数理解析研究所講究録 1420 巻 2005 年 128-137128

電子透かしにおける最適な検出について
吉田真紀

大阪大学大学院情報科学研究科
Maki Yoshida
Graduate School of Information Science and Technoiogy, Osaka University,
1-5 Yamadaoka, Suita-shi, Osaka 565-0871, Japan
Email: maki-yos@ist.osaka-u.ac.jp

1

はじめに
電子透かしは, ディジタルコンテンツの著作権を保護するための技術である. 透かしとして, コンテンツの所有者や購入者の情報などが埋め込まれる. 例えば, 透かしとして購入者情報を埋め込んでおくことで, 不正コピーが押収されたとき, 透かしを検出 (あるいは抽出) することでコピーの流出元が特定でき,その結果不正コピーを抑止できる. 検出結果 (抽出結果) の誤りは流出元の誤認や見逃しにつながるため,その信頼性について数学的な根拠を与えることは重要であり. これまでに様々な研究が行われている. 本稿
では, 画像に対する検出型の電子透かしの信頼性保証に関する研究 [1, 2, 4, 5, 9, 14, 15, 16, 17] を紹介する. 以降では, 透かしと埋め込み領域の値をそれぞれ透かし信号とホスト信号と呼ぶ. また, 透かし入りコンテンツと検出対象コンテンツをそれぞれ透かし入り信号と検出対象信号と呼ぶ.
透かし信号の検出は, 与えられた検出対象信号に特定の透かし信号が埋め込まれているか否かを判定する処理である. 透かし信号の検出において, 二種類の誤りが起こりうる. 検出対象信号に透かし信弓が埋め込まれていないにも関わらず, その透かし信号を検出する誤り (誤検出) と, 埋め込まれているにも関わらず, その透かし信号を検出しない誤り (見逃し) である. 誤検出の方が, より重大な問題を引き起こす場合が多い. 例えば, 透かし信号としてコンテンツ購入者情報を埋め込んだ場合, 誤検出は流出元の誤認につながり, 正当な購入者に疑いがかかる. よって, 誤検出確率が十分小さいことが求められるが, 両方の確率はトレードオフの関係にあるため, 誤検出確率を小さくし過ぎると見逃し確率が大きくなってしまう.
よって, [1, 2, 4, 5, 9, 14, 15, 16, 17] では, 誤検出確率を指定された確率とした上で見逃し確率を最小とすること (最適な検出) を目標としている. 最適な検出法の設計は, 埋め込み領域と埋め込み処理を特定した上で行われる. これまでに対象となっている埋め込み領域は画像の画素値や周波数成分である. また, 埋め込み処理は, 比較的簡単な埋め込み規則である加法規則か乗法規則に従う埋め込み処理である.

我々の最近の研究成果 [8, 10, 11, 12] として, 一般的な相関型電子透かしに共通して適用可能な誤検出確率保証法がある. 最適な検出 [1, 2, 4, 5, 9, 14, 15, 16, 17] との違いは, 埋め込み領域と埋め込み規則を限定しないこと, 既存の電子透かしに容易に適用可能とするために, 検出処理に変更を加える必要がないことである 4 提案法によって, 誤検出確率は指定した確率とできるが, 検出処理に変更を加えないため、 見逃128
し確率が最小となるとは限らない.
以下では, まず 2 章で最適な検出に関する既知の結果を示し, 3 章で我々の誤検出確率保証に関する結果を示す.

2

最適な検出に関する研究

2.1

最適な検出法の分類

最適な検出法は透かし信号の埋め込み領域と埋め込み規副で分類される. 埋め込み領域は, 画素空間と周を変軍し, 周波数領域に埋め込む波数領域に分けられる. 画素空間に埋め込む場合は画素の輝度値や場合は画像を周波数成分に変換した上で周波数成分を変更する. 周波数領域のホスト信号として離散フーリエ変換 (DFT), 離散コサイン変換 (DCT), 離散ウェーブレット変換 (DWT) 係数が考えられている. そ$\mathrm{R}\mathrm{G}\mathrm{B}$

れぞれの長所と短所を示す.

