• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.5209-5228
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• 2015

According to the characteristics of adaptive JPEG steganography which determines the changed DCT coefficients based on embedding distortion, a new steganalysis method by selecting the DCT coefficients with small distortion values is proposed. Firstly, the principle of adaptive JPEG steganography through minimizing distortion is introduced. Secondly, the practicability of selecting the changed DCT coefficients according to distortion values is studied. Thirdly, the proposed steganalysis method is given and the embedding sensitivity of the steganalysis feature extracted from the selected DCT coefficients is analyzed. Lastly, the implement processes of the proposed method are presented and analyzed in details. In the experiments, PQt, PQe and J-UNIWARD steganography are used as examples to verify the effect of the proposed steganalysis method for adaptive JPEG steganography. A serial experimental results show the detection accuracy can be improved obviously, especially when the payload is relatively low.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.97-105
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• 2015

내용 적응적 스테가노그래피는 복잡한 텍스쳐 또는 잡음 영역과 같이 통계적 모델로는 기술하기 어려운 영역에 비밀 메시지를 은닉한다. 이러한 메시지를 검출하기 위해서는 인접 화소간의 국부적인 의존성을 정교하게 모델링해야 하기 때문에 종종 고차원의 특징벡터 추출이 필요하다. 이러한 스테그분석 방법은 계산량이 많을 뿐만 아니라 비밀 메시지의 검출 정확도가 은닉 영역과 사용된 왜곡 척도에 의존한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 적은 수의 특징 벡터를 이용하여 비밀 메시지의 검출율을 높일 수 있는 개선된 내용 적응적 스테가노그래피의 스테그분석 방법을 제안하고자 한다. 먼저 이산 코사인 변환 계수의 차이를 이용한 특징이 내용 적응적 스테가노그래피의 분석에 유용함을 보이고, 이에 대한 1차 마코프 확률을 특징으로 사용하는 방법을 제시한다. 추출된 특징 벡터는 앙상블 분류기로 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 분류하기 위해 학습된다. 실험 결과 내용 기반 적응적 스테고 영상들에 대해 적은 수의 특징 벡터를 사용함에도 불구하고 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5592-5609
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• 2017

JPEG steganography detection is an active research topic in the field of information hiding due to the wide use of JPEG image in social network, image-sharing websites, and Internet communication, etc. In this paper, a new steganalysis method for content-adaptive JPEG steganography is proposed by integrating the evolutionary feature selection and classifier ensemble selection. First, the whole framework of the proposed steganalysis method is presented and then the characteristic of the proposed method is analyzed. Second, the feature selection method based on genetic algorithm is given and the implement process is described in detail. Third, the method of classifier ensemble selection is proposed based on Pareto evolutionary optimization. The experimental results indicate the proposed steganalysis method can achieve a competitive detection performance by compared with the state-of-the-art steganalysis methods when used for the detection of the latest content-adaptive JPEG steganography algorithms.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제12권3호
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• pp.136-146
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• 2008

We proposed an adaptive steganography of an optical image using bit-planes and multichannel characteristics. The experiment's purpose was to compare the most popular methods used in optical steganography and to examine their advantages and disadvantages. In this paper we describe two digital methods: the first uses less significant bits(LSB) to encode hidden data, and in the other all blocks of $n{\times}n$ pixels are coded by using DCT(Digital Cosine Transformation), and two optical methods: double phase encoding and digital hologram watermarking with double binary phase encoding by using IFTA(Iterative Fourier Transform Algorithm) with phase quantization. Therefore, we investigated the complexity on bit plane and data, similarity insert information into bit planes. As a result, the proposed method increased the insertion capacity and improved the optical image quality as compared to fixing threshold and variable length method.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권3호
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• pp.405-424
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• 2013

This research paper proposes a secured, robust approach of information security using steganography. It presents two component based LSB (Least Significant Bit) steganography methods for embedding secret data in the least significant bits of blue components and partial green components of random pixel locations in the edges of images. An adaptive LSB based steganography is proposed for embedding data based on the data available in MSB's (Most Significant Bits) of red, green, and blue components of randomly selected pixels across smooth areas. A hybrid feature detection filter is also proposed that performs better to predict edge areas even in noisy conditions. AES (Advanced Encryption Standard) and random pixel embedding is incorporated to provide two-tier security. The experimental results of the proposed approach are better in terms of PSNR and capacity. The comparison analysis of output results with other existing techniques is giving the proposed approach an edge over others. It has been thoroughly tested for various steganalysis attacks like visual analysis, histogram analysis, chi-square, and RS analysis and could sustain all these attacks very well.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.552-569
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• 2017

