• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.51-57
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• 2010

스테가노그래피는 이미지의 외적인 면에서 미세한 변화를 가진 디지털 이미지에 자료를 은닉하기 위해 사용된다. 은닉이미지가 의심되는 스테고 신호 분석에서 개선된 통계량을 이용하여 갑작스러운 변화를 신속, 정확하게 감지하는 기법의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 축차적인 스테가노그래피에서 은닉된 메시지를 감지하고 그 위치를 찾아내는 방법을 제시한다. 즉, 검사하는 이미지에 은닉메시지의 존재 유무를 결정하고 그 위치를 찾아낼 때까지 CUSUM-SPRT 스테간 분석을 기반으로 하는 통계적 검정을 반복한다. 논문에서 일반화된 수식을 위해 개선된 $S^{t^*}_j$를 이용한 통계량 $g_t$를 사용한다.

• 한국광학회지
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• 제19권4호
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• pp.262-269
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• 2008

본 논문에서는 다중 복호화 키들을 이용한 영상 워터마크 방법을 제안하였다. 하나의 워터마크 영상에서 다중 복호화 키들을 이용하여 여러 개의 원 영상을 복원 할 수 있고 왈시 코드를 이용하여 복호화 과정에서 간단하게 사이드 로브를 제거한 복원 영상을 얻을 수 있는 장점을 갖고 있다. 삽입 과정에서 제로 패딩(zero-padding)된 원 영상들을 무작위 위상 영상들과 곱하여 푸리에 변환후 실수부를 취하여 부호화된 영상을 생성한다. 삽입 영상들은 확장된 부호화 위상 영상들을 새롭게 생성된 무작위 위상영상들과 곱한 후 이 영상들의 개수만큼 독립적으로 생성한 왈시 코드 영상들을 곱하여 생성하고 이 때 사용된 무작위 위상영상들에 동일한 왈시 코드 영상들을 곱하여 복호화 키 영상들로 사용한다. 스테고(stego) 영상은 삽입 영상들과 새로운 왈시 코드 영상이 곱하여진 커버(cover) 영상의 중첩에 의해 생성한다. 원 영상은 스테고 영상과 다중 복호화 키를 곱하여 비확산을 취한 후 역-푸리에 변환하여 복원할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 워터마크 방법의 적합성과 다중 복호화 키로 복원이 가능하고 영상에 잡음이 발생하더라도 원 영상의 복원이 가능함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.65-72
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• 2010

오늘날 의료 기관에서는 수많은 의료 영상자료를 만들고 관리하고 있으며, 이러한 자료들 중에서는 환자의 프라이버시와 관련된 정보도 많다. 따라서 이러한 개인정보는 외부로 노출되어서는 안 되며, 철저한 관리가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 프라이버시 관련 영상 자료에 환자의 상태 및 의료 처방 정보를 포함함으로서, 향후 영상자료의 관리 소홀로 인한 잘못된 의료처방 등을 방지할 수 있는 방안을 제안한다. 제안한 방법은 각 환자 정보에 대한 HMAC 기반의 해쉬 코드를 생성하고, 생성된 코드와 환자의 정보를 함께 이미지에 포함함으로서 향후 의사가 이 이미지로부터 추출한 데이터가 외부인에게 훼손되었는지 여부를 쉽게 감지함으로써, 환자의 정보를 보다 철저히 관리할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 또한, 환자의 의료정보를 이미지에 은닉하기 위해서 복원 가능한 데이터 은닉 기법인 DE(Difference Expansion) 알고리즘을 사용함으로서, 이미지로부터 데이터를 추출한 후 원 영상을 가지고, 환자의 상태를 쉽게 체크할 수 있게 되어 의사의 입장에서 매우 효율적인 방법으로 환자 상태를 평가할 수 있다. 제안한 방법은 뇌 영상을 촬영한 MRI 영상에서 실험한 결과 데이터은닉과 추출 그리고 영상의 복원 그리고 데이터 무결석 확인에 있어서 완벽한 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.156-163
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• 2012

최근 들어 정보은닉기술에 대한 필요성이 많이 증가되고 있으며 국제치안, 군사 그리고 의료영상 등의 분야에서 그 예를 많이 볼 수 있다. 본 논문에서는 한 픽셀의 다수 MSB(MSBs: Most Significant Bits)의 Parity Bit를 이용하여 gray영상에 대해 정보를 은닉하는 방법을 제안한다. 스테가노그라피(Steganography) 분야에서 많은 연구들이 LSB 대체(Substitution), XOR연산을 채용하여 연구되어왔으며 궁극적인 목적은 낮은 복잡도와 높은 은닉용량, 동시에 화질의 저하를 최소화하는 것이다. 하지만 LSB 대체 방법은 높은 은닉용량을 가짐에도 불구하고 너무나 간단한 작업으로 인해 안전하지 못하다. 또한 XOR연산을 이용한 방법들은 픽셀 수 대비 약 75%의 은닉률을 달성하였다. 제안된 방법에서 각 픽셀의 LSB(Least Significant Bit)는 비밀메시지 1비트와 해당 픽셀의 7 MSBs의 Parity Bit와 XOR 연산된다. 제안한 방법은 대칭키 프로토콜의 개념을 스테가노그라피에 적용한 것이며 대칭키를 자기참조에 의해 생성하도록 하였다. 제시한 방법은 기존의 XOR방법들에 비해 은닉률이 25% 높으며 원본 대비 픽셀의 LSB 반전률이 약 6%정도 개선되는 효과를 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권3호
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• pp.149-156
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• 2008

