• 제목/요약/키워드: 은닉

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비밀데이터의 패턴정보에 기반한 새로운 정보은닉 기법 (A New Information Data Hiding Scheme based on Pattern Information of Secret Data)

  • 김기종;신상호;유기영
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.526-539
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    • 2012
  • 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.

화자인식에서 연속밀도 은닉마코프모델의 혼합밀도 결정방법 (Gaussian Density Selection Method of CDHMM in Speaker Recognition)

  • 서창우;이주헌;임재열;이기용
    • 한국음향학회지
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    • 제22권8호
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    • pp.711-716
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    • 2003
  • 본 논문은 연속밀도 은닉마코프모델에서 각 상태별 혼합성분 개수를 결정하는 방법을 제안한다. 지금까지의 대부분의 연구가 연속밀도 은닉마코프모델에서 화자의 스펙트럼 특성에 상관없이 각 상태별 동일한 혼합성분 개수를 적용하였다. 이런 접근방법은 많은 계산량을 요구할 뿐만 아니라, 각 상태의 특성을 무시하고 있기 때문에 각 상태별 음성신호의 정확한 모델링을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서 제안한 연속밀도 은닉마코프모델의 파라미터 추정은 각 상태별 혼합성분에 대한 발생 확률값에 따라서 결정하였다. 또한 혼합성분의 개수를 줄이는 과정에서 신호의 상관성을 줄이고 시스템의 전체적인 안정성을 얻기 위해서 주성분 분석을 이용하였다. 제안한 방법은 기존의 은닉마코프모델에 비해서 평균 10% 작은 혼합성분 개수를 이용했을 때를 기준으로 실험하였다. 실험결과에서 혼합성분 결정만을 적용했을 때 거의 비슷한 성능을 얻을 수 있었다. 그리고 주성분 분석을 이용했을 때, 특정벡터가 16 차일 때 평균 0.35%의 성능감소가 일어났지만, 25 차에서는 평균 0.65%의 성능개선을 얻을 수 있었다.

웨이블릿 영역에서 훈련 없는 은닉 마코프 트리 모델을 이용한 영상 보간 (Image Interpolation Using Hidden Markov Tree Model Without Training in Wavelet Domain)

  • 우동헌;엄일규;김유신
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권4호
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    • pp.31-37
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    • 2004
  • 웨이블릿 변환은 영상을 분석하고 처리하는데 유용한 도구로써 영상 압축, 영상 잡음 제거 등의 분야에서 우수한 성능을 보여주었다. 웨이블릿 계수들은 은닉 마코프 트리(Hidden Markov Tree: HMT) 모델에 의해 효과적으로 모델링 될 수 있다. 그러나 영상 보간에서 은닉 마코프 트리 모델을 적용하기 위해서는 훈련 과정이 필요하며 훈련 과정에서 획득된 파라미터들이 입력 영상과 잘 맞지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상 보간을 위해 은닉 마코프 트리의 구조를 사용하되, 그 파라미터들은 훈련 과정 없이 부대역간의 통계적 특성을 이용하여 직접 추정한다. 제안 방법에서 웨이블릿 계수는 가우스 혼합 모델(Gauss Mixture Model: GMM)로 모델링 된다. 가우스 혼합 모델의 상태 천이 확률은 부대역간의 웨이블릿 계수의 통계적 천이 특성을 이용하여 결정하며, 각 상태의 분산은 웨이블릿 계수의 지수적 감소(exponential decay) 특성에 의해, 추정된다. 모의실험에서 제안 방법은 전통적인 bicubic 방법이나 훈련 과정을 필요로 하는 은닉 마코프 모델을 사용한 방법보다 여러 테스트 영상들에 대해서 개선된 성능을 보여주었다.

은닉 물체 검출을 위한 실시간 수동형 밀리미터파 영상 분할 (Real-time passive millimeter wave image segmentation for concealed object detection)

  • 이동수;염석원;이문교;정상원;장유신
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37권2C호
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    • pp.181-187
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    • 2012
  • 밀리미터파 영상시스템은 의복을 투과하는 성질이 뛰어나서 의복 속에 숨겨둔 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용된다. 더불어 수동형 밀리미터파 영상 시스템은 능동형 시스템과 달리 실내외의 개방된 공간에서 움직이는 대상자들의 탐지가 가능하다. 그러나 수동형 밀리미터파 영상은 일반적으로 회절의 제한과 낮은 신호 레벨로 해상도가 낮으며 잡음의 영향이 크다. 그러므로 영상을 효과적으로 처리하기 위한 신호의 모델링과 통계적 분석이 요구된다. 본 논문에서 은닉 물체 검출을 수행하는 밀리미터파 영상 분할 알고리즘을 C++로 구현하여 실시간으로 처리한다. 영상의 분석을 위하여 밀리미터파 영상의 히스토그램을 혼합 가우시안 모델로 추정하고 은닉 물체를 다단계 영상 분할 방법으로 추출한다. 다단계 분할은 배경에서 몸체를 분리하는 전역분할과 은닉물체를 몸체에서 분리하는 국소분할로 이루어진다. 각 분할단계는 $k$-means, EM 추정, 판정단계로 구성되어 있다. 실험에서 실외에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 분석하여 은닉 물체를 실시간으로 검출할 수 있음을 확인한다.

