스테가노그래피는 이미지의 외적인 면에서 미세한 변화를 가진 디지털 이미지에 자료를 은닉하기 위해 사용된다. 은닉이미지가 의심되는 스테고 신호 분석에서 개선된 통계량을 이용하여 갑작스러운 변화를 신속, 정확하게 감지하는 기법의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 축차적인 스테가노그래피에서 은닉된 메시지를 감지하고 그 위치를 찾아내는 방법을 제시한다. 즉, 검사하는 이미지에 은닉메시지의 존재 유무를 결정하고 그 위치를 찾아낼 때까지 CUSUM-SPRT 스테간 분석을 기반으로 하는 통계적 검정을 반복한다. 논문에서 일반화된 수식을 위해 개선된 $S^{t^*}_j$를 이용한 통계량 $g_t$를 사용한다.
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 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.
현대사회에서 정보는 중요한 역할을 한다. 대부분의 정보는 디지털 공간에서 처리되고, 이동된다. 사이버 공간에서 저항성과 보안성에 기반한 비밀 통신은 기본적인 사항이다. 네트워크를 통해 송신 및 수신되는 디지털 정보를 보호하는 것이 필수적이다. 그러나 권한이 없는 이용자에 의해 정보가 유출되고, 위변조 될 수 있다. 제3자에 의해 통신 내용을 파악하기 위한 혁신적인 기법이 적용됨에 따라 기존 보호 시스템의 효율성이 떨어진다. 스테가노그래피는 매개체의 특정 영역에 비밀정보를 삽입하는 기술이다. 스테가노그래피와 스테간 분석 기술은 상충관계에 있다. 고도화되어가는 스테간 분석에 대응하기 위해 새롭고, 정교한 구현 시스템이 필요하다. 단계별 확산 및 불규칙성을 강화하기 위해, 계층 암호화 및 가변 ShiftRows를 기반으로 하는 한글 메시지에 대한 이미지 스테가노그래피의 하이브리드 구현 기술을 제안한다. 제안된 스테가노그래피 효율성과 성능을 측정하기 위해 PSNR을 계산하였다. 기본 LSB 기법과 비교할 때 PSNR은 1.45% 감소하였으나 확산과 임의성을 증가시킬 수 있음을 보였다.
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.
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 인터넷에서 은닉메시지가 보내어지는 사실 자체를 숨기는 것이다. 일반적인 스테간 분석은 스테고 신호의 통계량에서 갑작스런 변화인 이상치를 감지하는 것이다. 혼합된 스테고 이미지에 비해 은닉자료가 매우 작은 경우 은닉된 자료의 감지와 위치를 찾아내는 일반적이고 효과적인 감지기법 즉, 이웃한 4개의 픽셀값을 이용한 삽입용량값과 카이스퀘어 검사기법 등을 함께 고려하는 개선된 방법을 제시한다.
가장 일반적이고 효과적으로 사용하는 혼합된 정보은닉 기술인 스테가노그래피에서 의사소통의 존재를 숨기면서 송수신하는 자료은닉 기술과 관련된 통계적 기법을 적용하는 연구가 필요하다. 즉, 인터넷상에 존재하는 임의의 원본이미지에 비밀(은닉) 메시지가 포함된 변조된 혼합이미지를 가장 효과적으로 관리하고 찾아내는 감지 기법의 연구가 필요하다. 이 논문에서 원본이미지에 비밀자료를 숨기기 위한 스테가노그래피에 RGB, DCT 및 EWM 통계기법을 이용하여 은닉자료를 감지하고 그 위치를 찾는 기법을 확인한다. 그리고 카이스퀘어 검정법을 이용하는 기존의 방법과 비교한다.
스테가노그라피는 테러, 간첩 등 국가안보를 위협하는 범죄에 비밀통신 수단으로 활용되고 있다. 정보통신기술 발전에 따라 기술도 고도화되고 있고, 범죄자들은 자체적으로 프로그램을 제작하여 사용하고 있다. 하지만 스테가노그파리 관련내용이 공개되지 않아 수사기술 개발과 형사법적 대응에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 스테가노그라피 수사를 위하여 탐지와 해독과정을 살펴보고 대법원에서 유죄판결 받은 김목사 간첩사건을 중심으로 수법을 분석하였다. 김목사 간첩사건은 사전에 약속된 스테고 키를 활용한 대칭 스테가노그라피를 사용하였고 다중보안장치를 사용한 고도화된 수법을 사용하고 있었다. 형사법적 쟁점은 ① 관련성, ② 참여권, ③ 공개재판 등 3가지 문제에 대하여 검토하였다. 본 연구가 수사기관이 스테가노그라피에 대한 분석기법을 발전시키는데 출발점이 되기를 기대한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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