transformed data on an input data and two key data. Decryption is performed in two steps. First, the similarity between two newly captured key data and two key data already used in encryption is checked for an identical examination. Specially in case of voice key data, Wavelet Transform was used to extract features of data, then machine learning ANN was applied to those features to improve the accuracy of discrimination. Next, only when all similarities are recognized, the input data is restored through the reverse process of encryption. The experiment showed that the run-time for decryption is under 5 second. Compared to the existing scheme only with one static key, the proposed can provide higher security in that facial and voice data captured in real time, that is, two dynamic biometric data are used as keys.

참고자료

· 없음