스테가노그래피(Steganography)란 다양한 멀티미디어 파일에 비밀 메시지를 숨기는 은닉 기법을 말하며, 스테가노그래피 기반의 은닉 통신을 할 때 송신자와 수신자 외에 제 3자는 통신 메시지에 은닉 정보의 존재 여부를 식별하기 매우 어렵다는 장점으로 인해 사이버범죄와 공격에 많이 악용되고 있다. 봇넷은 일반적으로 봇마스터, 봇, 그리고 C&C(Command & Control) 서버로 구성되고 봇마스터에 의해 통제되는 네트워크이며, 중앙집중형, 분산형(P2P), 그리고 하이브리드형 등 다양한 구조를 갖고 있다. 최근에는 봇넷의 은닉성을 강화하기 위해 SNS 플랫폼을 C&C 서버 대신 활용하고 스테가노그래피 기법을 적용하여 C&C 통신을 수행하는 스테고 봇넷(Stego Botnet)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 이미지 또는 비디오 매체 위주의 스테고 봇넷 기법들이 연구되어왔다. 한편, SNS 상에서는 다양한 음원 및 녹음 파일 등과 같은 오디오 파일 역시 활발히 공유되고 있어 오디오 스테가노그래피 기반의 스테고 봇넷에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 텔레그램 메신저(Telegram Messenger)에서 오디오 파일을 커버 매체로 하고 스테기노그래피 기법을 활용하여 C&C 은닉 통신을 수행하는 스테고 봇넷을 설계 및 구축하고 실험을 통해 파일 형식별, 툴별 은닉용량에 대해 비교 분석한 결과를 제시한다.
스테가노그래피는 수신자와 송신자간에 비밀 정보를 제 3자가 알아차리지 못하게 통신하는 기법으로 수천 년 전부터 군사적, 외교적 또는 사업적인 정보들의 전달을 위해서 발달해 왔다. 현대에 이르러서는 디지털 미디어와 통신의 발달로 스테가노그래피의 기법이 더욱 발달하게 되었다. 이 중 영상을 활용하는 스테가노그래피의 기법들은 픽셀에 삽입 비트의 양을 고정하는 LSB, 이웃한 픽셀 쌍의 값 차이를 활용한 PVD등이 있다. PVD 영상 스테가노그래피의 경우 이웃한 픽셀 쌍의 값의 차이와 설계한 range table에 따라서 삽입하는 비밀 정보량을 유동적으로 하여 많은 양의 정보를 삽입한다. 하지만 비밀 정보를 순서대로 삽입하기 때문에 특정 픽셀 쌍에서 삽입하는 정보량에 오류가 발생하면 그 이후의 정보들 모두 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 PVD의 특성이 갖는 오류나 외부 공격에 대한 취약점을 보완하고 비밀 정보를 추출 할 수 있는 방법을 제안한다. 실험의 방법은 다양한 잡음들을 스테고 영상에 삽입해서 삽입 된 비밀 정보를 비교하고 분석한다. 기존의 PVD는 잡음에 대해서 전혀 비밀 정보의 보존이 불가능하지만 제안된 지역적 삽입 비트 고정 PVD의 경우에는 스테고 영상의 부분적인 잡음에 대해서 비밀 정보를 강건하게 추출할 수 있음을 확인하였다.
오디오 스테가노그래피는 새로운 비밀통신 기술로서 발전한 은닉메시지를 기록하는 과학이며 예술이다. 그리고 오디오 스테가노그래피는 이진화 된 메시지를 이미지의 8번째 LSB 층에 숨기는 과정과 유사하다. 효과적인 스테가노그래픽 기법은 비밀자료를 많이 숨기고, 감지할 수 없게 하는 것이다. 이 논문에서는 외부적 공격으로부터 비밀 메시지를 안전하게 숨기기 위해 재배열 순서키와 수정된 LSB 기법에 의한 방법을 제안한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권4호
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pp.250-255
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2016
Steganography is the art and science of secure communication. It focuses on both security and camouflage. Steganographic techniques must produce the resultant stego-image with less distortion and high resistance to steganalysis attack. This paper is mainly concerned with two steganographic techniques-least significant bit (LSB)++ and the reversible histogram transformation function (RHTF). LSB++ is likely to produce less distortion in the output image to avoid suspicion, but it is vulnerable to steganalysis attacks. RHTF using a mod function technique is capable of resisting the most popular and efficient steganalysis attacks, such as the regular-singular pair attack and chi-squared detection steganalysis, but it produces a lot of distortion in the output image. In this paper, we propose a new steganographic technique by combining both methods. The experimental results show that the proposed technique overcomes the respective drawbacks of each method.
