영상의 히스토그램을 시프트 시켜 영상에 기밀 데이터를 은닉하는 가역 데이터 은닉기법들이 개발되었다. 이러한 기법들은 은닉된 기밀 데이터의 보안이 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 픽셀값 정보를 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화한 후 커버 이미지에 은닉하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 스테고 이미지를 생성하면, 픽셀 정보에 기반한 암호화가 삼중으로 수행되었으므로 삼중으로 암호화되어 은닉된 기밀 데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법의 성능을 측정하기 위한 실험에서, 스테고 이미지로부터 삼중으로 암호화된 기밀 데이터를 추출하여도 암호화 키 없이는 원본 기밀 데이터를 추출할 수 없었다. 그리고 스테고 이미지(stego-image)의 화질이 48.39dB 이상인 매우 우수한 영상이기 때문에 스테고 이미지에 기밀데이터가 은닉되어있는지 인지할 수 없었으며, 스테고 이미지에 30,487비트 이상의 기밀 데이터가 은닉되었다. 제안된 기법은 스테고 이미지에 은닉되어있는 삼중으로 암호화된 기밀 데이터로부터 원본 기밀 데이터를 손실 없이 추출할 수 있으며, 스테고 이미지로부터 원본 커버 이미지를 왜곡 없이 복원할 수 있다. 따라서 제안된 기법은 보안이 중요하고 원본 커버 이미지를 완벽하게 복원하는 것이 필요한 군사, 의료, 디지털 라이브러리 등의 응용 분야에 효과적으로 활용될 수 있다.
스테고(Stego) 이미지 분석 측면에서 스테고-분석(Steganalysis) 툴의 기본적인 공격 목표는 데이터 은닉에 의한 스테고-미디어의 통계적으로 비정상적인 부분을 찾음으로서 데이터 은닉의 존재를 탐지 하는 것이다. 본 논문에서는 디지털 이미지를 위해 (7, 4) 해밍코드를 개선한 방법으로 데이터 은닉 스킴을 제안하였다. 제안한 방법은 원 영상이미지에 9비트 마다 6비트의 데이터를 은닉하는 방법이다. 실험결과 제안한 방법은 0.67bpp의 데이터 은닉 성능을 보이며 기존의 방법들에 비해서 스테고 영상의 질이 평균적으로 약간 더 좋은 것으로 나타났다.
현재까지 연구된 대부분의 정보은닉 기법관련 알고리듬들은 커버영상(cover image)의 변경 또는 조작을 통해 비밀데이터를 삽입(embedding)하여 스테고영상(stego image)을 생성하고, 생성된 스테고영상으로부터 비밀데이터를 추출(extraction)하였다. 이러한 알고리듬은 PSNR의 수치가 높고, 비밀데이터의 수용량(capacity)이 많을수록 좋은 것으로 간주한다. 본 논문에서는 비밀데이터의 패턴(pattern)을 분석하여 숨기는 비밀데이터의 양이 많고, PSNR의 값이 우수한 효율적인 정보은닉 알고리듬을 제안한다. 제안하는 정보은닉 알고리듬은 비밀데이터를 분석하여 비밀데이터 내의 빈도수가 높은 값들을 찾고, 이들의 좌표 값과 인덱스(index)정보를 이용해 커버영상에 삽입한다. 이를 통해 커버영상과 스테고영상 간의 차이는 줄이면서 기존의 제안되었던 알고리듬에 비해 높은 수용량을 보여줌을 실험을 통해 비교한다. 실험결과에서는 5 종류의 비밀 데이터와 8 가지 이하의 패턴을 이용해 커버영상에 삽입하여 생성된 스테고영상과의 차이를 측정한 PSNR과 숨겨진 비밀데이터의 양의 결과를 통해 기존에 제안되었던 알고리듬들 비해 제안하는 정보은닉 알고리듬이 우수함을 보여준다.
인터넷의 보편화로 인해 일반 정보뿐만 아니라 중요 정보의 전송도 인터넷을 통하여 이루어지고 있다. 그렇기 때문에, 비밀리에 중요 데이터의 전송이나 비밀문서 등의 유출도 증가되고 있다. 그러나 그에 따는 보안 방안은 매우 취약한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 기반의 침입탐지시스템 모듈을 사용하여 네트워크를 통한 중요 정보의 유출을 탐지하는 것을 목적으로 한다. 그리고 중요 데이터의 유출과 테러에 대한 비밀문서의 방지 및 검출하기 위한 은닉정보검출방법을 제안하고 설계한다. 이는 기존의 은닉정보검출방법을 분석하고 그 중 스테고데이터에 대한 검출 방법을 이용하여, JPG, WAVE 등의 웹 데이터나 이메일의 첨부 파일에 스테고데이터 검출 방법에 초점을 맞추어 제안하고 설계한다. 또한, 본 논문에서 제안한 스테고데이터 검출 시스템을 실험을 통하여 분석한다.
공간 도메인에서 많은 DE 기반의 가역정보은닉 기법과 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법들이 제안되어 왔다. 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법은 스테고 이미지의 왜곡이 적다는 장점을 갖는다. 하지만 비밀 데이터의 삽입용량이 적고, 추가 데이터가 많다는 단점이 있다. 이에 반해, DE 기반의 가역정보은닉 기법은 높은 삽입 용량을 갖는다는 장점이 있지만 스테고 이미지의 왜곡이 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 삽입 용량을 유지하지만 스테고 이미지의 왜곡을 줄이는 DE 기반의 가역정보은닉 기법을 제안한다. 본 논문에서는 비밀 데이터를 삽입하기 전에 예측 오차들을 블록으로 나눈 후, 각 블록에 비밀 데이터를 삽입할 수 있는지 확인한다. 만약 블록에한 비트의 비밀 데이터만이라도 삽입하면 블록의 픽셀들은 변화한다. 제안하는 기법은 PSNR이 50dB 이상으로 다른 DE 기반의 가역정보은닉 기법보다 스테고 이미지의 왜곡을 줄인다.
