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公開番号2025130505
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-08
出願番号2024027722
出願日2024-02-27
発明の名称改ざん検知方法、ハッシュ値算出方法、車載装置、ハッシュ値算出プログラム、及びハッシュ値保存システム
出願人株式会社デンソーテン
代理人弁理士法人佐野特許事務所
主分類G06F 21/64 20130101AFI20250901BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像の改ざん検知に用いられるハッシュ値を算出するための処理負荷を低減することができる改ざん検知方法を提供する。
【解決手段】例示的な改ざん検知方法は、検知対象画像に対する元画像からの改ざんを検知する改ざん検知方法であって、前記元画像を、第1AIモデルに適用して元画像特徴量を算出し、前記元画像特徴量をハッシュ関数に適用して、比較基準ハッシュ値を算出し、前記検知対象画像を、前記第1AIモデルと同じ処理内容の第2AIモデルに適用して検知対象画像特徴量を算出し、前記検知対象画像特徴量を、前記ハッシュ関数と同じ処理内容の検知用ハッシュ関数に適用して、検知用ハッシュ値を算出し、前記比較基準ハッシュ値と、前記検知用ハッシュ値との比較により改ざんを判定する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
検知対象画像に対する元画像からの改ざんを検知する改ざん検知方法であって、
前記元画像を、第１ＡＩモデルに適用して元画像特徴量を算出し、
前記元画像特徴量をハッシュ関数に適用して、比較基準ハッシュ値を算出し、
前記検知対象画像を、前記第１ＡＩモデルと同じ処理内容の第２ＡＩモデルに適用して検知対象画像特徴量を算出し、
前記検知対象画像特徴量を、前記ハッシュ関数と同じ処理内容の検知用ハッシュ関数に適用して、検知用ハッシュ値を算出し、
前記比較基準ハッシュ値と、前記検知用ハッシュ値との比較により改ざんを判定する、
改ざん検知方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
画像に対して、ＡＩモデルを用いて特徴量を算出し、
算出した前記特徴量又は前記ＡＩモデルから出力される画像処理結果を、ハッシュ関数に入力してハッシュ値を算出する、ハッシュ値算出方法。
【請求項３】
前記特徴量は、前記ＡＩモデルによって畳み込み処理が複数回実行されたときの特徴量である、請求項２に記載のハッシュ値算出方法。
【請求項４】
前記特徴量は、前記ＡＩモデルによって畳み込み処理が実行されて生成される特徴量からチャネル数を間引いたものである、請求項２に記載のハッシュ値算出方法。
【請求項５】
前記画像は、原画像を非可逆圧縮で圧縮した圧縮画像が復号された画像である、請求項２～４のいずれか一項に記載のハッシュ値算出方法。
【請求項６】
画像に対して、ＡＩモデルを用いて特徴量を算出し、
算出した前記特徴量又は前記ＡＩモデルから出力される画像処理結果を、ハッシュ関数に入力してハッシュ値を算出する、車載装置。
【請求項７】
画像に対して、ＡＩモデルを用いて特徴量を算出することと、
算出した前記特徴量又は前記ＡＩモデルから出力される画像処理結果を、ハッシュ関数に入力してハッシュ値を算出することと、
をコンピュータに実行させる、ハッシュ値算出プログラム。
【請求項８】
検知対象画像に対する元画像を、第１ＡＩモデルに適用して元画像特徴量を算出し、前記特元画像徴量を送信する車載装置と、
前記元画像特徴量を受信し、前記元画像特徴量をハッシュ関数に適用して、比較基準ハッシュ値を算出し、前記比較基準ハッシュ値を保存するサーバと、
を備える、ハッシュ値保存システム。
【請求項９】
検知対象画像に対する元画像を、第１ＡＩモデルに適用して元画像特徴量を算出し、前記元画像特徴量をハッシュ関数に適用して、比較基準ハッシュ値を算出し、前記比較基準ハッシュ値を送信する車載装置と、
前記比較基準ハッシュ値を受信し、前記比較基準ハッシュ値を保存するサーバと、
を備える、ハッシュ値保存システム。
【請求項１０】
前記サーバは、前記検知対象画像を、前記第１ＡＩモデルと同じ処理内容の第２ＡＩモデルに適用して検知対象画像特徴量を算出し、前記検知対象画像特徴量を、前記ハッシュ関数と同じ処理内容の検知用ハッシュ関数に適用して、検知用ハッシュ値を算出し、前記比較基準ハッシュ値と、前記検知用ハッシュ値との比較により改ざんを判定する、請求項８又は請求項９に記載のハッシュ値保存システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、改ざん検知方法、ハッシュ値算出方法、車載装置、ハッシュ値算出プログラム、及びハッシュ値保存システムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、ドライブレコーダの性能向上により、ドライブレコーダの映像が交通事故等に関する裁判において証拠能力を有することが認められている。一般的にドライブレコーダの映像はデジタルデータであり改ざんが可能であることから、裁判においては提出された映像データが改ざんされていないことが証明されて初めて証拠として認められる。
【０００３】
映像データが改ざんされていないことを示すため、元の映像データのハッシュ値（例えば特許文献１参照）をサーバなどのセキュアな領域に保存し、保存したハッシュ値と調査対象の映像データのハッシュ値とを照合し、ハッシュ値が一致した場合に改ざんがされていないことを証明するデジタルフォレンジックサービスがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１１－１３５４１８号公報（段落００６１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、映像データなどの大容量データのハッシュ値計算は計算コストが大きいため、演算装置のリソースを逼迫するおそれがある。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑み、画像の改ざん検知に用いられるハッシュ値を算出するための処理負荷を低減することができる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
例示的な本発明の改ざん検知方法は、検知対象画像に対する元画像からの改ざんを検知する改ざん検知方法であって、前記元画像を、第１ＡＩモデルに適用して元画像特徴量を算出し、前記元画像特徴量をハッシュ関数に適用して、比較基準ハッシュ値を算出し、前記検知対象画像を、前記第１ＡＩモデルと同じ処理内容の第２ＡＩモデルに適用して検知対象画像特徴量を算出し、前記検知対象画像特徴量を、前記ハッシュ関数と同じ処理内容の検知用ハッシュ関数に適用して、検知用ハッシュ値を算出し、前記比較基準ハッシュ値と、前記検知用ハッシュ値との比較により改ざんを判定する。
【発明の効果】
【０００８】
例示的な本発明によれば、ハッシュ関数の入力として用いられる特徴量が画像のデータサイズよりも小さいので、画像の改ざん検知に用いられるハッシュ値を算出するための処理負荷を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
ハッシュ値保存システムの構成を示す図
ドライブレコーダの第１実施形態を示す図
特徴量算出処理の概要を示す図
ドライブレコーダの概略動作を示すフローチャート
サーバの第１実施形態を示す図
サーバのハッシュ値保存動作の概略を示すフローチャート
サーバの改ざん検知動作の概略を示すフローチャート
ドライブレコーダの第２実施形態を示す図
サーバの第２実施形態を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本発明は以下に示す実施形態の内容に限定されるものではない。
（【００１１】以降は省略されています）

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