스테가노그래피는 은닉되어 전송되는 비밀 메시지의 존재 자체를 숨기는 기술이다. 일반적으로 은닉 자료의 지각 투명성, 수용 능력, 견고성 등을 기반으로 하는 새롭고 정교한 스테가노그래피 기법을 개발하는 것이 주목적 이다. 이 논문에서는 이미지 스테가노그래피 기법의 장점과 단점을 분석하고, 효과적인 적용방법을 제시한다. 결과적으로 재배열키를 적용하고, 보안성이 좋은 ELSB와 DCT를 기반으로 하는 이미지 스테가노그래피 기법이 효과적이다.
스테가노그래피는 데이터의 존재 자체를 은닉하여 데이터를 보호하는 기술이다. 최근에는 인공지능 기술이 발달함에 따라 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기법들이 개발되고 있다. 딥러닝 기술은 데이터에 대한 고차원의 특징을 분석하여 학습할 수 있으므로 스테가노그래피의 성능과 품질을 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 이미지데이터에 대한 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기술의 최신 연구 동향에 대해 살펴보도록 한다.
스테가노그래피는 데이터 안에 데이터를 은폐하는 기술로, 전달 매체의 존재가 발각되지 않도록 하는 것이 주요목적이다. 현재 스테가노그래피 관련 연구는 알고리즘을 기반으로 정립된 은닉 기법, 검출 기법들에 관련해서 다양하게 연구되고 있지만, 소프트웨어 성능을 분석하기 위한 실험 중심의 연구는 상대적으로 부족하다. 본 논문은 서로 다른 알고리즘으로 데이터를 은폐하는 다섯 개의 스테가노그래피 소프트웨어의 특징을 파악하고, 평가하는 데 목적을 두었다. 스테가노그래피 소프트웨어의 성능 조사를 위하여 시각 평가 척도로 사용되는 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)을 이용하였다. 스테가노그래피 소프트웨어를 통하여 임베딩한 스테고 이 미지들의 PSNR, SSIM을 도출하여 정량적 성능 비교 분석한다. 평가 척도에 따라 우수한 스테가노그래피 소프트웨어를 소개하여 포렌식에 기여 하고자 한다.
기업 간에서 정보를 전달할 때, 중요한 정보를 숨기는 정보 보안 방법으로는 크게 워터마킹, 크립토그래피, 스테가노그래피 3가지가 있다. 워터마킹은 텍스트, 이미지와 같은 컨텐츠에 소유주만이 아는 마크를 사람의 육안이나 귀로는 구별할 수 없게 삽입하여 추후 소유주가 삽입한 마크를 추출함으로써 저작권 행사의 중요한 증거로 사용되는 방법이며, 스테가노그래피와 크립토그래피는 비슷하면서 다른 정보 보안 방법인데, 크립토그래피는 암호화 알고리즘을 작성하여 상대방이 이해할 수 없게끔 메시지를 작성하고 그 안에 비밀을 숨겨놓는 방식이며, 스테가노그래피는 정상적으로 보이는 컨텐츠 안에 메시지를 숨김으로써 겉으로 보기에 무해해 보이는 객체에 비밀 메시지를 은닉해 전달하는 방법으로 앞서 말한 워터마킹과는 다르게 조금 더 보안 쪽으로 치중되어 있는 방법이다. 본 논문에서는 정보 보안 방법으로 워터마킹과 스테가노그래피를 이용하는 정보 보안 알고리즘을 설계한다.
인터넷의 디지털 세상에서 스테가노그래피는 의심스럽지 않은 커버 매체 안에 비밀 메시지를 숨겨서 비밀 통신의 존재를 은닉하기 위해 도입되었다. 제 3자는 비밀 메시지가 전달되는 사실을 인식하지 못한다. 텍스트 기반 스테가노그래피 기법은 다양하게 적용할 수 있다. 이 논문에서는 존재하는 각각의 텍스트 스테가노그래픽 기법의 장점과 단점을 분석하고, 효율적인 접근 방법을 제시한다. 외부적 공격으로부터 비밀 메시지를 안전하게 숨기기 위해 재배열 순서키에 의한 방법을 제안한다.
오디오 스테가노그래피는 새로운 비밀통신 기술로서 발전한 은닉메시지를 기록하는 과학이며 예술이다. 그리고 오디오 스테가노그래피는 이진화 된 메시지를 이미지의 8번째 LSB 층에 숨기는 과정과 유사하다. 효과적인 스테가노그래픽 기법은 비밀자료를 많이 숨기고, 감지할 수 없게 하는 것이다. 이 논문에서는 외부적 공격으로부터 비밀 메시지를 안전하게 숨기기 위해 재배열 순서키와 수정된 LSB 기법에 의한 방법을 제안한다.