・画素空間
-

長所: 埋め込み, 検出処理が高速-

短所: 攻撃に対する耐性が低い

・周波数領域
一長所: 攻撃に対する耐性が高い-

短所: 埋め込み, 検出処理が低速

近年, 計算機の性能が向上したため, 攻撃に対する耐性が高い周波数領域への埋め込みが主流となっている.
埋め込み規則には, 加法規則と乗法規則の二つがある. 加法規則は, 埋め込み領域の値に透かしを足しこむ規則であり, 乗法規則は,る.

埋め込み領域の値と透かしを掛け合わせた結果をもとの値に足しこむ規則であそれぞれの規則を直観的に記述すると以下のようになる.
・加法規則: [透かし入り信号]=[ホスト信号]+[透かし信号]・乗法規則: [透かし入り信司 =[ホスト信号]$\mathrm{x}$(1+[透かし信号])

乗法規則の方は, 埋め込みによる変更量が埋め込み領域の値に依存するため, 見た目の変化 (品質の劣化)が少ないという長所をもつ.

130

図 1: 透かし信号$w^{*}$の検出システム

表 1 に, これまでに提案された最適な検出法をまとめる. ある埋め込み領域と埋め込み規則に対しては最適な検出法が二つ提案されている. その違いを述べる.

.

$\mathrm{D}\mathrm{F}\mathrm{T}$と乗法規則に対する最適な検出法$\mathrm{B}\mathrm{B}\mathrm{R}\mathrm{P}01$.の検出法は一つの透かしが埋め込まれる場合を,$\mathrm{B}\mathrm{B}\mathrm{R}\mathrm{P}03$

は複数の透かしが埋め込まれる場合を対象としている.

DCT, DWT に対する最適な検出法

CHOI (加法規則を対象) と HKC03 (乗法規則を対象) の検出法は攻撃がない場合を対象としており,攻撃がある場合は最適となることを保証しない. 一方, SWL03(加法規則を対象) と CH03 (乗法規則を対象) の検出法は攻撃がある場合でも (攻撃の強さについてある条件が満たされれば) 最適となることを保証する,

2.2

最適な検出法に関する結果

透かし信号を検出する際 ホスト信号は透かし信号に対するノイズとみなされる. 図 1 に透かし信号の検出システムを示す. 検出システ A では, 埋め込まれる透かし信号として, 検出対象の透かし信号か異なる透かし信号が選ばれ, 埋め込み処理によってホスト信号 がノイズとして付加される. その結果得られる信号が透かし入り信号 であり,に攻撃が付加された結果得られる信号が検出対象信号 である. 検出処理では, 透かし信弓と検出対象信から計算される検出値 $v(w^{*}, z)$ を閾値と比較し,以下のように行われる.
$w^{*}$$w^{*}$$w$$x$$y$$w^{*}$

.

.

$z$

$y$

$\prime_{\hat{\mathrm{J}}}z\mathrm{I}^{\cdot}\cdot 1$$v(w^{*}, z)>\lambda$

ならば,$z$に wゞが埋め込まれている$v(w^{*}, z)\leq\lambda$

ならば,$z$に$w^{\mathrm{r}}$$\lambda$(1) と判定する.

が埋め込まれていない (0) と判定する.

最適な検出法に関して, 以下の三点が研究されている.

131

.

ホスト信(ノイズ) の振る舞いを表す確率分布の選択$\mathrm{c},\mathrm{z}\mathrm{j}$ホスト信号の振る舞いは, どのような確率分布を用いてモデル化すればよいか

・最適な検出を実現する検出値と閾値の公式を導出
攻撃がない場合を対象とするならば, 透かし入り信号の分布に対して, どのような検出値と閾値を規いれば最適な検出が可能か,-攻撃がある場合を対象とする場合は, 攻撃についてある前提をおいた上で検出対象信号の分布を-どのような検出値と閥値を用いれば最適な検出が可能か.

決め,なお,ホスト信号の分布と埋め込み規則が決まれば透かし入り信号の分布は決まる.

・検出値と閾値の計算アルゴリズムの設計

最適な検出を実現する検出値と閾値を透かし信号と検出対象信号からどのように計算すればよし ‘か
本節の残りでは, ホスト信号の振る舞いを表す確率分布と,最適な検出を実現する検出値と閾値の公式について既知の結果を紹介する.

.