OOXML 문서에 대한 향상된 데이터 은닉 및 탐지 방법 (Improved Data Concealing and Detecting Methods for OOXML Document)

  • 홍기원;조재형;김소람;김종성
    • 정보보호학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.489-499
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    • 2017
  • MS 오피스는 국내뿐만 아니라 세계적으로 널리 사용되는 오피스 소프트웨어이다. 여러 버전 중 MS 오피스 2007부터 최신 버전인 MS 오피스 2016까지 문서 구조에 OOXML 형식이 사용되고 있다. 이와 관련해 대표적인 안티-포렌식 행위인 데이터 은닉에 대한 방법이 연구, 개발되어 은닉된 데이터에 대한 탐지 방법은 디지털 포렌식 수사 관점에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 기존에 발표된 OOXML 형식의 MS 오피스 문서에 데이터 은닉 및 탐지에 관한 두가지 연구를 소개한 뒤 두 연구의 탐지 방법을 우회하는 데이터 삽입 방법과 MS 오피스 엑셀, 파워포인트의 데이터인 시트, 슬라이드 등을 은닉하는 방법을 제시한다. 이와 같은 방법으로 은닉된 데이터를 탐지할 수 있는 향상된 탐지 알고리즘 또한 제시한다.

단순 임계치와 은닉마르코프 모델을 혼합한 영상 기반 낙상 알고리즘 (Video-based fall detection algorithm combining simple threshold method and Hidden Markov Model)

  • 박철호;유윤섭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권9호
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    • pp.2101-2108
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    • 2014
  • 영상 정보를 이용한 자동 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. 자동으로 낙상을 감지하기 위한 낙상 특징 파라미터를 추출하기 위해서 영상정보를 광류 방식에 적용하여 움직임 값들을 추출하고 이 움직임 값들에 대한 전체적인 변화의 정도와 기울기, 중심점을 주성분 분석 방법으로 계산한다. 계산된 고유값과 고유 벡터를 사용하여 6가지 낙상 특징 파라미터를 정의한다. 이 낙상특징파라미터가 미리 정해둔 임계값을 초과하는 경우를 낙상으로 판단하는 단순 임계치 방법과 낙상특징파라미터를 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용시켜 낙상을 판단하는 방법과 단순임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 낙상 감지 방법을 제안하고 그 결과를 비교 및 분석한다. 단순 임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 방법은 단순임계치 방법으로 낙상 가능한 행동들을 결정하고 이 결정된 낙상 행동들만을 은닉 마르코프 모델을 적용하여 낙상을 감지한다. 이 방법은 계산량을 줄이면서 감지 정확도를 유지하는 결과를 보인다.

웨이블렛을 이용한 생체정보의 강인한 워터마킹 알고리즘 (A Robust Watermarking Algorithm using Wavelet for Biometric Information)

  • 이욱재;이대종;문기영;전명근
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.632-639
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    • 2007
  • 본 논문에서는 얼굴, 지문 등의 생체특징을 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛을 이용하여 워터마크 삽입위치를 결정하고 배경영상의 특성을 고려한 적응적 가중치설정방법에 의해 워터마크를 효과적으로 은닉하였다. 은닉된 워터마크 데이터는 워터마크가 삽입된 영상에 웨이블렛 역변환을 적용하여 효과적으로 생체특징을 추출한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 워터마크 데이터인 생체특징의 은닉 전과 후의 특성분석과 워터마크 알고리즘이 생체 인식시스템에 미치는 영향을 평가하였다. 워터마킹 알고리즘을 적용하여 얼굴과 지문으로 구성된 다중생체 인식실험을 한 결과 인식률이 98.67%로 나타났다. 이로부터 제안된 방법은 효과적으로 생체정보를 은닉하고 생체인식률의 저하 없이 효과적으로 생체정보를 보호할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

순환형 히스토그램 쉬프팅 기반 가역성 DNA 정보은닉 기법 (Reversible DNA Information Hiding based on Circular Histogram Shifting)

