Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   8 , No .   6 ,  Decem ber   201 8 , p p.   4204 ~ 4211   IS S N:  20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v 8 i 6 . pp 4204 - 42 11           4204       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   A Surve y on Mul timedia  Content  Protecti on Mech anisms       Gottum ukk al a  Him a  Bi nd u 1 ,  Ch in t a   An u radha 2 ,  P atn al a  S .   R .   Chan dra Mur t y 3   1 ,3 Depa rtment   of   Com pute r  Sci en ce   &   Engi ne eri n g,   Univer si t y   Co ll eg e  of   Engi n eering  &   T ec hnolo g y ,   Ach ar y a   Naga rjuna Univ ersity ,   Indi a   2 Depa rtment of  Com pute r  Scie n ce   & Engi ne eri n g,   V.   R.   Siddhartha  Eng ine e ring Colle ge ,   India       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   Dec   20 , 201 7   Re vised  Jun   4 ,   201 8   Accepte d  J ul   29 , 2 01 8       Cloud  computin g  has  emerge d   t o  infl uen ce  m ultim edi a  cont en t  p rovide rs  like   Disne y   to  r ender  the ir  m ult imed ia   servi ce s.  W he n  cont ent   prov id ers  use  the  publi c  c loud ,   there  are   cha n ce s to   have   pir at ed co pie s furt her   le ad i ng  to  a  loss   in  rev enue s.   At  t he  sam e  t ime,   technologica l   advance m ent s  reg ard ing   conten t   rec ording  and  h osting  m ade   it  e as y   to  duplicate  genui ne  m ultim edi a  obj ec ts .   Thi s  proble m   has  inc rea s ed  wit h  inc rea sed  usa ge  of   a  cl oud   p la tform  for  ren der ing   m ult i m edi a  con te nt   t o  users  acros s  the   g lobe .   Th er efo re  it  is   essenti a l  to  ha ve  m ec hani sm s  to  det ect  video  cop y ,   discov er  cop y right  infri ngement  of   m ult imedia   co nte nt  and  prot e ct   the   in te rests   of  genui ne  cont en t  provide r s.  I t  is  a  ch allen ging  and  comput at ion al l y   expe ns ive   probl em  to  be  addr essed   c onsideri ng   the  expon ential  g ro wth  of  m ult ime dia   con te nt   over   the   i nt ern e t .   In  thi s  pape r,   we  surve y ed   m ult imedia - c ont ent  prote ction   m ec hani sm s  which  throw   li ght   o n   diffe r ent  kinds   of  m ult imedi a,  m ult imedia   cont en t  m odifi cation  m et hods ,   an d  te chn ique s  to  prote c t  intellect u al   prop e r t y   from   abuse   an d  cop y righ t  inf ringe m ent .   It   a lso  foc uses  on   challe ng es   invol ved  in  prot ec t ing  m ult imedia   content  and  t he  rese ar ch  gaps  in   the   area   of  cl oud - b ase d   m ult imedia   content  pro te c ti on .   Ke yw or d:   C loud - base d  m ultim edia  con te nt   Mult i m edia   M ultim edia con te nt  protect io n    Vi de o  c op y  det ect ion   Copyright   ©   201 8   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Go tt um ukkala  Him a Bi nd u ,   Dep a rtm ent   of   Com pu te r  Scie nce & E ng i nee rin g,   Un i ver sit y C ol le ge  of E ngine erin g  &  Tec hnology,    Ach a rya  Nag a r j una  U niv e rsity , Gun t ur , An dhra  Pr a des h, I ndia .   Em a il : gh i m abindu19 @g m ai l .co m       1.   INTROD U CTION     Waterm ark in g  te chn iq ues  ha ve  bee n  a rou nd   f or   c on te nt   protect ion   or   protect ion   of   intel le ct ua l   pro per ty   in  the   real  world.   W at erm ark ing   is  a  process  of  in serti ng   a  disti nc t  patte rn   into  the  co ntent  of  vid e o  wh ic h  is  la te r   us e d   for  c opy  detect ion .   T he  diff e r e nt  a sp ect s  of   wate rm ark ing   a nd  how  it   is  us ef ul  f or   intel le ct ual  prop e rty   pr otect ion  on   the   inte rn et   is   ex plain ed  i n  [1 ]   a nd  dig it al   wate rm ark i ng  sc hem e s  f or  m ul tim edia  con te nt  pr otect ion   us i ng   dif fer e nt  ap proac hes  su c h  as  asy m m et ric  fing er pri nting   protoc ol s,  zer o - knowle dge  protoc ols,  com m itm ent  sche m e s,  and   ho m omor phic   encr ypt ion   in  [ 2 ] .  