고성능 디지털 인쇄기기의 대중화와 손쉬운 이미지 편집 프로그램들의 등장으로 인하여 위 변조 범죄가 증가함에 따라 여러 가지 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 한 분야인 컬러 레이저 인쇄기기 판별기술을 제안한다. 각 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에 육안으로 판별할 수 없는 미세한 차이가 출력물에 존재한다는 점을 이용하였다. 출력물의 노이즈를 추정하여 이러한 미세한 차이를 분석하였으며, 제안하는 방법에서는 출력물을 스캔한 이미지에 대해 위너필터를 거쳐 노이즈를 제거한 이미지를 차감하여 노이즈를 추출한다. 계산된 노이즈 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 특징값들을 추출한 뒤 이를 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였다. 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기의 제조사를 판별하는데 있어서 97.6%의 정확률을 보였고, 동일 제조사의 모델을 판별하는데 84.5%의 정확률을 나타냈다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.315-319
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2022
Cloud computing has emerged to be the most effective headway for investigating crime especially cybercrime in this modern world. Even as we move towards an information technology-controlled world, it is important to note that when innovations are made, some negative implications also come with it, and an example of this is these criminal activities that involve technology, network devices, and networking that have emerged as a result of web improvements. These criminal activities are the ones that have been termed cybercrime. It is because of these increased criminal activities that organizations have come up with different strategies that they use to counter these crimes, and one of them is carrying out investigations using the cloud environment. A cloud environment has been defined as the use of web-based applications that are used for software installation and data stored in computers. This paper examines problems that are a result of cybercrime investigation in the cloud environment. Through analysis of the two components in play; cybercrime and cloud environment, we will be able to understand what are the problems that are encountered when carrying out investigations in cloud forensics. Through the use of secondary research, this paper found out that most problems are associated with technical and legal channels that are involved in carrying out these investigations. Investigator's mistakes when extracting pieces of evidence form the most crucial problems that take a lead when it comes to cybercrime investigation in the cloud environment. This paper not only flags out the challenges that are associated with cybercrime investigation in cloud environments but also offer recommendations and suggested solutions that can be used to counter the problems in question here. Through a proposed model to perform forensics investigations, this paper discusses new methodologies solutions, and developments for performing cybercrime investigations in the cloud environment.
Background: Sexual dimorphism is important for sex determination in the field of forensics. However, sexual dimorphism is commonly assessed using cone beam computed tomography (CBCT) rather than three-dimensional (3D) modeling software; therefore, studies using a more accurate measurement approach are necessary. This study assessed the sexual dimorphism of the MS using a 3D modeling program to obtain information that could contribute to the fields of surgery and forensics. Methods: The CBCT data of 60 patients (age, 20~29 y; 30 males and 30 females) admitted to the Department of Orthodontics at the Dankook University School of Dentistry were provided in Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) format. The left MS and right MS were modeled based on the DICOM files using the Mimics (version 22; Materialise, Leuven, Belgium) 3D program and converted to stereolithography (STL) files used to measure the width, length, and height of the MS, infraorbital foramen (IOF), right MS, and left MS. The average of three repeated measurements was calculated, and a reliability test was performed to ensure data reliability (Cronbach's α=0.618). A canonical discriminant analysis was performed using a standard approach (left: Box's M=0.096; right: Box's M=0.115). Results: Males had greater values for all parameters (MS width, MS length, MS height, IOF, right MS, left MS) than females. The discriminant analysis identified six independent variables (MS width, MS height, MS length, IOF, right MS, left MS) that could identify sex. The left MS and right MS correctly identified the sex of 81.7% and 71.7% of the patients, respectively, with the left MS having higher accuracy. Conclusion: This study confirmed that, for Korean individuals, the left MS has a better ability to identify sex than the right MS. These results may contribute to sex identification in the fields of surgery and forensics.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3751-3770
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2015
Many sorts of image processing software facilitate image editing and also generate a great number of doctored images. Forensic technology emerges to detect the unintentional or malicious image operations. Most of forensic methods focus on the detection of single operations. However, a series of operations may be used to sequentially manipulate an image, which makes the operation detection problem complex. Forensic investigators always want to know as much exhaustive information about a suspicious image's entire processing history as possible. The detection of the operation chain, consisting of a series of operations, is a significant and challenging problem in the research field of forensics. In this paper, based on the histogram distribution uniformity of a manipulated image, we propose an operation chain detection scheme to identify histogram equalization (HE) followed by the dither-like operation (DLO). Two histogram features and a local spatial feature are utilized to further determine which DLO may have been applied. Both theoretical analysis and experimental results verify the effectiveness of our proposed scheme for both global and local scenarios.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.671-686
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2020
Due to the long training time and high training cost of traditional surgical training methods, the emerging virtual surgical training method has gradually replaced it as the mainstream. However, the virtual surgical system suffers from poor authenticity and high computational cost problems. For overcoming the deficiency of these problems, we propose an optimized model for the local compression deformation of soft tissue. This model uses a simulated annealing algorithm to optimize the parameters of the soft tissue model to improve the authenticity of the simulation. Meanwhile, although the soft tissue deformation is divided into local deformation region and non-deformation region, our proposed model only needs to calculate and update the deformation region, which can improve the simulation real-time performance. Besides, we define a compensation strategy for the "superelastic" effect which often occurs with the mass-spring model. To verify the validity of the model, we carry out a compression simulation experiment of abdomen and human foot and compare it with other models. The experimental results indicate the proposed model is realistic and effective in soft tissue compression simulation, and it outperforms other models in accuracy and real-time performance.
