• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권11호
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• pp.4153-4169
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• 2014

To recognize F5-like (such as F5 and nsF5) steganographic algorithm from multi-class stego images, a recognition algorithm based on the identifiable statistical feature (IDSF) of F5-like steganography is proposed in this paper. First, this paper analyzes the special modification ways of F5-like steganography to image data, as well as the special changes of statistical properties of image data caused by the modifications. And then, by constructing appropriate feature extraction sources, the IDSF of F5-like steganography distinguished from others is extracted. Lastly, based on the extracted IDSFs and combined with the training of SVM (Support Vector Machine) classifier, a recognition algorithm is presented to recognize F5-like stego images from images set consisting of a large number of multi-class stego images. A series of experimental results based on the detection of five types of typical JPEG steganography (namely F5, nsF5, JSteg, Steghide and Outguess) indicate that, the proposed algorithm can distinguish F5-like stego images reliably from multi-class stego images generated by the steganography mentioned above. Furthermore, even if the types of some detected stego images are unknown, the proposed algorithm can still recognize F5-like stego images correctly with high accuracy.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.550-557
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• 2021

Image steganalysis is a technique for detecting images with steganographic algorithms applied, called stego images. With state-of-the-art CNN-based steganalysis methods, we can detect stego images with high accuracy, but it is not possible to know which steganographic algorithm is used. Identifying stego images is essential for extracting embedded data. In this paper, as the first step for extracting data from stego images, we propose a hierarchical CNN structure for senary classification of steganographic algorithms. The hierarchical CNN structure consists of multiple CNN networks which are trained to classify each steganographic algorithm and performs binary or ternary classification. Thus, it classifies multiple steganogrphic algorithms hierarchically and stepwise, rather than classifying them at the same time. In experiments of comparing with several conventional methods, including those of classifying multiple steganographic algorithms at the same time, it is verified that using the hierarchical CNN structure can greatly improve the classification accuracy.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.37-43
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• 2009

스테가노그래피는 인터넷에서 은닉메시지가 보내어지는 사실 자체를 숨기는 것이다. 일반적인 스테간 분석은 스테고 신호의 통계량에서 갑작스런 변화인 이상치를 감지하는 것이다. 혼합된 스테고 이미지에 비해 은닉자료가 매우 작은 경우 은닉된 자료의 감지와 위치를 찾아내는 일반적이고 효과적인 감지기법 즉, 이웃한 4개의 픽셀값을 이용한 삽입용량값과 카이스퀘어 검사기법 등을 함께 고려하는 개선된 방법을 제시한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.244-249
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• 2017

스테그아날리시스(Steganalysis)란 이미지 등 일반적인 자료에 암호화된 정보를 은닉하는 스테가노그래피(Steganography)에 대한 검출 및 분석 방법으로, 기계학습 기반 방법론을 포함한다. 기존 기계학습 기반 스테그아날리시스는 영상(Image)의 특징(Feature) 추출 및 모델링에 기반하며, 최근 딥러닝(Deep Learning)의 적용으로 검출 정확도가 큰 폭으로 향상되었다. 하지만 현존하는 스테그아날리시스 모델은 단일 스테가노그래피 기법에 대해 국한되어 있어 학습에 사용되지 않은 스테고(Stego) 이미지의 경우 검출이 불가능한 결정적 한계를 가진다. 본 연구에서는 다양한 스테가노그래피 기법으로 생성된 스테고 이미지에 딥러닝을 적용하여 스테그아날리시스를 학습하는 범용적 모델을 제안한다. 다양한 실험을 통해 제안 기법의 효용성 및 가능성을 확인하고, 범용적 스테그아날리시스 모델이 각각에 특화된 검출 기법과 유사한 정확도로 스테고 이미지를 검출할 수 있음을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권2호
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• pp.457-476
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• 2011

This paper presents an improved XOR-based Data Hiding Scheme (XDHS) to hide a halftone image in more than two halftone stego images. The hamming weight and hamming distance is a very important parameter affecting the quality of a halftone image. For this reason, we proposed a method that involves minimizing the hamming weights and hamming distances between the stego image and cover image in $2{\times}2$-pixel grids. Moreover, our XDHS adopts a block-wise operation to improve the quality of a halftone image and stego images. Furthermore, our scheme improves security by using a block-wise operation with A-patterns and B-patterns. Our XDHS method achieves a high quality with good security compared to the prior arts. An experiment verified the superiority of our XDHS compared with previous methods.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.94-101
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• 2012

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.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권3호
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• pp.482-491
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• 2011

The purpose of this study is to design and implement a 2-level secret information transmission system which can be used for information hiding of images transmitted over various IT communication media. To increase the robustness of the hiding power, we combined the steganography method which inserts secret object into cover object to hide the very fact of information hiding itself, and the preprocessing stage to encrypt the secret object before the stego-insertion stage. As a result, even when the stego-image is broken by an attacker, the secret image is protected by encryption. We implemented the 2-level image insertion and extraction algorithm by using C++ programming language. Experiment shows that the PSNR values of stego-images of ours exceed 30.00db which is the threshold of human recognition. The methodology of this study can be applied broadly to the information hiding and protection of the military secret images.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.379-388
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• 2005

화상 심층암호(image steganography)는 비밀 정보를 화상에 몰래 숨겨 송/수신자간에 주고받는 비밀 통신의 한 방법이다. 송신자는 특별한 의미를 갖지 않는 커버 화상(cover image)에 비밀 정보를 삽입한 스테고 화상을 수신자에게 전달한다. 수신자는 송신자에게 받은 스테고 화상(stego image)에서 숨겨진 비밀 정보를 추출하여 그 개용을 확인한다. 본 논문에서는 알고리즘이 간단하면서, 심층암호의 필수 조건인 비밀 정보의 삽입용량, 스테고 화상의 비가시성, 그리고 송i수신자간의 기밀성을 모두 만족할 수 있는 기법들을 제안한다 제안 방식은 커버 화상의 연속 두 화소간의 차분 값과 양자화 범위를 이용하여 비밀 정보를 은닉시킨다. 특별히, 스테고 화상의 비가시성을 위해 커버 화상의 두 화소간의 차분 값에 따라 삽입 비트수를 다르게 한다. 또한, 기밀성을 위해서는 비밀 양자화 범위를 사용하여 제3자에 의해 비밀 정보가 해독되는 것을 방지할 수 있다. 제안 방식은 기존의 방식보다 화질을 개선시키기 위하여 범위의 상한값을 이용하였고, 삽입용량을 증가시키기 위해 특정 화소에 대해서는 삽입 처리를 중복으로 수행하였다 실험을 통하여 기존의 방식과 제안 방식을 비교하였고, 그 결과 제안 방식의 유효성을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.395-413
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• 2016

Image authentication is a technique aiming at protecting the integrity of digital images. Reversible image authentication has attracted much attention of researcher because it allows to authenticate tampered regions in the image and to reconstruct the stego image to its original version losslessly. In this paper, we propose a new, reversible image authentication scheme based on adaptive prediction error expansion (PEE) technique. In the proposed scheme, each image block is classified into smooth or complex regions. Then, according to the characteristic of each block, the authentication code is embedded adaptively to achieve high performance of tamper detection. The experimental results demonstrated that the proposed scheme achieves good quality of stego images. In addition, the proposed scheme has ability to reconstruct the stego image to its original version, if no modification is performed on it. Also demonstrated in the experimental results, the proposed scheme provides higher accuracy of tamper detection than state-of-the-art schemes.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.180-186
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• 2013

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.