In t eresti ng ly   m a t chin g  te chn iq ues   co m ple m ent  waterm ark ing  te ch niques.   T he  m at ching  te ch ni qu e s  incl ud e   m otion  directi on,   m otion  m at ching ,  or din al   intensit y  sign at ure,  a nd   colo r  histo gr a m   sign at ur e  a re  ex plained  i n  [3 ] .  Bl oc k  ci ph e r  al gorithm   us ed  in   [4 ]   f or   m ultim edia  con te nt   pr otect io n.   V ideo  fi ng e r pr in ti ng   is  al so   us e d  to  ide ntify  vid eo s   un i qu el y.   Vi de o  fin gerpr i nt  i s  a  vecto r  wh i ch  ca n  c ha racteri ze  an d  uniq uely   ide ntify  a   vide o  f ro m   ano t her  vid e o  [5 ] .   F ull - le ngth   vid e o  f ing e rprintin g  [ 6 ]   an d  detect io n  of  onli ne   ab us e  of  im ages  [ 7 ]   a re  tw o  im portant   ty pes  of   resear ch   that  play   a  vital   ro le   in  pr otect ing   intel le ct ual  pro per ti es.  These  t wo   i ncide ntall y  equ ip pe d   with  Un it ed  S t at e Patents.    Con ce rn i ng   c onte nt - base d   co py  detect io n  of   m ultim edia  obj ect s,  in de xing   of   ref e ren ce  sign at ur es  of   vid e os   or  fin ge rprints  of  vide os   play s   a  vital   ro le .  The  re cent  tren ds   in  interact ive  m u lt i m edia  com p utin g  include   m ultim edia  co ntent   searc hin g ,   in dex i ng,  visu al iz at ion ,  i ntell i gen t   inf orm ati on  ext racti on,   dig it al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       A Survey  on M ulti med ia  Co nt ent Pr otect ion  Mech an is ms  ( Go tt um ukka l a Him a  Bi ndu)   4205   m anag em ent,  m ul tim edia  com m un ic at ion s,   dig it al   sig nal  processi ng,  im age,  a udio   an d  vid e o  proces sing,  a nd   m ul tim edia  con te nt  protect io n  [ 8 ] .  M ultim edia  co ntent  s har e d  i n  onli ne   so ci al   n et w orks  (OSNs )  i s  al so   grow i ng  ra pi dly.  Prote ct ing  s uch  co nte nt  ha s  issues   a nd  c ounterm easur e s   as  e xplore d  in  [ 9 ] .   Di gital   r igh ts   m anag em ent  is  an oth e r  im po r ta nt  issue  a bo ut   m ultim edia  con te nt  pr otect ion .   T he  im ple m entat ion   of   novel   DRM  te chn i ques  ba sed  on   m ob il e  andr oid   te rm inal  pro po se d  in  [ 1 0 ]   a nd   us a ge   of   bu ye r - fr i end ly   waterm ark ing  protoc ols in  [1 1 ]  h a ve bee n p rop os ed  to su pport  the  pro te ct ion   of  c op yri ghte d   dig it al  c onte nts.   The  rem ai nd er   of  the  pa per  is  struct ur e d   i nt o  di ff e ren t  se ct ion s  t hat  pro vid e  i ns ig hts  on  var i ou s   te ch niques   us e d  f or m ultim edia con te nt  protect ion.       Table  1 .   Acro nym s   Acron y m   Descripti o n   HDFS   Had o o p  Distribu ted  File  S y ste m   CBCD   Co n ten t - Bas ed   Copy  Dete ctio n   MM MV   Mean o f  the Magn itu d es o f   Motio n  V ecto rs   MPM V   Mean o f  the Ph ase  An g les o f  M o tio n   Vectors   DRM   Dig ital Rig h ts Ma n ag e m en t   LSH   Locality  Sens itiv e  Hash in g   SIFT   Scale I n v ari an t Fe atu re  T rans f o r m   OSN   On lin e Social Net wo rk   M2M   Mob ile 2 Mob ile       2.   VID E O FI NGE RPR I NTI N G FO R CO N TE NT BASE D   VID E O I D ENTIFIC ATI ON   Lee  and   Y oo   ( 2008)  [5 ]   us e d  the  con ce pt  of  vid e o  fi ng e r pri ntin g.   T hey  pro posed  a  m ec han ism   fo r   c on te nt - based   vid e o  identific at ion   us i ng   the   fing e rprintin g  con ce pt.  The  ov e r view  of  th e  syst e m   is  pr esente d   in  F ig ure 1 .   It h as tw o  im po rt ant phases  kn own  as  fin gerpr i nt ex t racti on a nd f in ge rprint  m at ching . T he   form er   is  us ed  t o  obta in  a  fin gerpr i nt   fr om   giv en  m ul tim edia   ob j ect   w hile  the  la tt er  is  us ed  to  com par e  tw o  vid e os   us in g  t heir  c orr esp onding  fin ge rprints.         .       Fig ure  1 .   O verview  of  vid e o  f ing e rprintin g m et ho d       The  procedu re  us e d  f or   fin gerpr i nt  extracti on  is  il lustrate d   in  Fig ur e  2.   