ホスト信号の振る舞いを表す確率分布として, 表現能力が高く, 数学的に扱し ‘やすい分布が利用される,画素空間輝度値と RGB は Gaussian 分布

・周波数領域DFT 係数は Weibun 分布.

$\mathrm{D}\mathrm{C}\mathrm{T}$, DWT 係数は Generahzed Gaussian 分布

最適な検出を実現する検出値と閾値の公式は, 透かし信号の検出を仮説検定とみなすことで, NeymanPearson の補題から導出できる. Neyman-Pearson の補題は, 良し ‘検定方式を構成する上で重要な補題であり, 有意水準 (第一種の過誤),,に対して第二種の過誤を最小とする棄却領域 (棄却点) を与える.

よって,が埋め込まれていない” という仮説の検定とみなせば, 第– . の過誤が起に透かし信号の ffiffl を,に, 第二種の過誤が起きる ,h\‘E 逃し\Phi \Phi l ご対応する. これによ(有意水準) が誤 aeffl 確率
きる.
. な検する検$v(w^{*}, z)$ とに対する, ffi#対象 (謁, J‘E かし{t-j.-,l-J」り. ,’bit ‘\mbox{\boldmath $\tau$}検 ffl61(r.率$\mathrm{f}.\ovalbox{\tt\small REJECT}$$z$$w^{l}$$\text{確}\backslash \ovalbox{\tt\small REJECT}$$P_{\mathrm{f}\mathrm{p}}$$\ovalbox{\tt\small REJECT}\not\in\backslash \text{率}$$\ -!\backslash \dot{\text{適}}$$w^{*}$$\cdot$

閾値$\lambda$$\text{出}k^{\mathrm{d}7}- \mathrm{x}_{\sim}^{\mathrm{I}}.\Re$$\mathrm{f}\mathrm{f}\mathrm{l}\mathrm{f}\iota|^{1}\overline{1}$$z$$P_{\mathrm{f}\mathrm{p}}$は以下の公式で与えられる.
$v(w^{*}, z)$$P_{\mathrm{f}\mathrm{p}}$

$=$

$=$

$\frac{f_{z}(z|w=w^{*})}{f_{z}(z|w\neq w^{*})}$$P(v(z)>\lambda|w\neq w^{*})$

は指定された誤検出確率である.
公式の中に検出対象信号の条件付き確率分布が現れるため, このままでは検出値も閾値も計算できない.
比較的容易に計算可能な検出値 O) 公式を導出す
よって, ホスト信号 0) 確率分布に対して妥当な前提をおき,
ここで,$f_{x}(z|\cdot)$

は検出対象信$\prime_{\ddot{\mathit{3}}}z\iota- \mathrm{J}$の条件付き確率分布,$\overline{P_{\mathrm{f}\mathrm{p}}}$

埋め込み領域が画素空間で埋め込み規則が加法規則の場合 $[15, 17]$ , 最適な検出を実現する検出値は以下の式で与えられる.
ることが課題となる. 例えば,$C \sigma \mathrm{r}(w^{*}, z)=\frac{1}{n}\sum_{\dot{l}=1}^{n}w_{i}z_{i}$132

ここで, $z=(z_{1},$, z の, $w^{*}=(w_{1}, w_{2}, \ldots , w_{n})$ である. $Cor(w^{*}, z)$ は, 検出対象信号やホスト{14 号の確率分布を推定する必要がないため, 計算が容易で, 利便性が高い. ただし, 埋め込み領域や埋め込み規則$z_{2},$$\ldots$が異なれば最適な検出を保証しない.

最適な検出を実現する検出値を用いた場合と用いない場合では見逃し確率に大きな差がでる. 例えば, 誤検出確率を 5%に指定し, 埋め込み領域を周波数領域 (, DWT 係数), 埋め込み規則を加法規則とした
場合, 最適でない検出法 $(C\circ r(w^{*}, z)$ を検出値として用いた方式) の見逃し確率 20%に対して, 最適な検出法 CHOI[4] の見逃し確率はわずか 0.5% となる.
$\mathrm{D}\mathrm{C}\mathrm{T}$3

我々の最近の研究

我々の研究目的は, 既存の一般的な画像用相関型電子透かしに共通して適用可能な誤検出確率保証法を設計することである. そのため, 電子透かしであらかじめ定義されている検出値を変更することはせず, .
$7|\ovalbox{\tt\small REJECT}$