JPEG2000은 차세대 이미지 압축 포맷으로 JPEG에 비하여 우수한 압축률과 화질을 제공할 수 있다. JPEG2000 이미지를 커버 오브젝트로 사용하는 lazy-mode 스테가노그라피는 압축과정에서 발생하는 정보 손실에 의해 메시지가 손실되지 않도록 제안된 알고리즘으로 많은 양의 메시지 삽입이 가능하다. 그러나 이 방법은 메시지 삽입으로 인하여 코드블럭 노이즈 분산의 변화를 발생하게 되고, 이러한 특징을 기반으로 하는 Hilbert-Huang 변환 (HHT) 기반의 스테거낼리시스에 의하여 메시지 삽입여부가 탐지될 수 있다. 본 논문에서는 코드블럭 노이즈 분산의 변화를 예측하고, 이를 최소화하도록 메시지를 삽입하여 HHT 기반 스태거낼리시스에 의해 탐지되지 않는 새로운 JPEG2000 스테가노그라피 알고리즘을 제시한다. 코드블록 노이즈 분산의 변화를 예측하기 위하여 low precision code-block variance와 low precision code-block noise variance를 활용하였다. 또한 메시지 삽입 후의 높은 영상 화질을 유지하기 위하여 JPEG2000의 quality layer 정보를 활용하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 보이기 위하여 2048장의 다양한 영상에 대하여 분석을 수행하였고, 이를 통하여 HHT 기반 스태거낼리시스 방법에 안전함을 증명하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.155-161
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• 2009

본 논문은 이미지 픽셀의 픽셀값 차이(Pixel-value Differencing: PVD)와 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 교체 방법을 이용하여 원본 이미지의 픽셀값 성질에 맞게 적용하여 고용량의 데이터를 이미지에 숨길 수 있는 방법을 제시한다. 기존에 LSB와 PVD 방법에 근거하여 비밀 자료를 숨기고, 숨겨진 자료를 감지할 수 없도록 하기 위해 많은 자료 은닉 방법들이 연구되었다. 두 연속된 픽셀값 차이가 적을 경우에는 부드러운 영역(Smooth Area)에 속하게 되고, 두 픽셀값 차이가 클 경우에는 경계 영역(Edge Area)에 속한 픽셀로 구별되는데, 본 논문에서 제시하는 방법은 이미지의 부드러운 영역과 경계 영역을 감지하여 부드러운 영역에는 LSB 교체 방법을 적용하고, 경계 영역에는 픽셀값 차이를 이용한 방법을 적용하였다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시한 방법이 기존의 LSB교체 기법을 이용하거나 픽셀값 차이를 이용한 자료은닉 방법에 비해 숨길 수 있는 자료량과 스테고 이미지(Stego-image)의 품질 측면에서 우수함을 보이고 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.97-105
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• 2015

내용 적응적 스테가노그래피는 복잡한 텍스쳐 또는 잡음 영역과 같이 통계적 모델로는 기술하기 어려운 영역에 비밀 메시지를 은닉한다. 이러한 메시지를 검출하기 위해서는 인접 화소간의 국부적인 의존성을 정교하게 모델링해야 하기 때문에 종종 고차원의 특징벡터 추출이 필요하다. 이러한 스테그분석 방법은 계산량이 많을 뿐만 아니라 비밀 메시지의 검출 정확도가 은닉 영역과 사용된 왜곡 척도에 의존한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 적은 수의 특징 벡터를 이용하여 비밀 메시지의 검출율을 높일 수 있는 개선된 내용 적응적 스테가노그래피의 스테그분석 방법을 제안하고자 한다. 먼저 이산 코사인 변환 계수의 차이를 이용한 특징이 내용 적응적 스테가노그래피의 분석에 유용함을 보이고, 이에 대한 1차 마코프 확률을 특징으로 사용하는 방법을 제시한다. 추출된 특징 벡터는 앙상블 분류기로 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 분류하기 위해 학습된다. 실험 결과 내용 기반 적응적 스테고 영상들에 대해 적은 수의 특징 벡터를 사용함에도 불구하고 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도가 우수함을 확인할 수 있었다.