The existing steganalysis method based on 2D Gabor filters can achieve a competitive detection performance for content-adaptive JPEG steganography. However, the feature dimensionality is still high and the time-consuming of feature extraction is relatively large because the optimal selection is not performed for 2D Gabor filters. To solve this problem, a new steganalysis method is proposed for content-adaptive JPEG steganography by selecting the optimal 2D Gabor filters. For the proposed method, the 2D Gabor filters with different parameter settings are generated first. Then, the feature is extracted by each 2D Gabor filter and the corresponding detection accuracy is used as the measure for filter selection. Next, some 2D Gabor filters are selected by a greedy strategy and the steganalysis feature is extracted by the selected filters. Last, the ensemble classifier is used to assemble the proposed steganalysis feature as well as the final steganalyzer. The experimental results show that the steganalysis feature extracted by the selected optimal 2D Gabor filters also can achieve a competitive detection performance while the feature dimensionality is reduced greatly.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.961-973
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• 2005

본 논문은 비트플레인 및 다중채널 특성을 이용한 컬러 영상의 적응 스테가노그라피 방법을 제안하였다. RGB 채널의 모든 비트플레인에 고정 임계값을 적용하여 정보를 삽입한 결과, 채널에 따른 화질 열화의 차이를 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 BPCS (bit-plane complexity steganography) 방법의 고정 임계값 문제점을 해결하고 삽입용량과 화질을 개선하기 위하여 각 채널과 비트플레인 가중치를 정의하였다. 또한 비트플레인의 삽입 용량을 적응적으로 증가시키기 위하여, 커버 영상의 비트플레인 복잡도와 채널별 가중치를 이용하여 새로운 적응 임계값 설정 방법을 제안하였다. 실험에서는 컬러 영상에 동일한 화질과 동일한 정보량을 삽입하고, 이에 따른 삽입 용량과 채널별 화질을 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 기존의 BPCS 방법보다 삽입 용량의 증가와 채널별 화질도 향상되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권2호
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• pp.261-270
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• 2019

In order to protect secret digital documents against vulnerabilities while communicating, steganography algorithms are applied. It protects a digital file from unauthorized access by hiding the entire content. Pixel-value-difference being a method from spatial domain steganography utilizes the difference gap between neighbor pixels to fulfill the same. The proposed approach is a block-wise embedding process where blocks of variable size are chosen from the cover image, therefore, a stream of secret digital contents is hidden. Least significant bit (LSB) substitution method is applied as an adaptive mechanism and optimal pixel adjustment process (OPAP) is used to minimize the error rate. The proposed application succeeds to maintain good hiding capacity and better signal-to-noise ratio when compared against other existing methods. Any means of digital communication specially e-Governance applications could be highly benefited from this approach.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.395-402
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• 2004

본 논문은 비트 플레인별 적응적 임계값을 이용한 대용량 스테가노그라피 방법을 제안하였다. 모든 비트 플레인에 고정적인 임계값을 적용하여 정보를 삽입하면, 비트 플레인에 따라 화질의 열화가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 고정 임계값의 문제점을 해결하기 위하여 비트 플레인별 가중치를 정의하였다. 그리고 비트 플레인의 삽입 용량을 적응적으로 증가시키기 위하여, 비트 플레인별 평균 복잡도와 가중치를 이용하여 새로운 적응적 임계값 설정 방법을 제안하였다. 실험에서는 각 표준 이미지에 동일한 화질과 정보량을 삽입하고, 이에 따른 삽입 용량과 화질을 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 삽입 용량면에서 평균 약 6%의 정도 증가되었고, 화질면에서도 평균 약 2.4dB 향상되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.27-33
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• 2018

본 논문은 컬러 이미지대상 고용량 데이터 은닉을 위한 새로운 적응형 least-significant-bit(LSB) 스테가노그라피 알고리즘을 제시한다. 은닉할 데이터 비트와 교체하기 위한 컬러 이미지 픽셀의 빨강, 초록, 파랑 (RGB) 컴포넌트의 LSB 비트 수는 peak signal noise ratio (PSNR) 최저값 분석을 통해 결정하였다. 은닉 데이터의 70%는 픽셀의 두 색상 컴포넌트 LSB 3비트를, 나머지 컴포넌트 LSB 2 비트를 교체하고, 30%는 모든 RGB 컴포넌트 LSB 4비트를 교체하는 조합을 제안한다. 또한, 데이터를 은닉할 에지영역 픽셀 선택을 위하여 지역적인 정렬방법도 제안한다. 본 방법은 픽셀 당 9.2 비트(9.2bpp)의 고용량 은닉이 가능하다. 30K - 60K바이트 데이터 은닉 실험결과 512x512 컬러 이미지의 평균 PSNR값은 43.9db이고 자연스러운 히스토그램도 도출되었다.