Fi r st  of   al l,  the  giv en  vid e o  is   div ide d   i nto   r esam pled  fr a m es  and  the n  co nv e rted   to   the  gr ey scal e   fr am es.  It  is   done   as  t he  gr ay scal e   i m pr oves  the   rob us tness   of  fin gerpr i nt  ext racti on.  T he  r esi zed  f ram es   are  the n  par t it ion ed   i nto   m ulti ple  blo c ks .  A fter w ard ,  for  each  bl ock ,  the  ce ntr oid   of  gradie nt  or ie ntati ons  is  com pu te d.   Th en  fin gerp rint  vect or   is  ob ta ine d  w hich  c on ta in s  com p act   featur es  of  the  vide o   cl ip  w hich   is  us ed  to  i de ntify  vid e o  uniq uely .   Fing e r pr int  m a tc hin g  is  a n  im po rtant  ph a s e  in  the  pro posed  syst em   w hich  is  res ponsi ble  for  extra ct ing   a  fin gerpr i nt   fro m   qu ery  vid e o  and  m at ches  it   with  that  of   a  vid e o  in   th e  databas e .  T he ir  em pirical   resu lt s   rev eal e d  that t he fin gerpr i nt  m at ching   was a ble to o utp e rfor m  o ther  f eat ur es   co nce rn i ng   vid e o fin gerp rintin g.   Lu  ( 2009)  [ 1 2 ]   al so   ex plored  vid e o  fi ng e rpri nting   f or   vid e o  cop y  detect ion.  The  Me tric s  us e d  f or   the   m echan ism   include  m at ching  eff ic ie ncy,   lo w   com plexity ,  com pact,  discri m inati on ,  a nd  rob us tness .  Dif fer e nt   al gorithm s  are  ex plo re d   nam el y  sp at ia l  sign at ures,  te m poral  sig natu res,   colo r  sig natu re s,  tra ns f or m - dom ai n  sign at ur es , a nd f in gerp rint m a tc hin g.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber   201 8   :   4204   -   4211   4206       Figure  2 .   Illust rates the  proce dure  of f i ng e rprint e xtracti on       3.   EFFE CTIVE   AND SC ALA BL E VID EO   COP Y DET ECTIO N   Liu  et   al .  (2 010)  [ 13 ]   pro pose d  an  al gori thm   kn ow n  as  con te nt - base d   cop y  detect io n  (CBC D)   al gorithm   as  s how n  in  Fig ure  2.   The  qu e r y  exa m ples  use d  in  this  syst e m   include  ei ther  par t  of  refe ren ce   vid e os   directl y  or   par t  of   ref e ren ce  vid e os   e m bed ded   int o  oth e r  vi deo s .  As  s how n  in  F igure  3,  ther e  are  tw o  input  query  vid eo  cl i ps.  T he y  are  us e d  to  te st  the  cop y  detect ion   m echan ism   e m plo ye d  by  us i ng  CB CD   al gorithm .  The  ref ere nce  vid e o  is  flipp e d  in  qu e ry  exam ple  2.   Exam ple   1  con ta in s  ref e re nce  vi deo   em bed de d  in   s om e reg ion.    The   al gorithm   pr e sente d  in   Figure  4   perform s  var io us   st eps  to   ha ve  co ntent - base d   c opy  detect io n.  Wh e n  qu e ry  vi deo   is  gi ven   as  input,  co nt ent - based   sam pling   is  perfor m ed   first.  The n  the  que ry  vid eo  is   su bject e d  to  tr ansfo rm ation   detect ion   a nd  norm al iz a ti on .   Finall y,   SI FT   extracti on  is  carrie d  out,   a nd  LS H  com pu ta ti on   is   done .  T hese   ste ps   a re  al s o  ca rr ie d  out  with  a  ref e re nce  vide o  to   wh ic h  th e  query  vid e o  need  t o  be  com par ed .  Additi on al ly ,   the  LS H  in dex i ng   is  gen e rated   for  ref e re nce  vid e o  an d  sa ve d  it   to  the  data base   f or  reu se .  A fter  L SH   c om p utati on ,  the  query  vid eo  is  s ubj ect e d   to  keyfr am e   le vel  qu e ry,  ke yfram e   le vel  qu ery   ref inem ent;  keyfr am e   le vel  resu lt   m erg es ,  vid e o  le vel  re su lt   fu sio n,   vid eo  sc or e  nor m al iz ation   an d  finall y  CB CD r es ults  are  gen e rated .   On ce   the  resu l ts  are  ge ne rated ,  t hey  are  us e d  to  m ake  wel l - inf or m ed   dec isi on s.   The   det ect ion   rat e   and  acc ur acy   of   the   CB CD  al gorithm   sh owe d  good  perf orm ance.  T he  al gorithm   is  scal able  as   well .  T asdem ir   and   Ce ti n  ( 2010)  [ 14 ]   us e d  m otion   vecto r  base d  featu r es  fo r  vid e o  cop y  detect io n.  