The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.1
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pp.632-639
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2021
In this paper, we proposed a reversible data hiding technique that greatly enhances the security of confidential data by encrypting confidential data and then spatially encrypting the encrypted confidential data and hiding it in the cover image. When a result image is generated by hiding the encrypted confidential data in the cover image using a spatial encryption technique, the quality of the result image is very good, and the original cover image and the result image cannot be visually distinguished. Since the encrypted confidential data is spatially encrypted and concealed, it is not possible to know where the encrypted confidential data is concealed in the result image, and the encrypted confidential data cannot be extracted from the result image. Even if the encrypted confidential data is extracted, the original confidential data is not known because the confidential data is encrypted. Therefore, if confidential data is concealed in images using the proposed technique, the security of confidential data is greatly improved. The proposed technique can be effectively used in medical and military applications.
은닉채널에 관한 연구는 1980년대 이전부터 진행되어 왔으며, 최근에는 멀티미디어 데이터에 대한 스테가노그래피에 대한 관심이 집중되고 있다. 하지만, 본 논문에서는 현재 스테가노그래피나 정보은닉에서 다루는 동영상 데이터에 대한 은닉채널이 아닌, 인터넷 환경의 근간을 이루는 TCP/IP 네트워크 트래픽에 존재하는 은닉채널에 대한 연구를 수행하였다. 먼저 은닉채널 개념 및 기존 연구동향을 분석하였으며, 그 후 TCP/IP를 구성하는 각 프로토콜에 생성 가능한 은닉채널을 분석하여 향후 연구 방향을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.751-753
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2003
은닉채널에 관한 연구는 1980년대 이전부터 진행되어 왔으며 최근에는 멀티미디어 데이터에 대한 스테가노그래피에 대한 관심이 집중되고 있다. 하지만, 본 논문에서는 현재 스테가노그래피나 정보은닉에서 다루는 동영상 데이터에 대한 은닉채널이 아닌, 인터넷 환경의 근간을 이루는 TCP/IP 네트워크 트래픽에 존재하는 은닉채널에 대한 연구를 수행하였다. 먼저 은닉채널 개념 및 기존 연구동향을 분석하였으며 그 후 TCP/IP를 구성하는 각 프로토콜에 생성 가능한 은닉채널을 분석하여 향후 연구 방향을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.328-330
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2002
본 논문에서는 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 시계열 데이터인 주가 데이터를 이용한 주가 예측의 정확도를 향상시키기 위한 학습 방법으로 적용하였다. 실제 증권거래소의 종목 데이터에서 비교적 등락폭이 안정적인 각 산업분야별 5개 기업의 5일 이동평균선 데이터 240개를 훈련 데이터로, 20개는 테스트 데이터로 이용하였다. 선정된 입력 데이터를 은닉층의 개수와 은닉 노드의 개수 등을 달리 하면서 10,000번의 훈련을 통해서 실험 하였으며, 그 결과 1개의 은닉층을 사용한 네트워크1은 20개의 테스트 데이터 사이의 19개의 신호 중 14개를 예측하였고, 2개의 은닉층을 사용한 네트워크 2는 16개를 예측하였다. 시험 결과를 통해서 보듯이 은닉층을 2개 사용하였을 때 보다 좋은 실험 결과를 얻을 수 있었으며, 역전파 신경망 모델이 주가 예측에 적합하다는 것이 증명되었다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.1
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pp.36-44
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2022
Reversible data hiding techniques have been developed to hide confidential data in the image by shifting the histogram of the image. These techniques have a weakness in which the security of hidden confidential data is weak. In this paper, to solve this drawback, we propose a technique of triple encrypting confidential data using pixel value information and hiding it in the cover image. When confidential data is triple encrypted using the proposed technique and hidden in the cover image to generate a stego-image, since encryption based on pixel information is performed three times, the security of confidential data hidden by triple encryption is greatly improved. In the experiment to measure the performance of the proposed technique, even if the triple-encrypted confidential data was extracted from the stego-image, the original confidential data could not be extracted without the encryption keys. And since the image quality of the stego-image is 48.39dB or higher, it was not possible to recognize whether confidential data was hidden in the stego-image, and more than 30,487 bits of confidential data were hidden in the stego-image. The proposed technique can extract the original confidential data from the triple-encrypted confidential data hidden in the stego-image without loss, and can restore the original cover image from the stego-image without distortion. Therefore, the proposed technique can be effectively used in applications such as military, medical, digital library, where security is important and it is necessary to completely restore the original cover image.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.910-913
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2017
