이동 에이전트 시스템은 기존 클라이언트-서버 모델이 가진 제한 사항을 해결하고, 네트워크 환경의 보다 효율적인 활용을 가능하게 하는 방안 중 하나로 제안되었다. 이동 에이전트 시스템은 네트워크 상의 이질적인 호스트 환경에서 원활히 동작할 수 있는 인터페이스를 제공하는 시스템이며, 신뢰성 있는 실행을 위하여 이동 에이전트를 구현하는 이동 코드에서의 보안 문제 해결이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 이동 에이전트가 에이전트 소유자의 요구에 따라 네트워크 상을 이동하여 실행될 때, 각각의 호스트에서 수행된 결과 값에 서명 기법과 해쉬 체인 기법을 적용하여 전방향 무결성, 부인 방지, 부정 검출을 가능하게 하는 프로토콜을 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.149-156
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2023
OOXML-based MS-Office digital files are extensively utilized by businesses and organizations worldwide. However, OOXML-based MS-Office digital files are vulnerable to forgery and corruption attack by including hidden suspicious information, which can lead to activating malware or shell code being hidden in the file. Such malicious code can cause a computer system to malfunction or become infected with ransomware. To prevent such attacks, it is necessary to analyze and detect the corruption of OOXML-based MS-Office files. In this paper, we examine the weaknesses of the existing OOXML-based MS-Office file structure and analyzes how concealment and forgery are performed on MS-Office digital files. As a result, we propose a system to detect hidden data effectively and proactively respond to ransomware attacks exploiting MS-Office security vulnerabilities. Proposed system is designed to provide reliable and efficient detection of hidden data in OOXML-based MS-Office files, which can help organizations protect against potential security threats.
대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 어레이를 통하여 영상의 컬러를 획득하고 비어 있는 화소를 보간하는 방법을 사용한다. 이로 인해 원 화소와 보간된 화소는 서로 다른 통계적 특정을 가지고 있다. 영상에 컬러 조작이 일어나면, RGB 컬러 채널로 이루어진 컬러 필터 어레이의 패턴에 변화가 생기게 된다. 이러한 특성을 이용하여 영상의 컬러 조작 검출 방법이 제안되었다. 기존의 방법은 녹색 채널의 값만을 이용하여 미리 정해진 블록 내에서 최댓값 또는 최솟값을 벗어나는 화소의 수를 이용하고 있다. 그러나 이러한 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄 영역을 제거하기 못하며, 녹색이 거의 없는 영상에 대한 조작을 검출 할 수 없는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 컬러 채널의 정규화와 가중치 합을 이용한 개선된 컬러 조작 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄한 영역을 제거하고, 모든 색상을 사용하기 때문에 조작 검출의 오차를 줄일 수 있다. 실험을 통하여 제안 방법이 기존의 방법과 비교하여 우수한 컬러 조작 검출 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.
최근 형사 및 모든 분야의 소송에서 디지털 오디오 및 비디오를 증거로써 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 디지털 포렌식 기법을 이용한 과학 수사가 발전하고 있다. 컴퓨팅 기능과 파일 편집 기술의 발달로 누구나 간단하게 비디오 파일을 조작할 수 있게 되면서 디지털 데이터를 조작하는 사례는 증가하고 있으며, 이로 인해 디지털 데이터에 대한 감정을 통해 증거의 무결성과 신뢰성을 확보하는 일이 요구되고 있다. 본 연구에서는 디지털 포렌식 기법 중 하나로 전력 공급에 대한 지리적 환경에 따른 전력망 그리드를 통해 전력망 주파수 신호(Electrical Network Frequency: ENF)를 추출하고 QIFFT를 이용해 peak 검출을 위한 신호처리 과정을 거치는 기법에 대해 제안한다. 그리고 표준편차를 이용한 탐지 알고리즘을 통해 73%의 정확도로 비디오 파일의 위변조 여부 확인 및 위변조 지점을 찾는 실험을 진행하고 이를 검증하였다.
In today’s era of advanced technological developments, the threats to the authenticity and integrity of digital images, in a nutshell, the threats to the Image Forensics Research communities have also increased proportionately. This happened as even for the ‘non-expert’ forgers, the availability of image processing tools has become a cakewalk. This image forgery poses a great problem for judicial authorities in any context of trade and commerce. Block matching based image cloning detection system is widely researched over the last 2-3 decades but this was discouraged by higher computational complexity and more time requirement at the algorithm level. Thus, for reducing time need, various dimension reduction techniques have been employed. Since a single technique cannot cope up with all the transformations like addition of noise, blurring, intensity variation, etc. we employ multiple techniques to a single image. In this paper, we have used Fuzzy logic approach for decision making and getting a global response of all the techniques, since their individual outputs depend on various parameters. Experimental results have given enthusiastic elicitations as regards various transformations to the digital image. Hence this paper proposes Fuzzy based cloning detection and classification system. Experimental results have shown that our detection system achieves classification accuracy of 94.12%. Detection accuracy (DAR) while in case of 81×81 sized copied portion the maximum accuracy achieved is 99.17% as regards subjection to transformations like Blurring, Intensity Variation and Gaussian Noise Addition.