본 논문은 커버 영상으로부터 스테고 영상의 검출율을 높이기 위한 개선된 스테그분석 기법을 제안한다. 스테그분석에서 스테고 영상의 검출율을 높이려면 데이터 은닉에 의해 야기되는 작은 변화가 증폭되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 두 단계의 방법을 통해 커버 영상과 스테고 영상의 특징 벡터를 추출한다. 먼저 스테고 잡음을 두배 이상 확대하기 위해 주어진 영상을 상위 4비트와 하위 4비트로 각각 분해한다. 각 분해된 영상에 대하여 3-레벨 Haar 웨이블릿 변환을 통해 총 12개의 부밴드를 생성하고, 생성된 부밴드에 대하여 동일 스케일 상에서 다른 부밴드 계수간의 동시발생 확률을 구한다. 웨이블릿 영역에서 부 밴드간 계수의 동시발생 확률은 데이터 은닉에 의해 상관성에 영향을 받게 되므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동시발생 확률의 특성함수에 대한 모멘트를 구하여 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 신경망회로망 분류기를 사용하여 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능평가를 위해 S-tool에 의한 LSB 및 COX의 SS, F5 임베딩 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 비밀 메시지 삽입 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상에 존재하는 곡면 특성과 지역적 유사성을 효과적으로 이용하고, 극히 일부 영상에서 발생하는 CZP(Closest Zero point)가 존재하지 않는 문제를 해결하여 히스토그램 이동을 통해 가역적으로 기밀데이터를 커버 이미지(cover image)에 은닉할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 적용하면 커버 이미지에 비가시적으로 데이터를 은닉할 수 있으며, 데이터가 은닉된 스테고 이미지(stego-image)로부터 기밀 데이터를 손실 없이 추출하고, 원본 커버 이미지를 온전히 복원할 수 있다. 제안된 기법을 적용하여 구성한 스테고 이미지는 커버 이미지와 차이를 구별할 수 없을 정도로 시각적 화질이 우수하기 때문에 기밀 데이터가 스테고 이미지에 은닉되었는지를 알 수 없다. 제안된 기법은 기존의 APD(Adjacent Pixel Difference)기법에 비하여 다양한 레벨로 기밀 데이터를 은닉할 수 있으며, APD 기법 대비 최대 25.1% 많은 기밀 데이터를 커버 이미지에 은닉 할 수 있었다.
본 논문에서는 기밀 데이터를 커버 이미지에 은닉하는 효과적인 가역 데이터 은닉 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 이미지에 존재하는 지역적 유사성을 이용하여 픽셀 값을 정확하게 예측하여 예측 이미지를 생성하였고, 생성된 예측 이미지와 원본 커버 이미지를 사용하여 차분 시퀀스를 생성한 후, 히스토그램 쉬프트 기법을 적용하여 기밀데이터가 은닉된 스테고 이미지(stego-image)를 생성하였다. 스테고 이미지로부터 기밀 데이터를 추출하고 원본 커버 이미지를 손실 없이 복원할 수 있다. 제안된 기법을 적용하면 기존의 APD 기법에 비하여 더 많은 기밀 데이터를 은닉할 수 있음을 실험으로 확인하였다.
본 논문에서는 4중 암호화 기법을 사용하여 영상 픽셀에 기밀 데이터를 은닉하는 보안이 강력한 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 영상의 윤곽선이 존재하는 경계면과 픽셀값의 변화가 거의 없는 평탄면을 조사한다. 영상의 경계면에서는 경계면의 특성을 보존하기 위해 경계면에 위치하는 픽셀의 LSB(Least Significant Bit)에 다중으로 암호화된 기밀 데이터 1비트를 또다시 공간적으로 암호화하여 기밀 데이터를 은닉한다. 영상의 경계면이 아니고 픽셀값의 변화가 적은 평탄면에 존재하는 픽셀들에서는 다중으로 암호화된 기밀 데이터 2비트를 위치기반 암호화 기법과 공간적 암호화 기법을 사용하여 픽셀의 하위 2비트에 은닉한다. 제안 기법을 적용하여 기밀 데이터를 은닉하는 경우 스테고 이미지의 화질이 최대 49.64dB이고, 기존 LSB 방식에 비해 은닉되는 기밀 데이터의 양이 최대 92.2% 증가하고, 암호화키가 없으면 스테고 이미지에 은닉된 암호화된 기밀 데이터를 추출할 수 없으며 추출한다 해도 해독할 수 없어 스테고 이미지에 은닉된 기밀 데이터의 보안은 매우 강력하게 유지된다. 제안된 기법은 가역 데이터 은닉 기법이 사용되지 않아도 되는 웹툰과 같은 일반적인 상업적 이미지에 저작권 정보를 숨기는 데 효과적으로 사용될 수 있다.
인트라 블록과 인터 블록의 상관계수를 이용하여 이미지의 특징을 뽑아내고, 이를 SVM에 학습시켜 원본과 스테고 영상을 판별한다. 스테고 영상은 F3 알고리즘을 개선한 F4알고리즘을 직접 구현하여 만들어냈다. 실험에 사용한 데이터는 SIPI, BOSS, 자체 수집 데이터베이스에서 학습용 영상 120장, 테스트용 영상 500장을 이용하였다. 원본 500장에 대해 2장이 F4로 판별 되었고, F4 500장에 대해서는 전부 F4로 판별하여 99.8%의 정확도를 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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