値を選択することで誤検出確率を保証する. まず, 31 節で対象とする相関型電子透かしのモデルについて説明した後, 誤検出確率保証法として提案した閾値選択法 $[10, 11]$ について 32 節で簡単に紹介する. 提案
した閾値選択法では検出対象コンテンツの原コンテンツが必要となるが, 比較的単純な動画像用電子透かしへ適用する場合には原画像を不要とすることができる [12]. 33 節では不要とするための方法を紹介し,
34 節で提案した閾値選択法の有効性に関する評価結果を示す.

3.1

相関型電子透かし相関型電子透かしシステムは, 22 節の検出システムに従うが, 用いられる埋め込み規則や検出値は特にと透かし信号 に対して embed を適用した結果得られる透かし入り信号を embed(x, ) と表す (すなわち, $y=embed$ ( , )). ただし, 検出値に対して,以下の式 (1) および式 (2) が十分高い確率で満たされるものとする.
限定しない. 埋め込み規則を embed と表し, ホスト信号$x$

$w$

$w$

$x$

$v(w,x)$$v$($w$, embed(x, ))
$w’$

$w$

$<$

$v$

( , embed(x, ))

(1)

$<$

$v$

( , embed $(x,$ $w)$ )

(2)

$w$

$w$

$w$

二つの式は, 埋め込まれた透かし信号との検出値の方が埋め込まれていない透かし信号との検出値より大きいことを表す.

embed との例として静止画像用のパッチワーク法 [3] における埋め込み規則および検出値を挙げる. パッチワーク法は, 埋め込み領域として両素空間を対象としている. パラメータとして透かしの強度 および変更する画素数 $2N$ をもつ.
$v$

$embed_{\mathrm{p}}$$\delta$

・埋め込み規則1.

$w$$embed_{\mathrm{p}}$に従った埋め込み処理を用いて擬似乱系列を生成する.

2. この擬似乱系列を用いて
3. 全ての・検出値$\mathrm{i}$$v_{\mathrm{p}}(w^{*},$

において$z\rangle$$a_{i}$の計算$x$から $N$ 個の画素の組 $(a_{i}, b_{\mathrm{i}})(1\leq i\leq N)$ を選択する.の輝度値を$\delta$だけ増加させ,$b_{\mathrm{i}}$の輝度値を$\delta$だけ減少させる.

$v_{\mathrm{p}}$133
1. embe 喝と同じ方法により,$w^{*}$

を用いて

2. ( , b のから以下の式によって統計量$a_{\dot{\mathrm{z}}}$$z$から $N$ 個の画素の組 $(a_{i}, b.\cdot)(1\leq \mathrm{i}\leq N)$ を選択する.

$v_{\mathrm{p}}(w^{*}, z)$を求める.

$v_{\mathrm{p}}(w^{*}, z)= \frac{1}{N}\dot{.}\sum_{=1}^{N}(a_{i}-b_{i})$なお, 検出対象信号$z$0 を中心に分布し,に$z$が攻撃を受けていない場合,$w^{*}$$z$にが埋め込まれているならば$w^{*}$

が埋め込まれていないならば, $v(w^{*}, z)$ はを中心に分布ならば),$(z=embed_{\mathrm{p}}(x,w^{*})$$2\delta$する.

32

閾値選択法

文献 $[10, 11]$ では, 誤検出確率を保証可能とする閾値を選択可能とするために, 多くの実用的な相関型電子透かしにおいて共通して満たされうる性質を導出し利用する. 導出した性質は次の性質 (P) である.
が埋め込まれていないならば, 式 (3) を満たす透かし信号ペ(P) 検出対象信号 に検出対象透かし信号$w^{*}$$z$

ア $(w_{1}, w_{2})$ が存在する. ただし $w^{*}\neq w_{1}$ であり $w^{*}\neq w_{2}$ である.

.

(3)$\frac{v(x,w_{1})-v(x,\dot{w}^{*})}{v(x,w_{2})-v(x,w^{*})}=\frac{v(z,w_{1})-v(z,w)}{v(z,w_{2})-v(z,w^{*})}$

この性質は, 多くの相関型電子透かしが基本とする方式であるパッチワーク方式をもとに導出した. コンテンツとして静止画像, 攻撃として JPEG 圧縮・伸長を用いた場合に, この性質が満たされることを, [11]で実験的に示している.

