• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.23-26
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• 2003

Westfeld[1] analyzed a sequential LSB embedding steganography effectively through the $\chi$$^2$-statistical test which measures the frequencies of PoVs(pairs of values). Fridrich also proposed another statistical analysis, so-called RS steganalysis by which the embedding message rate can be estimated. In this paper, we propose a new steganographic scheme which preserves the above two statistics. The proposed scheme embeds the secret message in the innocent image by randomly adding one to real pixel value or subtracting one from it, then adjusts the statistical measures to equal those of the original image.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.366-381
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• 2020

Steganography has been successfully employed in various applications, e.g., copyright control of materials, smart identity cards, video error correction during transmission, etc. Deep learning-based steganography models can hide information adaptively through network learning, and they draw much more attention. However, the capacity, security, and robustness of the existing deep learning-based steganography models are still not fully satisfactory. In this paper, three models for different cases, i.e., a basic model, a secure model, a secure and robust model, have been proposed for different cases. In the basic model, the functions of high-capacity secret information hiding and extraction have been realized through an encoding network and a decoding network respectively. The high-capacity steganography is implemented by hiding a secret image into a carrier image having the same resolution with the help of concat operations, InceptionBlock and convolutional layers. Moreover, the secret image is hidden into the channel B of carrier image only to resolve the problem of color distortion. In the secure model, to enhance the security of the basic model, a steganalysis network has been added into the basic model to form an adversarial network. In the secure and robust model, an attack network has been inserted into the secure model to improve its robustness further. The experimental results have demonstrated that the proposed secure model and the secure and robust model have an overall better performance than some existing high-capacity deep learning-based steganography models. The secure model performs best in invisibility and security. The secure and robust model is the most robust against some attacks.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.39-47
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• 2004

JPEG 영상을 이용하여 심층암호 통신을 하는 알고리즘의 대부분은 양자화 된 DCT 계수의 최하위 비트를 치환하여 메시지를 삽입하는데, 대표적인 심층암호 알고리즘으로는 Jsteg$^{(1)}$ , JP Hide ＆ Seek$^{(2)}$ , F5$^{(3)}$ , OutGuess$^{(4)}$ 등이 있다. Jsteg, JP Hide ＆ Seek 는 $\chi$$^2$-테스트$^{(4)}$ 로도 비밀데이터 삽입 여부를 탐지할 수 있지만, 탐지율이 낮은 편이다. 본 논문에서는 Fridrich의 블록 왜곡도 분석 기법$^{(5)}$ 을 보완하여 탐지과정을 단순화하였으며 탐지율도 기존의 방식보다 향상시켰다. 또한 Jsteg, JP Hide ＆ Seek를 이용한 실험 결과, 데이터 삽입 여부를 100%로 탐지하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.217-222
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• 2022

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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.29-36
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• 2015

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1024-1026
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• 2017

인트라 블록과 인터 블록의 상관계수를 이용하여 이미지의 특징을 뽑아내고, 이를 SVM에 학습시켜 원본과 스테고 영상을 판별한다. 스테고 영상은 F3 알고리즘을 개선한 F4알고리즘을 직접 구현하여 만들어냈다. 실험에 사용한 데이터는 SIPI, BOSS, 자체 수집 데이터베이스에서 학습용 영상 120장, 테스트용 영상 500장을 이용하였다. 원본 500장에 대해 2장이 F4로 판별 되었고, F4 500장에 대해서는 전부 F4로 판별하여 99.8%의 정확도를 달성하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.249-251
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• 2019

본 논문에서는 CNN 기반 스테그아날리스 방법을 이용하여 입력 영상에 비밀 메시지가 삽입되었는지를 판별하고, 비밀 메시지가 삽입되었을 경우 WOW 와 UNIWARD 방법 중에 어떤 방법으로 삽입되었는지를 분류하고자 한다. 이를 위해 입력 영상으로부터 특징 정보를 추출하기 위해 사용되는 전처리(prepropcessing) 필터의 수가 분류 성능에 미치는 영향에 대해 분석한다. SRM 필터를 사용한 실험에서 필터의 수를 단순히 증가시키는 것은 성능 향상이 도움이 되지 않으며, 효과적인 필터를 선별해서 사용하는 것이 보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1553-1567
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• 2021

Steganography is a current hot research topic in the area of information security and privacy protection. However, most previous steganography methods are not effective against steganalysis and attacks because they are usually carried out by modifying covers. In this paper, we propose an improved coverless text steganography algorithm based on pretreatment and Part of Speech (POS), in which, Chinese character components are used as the locating marks, then the POS is used to hide the number of keywords, the retrieval of stego-texts is optimized by pretreatment finally. The experiment is verified that our algorithm performs well in terms of embedding capacity, the embedding success rate, and extracting accuracy, with appropriate lengths of locating marks and the large scale of the text database.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.986-1005
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• 2022

Text steganography is one of the most imminent and promising research interests in the information security field. With the unprecedented success of the neural network and natural language processing (NLP), the last years have seen a surge of research on generative linguistic steganography (GLS). This paper provides a thorough and comprehensive review to summarize the existing key contributions, and creates a novel taxonomy for GLS according to NLP techniques and steganographic encoding algorithm, then summarizes the characteristics of generative linguistic steganographic methods properly to analyze the relationship and difference between each type of them. Meanwhile, this paper also comprehensively introduces and analyzes several evaluation metrics to evaluate the performance of GLS from diverse perspective. Finally, this paper concludes the future research work, which is more conducive to the follow-up research and innovation of researchers.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.37-43
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• 2009

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.