• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3654-3670
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• 2019

This paper proposes an Image Texture Median Filter (ITMF) to analyze and detect Android malware on Drebin datasets. We design a model of "ITMF" combined with Image Processing of Median Filter (MF) to reflect the similarity of the malware binary file block. At the same time, using the MAEVS (Malware Activity Embedding in Vector Space) to reflect the potential dynamic activity of malware. In order to ensure the improvement of the classification accuracy, the above-mentioned features(ITMF feature and MAEVS feature)are studied to train Restricted Boltzmann Machine (RBM) and Back Propagation (BP). The experimental results show that the model has an average accuracy rate of 95.43% with few false alarms. to Android malicious code, which is significantly higher than 95.2% of without ITMF, 93.8% of shallow machine learning model SVM, 94.8% of KNN, 94.6% of ANN.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.949-952
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• 2009

본 논문에서는 다층구조를 갖는 trellis 부호를 이용한 정보부호화 기반 워터마킹 방법에 대하여 연구하였다. 영상을 $8{\times}8$블록으로 중복되지 않게 나누어 DCT변환을 수행하고 각 블록으로부터 12개의 중간주파수 대역의 계수를 추출한다. 이를 다층구조를 갖는 trellis 부호화의 각 단계에서 평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 난수와 비교하여 선형상관계수가 최소인 벡터를 Viterbi 알고리즘으로 구하고 이 벡터를 원 영상에 삽입하여 워터마킹된 영상을 얻는다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다수의 영상에 대한 평균 비트오차율을 계산하여 성능을 비교하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.15-23
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• 2004

초창기 심층 암호의 대부분은 원본 영상의 최하위비트를 비밀 메시지 비트로 치환하는 방식이었기 때문에 인간의 감각으로는 메시지 삽입 여부를 구별해낼 수 없었지만 통계적 분석에 의하여 원본과 은닉물의 구별은 물론, 비밀 메시지의 삽입 량까지도 거의 추정해낼 수 있을 만큼 취약점을 내포하고 있었다. 우리는 Westfeld 와 Fridrich가 판단의 기준으로 정한 통계량을 각각 분석하였고, 이에 근거하여 원본의 통계량을 유지하면서도 대용량의 메시지를 삽입할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 단순히 원본 영상의 최하위 비트를 변화시켜 메시지를 삽입하는 방식이 아닌 원본의 실제 화소 값이 랜덤 하게 증가하거나 감소하는 방식으로 메시지를 삽입하게 된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.44-55
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• 2024

High-utility itemset mining (HUIM) is a dominant technology that enables enterprises to make real-time decisions, including supply chain management, customer segmentation, and business analytics. However, classical support value-driven Apriori solutions are confined and unable to meet real-time enterprise demands, especially for large amounts of input data. This study introduces a groundbreaking model for top-N high utility itemset mining in real-time enterprise applications. Unlike traditional Apriori-based solutions, the proposed convolutional sequential embedding metrics-driven cosine-similarity-based multilayer perception learning model leverages global and contextual features, including semantic attributes, for enhanced top-N recommendations over sequential transactions. The MATLAB-based simulations of the model on diverse datasets, demonstrated an impressive precision (0.5632), mean absolute error (MAE) (0.7610), hit rate (HR)@K (0.5720), and normalized discounted cumulative gain (NDCG)@K (0.4268). The average MAE across different datasets and latent dimensions was 0.608. Additionally, the model achieved remarkable cumulative accuracy and precision of 97.94% and 97.04% in performance, respectively, surpassing existing state-of-the-art models. This affirms the robustness and effectiveness of the proposed model in real-time enterprise scenarios.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.526-535
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• 2018

많은 스테가노그래피 알고리즘들이 연구되어왔고 스테가노그래피의 연구로 인해서 스테가노그래피 알고리즘이 적용된 스테고 영상을 검출하기 위한 스테그아날리시스 또한 연구되어왔다. 특히 영상 스테그아날리시스의 경우에 ALE, SPAM, SRMQ와 같은 통계적인 특성에 기반한 수제 특징이 영상으로부터 추출되고 이 특징을 기계학습 알고리즘을 사용하여 스테고 영상의 분류에 사용하였다. 하지만 이러한 연구들은 단지 단일 영상의 크기, 비밀 정보 삽입 비율에 대해서만 고려하였으며 다양한 영상의 크기, 가로세로 비, 비밀 정보의 비율들에 대해서는 고려하지 않았다. 결과적으로 SPAM 특징이 다양한 조건하에서도 범용성있게 사용가능한지에 대한 검증은 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 SPAM 기반의 영상 스테그아날리시스를 사용하여 영상의 크기, 가로 세로 비 비밀 정보 삽입 비율의 다양한 조건에 대한 분류율을 분석하여 SPAM 특징이 일관적인 분류 결과를 보여줄 수 있는지 확인해본다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.215-225
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• 2006