They  wer e   use d   f or  reli able v e rific at ion   of sig nat ur es   ab out   m ul tim edia con te nt  as p a rt of CB CD.           Figure  3 .   Sam ple q ue ry  vid e os (a)  Que ry e xa m ple   1( b) Que ry exam ple 2   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       A Survey  on M ulti med ia  Co nt ent Pr otect ion  Mech an is ms  ( Go tt um ukka l a Him a  Bi ndu)   4207       Figure  4 .   O verview  of CB CD  algorit hm       4.   DETE CTING  3 - D VI DEO  COPIE S   Kho dab a khs hi  and   Hef ee da   ( 2013)  [15]  pro po s ed  a  novel  con te nt - based   cop y  detect ion,   especial ly   for      3 - D  vid e os.  First  of   al l  th e  syst e m   gen er at es  visu al   sig na tures  for  the  gi ven   3 - D  vid e os.  The se  sig nat ur es   are  m ai ntained   in  a  database .   They  a re  kn own   as  re fer e nc e  sign at ur es .  T h e  qu e ry  vi de o  is  the n  c ompare d   against  the  in de xed   database  ref e ren ces  for  cop y  detect io n.  The  syst em   i s  prov e d  to  be   com pu ta ti on al ly   and   stora ge - wise  ef fici ent.  Th ey   nam ed  their  pro po s ed  syst em   as  Sp id er.  The   high - le vel   ove rv ie w  of  vi deo  copy   detect ion sy ste m   is show n   in   Figure  5.            Figure  5 .   3D  vi deo co py  detec ti on  syst em       The  pe ople   or  organ iz at io ns  who  ow n  m u lt i m edia  con te nt  are  kn own  as  con te nt  ow ner s .  Vide o  ho sti ng  sit es  a re  w ebsite s  w her e   vi deo s   ar e  hoste d .  F or  instance ,   YouT ub e   is  on e   of  the  hosti ng  we bs it es .  Vide o  c op y  de te ct ion   is  the  proces s  of  c om par in g  ori gi nal  vid e o  a nd   pirat ed  c op y  a nd  de te ct ing   a  c op y   of   t he  vid e o .  T he  m e thod  use s  data set s   pro vid e d  by  Mo bile3DT V,   Mi cr osoft,   and   Y ouTu be.   The  qu e ry  vi de os   ar e   furth e r  di vid e d   int o  thr ee  c at egories.  Ty pe   1  qu e ry  vi de os   or   near  duplica te   or  part   of   ref e ren ce   vid e os .     Ty pe 2  cat eg or y are   par t  of r e fer e nce  vid e os   e m bed de d  i nto othe r vide os .     The  ty pe  3  vid eo s  are  the  vi deo s  that  c on t ai n  no   par ts  of  or igi nal  ref e r ence  vi d eos .  P recisi on   a nd   recall   are  us e d  to  evaluate   the  syst e m .  Ye  et   al .  (2 016)  [ 16 ]   f ocused  on  m ob il e  to  m ob il e  (M2M)  com m un ic at ion   f or  sec ur e  m ul tim edia  con te nt  distrib ution .   Th ey   pr opos e d  a  fr a m ewo r k  for  con te nt   distrib ution  w hich  is  sho wn   in  Fig ur e   6.  T he  c on te nt  pr ot ect ion   m echan ism   is  bu il t   into  a   sp eci al   m achine.   The  sp eci al   de vice  al so   pro vid es  an  in dex   of  con te nt  to   sup port  faster  sear ch  an d  identifi cat ion   of  vid e os.  Th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber   201 8   :   4204   -   4211   4208   M2M  net wor k  can   ha ve  c on te nt  distri bu ti on  ca pa bili ti es  i n  a   secu re   e nv iro nm ent.  De li ver y  of  m ultim edia  con te nt ove r  th e  I ntern et   is  explo red   in  [17].            Figure  6 .   O verview  of sec ur e   m ul tim edia con te nt  distrib ution f ram ewo r k       5.   CLOUD - BAS ED   MU LT I M EDIA C ONT ENT PR OTE CTIO N  S YS T EM   Hef ee da  et   al .  (20 15)  [ 18]   pr opos e d  a  syst e m   fo r  la rg e - sc al e   m ultim edia  co ntent  protect ion .  It  wa s   bu il t   for  protec ti ng   dif fer e nt  ki nd s  of   m edia  su c h  as  m us ic   cl ips,  songs,  a ud i o  cl ips,  im a ges,   2 - D  vi deos  an d  3 - D  vi deos.  T heir  syst em   c an  be  dep l oyed   ei ther  in  public  or   pr ivate   cl oud.   T hey  pro po se d   tw o  novel   com po ne nts  suc h  as  a  m e thod  f or   sig natu re   gen e rati on   for  m ult i m edia  c on te nt  an d  a  di stribu te d  m at c hing   eng i ne  that  is used t o protec t  m ul tim edia o bject s.  