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.
Tsai 등은 2009년에 예측 코딩과 히스토그램 이동 기법을 이용한 가역 은닉 방법을 제안하였다. Tsai 등의 방법은 비밀 정보를 숨길 수 있는 양을 향상시키기 위해 예측 코딩을 이용하고, 히스토그램을 두 개 생성하였다. 하지만, 예측 코딩은 삽입과정에서 기준 픽셀이 사용되지 않고, 히스토그램을 두 개로 나누는 방법은 한 블록마다 두 쌍의 최대값과 최소값이 생성되기 때문에 기존 히스토그램 이동 기법보다 많은 양의 추가 전송 데이터가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모듈러 연산과 히스토그램 이동에 기반한 새로운 가역 정보 은닉 기법을 제안한다. 실험결과를 통해 제안한 방법의 비밀 정보를 숨길 수 있는 양은 Tsai 등의 방법보다 28% 증가 하면서도 추가 전송 데이터의 양은 71% 감소하는 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 하나의 서브블럭내에서 픽셀값정렬과 예측오차확장기법을 확장한 새로운 가역 정보은닉기법을 제안한다. 각 $2{\times}2$ 서브블록에서 최소값 그룹과 최대값 그룹으로 나누고, 최소값 그룹에서는 제일 작은 값에 비밀자료를 숨기고, 최대값 그룹에서는 제일 큰 값에 비밀자료를 숨긴다. 제안한 알고리즘은 평균 13,900 비트의 삽입용량을 가지는데 이 결과는 31.39dB의 시각적인 왜곡을 유지하면서 기존 알고리즘보다 4,553 비트 더 많이 숨길 수 있음을 실험을 통해서 보여주고 있다.
최근에는 인터넷 환경에서 여러 형태의 압축된 파일이 이용되고 있으며 통신량의 감소, 통신시간의 절약 등 많은 장점을 가지고 있다. JPEG 압축의 경우, 양자화는 영상의 압축을 달성하기 위해 중요한 과정중의 하나이다. 일반적인 신호처리에서 양자화는 연속적인 아날로그 신호를 이산적인 디지털 신호로 변환하는 것이 주요 목적이다. 하지만 JPEG에서의 양자화는 시간영역의 픽셀 값 또는 주파수 영역의 계수 값의 크기를 줄이는 역할을 한다. 많은 압축 기법 그리고 압축 기법에서 동작하는 영상처리기법들이 개발되어 지고 있다. 정보 은닉에서도 JPEG과 같은 압축파일에서 동작하는 알고리즘이 개발되어 지고 있다. 우리는 이 논문에서 정보은닉 처리과정에서 생겨나는 데이터 변경의 영향을 예측하기 위한 방법을 제안하였다. JPEG과 같은 압축 환경에서 정보 은닉 시 적용 가능한 몇 가지 중요한 사실을 여러 경우의 실험을 통하여 얻어냈다. 이러한 사실들은 현재 존재하는(Matrix Encoding, Modified Matrix Encoding 등을 포함한 F3, F4 and F5 알고리즘 등) 정보은닉 프로그램의 성능향상, 알고리즘 처리시간의 감소와 같은 긍정적인 효과를 거둘 수 있다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권4호
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pp.1248-1266
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2012
This paper presents a multilevel reversible data hiding method based on histogram shifting which can recover the original image losslessly after the hidden data has been extracted from the stego-image. The method of prediction is adopted in our proposed scheme and prediction errors are produced to explore the similarity of neighboring pixels. In this article, we propose two different predictors to generate the prediction errors, where the prediction is carried out using the center prediction method and the JPEG-LS median edge predictor (MED) to exploit the correlation among the neighboring pixels. Instead of the original image, these prediction errors are used to hide the secret information. Moreover, we also present an improved method to search for peak and zero pairs and also talk about the analogy of the same to improve the histogram shifting method for huge embedding capacity and high peak signal-to-noise ratio (PSNR). In the one-level hiding, our method keeps image qualities larger than 53 dB and the ratio of embedding capacity has 0.43 bpp (bit per pixel). Besides, the concept with multiple layer embedding procedure is applied for obtaining high capacity, and the performance is demonstrated in the experimental results. From our experimental results and analytical reasoning, it shows that the proposed scheme has higher PSNR and high data embedding capacity than that of other reversible data hiding methods presented in the literature.
