In the age of high performance digital cameras and the Internet, digital images have become one of the most widely used information sources. Unlike text, an image is an effective and vivid communication medium for people to understand content easily by stimulating their visual system. However, digital images can be easily falsified by non-professional users, especially since the advent of high-quality image editing tools such as Adobe Photoshop, Paintshop Pro, etc. Therefore, the demand for digital image forensics that identifies forgeries in digital images has significantly increased.
One of the common forgeries in digital images is hue modification. Hue is a main property of a color, therefore, the counterfeiters who attempt to tamper with the color attribute usually change the hue. For example, the hue modification can easily occur in second-hand markets such as auction. In addition, media may broadcast the perverted truth of a particular accident by changing the hue of the images that were are shot at the accident site.
In this paper, we suggest a robust forensics scheme for estimating hue modification of images. In digital image forensics, previous methods for hue forgery detection cannot be used after common image processing such as resizing and JPEG compression. To achieve a robustness of hue modification estimation, we use sensor pattern noise from each color channel of untampered images as the ground truth. The SPN, the unique fingerprint of a digital camera, was separated into three color components by a color filter array. And each separated SPN forms a pattern independent of the others, since the positions of each SPN were not overlapped. Since we know the unique characteristics of each color channel, we can estimate a hue modification by testing suspicious images for all hue changes. The results confirm that the proposed method distinguishes hue modification and estimates the changed degree; moreover, it provides robustness against resizing and JPEG compression.
고성능 디지털 카메라와 인터넷이 도래한 이후로, 디지털 이미지는 우리 삶에서 가장 널리 쓰이는 정보 매개체가 되었다. 디지털 이미지는 문자와 달리 사람의 시각 시스템을 직접적으로 자극하여 효과적이고 생생하게 정보를 이해할 수 있게 한다. 또한, 디지털 이미지는 일상 생활에서 발생하는 사건들의 순간을 기록하여, 그 순간을 입증하는 증거로 사용된다. 예를 들어 신문에 실린 사건현장의 사진은 보도 자료의 신뢰성을 증명하며, 감시카메라의 기록물은 법정에서 사건의 중요한 증거물로 사용된다.
하지만, 이미지 프로세싱 전문가들은 디지털 이미지를 수정하여 사진의 본래 의미를 왜곡할 수 있다. 게다가, Adobe Photoshop이나 Paintshop Pro와 같은 저렴하고 사용하기 쉬운 이미지 편집 툴의 발전으로 인해 디지털 이미지는 일반인들도 쉽게 조작을 가할 수 있게 되었다. 따라서 디지털 이미지의 신뢰성을 확보하기 위한 디지털 이미지 포렌식 기술의 필요성이 대두되게 되었다.
본 논문에서는 디지털 이미지 포렌식의 조작 탐지 기술 중 하나인 색상 변조 (hue modification) 탐지 기술을 제안 하고자 한다. 색상 (hue)은 색을 표현하는 가장 중요한 속성으로써, 이미지의 색을 변조하려는 대부분의 경우 색상의 값을 바꾸게 된다. 누구나 쉽게 이미지 편집툴을 사용하여 이미지의 색상을 바꿀 수 있으며, 이 경우 이미지가 원래 갖고 있는 의미가 심각하게 왜곡 될 수 있다.
이렇게 의미가 왜곡된 디지털 이미지는 소셜 네트워크나 온라인 쇼핑몰, 그리고 대중 매체에 사용됨으로써 그 심각성이 더해질 수 있다.
예를 들어, 인터넷에서 운영중인 중고거래 서비스를 이용하는 판매자는 자신이 판매할 물건의 상태를 나타내기 위한 증거로써 디지털 이미지를 이용한다. 자신이 갖고 있는 물품의 색을 구매자가 선호하는 색으로 위조함으로써 부당한 이득을 챙길 수 있을 것이다. 대중매체에 적용되는 시나리오는 조금 더 심각한데, 미디어는 사진의 색상조작을 통해 특정 사건의 의미를 왜곡하여 대중에게 배포할 수 있다.예를 들어 전쟁으로 인해 불타는 도시의 하늘을 붉은색으로 변조함으로써 전쟁의 참혹성을 부각시키거나, 환경 오염을 부각시키기 위해 강물의 색을 의도적인 색으로 바꾸어서 보도하는 시나리오가 있다. 실제로, 1997년 이집트에서 관광객을 대상으로 한 테러가 발생했을 때 독일 타블로이드 일간지 Blick에서는 사진의 일부 영역을 붉은색으로 변조하여 마치 테러 현장이 피바다인 것처럼 표현하였다.
이러한 종류의 위변조에 대응하기 위해 2012년 Choi 연구팀은 색상 변조를 탐지하여 추정할 수 있는 기법을 제안하였다. 위 기법은 디지털 카메라의 Color Filter Array (CFA) 로 인해 발생한 인접 픽셀간의 상관관계를 이용하여 디지털 이미지의 각 색상 채널간의 값 교환을 탐지 및 추정하였다. 하지만, Choi 연구팀의 기법은 오직 후처리 과정을 최소화한 원본 이미지에만 적용가능하며, 이미지 사이즈 조정이나 JPEG 압축과 같은 일반적인 이미지 프로세싱을 거친 이미지에는 적용 할 수 없다는 단점이 있다.
선행 기술에서 확보하지 못했던 JPEG 압축 및 사이즈 조정에 대한 강인성을 확보하기 위해, 본 논문에서는 각 색상 채널에서 추출한 센서 패턴 노이즈 (sensor pattern noise) 를 각 색상채널의 참조패턴으로 사용하였다. 또한, 단순 색상 변조 탐지 기법뿐 아니라, 색상 변조에 따른 노이즈 상관관계 변화를 모델링 하여 불필요한 연산을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 그리고 이미지의 국부 영역의 색상 변조 수치를 추정할 수 있도록 sliding window를 이용한 국부 색상 변조 추정 기법을 제안한다.
제안한 기술의 우수성을 증명하기 위하여 총 5대의 디지털 카메라에서 추출한 이미지를 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 압축 및 후처리를 거친 이미지에서 기존 색상 탐지 기법과 비교해서 성능이 크게 개선되었음을 확인하였다. 또한, 디지털 이미지의 부분 색상 변조에 대하여도 제안한 기법이 기존 기법에 비해 잘 동작함을 확인할 수 있었다.