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.
In order to protect secret digital documents against vulnerabilities while communicating, steganography algorithms are applied. It protects a digital file from unauthorized access by hiding the entire content. Pixel-value-difference being a method from spatial domain steganography utilizes the difference gap between neighbor pixels to fulfill the same. The proposed approach is a block-wise embedding process where blocks of variable size are chosen from the cover image, therefore, a stream of secret digital contents is hidden. Least significant bit (LSB) substitution method is applied as an adaptive mechanism and optimal pixel adjustment process (OPAP) is used to minimize the error rate. The proposed application succeeds to maintain good hiding capacity and better signal-to-noise ratio when compared against other existing methods. Any means of digital communication specially e-Governance applications could be highly benefited from this approach.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.285-291
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2022
With the growing exchange of data between individuals and institutions through various electronic communication, valuable data protection is in high demand to ensure that it is not hacked and that privacy is protected. Many security techniques, such as encryption and steganography, have emerged to prevent security breaches. The purpose of this research is to integrate cryptographic and steganography techniques to secure text message sending. The Rijndael algorithm was used to encrypt the text message, and the Least Significant Bit algorithm was also used to hide the encrypted message in a color image. Experiments on the suggested method have proven that it can improve the security of sent messages due to the human eye's inability to identify the original image from the image after it has been covered, as well as the encryption of the message using a password.
본 논문에서는 t = 2인 3진 BCH 코드를 기반으로 하는 새로운 스테가노그라피 방법을 제시한다. 제안 된 방법에서는 JPEG 영상으로부터 추출된 DCT 계수들에 데이터 은닉을 하기 위해 t = 2인 강력한 BCH 코드를 사용하였다. 제안하는 데이터 은닉 기술은 삼진 BCH 코드(t=2인 경우)에서 다양한 해결책을 찾기 위한 접근으로 제안된 룩업테이블을 사용하였다. 고안된 룩업 테이블 접근법은 데이터 은닉을 위해 수정이 필요한 DCT 계수들의 위치를 빠르고 효율적으로 연산 가능하게 하였다. 제시된 데이터 은닉 기술은 삼진 BCH 코드를 이용하는 최초의 스테가노그라피 기술이다. 실험 결과를 통해 이진 BCH 코드에 비해 삼진 BCH 코드를 사용하는 것이 우수함을 명확하게 증명하였다.
데이터 은닉(data hiding)의 한 분야인 심층암호(steganography)는 제3자가 기밀정보의 삽입여부를 인지하지 못하도록 디지털화된 각종 미디어에 몰래 숨겨서 송/수신자간에 비밀통신을 할 수 있는 방법이다. 그러나 흑백으로만 구성되는 스캔된 텍스트 화상나 카툰 화상 등에 시각적으로 인지되지 않도록 기밀정보를 숨기는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 이진 카툰 화상을 크기의 블록으로 분할한 후, 그 블록의 가운데 픽셀을 둘러싼 8-이웃 픽셀의 연속 길이를 이용하여 기밀 데이터를 숨기는 방식을 제안한다. 제안 방식은 어떤 조건에서는 가운데 픽셀에도 데이터를 은닉시켜 기밀정보의 삽입량을 증가시킬 수 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.552-569
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2017
The existing steganalysis method based on 2D Gabor filters can achieve a competitive detection performance for content-adaptive JPEG steganography. However, the feature dimensionality is still high and the time-consuming of feature extraction is relatively large because the optimal selection is not performed for 2D Gabor filters. To solve this problem, a new steganalysis method is proposed for content-adaptive JPEG steganography by selecting the optimal 2D Gabor filters. For the proposed method, the 2D Gabor filters with different parameter settings are generated first. Then, the feature is extracted by each 2D Gabor filter and the corresponding detection accuracy is used as the measure for filter selection. Next, some 2D Gabor filters are selected by a greedy strategy and the steganalysis feature is extracted by the selected filters. Last, the ensemble classifier is used to assemble the proposed steganalysis feature as well as the final steganalyzer. The experimental results show that the steganalysis feature extracted by the selected optimal 2D Gabor filters also can achieve a competitive detection performance while the feature dimensionality is reduced greatly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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