In this paper we applied pattern recognition approach to detect audio forgery. Classification of the microphone types and models can help determining the authenticity of the recordings. Canonical correlation analysis was applied to extract feature for microphone classification. We utilized the linear dependence between two near-silence regions. To utilize the advantage of multi-feature based canonical correlation analysis, we selected three commonly used features to capture the temporal and spectral characteristics. Using three different microphones, we tested the usefulness of multi-feature based characteristics of canonical correlation analysis and compared the results with single feature based method. The performance of classification rate was carried out using the backpropagation neural network. Experimental results show the promise of canonical correlation features for microphone classification.
본 논문에서는 1차 인쇄물을 스캔한 영상에서는 워터마크를 검출하여 저작권 증명이 가능하고, 불법적인 도용을 의미하는 2차 인쇄물을 스캔한 영상에서는 워터마크가 검출되지 않도록 하여 위조 방지가 가능한 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 화소값의 왜곡과 기하학적 왜곡에 강인하기 위하여 LPM(Log-Polar Map) 변환과 DFT(Discrete Fourier Transform) 변환을 사용한다. LPM 변환과정 에서 최대 표본반지름을 선택하여 워터마크 검출성능과 화질을 개선할 수 있었다. 또한 프린트-스캔 처리의 특성을 분석한 후, 프린트-스캔 처리가 DFT의 고주파 밴드에서 왜곡이 커진다는 점을 이용하여, 1차 인쇄물에서는 워터마크가 살아남고 2차 인쇄물에서는 워터마크가 깨어지는 주파수 밴드를 실험적으로 선택하여 워터마크를 삽입하였다. 실험 결과, 1차 인쇄물을 스캔한 영상에서는 유사도가 평균 6.13으로 임계 값 4.0 이상 검출되어 원본 증명이 가능하였고, 2차 인쇄물을 스캔한 영상에서는 유사도가 임계값 4.0 이하인 평균 2.76을 나타내어서 위조 영상임을 확인할 수 있었다.
APK (Android Application Package)는 리패키징 공격에 취약하므로 APK 파일 내부에 난독화 기술이 적용되어 있다. 하지만 리버스 엔지니어링 기술 역시 더욱 고도화 됨에 따라 또다른 위조 모바일 APK 파일이 개발 및 배포되고 있어 새로운 대응 방식이 필요하다. 블록체인은 암호화 방식을 사용하여 연결 및 보호되는 레코드 블록이 지속적으로 추가되는 방식으로, 각 블록에는 일반적으로 이전 블록의 암호화 해시값, 타임스탬프 및 트랜잭션 데이터 등을 포함하고 있다. 따라서, 일단 블록체인에 기록되면 해당 블록의 데이터는 이후에 생성된 모든 블록을 변경하지 않고서는 소급해서 변경/수정할 수 없다. 그러므로 블록체인 기술을 적용하면 모바일 APK 파일에 대한 정상 및 위조 여부를 확인할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Hyperledger Composer를 이용한 컨소시움 블록체인 프레임워크를 기반으로 합법적인 APK를 블록체인 내에 기록하고 유지함으로써 위조 APK에 대한 검출 기능을 제공하는 DApp (분산형 애플리케이션)을 개발하였다. 제안된 DApp을 통해 사용자의 스마트폰에 위조된 앱이 설치 되는 것을 사전에 방지 할 수 있으므로 궁극적으로는 정상적이고 합법적인 안드로이드 모바일 앱 사용 환경을 제공할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 동영상의 조작 시 발생하는 High Efficiency Video Codec (HEVC) 부호화 패턴의 변화를 감지하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대하여 소개한다. 동영상의 일부가 삭제되고 재 압축될 경우, 삭제 이후 여러가지 부호화 정보의 패턴 변화가 발생하게 됨을 특징정보로 하여 기계학습 기반의 분류 알고리즘을 이용해 조작유무를 검출한다. 실험 결과, 제안한 방식이 동영상 조작 검출을 효과적으로 수행하는 것을 확인하였다.
Noise is unwanted in high quality images, but it can aid image tampering. For example, noise can be intentionally added in image to conceal tampered regions or to create special visual effects. It may also be introduced unknowingly during camera imaging process, which makes the noise levels inconsistent in splicing images. In this paper, we present an image forgery detection method using a noise dependent watershed transformation. Image is segmented into objects for initial noise estimation by the watershed transformation, and different noise level in objects are estimated to obtain final decision result. Experimental results of the proposed method on natural images are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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