• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권4호
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• pp.840-855
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• 2011

In the context of additive noise steganography model, we propose a method to detect least significant bit (LSB) matching steganography in grayscale images. Images are decomposed into detail sub-bands with local linear transform (LLT) masks which are sensitive to embedding. Novel normalized characteristic function features weighted by a bank of band-pass filters are extracted from the detail sub-bands. A suboptimal feature set is searched by using a threshold selection algorithm. Extensive experiments are performed on four diverse uncompressed image databases. In comparison with other well-known feature sets, the proposed feature set performs the best under most circumstances.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.54-62
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• 2008

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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.71-78
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• 2011

본 논문은 웨이블릿 도메인 상에서 부모와 자식 부밴드간의 비독립성에 기반한 영상 스테그분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 커버 영상과 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상에 대해 3-레벨 Haar UWT 웨이블릿 변환을 수행하여 12개의 부밴드로 분해한 후 부모와 자식 부밴드간의 통계적 의존성을 분석한다. 이러한 통계적 의존성은 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상의 경우 커버 영상과 상당한 차이를 보이므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분해된 12개의 각 부모와 자식 부밴드간의 조인트 특성 함수에 대해 첫 9차의 통계적 모멘트를 추출함으로써 총 72차의 통계적 조인트 모멘트를 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP(다층 퍼셉트론 신경망) 분류기에 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 LSB 및 SS, BSS 삽입 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험 결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 삽입 정보 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.205-211
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• 2019

스테그아날리시스(steganalysis)는 스테가노그래피(steganography)에 의해 숨겨진 데이터를 감지하고 복구하기 위한 기법이다. 스테그아날리시스 방법은 데이터 삽입 시 발생하는 시각적, 통계적 변화를 분석하여 숨겨진 데이터를 찾는다. 숨겨진 데이터를 복원하기 위해서는 어떤 스테가노그래피 방법에 의해 데이터가 숨겨졌는지를 알아야 한다. 그러므로 본 논문은 다층 분류를 통해 입력 영상에 적용된 스테가노그래피 방법을 식별하는 계층적 CNN 구조를 제안한다. 이를 위해 4개의 기본 CNN을 각각 입력 영상에 스테가노그래피 방법이 적용되었는지 여부나 서로 다른 두 스테가노그래피 방법 중에 어떤 방법이 적용되었는지를 이진 판별하도록 학습시켰으며, 학습된 CNN을 계층적으로 연결하였다. 실험 결과를 통해 제안된 계층적 CNN 구조는 4개의 서로 다른 스테가노그래피 방법인 LSB(Least Significant Bit Substitution), PVD(Pixel Value Difference), WOW(Wavelet Obtained Weights), UNIWARD(Universal Wavelet Relative Distortion)을 79%의 정확도로 식별할 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.143-151
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• 2021

The enormous prevalence of transferring official confidential digital documents via the Internet shows the urgent need to deliver confidential messages to the recipient without letting any unauthorized person to know contents of the secret messages or detect there existence . Several Steganography techniques such as the least significant Bit (LSB), Secure Cover Selection (SCS), Discrete Cosine Transform (DCT) and Palette Based (PB) were applied to prevent any intruder from analyzing and getting the secret transferred message. The utilized steganography methods should defiance the challenges of Steganalysis techniques in term of analysis and detection. This paper presents a novel and robust framework for color image steganography that combines Linear Congruential Generator (LCG), simulated annealing (SA), Cesar cryptography and LSB substitution method in one system in order to reduce the objection of Steganalysis and deliver data securely to their destination. SA with the support of LCG finds out the optimal minimum sniffing path inside a cover color image (RGB) then the confidential message will be encrypt and embedded within the RGB image path as a host medium by using Cesar and LSB procedures. Embedding and extraction processes of secret message require a common knowledge between sender and receiver; that knowledge are represented by SA initialization parameters, LCG seed, Cesar key agreement and secret message length. Steganalysis intruder will not understand or detect the secret message inside the host image without the correct knowledge about the manipulation process. The constructed system satisfies the main requirements of image steganography in term of robustness against confidential message extraction, high quality visual appearance, little mean square error (MSE) and high peak signal noise ratio (PSNR).

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.94-101
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• 2012

본 논문은 커버 영상으로부터 스테고 영상의 검출율을 높이기 위한 개선된 스테그분석 기법을 제안한다. 스테그분석에서 스테고 영상의 검출율을 높이려면 데이터 은닉에 의해 야기되는 작은 변화가 증폭되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 두 단계의 방법을 통해 커버 영상과 스테고 영상의 특징 벡터를 추출한다. 먼저 스테고 잡음을 두배 이상 확대하기 위해 주어진 영상을 상위 4비트와 하위 4비트로 각각 분해한다. 각 분해된 영상에 대하여 3-레벨 Haar 웨이블릿 변환을 통해 총 12개의 부밴드를 생성하고, 생성된 부밴드에 대하여 동일 스케일 상에서 다른 부밴드 계수간의 동시발생 확률을 구한다. 웨이블릿 영역에서 부 밴드간 계수의 동시발생 확률은 데이터 은닉에 의해 상관성에 영향을 받게 되므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동시발생 확률의 특성함수에 대한 모멘트를 구하여 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 신경망회로망 분류기를 사용하여 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능평가를 위해 S-tool에 의한 LSB 및 COX의 SS, F5 임베딩 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 비밀 메시지 삽입 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.180-186
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• 2013

스테고(Stego) 이미지 분석 측면에서 스테고-분석(Steganalysis) 툴의 기본적인 공격 목표는 데이터 은닉에 의한 스테고-미디어의 통계적으로 비정상적인 부분을 찾음으로서 데이터 은닉의 존재를 탐지 하는 것이다. 본 논문에서는 디지털 이미지를 위해 (7, 4) 해밍코드를 개선한 방법으로 데이터 은닉 스킴을 제안하였다. 제안한 방법은 원 영상이미지에 9비트 마다 6비트의 데이터를 은닉하는 방법이다. 실험결과 제안한 방법은 0.67bpp의 데이터 은닉 성능을 보이며 기존의 방법들에 비해서 스테고 영상의 질이 평균적으로 약간 더 좋은 것으로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.15-23
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• 2004

초창기 심층 암호의 대부분은 원본 영상의 최하위비트를 비밀 메시지 비트로 치환하는 방식이었기 때문에 인간의 감각으로는 메시지 삽입 여부를 구별해낼 수 없었지만 통계적 분석에 의하여 원본과 은닉물의 구별은 물론, 비밀 메시지의 삽입 량까지도 거의 추정해낼 수 있을 만큼 취약점을 내포하고 있었다. 우리는 Westfeld 와 Fridrich가 판단의 기준으로 정한 통계량을 각각 분석하였고, 이에 근거하여 원본의 통계량을 유지하면서도 대용량의 메시지를 삽입할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 단순히 원본 영상의 최하위 비트를 변화시켜 메시지를 삽입하는 방식이 아닌 원본의 실제 화소 값이 랜덤 하게 증가하거나 감소하는 방식으로 메시지를 삽입하게 된다.

• 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.