The  syst em  o ver vie w  is  pr ese nted   in  Figure  8.            Figure   8 .   Cl oud - base d  m ultim edia con te nt  protect ion sy stem         Wh en   co nte nt  owne rs  su c h  a s  Pixa r  or  Dis ney  hosts  ne w  m ul tim edia  con te nt  ov e r  t he  internet ,   th e   con te nt  ref e re nce  reg ist rati on  is  m ade  by  gen erati ng   si gn at ur es  a nd   storing  them   i n  a  distrib uted  ind e x   whe re by  i m pl e m enting  ob j e ct   m at ching   and   qu e ry  proc essing.  Wh e n  pirated  c op ie s   are  fou nd   over  th e   i ntern et ,   the   qu ery  sig natu res  are  gen e rated   a nd  m at ched   wi th  the   sig natu r es  sto red  in   the   distri bu te d   in de x  to   detect   vi olati on s.  W ei   et   al . (201 4)  [ 19 ]  propo s e d  a  sc hem e  f or  secu rity   and  pri vacy o f  both  c om pu ta ti ons  a nd   stora ge  in  the   c loud .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       A Survey  on M ulti med ia  Co nt ent Pr otect ion  Mech an is ms  ( Go tt um ukka l a Him a  Bi ndu)   4209   5.1.   S ign at u re  C re at i on     The  syst em   su pport s  dif fer e nt   kin ds  of  m e dia  f or   a  si gnat ur e   gen e rati on.  In   fact,   it   s upports  th e   creati on   of  c om po sit e  sign at ur e   w hich   ca n  hav e   on e   or  m or e   of  t he  el e m ents  su c h  as   visu al   si gnat ure,  a ud i o  sign at ur e,  de pt h  signa ture ,  and   m et adata .  The  f ollo wing  are  t he  im p or ta nt  ste ps   i nvolv e d  in  si gn at ur e   gen e rati on.    1.   Com pu ti ng   vis ual d e script or s   for  im ages.   2.   D ividi ng eac h im age in to  bloc ks .   3.   Ma tc hin g vis ua l descri ptors  usi ng Eu cl id ean  d ist ance   4.   Bl ock   disp a rity  co m pu ta ti on    5.   Com pu te  sign a ture     D i L - D j R = √ 1 − 1 ) 2 + ⋯ … … … … … + (  −  ) 2     (1)     √ ( ( − ) / ) 2 + ( ( − ) / ) 2 )   (2)     Eq uations ( 1) a nd (2) are   us e d t o  m at ch  visu a l descri ptors a nd c om pu ti ng   bl ock d is par it y.     5.2.   Distribu ted  Matc hing  Eng in e   The  distri bu te d   m a tc hin g  en gin e  is  m ade  up   of   obj ect   m a tc hin g  a nd   distrib uted  in dex   com po ne nts .   Mult i m edia  ob j ect s  are  cha ra ct erized   by  m a ny  featur e s  co ntainin g  h ig h  dim ension s.  F or   insta nce,   an   i m age   can  be  re pr e se nted  by  10 0 - 200  S IF T  descri pto rs .  I n  each   descr ipt or,   th ere  m igh t  be  up  to  128  dim e ns io ns .  Howe ver,  this  diff e rs  f ro m   each  m ultim edia   obj ect .  A  m atch in g  en gin e  i s  con st ru ct e d   that  descr i bes  obj ect   m at chi ng   lo gic   and   distri bu te d  in dex  tree  th at   ho ld s  sig nat ur es  of  m ultimed ia   ob j ect s.  T her e  a re  th ree  ste ps   involve d  in  ob je ct   m at ching . Fi rst of all  que ry  data set   is  pa rtit ion ed . For  each  data  point ,   K - nea rest  nei ghbors   are  fou nd .  A fterw a rd ,  ap plica ti on   sp eci fic  obj ect   m at ching   is  carried  out.  The  pr eci si on   (3)  an d  av erage   pr eci sio n  ( 4)   a re  us ed   to  e va luate   the  syst e m   by  cal culat i ng  the  acc urac y  of  the  K - nea rest  nei ghbors   for  a   po i nt and  over   al l t he  points i n qu e ry set.        Pr eci sio n @  K (p)=  ∑ {   < = } = 1     ( 3)     Av e ra ge   P recis ion   @ K=   ∑ {    @ ( ) } | | = 1 | |        ( 4)     Their  em pirical   resu lt s  rev e al ed  that  si gnat ur e  for  3 - D   vid e os   show e d  high  acc ur a cy   reg a rd i ng   pr eci sio n  a nd  re cal l. Th ei r  syst e m  is  sti l l t o  be  i m pr ov e d  to  su pp or t q uick verificat io n  of  sh ort  v ide o  se gm ents  and   li ve  st rea m ing   vid e os   f or   c on te nt  prot ect ion .  Sim il ar   kind  of  resea r ch  is  m ade  by  Nihar i ka  an d  Sahoo  (20 16) [20]  for  cl oud - base d   m ultim edi a con t ent pr otect ion   syst e m .        