  • 이석환;권성근;권기룡
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권12호
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    • pp.67-75
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    • 2016
  • DNA 컴퓨팅 기술로 DNA 정보를 매개물로 하는 DNA 저장, DNA 스테가노그라픽, 및 DNA 워터마킹에 대한 관심이 많아지고 있다. 생물학적 변이없이 외부 워터마크를 DNA 정보 내에 은닉에서는 원본 DNA 서열의 복원이 가능하고, 은닉과 복원이 반복적으로 이루어지며, 외부 워터마크에 의한 의도적인 변이 분석이 가능한 가역성 정보은닉 기술이 필요하다. 본 논문에서는 DNA 부호계수의 순환형 히스토그램 다중 쉬프팅 (Circular Histogram Shifting, CHS) 기반으로 생물학적 변이없이 허위개시코돈 방지, 원본 서열 길이 유지, 높은 워터마크 용량성, 블라인드 검출이 가능한 가역성 DNA 정보은닉 방법을 제안한다. 제안한 방법은 비부호 영역 DNA 염기서열을 부호계수로 변환한 다음, 높은 용량성을 위하여 순환형 히스토그램 다중 쉬프팅에 의하여 부호계수에 다중비트를 은닉한다. 마지막으로 다중비트 은닉 과정에서 은닉된 인접 염기서열 간의 비교탐색을 통하여 허위개시코돈 생성을 방지한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 0.11~0.50 bpn(bit per nucleotide base) 높은 워터마크 용량성을 가지고, 허위개시코돈이 발생되지 않음을 확인하였다.

인터넷상의 비디오 데이타 전송에 효과적인 오류 은닉 기법 (An Effective Error-Concealment Approach for Video Data Transmission over Internet)

  • 김진옥
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제8권6호
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    • pp.736-745
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    • 2002
  • 압축한 비디오 데이타를 전송할 때 인터넷과 같이 네트워크 채널이 불안정한 경우 패킷이 분실될 가능성이 높다. 패킷 분실은 연속적 비트 열에 오류가 발생하는 버스트 오류 형태로 일어난다. 본 논문에서는 버스트 오류를 은닉 처리하는데 효과적인 오류 내성 기법을 적용하는 동시에 데이타 숨김을 이용하여 디코더의 계산 복잡도를 줄인 빠른 오류 은닉 방법을 제안한다. 오류 은닉 효과를 높이기 위해, 인코더에서는 네트워크 채널의 버스트 오류에 강건하도록 비디오 데이타에 공간적, 시간적 영역에 대한 오류 내성 기법을 적용한다. 공간적 오류 내성 기법으로는 패킷 분실이 발생한 오류 블록을 분리하는데 효과적인 블록 셔플링을 적용하고 시간적 오류 내성 기법으로는 움직임 벡터의 프레임간 패리티 비트를 데이터 숨김 방법으로 내용 데이타에 삽입, 전송하여 디코더에서 분실된 패킷을 처리한다. 비디오 데이타는 전송 후 디코더에서 오류 은닉 처리하는데 디코더에서 주변 정보를 이용하여 오류 비디오 블록을 보간하는 것은 계산이 복잡하여 비용이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 비디오 인코딩 단계에서 비디오 블록의 에지 특징을 추출 후 이 특징 데이타를 원 데이타에 숨겨 전송하고 전송 시 비디오 데이타가 손상되면 디코더에서 숨겨 온 비디오 블록의 특징을 추출하여 쌍선형 보간법을 통해 전송 시 발생한 오류를 은닉 처리한다. 데이타 숨김을 이용하면 디코더의 계산 복잡도는 낮아진다. 본 논문의 실험 결과는 제안 방법이 비디오의 패킷 분실이 30%에 달하는 경우에도 이를 은닉 처리하여 인지 가능한 품질의 비디오 데이타를 보장한다.

은닉형 Vault 안티포렌식 앱 탐색을 위한 XML 기반 특징점 추출 방법론 연구 (A Study on the Feature Point Extraction Methodology based on XML for Searching Hidden Vault Anti-Forensics Apps)

  • 김대규;김창수
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.61-70
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    • 2022
  • 스마트폰 앱을 사용하는 일반 사용자들은 개인이 소유하고 있는 사진, 동영상 등 개인정보를 보호하기 위해 Vault 앱을 많이 사용하고 있다. 그러나 범죄자들은 불법 영상들을 은닉하기 위해 Vault 앱 기능을 안티포렌식 용도로 악용하는 사례가 증가하고 있다. 이러한 앱들은 구글 플레이에 정상적으로 등록된 매우 많은 앱들 중 하나이다. 본 연구는 범죄자들이 이용하고 있는 Vault 앱들을 탐색하기 위해 XML 기반의 핵심어 빈도 분석을 통해 특징점을 추출하는 방법론을 제안하며, 특징점 추출을 위해서는 텍스트마이닝 기법을 적용한다. 본 연구에서는 은닉형 Vault 안티포렌식 앱과 비은닉형 Vault 앱 각각 15개를 대상으로 앱에 포함된 strings.xml 파일을 활용하여 XML 구문을 비교 분석하였다. 은닉형 Vault 안티포렌식 앱에서는 불용어처리를 1차, 2차 거듭할수록 더 많은 은닉 관련 단어가 높은 빈도로 발견된다. 본 연구는 공학 기술적인 관점에서 APK 파일을 정적 분석하는 대부분의 기존 방식과는 다르게 인문사회학적인 관점에서 접근하여 안티포렌식 앱을 분류해내는 특징점을 찾아내었다는 것에 의의가 있다. 결론적으로 XML 구문 분석을 통해 텍스트마이닝 기법을 적용하면 은닉형 Vault 안티포렌식 앱을 탐색하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.