초반의 디지털 수사가 형성될 무렵, 디스크 이미징과 같은 디지털 포렌식 수사의 기초적인 과정이 개발되었다. 디지털 포렌식 수사의 과정과 절차가 점점 발달함에 따라, 수사의 데이터 처리 및 분석 단계를 도와주는 기본적인 툴들은 초반과 동일하게 유지되었다. 본 연구는 현대 디지털 포렌식 이미징 소프트웨어 툴에 대한 연구이다. 그 중에서도, 기본적인 툴 개발 패턴을 이해하기 위해 현대 디지털 포렌식 이미징 툴의 특징과 개발 및 출시 주기와 개발 패턴에 집중하였다. 해당 설문 조사를 바탕으로 현재의 디지털 수사의 기본 소프트웨어 개발 및 유지 보수의 취약점을 보여준다. 또한 기본 툴들을 개선할 수 있는 방안을 제시한다.
고성능의 보급형 디지털 영상장비와 레이저프린터의 보급으로 인해 인쇄물의 불법적인 위변조가 사회적 문제로 대두되고 있고, 관련 범죄 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 디지털 포렌식 기술에 기반한 촬영 및 인쇄기기 식별 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인쇄기기별 특성에서 기인하는 인쇄물의 노이즈 특성을 이용해 인쇄기기를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 이산 웨이블릿 변환과 위너 필터를 이용한 노이즈 특성 추출 방법을 설명하고, 추출된 노이즈 특성에서 명암도 동시발생 행렬을 계산하고 왜도, 첨도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출한 특징을 서포트 벡터 머신에 적용하여 디지털 인쇄기기의 제조사와 모델을 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였고, 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비하여 높은 정확률을 나타냄을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3268-3283
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2018
With the advent of the Information Age, the source identification of digital images, as a part of digital image forensics, has attracted increasing attention. Therefore, an effective technique to identify the source of digital images is urgently needed at this stage. In this paper, first, we study and implement some previous work on image source identification based on sensor pattern noise, such as the Lukas method, principal component analysis method and the random subspace method. Second, to extract a purer sensor pattern noise, we propose a sample selection method to improve the random subspace method. By analyzing the image texture feature, we select a patch with less complexity to extract more reliable sensor pattern noise, which improves the accuracy of identification. Finally, experiment results reveal that the proposed sample selection method can extract a purer sensor pattern noise, which further improves the accuracy of image source identification. At the same time, this approach is less complicated than the deep learning models and is close to the most advanced performance.
스테가노그래피는 데이터 안에 데이터를 은폐하는 기술로, 전달 매체의 존재가 발각되지 않도록 하는 것이 주요목적이다. 현재 스테가노그래피 관련 연구는 알고리즘을 기반으로 정립된 은닉 기법, 검출 기법들에 관련해서 다양하게 연구되고 있지만, 소프트웨어 성능을 분석하기 위한 실험 중심의 연구는 상대적으로 부족하다. 본 논문은 서로 다른 알고리즘으로 데이터를 은폐하는 다섯 개의 스테가노그래피 소프트웨어의 특징을 파악하고, 평가하는 데 목적을 두었다. 스테가노그래피 소프트웨어의 성능 조사를 위하여 시각 평가 척도로 사용되는 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)을 이용하였다. 스테가노그래피 소프트웨어를 통하여 임베딩한 스테고 이 미지들의 PSNR, SSIM을 도출하여 정량적 성능 비교 분석한다. 평가 척도에 따라 우수한 스테가노그래피 소프트웨어를 소개하여 포렌식에 기여 하고자 한다.
침해사고는 시스템 해킹, 바이러스 및 웜, 홈페이지 변조, 자료 유출 등 그 유형이 다양하고, 단순한 바이러스나 웜 등의 유포가 아닌 개인정보 및 기업기밀 정보를 취득하거나 금전적 이득을 취하기 위한 목적으로, 공격자가 사용하는공격 기법이 고의적인 데이터의 삭제나 변경 등 고도의 은닉 기법을 활용하여 흔적을 남기지 않기 때문에, 정확한 자료를 수집하기가 쉽지 않다. 침해사고 초기 대응시 초동 대응자는 신속한 조사를 수행해야할 필요가 있는 침해위협 또는 범죄와 관련 현장 정보를 취급한다, 이때 체계적인 증거 수집을 위하여 침해사고의 식별에 적합한 디지털 포렌식 프로세스 방법론의 적용이 요구된다. 본 논문에서는 초동 대응자가 효과적인 초기 대응을 위하여, 윈도우 시스템 환경에서의 디지털 포렌식 측면에서 CFFTPM 포렌식 프로세스 모델을 적용하여 사용자 사용 정보, 타임라인 정보, 인터넷 정보 등 증거 수집 기본정보를 분석하고 이에 따라 클라이언트/서버 모델로 증거수집 응용시스템을 설계하고 이를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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