6.   SUMM A RY  OF  MU LT I M EDIA C ONT ENT PR OTE CTIO N MET HODS   Table  2  s hows   a  su m m ary   of  the  researc h  t hat  pro vid es  i nsi gh ts  int o  dif f eren t  te ch niqu es  e m plo ye d  for  m ultim edia  content  protec ti on .       Table  2.   Su m m ary o f  Me th ods  f or  M ultim edia Co ntent P ro t ect ion   Au th o r  &  Y ear   Techn iq u e   Ad v an tag es   Li m itat io n s   Re m arks   Ha m p ap u r,   Hy u n ,  an d  Bo lle ( 2 0 0 2 )  [ 3 ]   Seq u en ce  m atch in g   tech n iq u es f o r  co p y   d etectio n   Detectio n  of  cop ied   m o v ie  clips   Ind ex in g  sch e m es  f o r  p arallel  co n v o lu tio n   are   y et to  b e   i m p l e m en ted .   Co lo u r  an d  inten sit y   b ased  sig n atu res  are  u sed .   Lee  an d  Yoo   (20 0 8 )  [ 5 ]   No v el vid eo   f in g erprint in g   m et h o d   Perf o r m s b ette r  th a n   ex istin g  on es.   Ro b u stn es s ag ain st   trans f o r m atio n s  is n o t  y et evalu ated .   Help s in  con ten t - b ased   v id eo   id en tif icatio n .     Tasd e m ir  and   Cetin  ( 2 0 1 0 )  [ 1 4 ]   Vector - b ased   f eatu re  set f o r  co n ten t - b ased   co p y  detectio n   (CBC D)   Featu re  sets   repres en t  v id eo  f o r  d etectin g   co p y  detectio n .     -   Mean o f  the Magn itu d es  o f  M o tio n  Vectors  (M M MV )  an d  M e an  of   th e Phas e Ang les o f   Motio n  Vectors  (M P MV)  ar e  exp lo ited .   Metois  et  al .  (20 1 1 )  [ 13 ]   Detectio n  techn iq u e to  f in d  an  o n li n e   ab u s e of   i m ag es   Ch arac teriz atio n  of   i m ag es an d  thu s  d etectio n  of  abu se   -   Un ited  Nation s Pat en t       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber   201 8   :   4204   -   4211   4210   Au th o r  &  Y ear   Techn iq u e   Ad v an tag es   Li m itat io n s   Re m arks   Saraswathi  &   Ven k atesu lu   (20 1 2 )  [ 4 ]   Blo ck  ciph er  alg o rith m   Multi m ed ia  co n ten t  p rotectio n  with  en cry p tio n   -   Sh o ws b etter  p erfo r m an ce than   DES  alg o rith m .   Iof f e ( 2 0 1 2 )  [ 7 ]   Fu ll - len g th   v id eo   f in g erprint in g   Ch arac teriz es en tir e  d u ration  of  the  v id eo   an d  su p p o rts  n ear - d u p licate   d etectio n .   -   Un ited  Nation s Pat en t   Kh o d ab ak sh i an d   Hef eeda (20 1 3 )  [ 1 5 ]   No v el  co n ten t - b ased   co p y  detectio n  f o r  3 D  v id eo s.   Hig h  precisio n  and   reca ll   -   3 D f o r m ats o f  vid eo s  are  su p p o rted .    W ei  et al.  ( 2 0 1 4 )  [ 1 9 ]   Privacy  cheatin g   d isco u rage m en t  an d   secu re  co m p u tatio n   au d itin g  pro to co l   Su p p o rts secu re  sto rage and  secu re  co m p u tatio n  as  we ll.     Linear prog ra m   co m p u tatio n  and  data  m in in g   m o d els   are  no t  y et f o r m a lized .   A  testb ed   k n o wn  as  SecHDFS   is u sed   f o r  th e  e m p irical   stu d y .    Zhan g  et  al.  (20 1 4 )  [ 1 0 ]   No v el dig ital r ig h ts  m a n ag e m en t  (DR M)   tech n iq u e.   Mob ile  m u lti m ed i a  co n ten t is pro tected  u sin g  DRM.   -   Protectio n   o f   co p y righ ted  con ten ts in  a  m o b ile   en v iron m e n t.    Haf eeda et al.   (20 1 5 )  [ 1 8 ]   Clo u d - b ased   m u lti m ed ia  con ten t  p rotectio n  sy ste m   with   sig n atu re  g en eration   an d  dis tribu ted   m a tch in g  eng in e.   Su p p o rts diff erent  ty p es o f   m u lti m ed i a  co n ten t.     Batch  pro cess in g ,  su p p o rt  for  m u lti - v iew   p lu s d ep th  vid e o s  are  n o t exp lo red .    The d istrib u ted   in d ex   h elp s in  o b ject  m at ch in g   an d  qu ery  pro cess i n g .        7.   CONCL US I O NS   A ND FUT UR E  WO RK   Of   la te   m ultimed ia   con te nt  grow i ng   e xpone ntial ly   le d  to  the  e m erg ence  of   the  cl ou d   w he re  people  in   gen e ral  an d  m ul tim edia  con te nt  pr ov i ders  can  sto re  a nd   retrieve  la r ge  volum es  of   m ultim e dia  con te nt.  