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 논문에서는 기밀데이터를 암호화한 후, 암호화된 기밀데이터를 공간적으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 기밀데이터의 보안성을 크게 강화한 가역 데이터 은닉기법을 제안하였다. 암호화된 기밀데이터를 공간적인 암호화 기법으로 커버 이미지에 은닉하여 결과 이미지를 생성하면, 결과 이미지의 화질이 매우 우수하여 원본 커버 이미지와 결과 이미지를 시각적으로 구분할 수 없다. 암호화된 기밀데이터가 공간적으로 암호화되어 은닉되었기 때문에, 결과 영상의 어느 위치에 암호화된 기밀데이터가 은닉되어 있는지를 알 수 없어 결과 영상으로부터 암호화된 기밀데이터를 추출할 수 없다. 암호화된 기밀데이터를 추출하여도 기밀데이터가 암호화되어 있어서 원본 기밀데이터를 알 수 없게 된다. 따라서 제안기법을 사용하여 기밀데이터를 영상에 은닉하면 기밀데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법은 의료, 군사 등의 응용 분야에 효과적으로 사용될 수 있다.
Cover image에 데이터를 임베딩 하여 stego-image를 생성하고, stego-image로부터 cover image를 손실 없이 복원하며 임베딩 된 데이터를 손실 없이 복원할 수 있는 가역 데이터 은닉기법의 성능을 개선하는 효율적인 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서의 임베딩 된 데이터 크기는 이전의 기법에 비하여 더 크고, stego-image의 PSNR값은 48dB보다 더 크게 되는 것이 보장된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 확인하였다.
가역 정보 은닉이 되기 위해서는, 비밀 정보가 삽입된 컨텐츠에서, 삽입된 비밀 정보 뿐만아니라, 원본 컨텐츠를 완벽하게 복구시킬 수 있어야 한다. 이미지 상에서 가역 정보 은닉을 할 때, 데이터의 삽입 용량이 크고, 왜곡이 작도록 설계해야 한다. 본 논문은 삽입 용량을 증가시키기 위해 데이터를 삽입시키는 차분값으로서 예측 오류 값을 이용하였고, 왜곡을 감소시키기 위해서 차분값을 정렬하고, 데이터 삽입 시에 최적화된 히스토그램 이동을 이용하였다. 본 논문에서는 이 세 가지 기술을 조합하여 가역 정보 은닉을 하는데 성공하였고, 최적화된 히스토그램 경계값을 구해내는 알고리즘이 제시되었다.
데이터를 한정된 양의 저장 공간 및 한정된 속도의 전송매체에서 다루기 위하여 여러 가지 데이터압축 방식이 개발되었다. 그 중 가장 최근에 개발된 기술인 재압축 기술은 대부분의 다른 압축방식과는 달리 데이터의 정보 엔트로피와는 무관하게 추가적인 정보 삽입이 가능하다. 재압축 기술은 원래의 멀티미디어 데이터를 블럭 단위로 나누어 각 블록의 반전 여부에 따라 0 또는 1을 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 제안한 재압축 기술을 오디오 파일에 적용시켰고, 이를 통하여 가역 정보은닉 방식을 구현하였다.
가역 데이터 은닉 기법은 영상에 데이터를 삽입 후, 영상에서 삽입된 데이터를 추출한 후에 원본 영상의 복원이 완벽하게 가능한 기법을 말하며 최근에 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 이러한 복원 가능한 데이터 은닉 기법 중 기존의 히스토그램을 이용한 기법들은 히스토그램 수정 때문에 언더플로우와 오버플로우를 발생시킴으로써 데이터가 숨겨진 영상의 화질이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해 언더플로우와 오버플로우가 발생하는 위치를 표시하는 로케이션 맵정보를 영상에 추가로 삽입하여 해결하는 새로운 가역 데이터 은닉 기법을 제안한다. 또한 삽입되는 데이터의 양을 증가시키기 위해서 멀티 레벨 데이터 은닉 기법을 알고리즘에 적용하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 PSNR, 데이터 삽입량, 추가적인 데이터의 크기 면에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 기밀 데이터를 커버 이미지에 은닉하는 효과적인 가역 데이터 은닉 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 이미지에 존재하는 지역적 유사성을 이용하여 픽셀 값을 정확하게 예측하여 예측 이미지를 생성하였고, 생성된 예측 이미지와 원본 커버 이미지를 사용하여 차분 시퀀스를 생성한 후, 히스토그램 쉬프트 기법을 적용하여 기밀데이터가 은닉된 스테고 이미지(stego-image)를 생성하였다. 스테고 이미지로부터 기밀 데이터를 추출하고 원본 커버 이미지를 손실 없이 복원할 수 있다. 제안된 기법을 적용하면 기존의 APD 기법에 비하여 더 많은 기밀 데이터를 은닉할 수 있음을 실험으로 확인하였다.
