NIRGuard

화면 재촬영 유출 귀속을 위한 포렌식 워터마킹 검증 랩.

특허 출원 중. 검증 단계의 연구 프로젝트이며 완성된 제품이 아닙니다.

English version: README.en.md

문제

HDCP, Widevine, FairPlay — 모든 DRM에는 공통 사각지대가 있습니다. 화면을 카메라로 찍는 것입니다. 이것이 아날로그 홀이며, 콘텐츠가 빛이 되는 순간 디지털 보호는 복사 경로를 더 이상 추적하지 못합니다.

NIRGuard는 통제된 리뷰 워크플로(사전 공개 미디어, 기밀 문서, 디자인 리뷰, 게임 빌드, 내부 보안 리뷰)에서 재촬영된 화면 사진·영상을 리뷰 세션으로 역추적하는 포렌식 워터마킹을 탐구합니다.

접근법

사용자/세션별 패턴을 저진폭 R채널 조정으로 시각 신호에 삽입하고, 용의 캡처에서 패턴을 복원해 등록된 패턴들과 대조합니다. 불확실하면 지목하지 않는(abstain) 신뢰도 정책을 적용합니다.

User ID → SHA-256 → PRNG → 64×64 이진 패턴
→ R채널 삽입 (±4 조정)
→ PSNR로 가시 품질 영향 측정
→ 용의 캡처 업로드
→ 패턴 복원 (평균화 + Otsu 이진화)
→ 해밍 거리 + confidence/abstain 정책
→ 후보 귀속 리포트

현재 방식은 가시광 공간영역 워터마킹입니다. 디스플레이의 근적외선 방출을 전제로 하는 물리 주장은 하지 않으며, 패널이 유의미한 NIR 신호를 방출하는지는 docs/HARDWARE_TEST_BENCH.md에 정의된 분광 측정으로만 판정합니다.

검증 현황

지금까지의 모든 강인성 수치는 디지털 시뮬레이션(JPEG 압축, 가우시안 노이즈, 다운스케일)에서 나온 것이며 실물 광학 재촬영 실측이 아닙니다. 검증 하네스에서 재현되기 전까지 정확도 주장은 사용하지 않습니다.

영역	상태
사용자별 패턴 생성	구현됨
워터마크 삽입/추출 (픽셀·블록 모드)	구현됨
confidence / abstain 귀속 정책	구현됨
합성 강인성 하네스	구현됨 — 픽셀 모드는 복합 열화에서 실패, 블록 모드 튜닝 중
FastAPI 데모 서버 + Next.js UI	구현됨
실측 재촬영 복원 (스마트폰, 프로토콜 기반)	계획 — docs/REAL_CAPTURE_PROTOCOL.md
분광 전제 측정	계획 — docs/HARDWARE_TEST_BENCH.md
제3자 검증	미실시

기술 스택

계층	기술
코어	Python 3.11+, NumPy, OpenCV
API	FastAPI, Uvicorn
데모 UI	Next.js 14, React, TypeScript, Tailwind CSS
저장소	SQLite
테스트	pytest

저장소 구조

nirguard/
├── watermark/          # 코어 파이프라인: 생성·삽입·복원·판정
├── matching/           # 패턴 DB·후보 매칭
├── api/                # FastAPI 데모 서버 (로컬 전용)
├── demo/               # Next.js 데모 UI
├── tools/              # 검증 랩 CLI
├── experiments/        # 실험 매니페스트·로컬 결과
├── tests/              # 단위·강인성 테스트
└── docs/               # 검증 계획·프로토콜

시작하기

1. Python API 서버

pip install -r requirements.txt
uvicorn api.main:app --reload --port 8000

API 서버는 로컬 데모 도구입니다. 인증 계층이 없으므로 공개망에 배포하면 안 됩니다.

2. 데모 UI

cd demo
npm install
npm run dev
# → http://localhost:3000

3. 테스트

python3 -m pytest tests/ -v

# 열화 조건별 BER 표
python3 tests/robustness_test.py --quick

검증 CLI

# 단일 검증 실험
python3 tools/run_experiment.py --input path/to/image.png --user-id user_003 --mode block

# 배치 매니페스트 실행
python3 tools/run_manifest.py --manifest experiments/manifests/example_batch_manifest.json

# 멀티프레임 실험
python3 tools/run_video_experiment.py --input path/to/video.mp4 --user-id user_003 --mode block

# 실측 촬영 킷 준비
python3 tools/create_capture_kit.py --input path/to/image.png --user-id user_003 --out-dir experiments/datasets/case_001

# 결과 요약 / 임계값 스윕 / 증거 산출물
python3 tools/analyze_results.py --results-dir experiments/results
python3 tools/threshold_sweep.py --results-dir experiments/results --output experiments/results/threshold_sweep.json
python3 tools/generate_report.py --result experiments/results/run.json --output experiments/results/report.pdf
python3 tools/build_verification_package.py --results-dir experiments/results --out-dir validation_package

결과 보고의 클레임 규칙은 docs/CLAIMS_POLICY.md, 외부 검증 프로토콜은 docs/EXTERNAL_VALIDATION_PACKAGE.md를 따릅니다.

API 엔드포인트

메서드	경로	설명
POST	/api/embed	워터마크 삽입 → PSNR 반환
POST	/api/simulate	재촬영 열화 시뮬레이션
POST	/api/extract	패턴 복원 + 후보 랭킹
GET	/api/health	헬스체크 + DB 상태

인터랙티브 문서: http://localhost:8000/docs

로드맵

• docs/REAL_CAPTURE_PROTOCOL.md 기반 실측 데이터셋 수집과 조건별 BER 측정
• docs/HARDWARE_TEST_BENCH.md 기반 분광 전제 측정 (NIR 질문의 최종 판정)
• docs/VALIDATION_PLAN.md의 오탐·보류율 목표 대비 임계값/ECC 튜닝
• docs/EXTERNAL_VALIDATION_PACKAGE.md 기반 외부 검증 라운드

각 마일스톤은 docs/VALIDATION_PLAN.md에 정의된 지표 기준에 연결됩니다.

지적재산권과 라이선스

특허 출원 중 (한국 특허청). NIRGuard는 저작자의 프로젝트명입니다.

Copyright (c) 2026 KangKeun Park. All rights reserved. 이 저장소는 연구 투명성과 검증 리뷰를 위해 공개되었습니다. 명시적·묵시적 라이선스(특허 라이선스 포함)는 일절 부여되지 않습니다. LICENSE 파일을 참조하세요.

문의

라이선싱 · 파일럿 · 연구 협업 문의: pkk062300@naver.com