Con te nt  pro vi der s   w ho  are   storing  m ultim edia  con te nt   in  public  cl oud  m igh t  lose  rev e nues  w he n  thei r  le gitim at e   con te nt  gets   pirate d   il le gally .  The  rati on al e  be hi nd   this  is  that  te chn ol og ic al   adv a ncem ents  in  the  com pu ti ng   w orl d  m ade  the  c on te nt   du plica ti on   a nd  hosti ng  easi er .  T hu s   there  is  e ver y   increasi ng   t hreat   to  le gitim at e   m ul tim edia  con te nt  ov e r  the  cl oud .  P ro te ct in g  su c h  intel le ct ual  pr ope rty   need s  to  be   giv en   par am ount  i m portance .  The refor e  it   is  i nev it able  to  hav e  a  m or e   so phist ic at ed   m e chan ism   t hat  can   dynam ic al l y  pr otect   m ultim e dia  co ntent.  H ow e ve r,   in  a   distrib uted  e nv iro nm ent  it   is  chall eng i ng  to   have  com pu ta ti on al ly   intensive  op erati on s .  I n  t hi s  pap e r,   we  m ake  a  re view  of  t he  pres ent  sta te - of - t he - art  of  m et ho ds   a vaila ble  f or   m ultim ed ia - c on te nt  pr otect ion .   The   insig hts  of  the   pap e r  al s o  incl ud e  oppo rtu niti es  and  chall enges  in   t he  protect ion  of  rig hts  of  le gitim at e  us ers  of  the  c onte nt.   I n  f ut ur e,   we   intend  to   pro pose  a nd  i m ple m ent a soph ist ic at ed  cl oud - based m echan ism  f or   prote ct ing  m u lt i m ed ia  co nte nt.       REFERE NCE S   [1]   H.  E.   Sur y av anshi,   e t  al . ,   “ Digital  Im age   W ater m ark ing  in  W av el e t  Dom ai n , ”   I nte rnational   Jou rnal  of  Elec tri ca l  and  Computer  E ngine ering   ( IJECE) ,   v ol /i ss ue:  3 ( 1 ) ,   pp .   1 - 6 ,  201 3 .   [2]   T .   Bia n chi   and   A .   Piva ,   “ Secur e  W at ermarki ng   for  Multi m edi a   Conte nt  Protect ion:   A  rev ie w  o f  it s  bene fit s  an d  open  issues , ”  IE EE ,   vol / issue:   30 ( 2 ) ,   pp .   1 - 23 ,   20 13.   [3]   A .  Ham papur ,   e t  al. ,  “ Com par ison  of  Sequence   Matc hing  Tech nique s  for  Vide o  Cop y   De tection , ”   S torage  an d  Re tri ev al   for M e dia  Databases ,   v ol.   4676 ,   pp .   194 - 201 ,   2002 .   [4]   P.  V .   Sara sw at hi  and  M.  Venka te sulu ,   ”A  Bloc k  Ciphe r  Algorit hm   for  Multi m edi a  Conte nt   Protec ti on  wit h  Random  Subs ti tut ion  using  Binar y   Tr ee   Tr ave rs al , ”   Journal  of  Computer  Sci en ce ,  vol /i ss ue:   9 ( 8 ) ,   pp.   154 1 - 15 46 ,  2012 .   [5]   S .   Le e  and  C .   D .   Yoo,   “ Robust  Video  Fingerprinting  for  Conte n t - Based  Video  I dent ifica ti on , ”   I EE E  transact ion s   on  ci rcu it s and   systems f or v ide o   te chno logy ,   vol /is sue:   18 ( 7 ) ,   pp.   983 - 988 ,   2008 .   [6]   S .   Ioffe ,   “ Full - L engt h  Vid eo  Fin ger printing , ”   Un it ed   States P a te n t ,  pp . 1 - 11 ,   2012 .   [7]   E .   Me toi s,   et al . ,  “ Dete c ti ng  Onl i ne  Abus e  In   Im a ges , ”   Uni te d   States P at ent ,   pp .   1 - 10 ,   2011 .   [8]   R .   Bouta ba ,   et   a l. ,   “ Recent   tre nd s  in  int era ctive  m ult imedia   computing  for  the   in dustr y , ”   Cluste r  Computing ,   vol.  17,   pp .   723 - 726 ,   2014 .   [9]   C .   Patsaki s   and   A .   Zi gom it ros,   “ Achil l ea s  Papag eor giou  and   Agus ti   Solana s  Pri vacy   and  Secur ity   for   Multi m edia   Conte nt   share d   o n  OS Ns , ”   Iss ues  and  Counte rm ea sur es,   The  Britis h  Computer  Soc i et y ,   pp .   1 - 18 ,   20 14 .   [10]   Z .   Zh ang,   et   al. ,  “ A  novel  appr oac h   to  right s  sharing - e nabl ing  dig it a l   right s  m ana gement  for  m obil e   m ult imedia , ”   Sp ringer  Scienc e ,   p p.   1 - 17 ,   2014 .   [11]   F .   Fratt ol il lo ,   “ A  Digit al   R ights   Mana gement  S y stem  Based  on  Cloud , ”   TE LK OMNIKA   Tele communic a ti o n  Computing  E le c t ronics  and  Cont rol ,  v ol /i ss ue:   15 ( 2 ) ,   pp .   