性質 (P) を閾値選択法でどのように利用したかを述べる. まず, 透かし信号の検出を ‘性質 (P) が満たさにが埋め込まれていると判定すれる” という仮説の検定とみなす. すなわち, 仮説を棄却すること力とした検定における棄却点を検出の閾値ることとする, そして, 有意水準を指定された誤検出確率として出力するようにする. この閾値を用いて検出を行うことで, 透かし信号が埋め込まれていないとき(性質 (P) が満たされているとき) に, 埋め込まれているとする (仮説を棄却する) 確率が指定された確率$\mathrm{t}$$\grave{\grave{\mathrm{a}}}$$z$$w^{*}$$\lambda$$\overline{P_{\Phi}}$となる.

なお, 性質 (P) にホスト信号 $x$ が現れるため, 閾値選択法は入力として検出対象信号$z$と透かし信号$w^{*}$

も必要となる. 一般に閾値選択法の利便性を考えるならば, ホスト信号を必要としない方が望ましい. そこで [12] では, 動画像における隣接フレームの類似性を利用することで, 単純なだけでなく, ホスト信号$x$

動画像用相関型電子透かしにおいて閾値選択法を利用する際 ホスト信号を不要とすることを考えた. 次節
では, その不要とする方法を簡単に示す,

3.3

動画像用電子透かしへの適用法

文献 [12] において, 閾値選択法の適用先とした単純な動画像用相関型電子透かし法を示し, ホスト信号(動画像) を不要とする方法を示す. 動画像は, 複数のフレームが時系列に従って並ぶことで構成されている. 適用先とした動画像用相関型電子透かし法は 31 節で示したモデルに従い, 動画像中の一部のフレームに対して, 静止画像用の相関型電子透かしをそのまま適用する単純なものである. ただし, 連続したフレー

134

図 2: Entrance$\mathrm{H}\mathrm{a}\mathrm{A}$における一フレー Aムには埋め込まないとする. 動画像の検出値は, 埋め込み対象となったフレー A から計算される検出値によって決まるとする.
閾値選択法を適用するためには, 検出対象フレー$\text{ム}$のホストフレームが必要となる. 動画像には, 隣接するフレームは類似しているという性質がある. 文献 [12] では, このフレーム問の類似性を利用して, 検出対象フレームの隣接フレームをホストフレー A の代わりとして用いることでホストフレームを不要としている.

3.4

評価結果

提案した閾値選択法の有効性の評価結果を紹介する. 評価では実際の誤検出確率が指定した確率に近いか否かを調べている. 相関型電子透かしとして静止画像用電子透かしと動画像用電子透かしの二つが適用対象としてあるが, ほぼ同じ結果が得られているため, ここでは動画像用電子透かしに適用した場合の忍車を示す. その際 様々なフレーム間類似度に対する結果を得るため, 検出対象フレームの隣接フレームだけでなく, 様々な強さの攻撃を加えることで類似度を下げた隣接フレームをホストフレー \Delta の代わりとして用いる.

まず評価の条件を示す.
・漂動画像

映像情報メディア学会 1 の標準動画像の一つである Entrance Hall (図 2 参照) を用いた. この動画像ピクセルのフレーム 450 枚で構成される.
は,$720\mathrm{x}486$

・相関型電子透かし: フレームへの透かしの埋め込みおよび検出に, パッチワーク法を用いた単純な動画像用電子透かしを用いた. パッチワーク法のパラメータは, [3] において原フレー A の品質を保ち, かつその上で透かしの検出誤りを低くするのに十分であるとされているものを用いた.

.

・鍵: 32 ビットの整数.の MPEG 圧縮・伸長を用いた. MPEG 圧縮・伸長には,(MPEG Software Simulation) を馬いた,動画像への攻撃: ビットレートが$\mathrm{m}\mathrm{p}\mathrm{e}\mathrm{g}2\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{d}\mathrm{e}$と1 http://wvw.ite.or.jp/
2 http: //–. rnpeg.

