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 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 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.
네트워크 환경에서 다양한 사용자가 증가하면서 송수신되는 민감한 비밀 정보를 공격자로부터 보호하는 것은 어렵다. 이미지에 비트화된 비밀 자료를 LSB 기법으로 은닉하는 것은 공격에 매우 취약할 수 있다. 이를 해결하기 위해 암호화와 정보은닉이 결합하는 하이브리드 방법이 활용된다. 이용자가 비밀 메시지를 안전하게 보호하고, 비밀 통신을 구현하기 위한 효과적인 방법이 요구되고 있다. 즉, 이미지 품질을 보장하기 위해 보안성과 인식 불가능성을 향상시키기 위한 새로운 접근법이 필요하다. 이 논문에서 MSB와 LSB를 기반하여 커버 이미지에 한글 메시지를 은닉하는 LSB 스테가노 그래피 기법을 제안한다. 이때 한글을 초성, 중성, 종성으로 분리한 후, 비밀 자료는 선택된 MSB에 따라 Exclusive-OR 혹은 Exclusive-NOR 연산을 적용한다. 또한 계산된 비밀 자료는 피보나치 기법에 의해 변환된 커버 이미지의 LSB n개 비트에 은닉한다. 적용된 결과의 효율성을 확인하기 위해 PSNR을 이용하였다. 허용되는 결과로서 적합한 41.517(dB)가 확인되었다.
A steganographic method using three directional data embedding for gray images is presented in this paper. Cover image is divided into non-overlapping $2\times2$ sub-blocks and the basis pixel is selected to calculate the three different values of each sub-block. Difference values are replaced by embedding the number of secret bits that is referenced by the range table. For the three pixel pairs in the sub-block, the optimal pixel adjustment is preceded to reduce the distortion of visual quality. The experimental results show that the proposed method achieves a good visual quality and high capacity.
Wu and Tsai's pixel-value differencing method and Chang and Tseng's side-match method are based on the theory that the number of bits which can be embedded is determined by the degree of the pixel's smoothness, or its proximity to the edge of the image. If pixels are located in the edge area, they may tolerate larger changes than those in smooth areas. However, both methods are subject to the fall off the boundary problem(FOBP). This study proposes a new scheme that can solve the FOBP. The experimental results demonstrate that the proposed method resolves the problem, and achieves a higher image quality index value than other methods.
This paper proposes a new data hiding method for binary images using the weighting value of pixel-value differencing. The binary cover image is partitioned into non-overlapping sub-blocks and find the most suitable position to embed a secret bit for each sub-block. The proposed method calculates the weighted value for a sub-block to pivot a pixel to be changed. This improves the image quality of the stego-image. The experimental results show that the proposed method achieves a good visual quality and high capacity.
전통적인 빈도해석은 정상성 가정을 기초로 단일 확률분포를 강우 및 홍수량 자료에 적용하는 과정을 통해 확률수문량을 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러나 전지구적인 기상학적 변동성 및 기후변화로 기인하는 극치수문량의 발생 빈도 및 양적 크기의 변화는 확률통계학적 관점에서 서로 다른 분포특성을 가지게 된다. 대표적인 기상변동성인 엘니뇨가 발생하는 경우 지역에 따라 홍수 및 가뭄이 발생 발생하게 되며, 이러한 극치수문량은 일반적으로 나타나는 홍수 및 가뭄의 분포특성과는 상이한 경우가 많다. 즉, 2개 이상의 확률분포 특성이 혼재된 혼합분포의 특성을 가지는 경우가 나타내게 되며 이를 고려한 빈도해석 기법의 개발 및 적용이 필요하다. 혼합분포를 활용한 빈도해석에서 가장 중요한 사항 중에 하나는 개별 분포에 적용되는 가중치를 추정하는 것으로서 통계학적 관점에서 자료의 특성에 근거하여 내재되어 있는 은닉상태(latent process)를 추정하는 과정과 유사하다. 이와 더불어 앞서 언급된 기상학적 변동성을 빈도해석에 반영하기 위한 비정상성 해석기법의 개발 및 적용도 필요하다. 본 연구에서는 혼합분포를 활용한 비정상성빈도해석모형을 개발하는데 목적이 있으며 개별매개변수의 동적거동 뿐만 아니라 가중치에 대한 시간적인 종속성도 고려할 수 있는 모형으로 동적모형으로 다양한 실험적 해석이 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모형을 기반으로 엘니뇨와 같은 기상변동성에 따른 강우 및 홍수빈도해석 측면에서 은닉상태에 변화, 이로 인한 확률분포의 특성 및 설계수문량의 동적변동성을 평가하고자 한다.
경제시장의 규모가 지속적으로 발전함에 따라 올바른 의사결정을 위하여 경제시장을 정확하게 예측하는 문제가 중요한 문제로 떠오르고 있다. 현대 경제시스템을 표현하는 다양한 경제지표 중 가장 큰 축인 주식지표의 올바른 이해와 분석 그리고 의사결정문제에 적용을 위하여 시계열자료의 모델에 적합한 은닉마아코프모델과 이를 토대로 시계열자료의 시간 및 계산비용의 절감을 위한 차원감소기법들을 모델의 추정과 예측 문제에 적용하였으며 그 유효성을 확인하였다. 실험 결과, 은닉마아코프모델과 차원감소기법을 적용한 모델 모두에서 장기예측보다는 단기의 예측에서 최적의 모델 추정과 유사패턴 예측률이 모두 실제의 자료와 매우 유사함을 확인할 수 있었다.
IT기술이 발달함에 따라서 데이터는 대량화, 다양화 되었다. 그에 따라서 이를 침해하려는 다양한 공격기술들이 등장하고 있다. 특히, 지능형 타깃 지속 공격이라는 APT(Advanced Persistent Threat) 공격은 날로 발전하고 있다. APT공격 중에서도 특히 은닉형 악성코드를 이용한 공격들이 많이 등장하고 있다. 은닉형 악성코드는 사용자가 인식하지 못하도록 보안시스템을 우회하고, 중요 데이터의 수집 및 유출을 위하여 교묘하게 시스템에 숨어들어 악의적인 행위를 하는 형태의 악성코드를 말한다. 이러한 고도화된 악의적인 행위를 하는 악성코드를 탐지하고, 대응하기 위한 기술들은 아직까지 부족한 것이 현실이다. 본 논문에서 대표적인 은닉형 악성코드와 공격사례를 분석하여 이를 대응할 수 있는 방안을 고찰해본다. 또한 이를 통하여 고도화된 공격기술들에 대해 예방하고 대응하는 자료로 활용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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