671 - 677 ,  2017 .      [12]   J .   Lu,   “ Video  finge rprinting  for  cop y   id ent if ication:  from   rese arc h  to  industr y   ap pli c at ions , ”   M ed ia  Forensic s  and  Sec urit y ,   vol / issue:   725402 ( 1 ) ,   p p.   1 - 15 ,   2009 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       A Survey  on M ulti med ia  Co nt ent Pr otect ion  Mech an is ms  ( Go tt um ukka l a Him a  Bi ndu)   4211   [13]   Z .   Li u ,   e t  al. ,   “ E ffe ctive  and  Sc alable   Vid eo  Copy   Det ection , ”   I nt ernati onal  con fer enc e   on  Multimedia  inf orm ati o n   retrie va l   Pages ,   pp.   119 - 128 ,   20 10 .    [14]   K .  T .  Dem ir   a nd  A.  Eni s  C . ,   “ Motion  Vec t or  Based  Fe at u res  for  Cont ent - Based   Video   Cop y   De tecti on , ”   Inte rnational   Co nfe renc e  on   Patt ern  Recogni t ion ,   pp.   3134 - 3137 ,   2010 .   [15]   M .   Hefe eda   and   N .   Khodaba khsh i ,   “ Spider: A S y s te m   for  Finding   3D Vide o  Copi e s , ”   ACM ,   pp .   1 - 20 ,   2013 .   [16]   C .   Ye,  et  al. ,   “ Secur e  Multi m edi a  Con te nt   Distribut ion   for  M2M   Comm uni ca t ion , ”   Int ernat ional   Journal   o f  Sec urit y  and   Its  Appl ic a ti ons ,   vo l /i ss ue:   10 ( 4 ) ,  pp .   279 - 288 ,   2016 .   [17]   F .   Fund,  et   al. ,  “ Under  a  cl ou d  of  unce rta inty:   Le gal   quest io ns  aff ec ti ng  Int ern et   storag e  an d  tra nsm ission  of  cop y r ight - pro te c te d  v ide o   conten t , ”   ACM ,   pp .   1 - 14 ,   2016 .   [18]   M .   Hefe eda,   e t  al. ,   “ Cloud - Bas ed  Multi m edi a  Conte nt  Prote ct i on  Sy st em , ”   IE EE   Tr ansacti on s   on  Mult imedia ,  vol /i ss ue:   17 ( 3 ) ,   pp.   1 - 14 ,   2015 .   [19]   L .   W e i,   et  al . ,   “ Secur ity   and   pri vacy   for   storag e   and  computatio n  in  cl oud   computing , ”   Informati on  Scienc es ,   vol .     258,   pp .   371 – 38 6 ,   2014 .   [20]   M.   Nihar ika   and   P.   K .   Sahoo,   “ Protec ti ng   Clou d - Based   Multi m edi a  Cont ent   usi ng  3 - D  Signat ur es , ”   Inte rnat iona l  Journal  of   Ad va nce d   Comput ing   Techni qu e  and   Appl ic a ti ons ,   vo l /i ss ue:   4 ( 1 ) ,   pp.   1 - 4 ,   2016 .       BIOGR AP H I ES   OF  A UTH ORS       Mrs .   G.Him a  B indu  pursuing  P h. D.   in  the   Dep art m ent   of  Com pute r  scie n ce   an d  Engi nee r ing,  Acha r y a   Nag arjuna  Univer si t y .   She  was  awa rd e d  B. T ec h  in  Info rm at ion  T ec hnol og y   in  2004  an d   rec e ive d  M.t ec h   in  Com pute r  S ci en ce   and  Eng i nee ring  in  th e  y ea r  2009.   Her  r ese arc h  in te r ests  inc lud e  Secur ity .       Mrs .   Ch.   Anura dha  was   awa rde d  B. T ec h  in  Inf orm at ion  T ec hn olog y   from   Ach ar y a  Nag arj un a   Univer sit y   in  2 007  and  rec e iv ed  M.t ec h  in  Com pute r  Scie nc e  and  Engi ne ering  from   J NTU   Kakina da  in  th e   y ea r  2014 .   Pre sently   she  is  w orking  as  As sistant   Profess or  in   D epa rtment  of   Com pute r  Scie n ce   &  Eng ine e ri ng,   V.  R.   Sidd har tha   Eng ineer ing  Coll eg e  En gine er ing.   Her  rese arc h   in te rest s inc lud e  Im age  Proce ss ing  and   Data   m ini ng .     Dr .   P.  Sri  R ama  Chandr a  Murt h y   was  awa rde d   B. T ec h   in  Co m pute r  Scie n ce   and  Engi n ee r ing   from   JN TU H  in   2005  and  rec eived  M.t e ch  in  Com pute r  Scie nc e   and  Engi ne eri n g  from   Acha r y a   Naga rjuna  Univ ersity   in  the   y e a r  2008.   He  was  awa rde d  a  doc to rat e   in  th e  y e ar  2013.     Present l y   he  is  working  as   As sistant   Profess or   in  Depa rtme nt  of  Com pute r  Scie nc e  &  En gin ee ring ,   Acha r y a   Naga rjuna  Univ ersity .   His  rese arc h  int er ests  in cl ude  Dig ital  I m age   Proce ss in g,   Dat a  Mining ,   Network  Secur i t y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.