시스템 보안기술에서 정보은닉분야는 일반적으로 많이 사용되는 콘텐츠를 매개체로 하며 정보를 삽입하는 기술들로 개발이 되어진다. 제안하는 기술은 기술적인 스테가노그라피기술로서 콘텐츠가 가진 신호 값들의 물리적/통계적 변화를 통해 일정 정보를 은닉하는 기술을 사용한다. 최근 가역 데이터 은닉 분야에서 히스토그램 시프팅에 기반 한 다양한 연구들이 있었다. 단일 피크 히스토그램 시프팅에서 다중 피크 히스토그램 기법 등의 적용으로 데이터 은닉의 용량은 점진적으로 증가하였다. 본 논문에서는 도약(Skipping)을 포함하는 히스토그램 시프트 방법을 채용하는 관점에서 은닉의 효과를 분석하고자 한다. 또한 은닉용량의 향상을 위한 범용적인 방법으로 다중 분기 데이터 은닉을 제안한다. 위의 제안은 수식을 이용한 예제로 증명이 되었으며 추가적인 향상 방안을 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 영상에 존재하는 곡면 특성과 지역적 유사성을 효과적으로 이용하고, 극히 일부 영상에서 발생하는 CZP(Closest Zero point)가 존재하지 않는 문제를 해결하여 히스토그램 이동을 통해 가역적으로 기밀데이터를 커버 이미지(cover image)에 은닉할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 적용하면 커버 이미지에 비가시적으로 데이터를 은닉할 수 있으며, 데이터가 은닉된 스테고 이미지(stego-image)로부터 기밀 데이터를 손실 없이 추출하고, 원본 커버 이미지를 온전히 복원할 수 있다. 제안된 기법을 적용하여 구성한 스테고 이미지는 커버 이미지와 차이를 구별할 수 없을 정도로 시각적 화질이 우수하기 때문에 기밀 데이터가 스테고 이미지에 은닉되었는지를 알 수 없다. 제안된 기법은 기존의 APD(Adjacent Pixel Difference)기법에 비하여 다양한 레벨로 기밀 데이터를 은닉할 수 있으며, APD 기법 대비 최대 25.1% 많은 기밀 데이터를 커버 이미지에 은닉 할 수 있었다.
QR 코드는 바코드보다 수백 배 많은 양의 데이터를 인코딩할 수 있도록 기능을 향상시킨 코드체계로서 이미지 훼손에 강하다. 이러한 이유로 QR 코드는 최근에 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들어 항공권 티켓 (보딩 통제 시스템), 푸드 (야채, 육류 이력) 추적 시스템, 콘택트렌즈 관리, 처방전 관리, 환자 손목밴드 (환자관리) 등에 사용된다. 본 논문에서는 이진 이미지에 대한 가역적인 데이터은닉 방법을 제안한다. 가역적인 데이터 은닉방법은 스테고 이미지로부터 데이터를 추출한 후 원본 이미지를 복원할 수 있기 때문에서 다양한 목적으로 활용될 수 있다. QR 코드는 누구나 코드를 생성할 수 있으므로 위조된 QR 코드를 이용하여 범죄에 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이를 방지하기 위해서 이진 QR 코드 이미지에 인증 데이터를 은닉하여 위조여부를 확인할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 제안한 방법은 실험을 통해서 입증을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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