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 연구를 통해 매우 대중적인 압축 알고리즘인 Deflate 알고리즘을 통해 생성되는 3가지 유형의 압축 데이터 블록 가운데 원본 데이터 없는 비 압축 블록(No-Payload Non-Compressed Block;NPNCB) 유형을 임의로 생성하여 정상적인 압축 블록 사이에 미리 설계된 공격 시나리오에 따라 삽입하는 방법을 통해 악의적 코드 또는 임의의 데이터를 은닉하는 취약점을 발견하였다. 비 압축 블록의 헤더에는 byte align을 위해서만 존재하는 데이터 영역이 존재하며, 본 연구에서는 이 영역을 DBA(Disposed Bit Area)라고 명명하였다. 이러한 DBA 영역에 다양한 악성 코드와 악의적 데이터를 숨길 수 있었으며, 실험을 통해 정상적인 압축 블록들 사이에 오염된 블록을 삽입했음에도 기존 상용 프로그램에서 정상적으로 경고 없이 압축 해제 되었고, 악의적 디코더로 해독하여 악성 코드를 실행할 수 있음을 보였다.
데이터에 대한 불법적인 조작을 방지하기 위해 사용되는 암호 알고리즘은 공개키 암호와 대칭키 암호로 나누어진다. 공개키 암호는 대칭키 암호에 비하여 암호화와 복호화에 많은 시간이 소모되는 단점이 있으나 암호화와 복호화에 서로 다른 키를 사용하기 때문에 대칭키 암호에 비하여 키 관리와 배송이 쉬운 장점이 있다. 그리고 다양한 크기의 데이터를 입력으로 사용하여 항상 고정된 크기의 출력을 생성하는 해시 함수는 디지털 콘텐츠의 무결성 검증을 위해 매우 효과적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 디지털 영상의 변형 여부와 변형 위치를 검출하기 위해 RSA 공개키 암호와 해시 함수를 이용한 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 전체 영상을 64×64 크기를 갖는 여러 개의 블록으로 나눈 후 각 블록에 대한 워터마크를 생성하여 해당 블록의 변형 여부를 확인한다. 그리고 블록 내에서 변형이 발생 된 화소는 4×4 크기를 갖는 여러 개의 서브 블록으로 분할하여 각각의 서브 블록에 대한 워터마크를 생성하여 검출한다. 제안방법의 안전성은 암호 알고리즘과 해시 함수의 안전성에 의존한다.
2010년, Lin과 Chan은 가역 비밀이미지 공유(reversible secret image sharing) 기법을 최초로 제안했다. 이 기법의 장점은 쉐도우 이미지(shadow images)의 왜곡 비율(distortion ratio)이 작고, 비밀이미지의 삽입량(embedding capacity)이 기존의 기법들에 비해 높으며, 가역(reversible)이 가능하다. 그러나 그들의 기법은 몇 가지 문제점들이 존재한다. 첫째, 나머지 연산(modular operation)에 사용하는 소수 m에 의하여 전체 참가자들의 수가 제한된다. 둘째, 비밀 공유 과정 내 양자화 값(quantized value)과 다항식의 결과 값의 덧셈 연산에서 오버플로우(overflow)가 발생한다. 마지막으로, 다항식 최고차항의 계수가 0이 되어 t-1명의 참가자로도 비밀데이터 접근이 가능해지는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 Lin과 Chan이 제안한 기법의 문제점을 해결하는 동시에 쉐도우 이미지의 왜곡 비율이 작고 비밀 이미지의 삽입량을 향상시키는 기법을 제안한다. GF($2^8$)상에서의 다항식 연산을 통해 전체 참가자 수의 제한과 오버플로우 문제를 해결하고, 다항식 최고차항의 계수 중 MSB 4-비트를 고정하는 방법을 적용하여 계수가 0이 될 수 있는 문제점을 해결한다. 실험결과에서는 Lin과 Chan의 기법에서 PSNR과 삽입량이 서로 반비례하지만 제안한 기법의 경우 삽입량이 증가하더라도 PSNR은 45dB 이상으로 유지됨을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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