데이터의 양이 증가하면서 인공신경망을 통한 데이터 분석 기술이 주목받고 있으며, 텍스트, 그림, 동영상 등에 이르기까지 다양한 종류의 데이터를 자동으로 분석하여, 번역기, 채팅봇, 그림 캡션 자동 생성 등에 대한 연구 및 서비스 개발에 활용되고 있다. 인공신경망 기반으로 수행된 많은 연구들이 공통적으로 가진 한계가 있는데, 그것은 은닉층에 대한 해석이 어렵다는 것이다. 가령, 입력층, 은닉층, 그리고 결과층으로 이루어진 인공신경망을 임의의 데이터로 학습시키면, 입력층과 은닝층 사이에 존재하는 행렬은 해당 데이터에 존재하는 패턴 정보를 내포하게 된다. 따라서, 행렬에 존재하는 패턴 정보를 직접 분석할 수 있다면, 인공신경망 결과물에 대한 해석이 가능할 뿐만 아니라 성능을 높이기 위해 어떤 조정이 필요한지에 대한 직관도 얻을 수 있을 것이다. 하지만, 이 행렬의 실체는 숫자로 이루어진 벡터이므로 사람이 직접 해석하는 것은 불가능하며, 지금까지 수행되어온 대부분의 인공신경망 연구들은 공통적으로 이러한 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 데이터에 존재하는 패턴을 잡아내면서도 해석이 가능한 토픽 모델과 인공신경망의 결과물을 비교함으로써, 인공신경망 은닉층 해석에 대한 실마리를 찾기 위한 연구이다. 실험을 통해 토픽과 은닉층 패턴의 유사성을 검증하고, 향후 인공신경망 연구에서 은닉층에 대한 가능성을 논한다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.8
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pp.180-186
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2013
The primary goal of attack on steganographic images, termed steganalysis, is to detect the presence of hidden data by finding statistical abnormality of a stego-media caused by data embedding. This paper proposes a novel steganographic scheme based on improving the (7, 4) Hamming code for digital images. The proposed scheme embeds a segment of six secret bits into a group of nine cover pixels at a time. The experimental results show that the proposed scheme achieves a 0.67bpp embedding payload and a slightly higher visual quality of stego images compared with the previous arts.
In the system security technology, the information hiding field is developed as technologies for embedding information, which are generally used as contents media. The proposed technique is a technical steganography technique which uses a technique of concealing certain information through physical / statistical change of signal values of contents. Recently, there have been various studies based on histogram shifting in reversible data concealment. In multi - peak histogram shifting, the capacity of data concealment gradually increased by applying multiple peak histogram method. In this paper, we analyze the effect of concealment in terms of adopting the histogram shift method including skipping. In addition, we propose multi - branch data concealment as a general method to improve concealment capacity. The above proposal has proved to be an example using mathematical expressions, and further improvement measures could be derived.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.1
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pp.83-91
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2019
In this paper, we have effectively used the surface characteristics and local similarity existing in image, solved the problem that there is no CZP(Closest Zero point) that occurs in a very few images to hide secrete data into cover image by using histogram shift. By applying the proposed technique, it is possible to hide secrete data invisibly into the cover image, extract secrete data from the stego-image with no data loss, and completely restore the original cover image. It is impossible to know whether the secrete data is hidden in the stego-image because the stego-image constructed by applying the proposed technique has a good visual quality that can not distinguish the difference from the cover image. The proposed method is able to hide secrete data at various levels compared to conventional APD(Adjacent Pixel Difference) technique, and hide secrete data up to 25.1% more than APD in cover image.
This paper proposes a high capacity data hiding method using high frequence secret data indexing algorithm. Many novel data hiding methods based on LSB and PVD methods were presented to enlarge hiding capacity and provide an imperceptible quality. In this paper, first, calculating data iteration frequency of the secret message and make up the high frequency data index matrix (HFDT) using high frequence data's location information. Next, HFDT uses to that data hiding process on the cover image and recovering process on the stego image. The experimental results demonstrate the efficiency of the proposed high frequency secret data indexing method. For the data hiding method, experiments are conducted for four cases: 2 pattern secret data (2PD), 4 pattern secret data (4PD), 8 pattern secret data (8PD) and higher pattern secret data (HPD). When comparing the proposed method with other data hiding methods, for the HPD case, the results show that the proposed method has a good PSNR and more capacity, and for the other case, the results show that the proposed method has a higher PSNR and larger capacity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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