스테그아날리시스(steganalysis)는 스테가노그래피(steganography)에 의해 숨겨진 데이터를 감지하고 복구하기 위한 기법이다. 스테그아날리시스 방법은 데이터 삽입 시 발생하는 시각적, 통계적 변화를 분석하여 숨겨진 데이터를 찾는다. 숨겨진 데이터를 복원하기 위해서는 어떤 스테가노그래피 방법에 의해 데이터가 숨겨졌는지를 알아야 한다. 그러므로 본 논문은 다층 분류를 통해 입력 영상에 적용된 스테가노그래피 방법을 식별하는 계층적 CNN 구조를 제안한다. 이를 위해 4개의 기본 CNN을 각각 입력 영상에 스테가노그래피 방법이 적용되었는지 여부나 서로 다른 두 스테가노그래피 방법 중에 어떤 방법이 적용되었는지를 이진 판별하도록 학습시켰으며, 학습된 CNN을 계층적으로 연결하였다. 실험 결과를 통해 제안된 계층적 CNN 구조는 4개의 서로 다른 스테가노그래피 방법인 LSB(Least Significant Bit Substitution), PVD(Pixel Value Difference), WOW(Wavelet Obtained Weights), UNIWARD(Universal Wavelet Relative Distortion)을 79%의 정확도로 식별할 수 있음을 확인하였다.
스테가노그래피 기술은 은닉하고자 하는 정보를 미세한 노이즈의 형태로 변환하여 이미지, 비디오, 오디오 같은 멀티미디어 파일 속에 은닉함으로써 정보은닉 여부를 육안으로 알 수 없게 하는 것이 주 목적인 고도의 은닉기법으로, 각종 간첩 행위 및 사이버 공격에 악용되어 왔다. SNS 메신저는 스테가노그래피의 주요 매개체로 활용되는 멀티미디어 파일을 송수신하는데 있어서 다양한 장점을 가진 매력적인 플랫폼이다. 본 연구에서는 SNS 메신저 환경에서 썸네일 이미지의 활용을 통해 완전한 수신율을 보장하는 두 가지의 새로운 스테가노그래피 통신 기법을 제안했다. 또한, 대표적인 SNS 메신저인 카카오톡을 사용한 실제 환경에서 제안한 기법들에 대한 구현과 시험을 통해 실현 가능성을 검증하였다. 본 연구를 통해 새로운 유형의 스테가노그래피 통신 기법을 제안함으로써 스테가노그래피 기술의 위험성을 재평가하고, 상응하는 방어기법에 대한 후속 연구의 촉발을 도모한다.
스테가노그래피란 숨기려는 정보를 미디어 데이터에 교묘하게 삽입하여 정보의 존재를 전혀 눈치 채지 못하도록 하는 데이터 은닉 기술의 하나이다. 데이터 암호화의 경우에는 정보 데이터에 직접 복호하기 어렵게 복잡한 부호화 기법을 이용하여 변형하는 것으로, 정보의 존재를 쉽게 인지할 수 있지만 복호를 어렵게 하는데 초점이 맞춰져 있다. 그러나 스테가노그래피는 다른 미디어에 정보를 자연스럽게 숨겨서 정보의 존재를 눈치 채지 못하게 함으로써, 더욱 강력하게 정보를 보호할 수 있다. 이 논문에서는 영상에 다른 영상 정보를 숨기는 영상 스테가노그래피의 개념을 소개하고, 스테가노그래피 부호화 여부를 판별하는 기법을 제안한다. 주로 영상 픽셀의 LSB (Least Significant Bit)를 조작하는 공간영역의 기법과, JPEG 압축시 DCT 계수를 조작하는 주파수 영역의 영상 스테가노그래피를 소개하고, 이들의 스테가노그래피 부호화 여부와 복호결과를 판별하는 새로운 방법을 제안한다.
디지털 시대에 인터넷에서 사용되는 모든 데이터는 디지털화되어 통신 네트워크를 통해 송신 및 수신된다. 따라서 디지털 데이터가 불법적인 사용자에 의해 변조되고 조작될 수 있기 때문에 기밀성과 무결성을 갖춘 암호화된 데이터를 전송하는 것이 중요하다. 스테가노그래피는 암호화 기법과 혼합되어 기밀성과 무결성을 함께 보장하기 위한 효율적인 방법이다. 커버 매체에 삽입되는 위치와 변화하는 어절 형태를 기반으로 비밀 메시지를 삽입하는 한글 텍스트 스테가노그래피 방법을 제안한다. 한글 텍스트 스테가노그래피에서 3.35%의 삽입용량과 0.4%의 파일 크기 변화를 고려할 때 실험결과는 Jaro_score 값이 0.946으로 유지할 필요가 있다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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