$\mathrm{m}\mathrm{p}\mathrm{e}\mathrm{g}2\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{d}\mathrm{e}$MPEG / MSSG /$\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{g}/$$5\mathrm{M}\mathrm{b}\mathrm{p}\mathrm{s}$$\mathrm{G}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{u}\mathrm{p}^{2}$

135・フレーム閥類似度を下げるための攻撃: ノイズ付加,$\mathrm{S}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{r}\mathrm{M}\mathrm{a}\mathrm{r}\mathrm{k}4.0[6,7]$

による回転,$\mathrm{S}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{r}\mathrm{M}\mathrm{a}\mathrm{r}\mathrm{k}3.1$をそれぞれ単独で周いた.
・指定した誤検出確率–$P_{\Phi}$: 文献 [12] での評価と同じ 001.

・類似度の尺鹿 2 枚のフレー$\text{ム}$の類似度を測るために, 以下の式 (4) で計算される相互相関を用いた.

(4)$\frac{\sum_{k=1}^{K}(x_{k}-\overline{x})(y_{k}-\overline{y})}{\sqrt{\sum_{k_{-}^{-}1}^{K}(x_{k}-\overline{x})^{2}\sum_{k_{-}^{-}1}^{\mathrm{K}}(y_{k}-\overline{y})^{2}}}$

ここで,$x_{k}$および $yk$ は 2 枚のフレームそれぞれにおける各噸素の輝度値を表し,$\overline{x},\overline{y}$はそれぞれ$x_{k},$$y_{k}$

はフレームあたりの画素数である. 相互相関は, [-1, 1] の値をとり, 2 枚のフレームの平均を表す.の類似度が高いほど 1 に近い値となり, 類似度が低いほど 0 に近い値となる. また濃淡は反転してい$K$

るが類似度が高い場合は, -1 に近い値となる.

3.5

評価結果

評価結果を表 2 に示す. 表 2 は, ホストフレームの代わりに利用した各フレームについて, 検出対象フレームとの類似度 (相互相関), 誤検出確率の平均を示している. 誤検出確率は, 類似度が低くとも指定した確率001 から大きく離れていない. すなわち, 誤検出確率は保証されているといえる. ただし, 類似度が低くなると見逃し確率が上がり, ホストフレー A の代わりに利用した各フレームについて, 検出対象フレームとの類似度 (相互相関) が 09 以下では, 見逃し確率と誤検出確率の和がほぼ 1 に近い値になっている. これは, 指定した誤検出確率でランダムに “埋め込まれている” と検出する場合と違いがないことを意味する. これは,評価で用いた相関型電子透かしの埋め込み領域が, 攻撃に対する耐性が弱い画素空閲となっているためである. 攻撃に対して強い相関型電子透かしを評価に用いることで, 見逃し確率は小さくなると考えられる,
表 2: Entrance Hall における相互相関と誤検出確率$\ovalbox{\tt\small REJECT}_{\overline{\mathrm{p}}^{-\mathrm{h}_{\backslash }}}^{-}\mathrm{f}\mathrm{B}\text{互}\mathrm{f}\mathrm{f}\mathrm{l}\text{関}\prime-,-\text{検}\mathrm{H}\mathrm{i}\not\in\not\in:^{\backslash }’\not\in$

0.98
0.92
0.89
0.84
0.79
0.73
0.71
0.55
0.37

. 0.010500105

0.01010.01020.01080.01160.00910.0107
0.01140.0113

1364

おわりに
本稿では, 画像に対する検出型の電子透かしの信頼性保証に関する研究として, 最適な検出に関する既知の結果 [1, 2, 4, 5, 9, 14, 15, 16, 17] と我々の最近の研究成果 [8, 10, 11, 12] を紹介した. 電子透かしの信頼性を数学的に保証することは重要な課題である. 攻撃がない場合を対象とした最適な検出法は多く提案されており, 多くの結果が得られているといえる. しかし, 攻撃がある場合を対象とした最適な検出法はまだ少ない. また, 近年は最適な検出に関する結果をもとに, 最適な抽出を実現することが考えられている.
よって, 電子透かしの信頼性保証に関する今後の課題として, 攻撃がある場合も, 攻撃の強さについてなんらかの条件が満たされるならば, その信頼性について数学的に保証可能とする検出法や抽出法の設計が考えられる.

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