In this paper a new steganographic method is presented with minimum distortion. This paper focused on DCT rounding error and optimized that in a very easy way, resulting stego image has less distortion than other existing methods. The proposed method compared with F5 steganography algorithm, and the proposed method achieved better performance. This paper considered the DCT rounding error for lower distortion with possibly higher embedding capacity.
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 데이터 안에 데이터를 은폐하는 기술로, 전달 매체의 존재가 발각되지 않도록 하는 것이 주요목적이다. 현재 스테가노그래피 관련 연구는 알고리즘을 기반으로 정립된 은닉 기법, 검출 기법들에 관련해서 다양하게 연구되고 있지만, 소프트웨어 성능을 분석하기 위한 실험 중심의 연구는 상대적으로 부족하다. 본 논문은 서로 다른 알고리즘으로 데이터를 은폐하는 다섯 개의 스테가노그래피 소프트웨어의 특징을 파악하고, 평가하는 데 목적을 두었다. 스테가노그래피 소프트웨어의 성능 조사를 위하여 시각 평가 척도로 사용되는 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)을 이용하였다. 스테가노그래피 소프트웨어를 통하여 임베딩한 스테고 이 미지들의 PSNR, SSIM을 도출하여 정량적 성능 비교 분석한다. 평가 척도에 따라 우수한 스테가노그래피 소프트웨어를 소개하여 포렌식에 기여 하고자 한다.
많은 스테가노그래피 알고리즘들이 연구되어왔고 스테가노그래피의 연구로 인해서 스테가노그래피 알고리즘이 적용된 스테고 영상을 검출하기 위한 스테그아날리시스 또한 연구되어왔다. 특히 영상 스테그아날리시스의 경우에 ALE, SPAM, SRMQ와 같은 통계적인 특성에 기반한 수제 특징이 영상으로부터 추출되고 이 특징을 기계학습 알고리즘을 사용하여 스테고 영상의 분류에 사용하였다. 하지만 이러한 연구들은 단지 단일 영상의 크기, 비밀 정보 삽입 비율에 대해서만 고려하였으며 다양한 영상의 크기, 가로세로 비, 비밀 정보의 비율들에 대해서는 고려하지 않았다. 결과적으로 SPAM 특징이 다양한 조건하에서도 범용성있게 사용가능한지에 대한 검증은 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 SPAM 기반의 영상 스테그아날리시스를 사용하여 영상의 크기, 가로 세로 비 비밀 정보 삽입 비율의 다양한 조건에 대한 분류율을 분석하여 SPAM 특징이 일관적인 분류 결과를 보여줄 수 있는지 확인해본다.
스테가노그래피는 정보 은닉 기법중의 하나로, 제 3자에 의해 은닉 정보의 존재를 알지 못하게 방지한다는 점에서 정보의 해독을 막기 위한 암호 기법과는 구별된다. 본 논문에서는 영상을 미디어로 사용하는 영상 스테가노그래피 방법으로, 블록 매칭을 이용하여 이산웨이블릿 변환 영역에 정보를 삽입하는 새로운 스테가노그래피 방법을 제안한다. 제안 방법은 블록 매칭 후보군 블록의 불균등한 사용으로 인해서 발생하는 삽입 용량의 손실을 개선하여 고용량의 영상 정보를 삽입할 수 있다. 이를 위해, 블록 내부의 분산값을 고려하여 고주파수 성분을 갖는 후보군 블록은 최대한 보존하고, 저주파수 성분의 후보군 블록의 수는 k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 압축을 통해 줄인다. 제안된 방법을 통해 기존 블록 매칭 기반 스테가노그래피 방법과 유사한 PSNR을 갖는 비밀 영상의 추출이 가능하면서 동시에 고용량의 영상 정보 삽입이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
세계 1위 메타버스 플랫폼인 로블록스(Roblox)의 경우, 30억개 이상의 가입 계정과 1억 5천만명이상에달하는월간 활성 이용자수(MAU)를 기록하고 있다. 이렇듯 메타버스에 대한 높은 관심에도, 메타버스 환경의사이버공격위험성과 보안에 관한 연구는 매우 부족하다. 따라서, 본 연구에서는 대표적인 메타버스 환경인 로블록스에서의스테가노그래피 기반 은닉통신 기법에 대해 연구하였다. 구체적으로, 로블록스 체험 환경을 통해 은닉 메시지를이미지에삽입하고체험 참가자(user)들의 단말기에 자동으로 해당 이미지가 저장된 후 은닉한 메시지 역시 성공적으로추출됨을실험을통해 확인하고 결과를 제시한다. 이를 통해, 메타버스 환경에서 은밀한 비밀 지령 전파, 스테가노그래피봇넷구축, 악성 Malware 대량 유포 등 다양한 사이버공격과 범죄에 악용될 가능성을 확인하고 알리고자 한다.
