確率的攻撃モデルにおけるBoneh-Shaw符号の不正者追跡アルゴリズム  [in Japanese] A Tracing Algorithm for the Boneh-Shaw Code under a Probabilistic  [in Japanese]

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Author(s)

    • 金井 紘平 KANAI Kouhei
    • 筑波大学大学院システム情報工学研究科 Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
    • 古賀 弘樹 KOGA Hiroki
    • 筑波大学大学院システム情報工学研究科 Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba

Abstract

デジタルコンテンツの流通が盛んな現代において,そのコピーを不正に配布するという問題が日常的に起きている.Digital Fingerprinting符号は結託攻撃が行われた際にも,不正配布を行ったユーザを特定することのできる性質をもった符号である.本稿では,そのうちの1つであるBoneh-Shaw符号[1]について考察する.Boneh-Shaw符号は内符号と外符号を連接した構造となっており,[1]では内符号,連接符号において,不正者のうち少なくとも1人は特定することのできる不正者迫跡アルゴリズムが提案されている.しかし,[1]のアルゴリズムはすべての不正者を特定できるとは保証していない.本稿では,ある確率的攻撃モデルのもとで不正者2人の結託攻撃を考え,内符号に対して不正者1人を高い確率で特定することのできる不正者追跡アルゴリズムを提案する.また,そのアルゴリズムを利用した連接符号において不正者全員を高い確率で特定することのできる不正者追跡アルゴリズムを提案する.

Illegal copies of digital contents is spreading due to the development of the Internet. A digital finger-printing code provides a method in which we can identify malicious users who generate illegal copies even under the collusion attack. In this paper, we discuss performance of the Boneh-Shaw code that is a concatenated code obtained from an inner and an outer codes. While the tracing algorithm proposed in [1] can identify at least one of malicious users in a coallision. The tracing algorithm does not always identify all the malicious users. In this paper, we assume that the size of the coalision is equal to two and the users in the coalision generate an illegal copy according to an unknown conditional probability distribution. We propose an algorithm that can identify one of the malicuous users with high probability by using the structure of the inner code. In additon, we show that both the malicuous users can be identified with high probability if we use the outer code.

Journal

  • IEICE technical report. Information theory

    IEICE technical report. Information theory 112(124), 7-12, 2012-07-12

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  6

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009625932
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10013083
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL Article ID
    023871976
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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