흑백 두 가지의 값으로만 구성된 이진영상(만화 영상, 문서 영상 및 서명 영상 등)은 컬러 영상에 비해 적은 양의 잉여부분으로 인해 비가시적인 비밀 데이터의 삽입이 어렵다. 따라서 이진 엄폐영상을 이용한 심층암호에서는 많은 양의 비밀 데이터를 삽입하면서, 동시에 은닉영상의 비가시성을 만족시킬 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 이에 대한 기존 연구들의 장점을 보완하여 은닉영상의 열화를 최소화 하고, 동시에 충분한 용량의 비밀 데이터를 삽입할 수 있는 방식을 제안한다. 제안 방식은 비가시적인 위치의 화소만을 변경시키며, $m{\times}n$ 크기의 한 블록에 대해서 [$log_2(mn+1)-2$] 비트의 비밀 데이터를 숨길 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제33권6호
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• pp.400-406
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• 2014

본 논문은 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 공격에 강인한 워터마크 디코딩 모델을 제안한다. 이 모델은 워터마크 된 신호에 대해 워터마크 삽입 과정을 역으로 수행한 후 SVM을 이용하여 워터마크를 검출한다. SVM을 생성하기 위해 먼저 4가지 워터마킹 알고리즘을 이용하여 삽입한 워터마크를 추출하여 데이터를 만들고, 이들의 BER(Bit Error Rate)을 이용하여 문턱값을 구한다. 이 후, 이 문턱값을 기준으로 훈련 집합을 만든다. 강인성 검증을 위해 워터마크 된 신호에 StirMark, SMDI, STEP2000 벤치마킹 중에서 14개의 공격을 가하였는데, 그 결과 기존의 방법보다 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)과 BER이 모두 개선되었다. 특히, PSNR이 10 dB 이상인 경우에는 대부분의 공격에서 1 % 이내의 BER을 갖는 우수한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권3호
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• pp.149-156
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• 2008

JPEG2000은 차세대 이미지 압축 포맷으로 JPEG에 비하여 우수한 압축률과 화질을 제공할 수 있다. JPEG2000 이미지를 커버 오브젝트로 사용하는 lazy-mode 스테가노그라피는 압축과정에서 발생하는 정보 손실에 의해 메시지가 손실되지 않도록 제안된 알고리즘으로 많은 양의 메시지 삽입이 가능하다. 그러나 이 방법은 메시지 삽입으로 인하여 코드블럭 노이즈 분산의 변화를 발생하게 되고, 이러한 특징을 기반으로 하는 Hilbert-Huang 변환 (HHT) 기반의 스테거낼리시스에 의하여 메시지 삽입여부가 탐지될 수 있다. 본 논문에서는 코드블럭 노이즈 분산의 변화를 예측하고, 이를 최소화하도록 메시지를 삽입하여 HHT 기반 스태거낼리시스에 의해 탐지되지 않는 새로운 JPEG2000 스테가노그라피 알고리즘을 제시한다. 코드블록 노이즈 분산의 변화를 예측하기 위하여 low precision code-block variance와 low precision code-block noise variance를 활용하였다. 또한 메시지 삽입 후의 높은 영상 화질을 유지하기 위하여 JPEG2000의 quality layer 정보를 활용하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 보이기 위하여 2048장의 다양한 영상에 대하여 분석을 수행하였고, 이를 통하여 HHT 기반 스태거낼리시스 방법에 안전함을 증명하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권4호
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• pp.249-255
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• 2014

We present a simple method to watermark three-dimensional (3D) triangular meshes that have been generated from the depth data of the Kinect sensor. In contrast to previous methods, which maintain the shape of 3D triangular meshes and decide the embedding place, requiring calculations of vertices and their neighbors, our method is based on selecting one of the coordinate axes. To maintain shape, we use discrete wavelet transform and constant regularization. We know that the watermarking system needs the information to be embedded; we used a text to provide that information. We used geometry attacks such as rotation, scales, and translation, to test the performance of this watermarking system. Performance parameters in this paper include the vertices error rate (VER) and bit error rate (BER). The results from the VER and BER indicate that using a correction term before the extraction process makes our system robust to geometry attacks.

• 방송공학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.501-504
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• 2003

본 논문에서는 프레임간 움직임 차를 이용한 워터마킹 방법을 제안한다. 이를 위하여 프레임차의 최대치를 양자화한 값을 계산하여 워터마크 삽입과 검출시에 사용되는 키값을 구한다. 실험 결과, 이 방법은 전체 프레임 중에서 l~3% 정도의 프레임에서 워터마크 삽입시에 계산한 키 값과 워터마크 검출시에 계산한 키 값이 ${\pm}1$ 정도의 오차가 발생하는데 이것은 검출된 워터마크의 BER(bit error rate)에 따라 키값을 다시 정하여 워터마크를 검출하면 해결됨을 알 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 각각의 프레임에 다른 워터마크 키를 사용하므로 프레임 삭제와 평균화 공격(averaging attack)에 강함을 보인다.