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.
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.
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.
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.
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.
스테가노그래피는 비밀 데이터가 숨겨져 있다는 그 자체를 숨기는 방법을 말한다. Emulab은 연구자가 언제든지 원하는 운영체제 시스템과 네트워크 토폴리지를 구성할 수 있도록 제공하는 프레임워크이다. 본 논문에서는 Emulab 환경에서 스테가노그래피 기법을 처음으로 적용하여 분산 처리가 가능함을 보이고자 한다. 칼라 비트맵 이미지를 사용하여 Emulab 환경에서 한대의 서버와 여러 대의 클라이언트별로 나누어 처리하게 함으로써 알고리즘의 성능을 평가한다. 커버 이미지로 사용하는 칼라 이미지는 RGB 영역으로 각각 나누어지고, 각각의 영역에 대해서 비밀 데이터를 각 클라이언트에서 분산처리하게 하고, 성능을 비교하게 된다. 실험결과에서는 커버 이미지의 크기가 증가함에 따라 클라이언트/서버 구조를 가진 Emulab 환경에서 실행 시간이 지속적으로 향상됨을 보여주고 있다.
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.
인터넷의 사용이 나날이 증가됨으로써 않은 양의 데이터들이 서로 공유되어지고 있으며, 데이터의 양도 나날이 증가되고 있는 추세이다. 이렇게 많은 양의 데이터들이 공유되어짐에 따라 정보보호에 대해 인지를 해야만 한다. 최근 정보보호 시스템으로 전송 매체에 비일 데이터를 직접 삽입하는 스테가노그래피 알고리즘에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 스테가노그래피는 데이터를 텍스트, 이미지, 오디오등 커버 데이터라 불리는 전송 매체에 숨겨 전송하는 방법으로 제 3자는 데이터가 숨겨져 있다는 사실 자체를 알지 못하도록 하는 것이다. 본 논문에서는 정지영상에 스테가노그래피 기법을 사용하던 기존 방식에서 좀 더 발전된 움직이는 영상에서 프레임에 데이터를 삽입하여 전송하는 방법을 제시한다. 동영상에 영향을 미치지 않는 선에서 정보를 삽입하여 제 3자는 이를 전혀 눈치채지 못하도록 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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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