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.
디지털 이미지 워터마킹(digital image watermarking)은 이미지 소유자의 정보를 디지털 이미지 속에 삽입시켜 이미지 소유자의 저작권을 보호하는 것을 목적으로 하는 기법이다. 저작권 보호를 위한 디지털 이미지 워터마킹 기법은 기존의 스테가노그라피(steganography)보다 워터마킹 공격에 대한 견고성과 육안적 비구별성을 동시에 추구해야 하고, 워터마킹 알고리즘의 은닉성 대신 키의 은닉성이 보장되어야 하며, 암호학과 마찬가지로 키의 사용으로 허가받지 않은 사용자의 워터마크 검출을 방지할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 암호학 함수인 ElGamal함수를 사용하는 워터마킹 기법을 제안한다. 일방향 해쉬 함수를 구현하기 위해 ElGamal일방향 함수와 모듈라 연산을 사용한다. 제안하는 워터마킹 기법은 LSB(least significant bit)공격과 감마 보정 공격에 대해 견고하며 육안적 비구별성(perceptual invisibility)이 높다. 제안하는 워터마킹 기법의 실제 구현 및 실험을 통한 실험 결과를 분석하여 견고성과 육안적 비구별성의 특징을 확인한다 향후 과제로, 키생성을 위한 의사난수성과 비대칭키의 생성을 동시에 달성시키는 알고리즘 연구가 요구된다.
Hamza, Ali;Shehzad, Danish;Sarfraz, Muhammad Shahzad;Habib, Usman;Shafi, Numan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.1051-1077
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2021
The secure communication of information is a major concern over the internet. The information must be protected before transmitting over a communication channel to avoid security violations. In this paper, a new hybrid method called compressed encrypted data embedding (CEDE) is proposed. In CEDE, the secret information is first compressed with Lempel Ziv Welch (LZW) compression algorithm. Then, the compressed secret information is encrypted using the Advanced Encryption Standard (AES) symmetric block cipher. In the last step, the encrypted information is embedded into an image of size 512 × 512 pixels by using image steganography. In the steganographic technique, the compressed and encrypted secret data bits are divided into pairs of two bits and pixels of the cover image are also arranged in four pairs. The four pairs of secret data are compared with the respective four pairs of each cover pixel which leads to sixteen possibilities of matching in between secret data pairs and pairs of cover pixels. The least significant bits (LSBs) of current and imminent pixels are modified according to the matching case number. The proposed technique provides double-folded security and the results show that stego image carries a high capacity of secret data with adequate peak signal to noise ratio (PSNR) and lower mean square error (MSE) when compared with existing methods in the literature.
화상을 이용한 심층암호는 화상에 숨긴 비밀 메시지를 전송하기 위한 비밀 통신의 한 방법이다. 디지털 화상에 비밀 메시지를 은닉시키기 위해서 엄폐화상은 은닉 알고리즘에 의해 변경이 되며, 그 결과 은닉화상이 생성된다. 송신자는 의미 없는 일반적인 엄폐화상에 비밀 메시지를 숨긴 은닉화상을 수신자에게 전송한다. 본 논문에서는 화상의 연속 두 화소간의 차분과 비밀 양자화 범위를 이용하여 비밀 메시지를 은닉하는 공간 영역 기반의 심층암호 기법을 제안한다. 특히, 제안 방식은 삽입용량을 증가시키기 위해 모듈러 연산을 이용한다. 제안 방식은 모듈러 연산을 수행함으로써 기존의 관련 방식[6]보다 비밀 메시지의 삽입용량을 평균 60% 정도 더 증가시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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