스마트폰 사용의 확대로 iOS와 Android 운영체제에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼을 기반으로 한 스테가노그래픽 기법으로 안드로이드에서 기본적으로 제공하는 그래픽 라이브러리인 스키아를 기반으로 한 영상 포맷을 분석하고, 분석된 포맷에 기반한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Alpha, Red, Green, Blue 각각 8비트씩 총 32비트를 사용하는 트루 칼라를 기반으로 네 개의 각 8비트 영역을 활용하여 비밀자료를 숨긴다. 또한 이미지 왜곡이 덜 민감한 Alpha 영역을 활용하여 최대한 비밀자료를 숨길 수 있도록 알고리즘을 제안함으로써, 안드로이드를 기반으로 하는 스마트기기에 모두 사용이 가능할 것으로 보인다. 실험결과에서는 Alpha값의 변화에 따른 비밀자료 삽입용량과 이미지 왜곡 정도를 보임으로써 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명하고 있다.
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.
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.
본 논문에서는 NTFS 파일시스템에서 디렉토리 인덱스의 구조내에 데이터를 숨기기 방법을 적용하는데 있어서 필요한 요소들에 대한 설명과 그것의 필요성에 대하여 논하기로 한다. 기존에 발표된 이 방법은 NTFS의 디렉토리 인덱스를 유지하기 위하여 B-tree방식으로 인덱스에 대한 데이터 구조를 운영하고 있는 점을 이용하여 인덱스의 정보를 담고 있는 인덱스 레코드 안에 저장되는 파일명을 이용하여 데이터 감추기를 수행하는 방법이다. 이것을 하기 위하여 필요한 몇가지 요소가 있는데 그 중에서 파일시스템, 작업 디렉토리, 위장 파일, 숨기려는 데이터, 사용할 수 없는 문자들, 앵커파일, 분석도구 등에 대한 것들을 나열하고 해당하는 요소들이 필요성과 그에 대한 의미를 기술하고자 한다.
Dong, Keming;Kim, Hyoung Joong;Choi, Yong Soo;Joo, Sang Hyun;Chung, Byung Ho
ETRI Journal
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제37권5호
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pp.990-1000
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2015
This paper presents an overlapping pattern substitution (PS) method. The original overlapping PS method as a reversible data hiding scheme works well with only four pattern pairs among fifteen possible such pairs. This paper generalizes the original PS method so that it will work well with an optimal pair from among the fifteen possible pattern pairs. To implement such an overlapping PS method, changeable and embeddable patterns are first defined. A class map is virtually constructed to identify the changeable and embeddable pairs. The run-lengths between consecutive least probable patterns are recorded. Experiments show that an implementation of our overlapping PS method works well with any possible type of pairs. Comparison results show that the proposed method achieves more embedding capacity, a higher PSNR value, and less human visual distortion for a given embedding payload.
이 논문에서는 NTFS 파일시스템에서 여러 개의 클러스터에 걸쳐서 슬랙 영역에 데이터 숨기기를 수행하는 데이터 숨기기 방법의 강인성을 조사하기 위하여 디스크 조각모음 실험을 수행할 때 필요한 방법을 제안한다. 디스크 조각모음의 실행으로 클러스터의 위치가 변동되기 위해서는 여러 클러스터에 걸친 디스크 조각의 단편화가 일어날 수 있도록 파일을 생성하고 삭제하는 작업을 수행한다. 그 후에 용량이 큰 파일을 복사하여 여러 클러스터에 걸친 단편화된 파일을 작위적으로 생성한다. 단편화된 파일만을 남기고 그 이외의 다른 파일들을 삭제한 후에 디스크조각 모음을 수행한다. 이 실험에 필요한 준비과정과 실험과정을 제안한다.
이 논문에서는 윈도우즈 NTFS 파일시스템에서 디렉토리의 인덱스에 메시지를 숨기기 위한 새로운 안티 포렌식 방법을 제안한다. 인덱스 엔트리 관리를 위하여 채택하고 있는 B-tree 구조의 특징을 이용하여 인덱스 레코드의 슬랙 영역에 숨길 메시지를 저장한다. 안티포렌식을 위해 숨길 메시지가 노출되지 않게 하기 위해 서 위장 파일을 사용하여 삭제된 파일이름의 정보가 MFT 엔트리에 남지 않도록 한다. 이 기법의 핵심 아이디어 의 이해하기 위해서 B-tree방식의 인덱스 레코드의 운영방법을 소개하고 이 연구에서 제안된 알고리즘을 설명 한다. 제작된 소프트웨어를 사용한 메시지를 숨긴 사례를 들어서 이 방법이 실질적인 기법이라는 것을 보인다.
민감한 정보 숨기기 알고리즘은 민감한 정보를 보호하기 위하여 트랜잭션 데이터베이스를 삭제한다. 데이터 변경은 삭제 접근 방법들 중 하나이다. 민감한 정보를 숨기는 이전 연구들은 결과 데이터베이스의 품질을 유지하기 위해 서로 다른 휴리스틱 알고리즘을 적용했다. 그러나 민감한 정보를 숨기는 과정에서 변경되는 항목집합에 대한 영향을 평가하거나 숨겨지는 항목을 감소시키는 연구들은 미흡하였다. 본 논문에서는 민감한 빈발 항목집합을 숨기기 위하여 경계기반의 HSFI(Hiding Sensitive Frequent Itemsets) 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서 FP-Tree의 노드 정보는 기존과는 다르게 빈발 항목집합 생성단계에서 트랜잭션 정보와 민감 정보, 경계 정보를 모두 구성하며, 숨기는 과정에서 비민감한 빈발 항목집합의 영향을 줄이기 위하여 경계를 사용하였다. 본 논문의 예시 트랜잭션 데이터베이스에 HSFI를 적용한 결과, 손실 항목을 크게 감소시킴으로써 기존 방법들에 비해 효과적임을 증명하였고, 보다 개선된 데이터베이스의 품질을 유지할 수가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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