Core Concepts
의료 영상 데이터의 출처와 무결성을 보장하기 위해 디바이스 고유 식별자와 워터마킹 기술을 활용한 데이터 출처 추적 프레임워크를 제안한다.
Abstract
이 연구는 의료 영상 데이터의 출처와 무결성을 보장하기 위한 프레임워크를 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
디바이스 고유 식별자(Device Fingerprint, DFP)를 생성하여 의료 영상 데이터에 워터마킹하는 방식으로 데이터의 출처를 추적한다. DFP는 디바이스의 하드웨어 및 소프트웨어 특성을 기반으로 생성된다.
워터마킹된 의료 영상 데이터는 지정된 디렉토리에만 저장되며, 데이터 공유 시 출처 정보가 함께 전송된다. 이를 통해 데이터 무결성을 검증할 수 있다.
클라우드 기반 시스템에서는 수신된 데이터의 출처와 무결성을 확인하여 인증한다. 이를 통해 위조 데이터 및 불법 디바이스 사용을 탐지할 수 있다.
기존 디바이스의 경우 추가 하드웨어 보드(DevFing)를 활용하여 DFP를 생성하고 관리할 수 있다. 이를 통해 다양한 의료 기기에 적용할 수 있다.
이 프레임워크는 원격 의료 서비스, IoMT, eHealth 등 다양한 의료 분야에서 의료 영상 데이터의 무결성과 신뢰성을 보장할 수 있다.
Stats
의료 영상 데이터의 고유 특징을 활용하여 디바이스 고유 식별자(DFP)를 생성하고 이를 워터마킹하는 과정에서 다음과 같은 통계 정보를 활용한다:
디바이스 특징 추출 시 하드웨어, 소프트웨어, 센서, 카메라 등 다양한 정보를 활용한다.
영상 고유 서명 생성 시 공간적 특징을 활용하여 256x256 크기의 압축 영상에서 수평 및 수직 방향의 평균 값을 계산한다.
워터마킹 시 디바이스 고유 식별자와 영상 고유 서명을 결합하여 N/2 길이의 16진수 문자열로 표현한다.
Quotes
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