• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권1호
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• pp.11-16
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• 2024

Illegal manipulation and alteration of digital content are becoming a social issue. To address this problem, there is an increasing demand for the development of technologies to prevent the manipulation and alteration of digital content. This paper proposes a data hiding algorithm capable of embedding a larger amount of confidential data in the original cover image while minimizing the degradation of image quality in stego images. The algorithm presented in this paper analyzes the characteristics of the image to extract corner points and then uses a method to insert watermarks around these extracted corner points. Additionally, through experimentation, it has been proven that this algorithm can insert a greater amount of watermark without degrading the image quality compared to other existing algorithms.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.23-30
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• 2012

본 논문은 스테고 잡음의 분산을 확대함으로써 비밀 메시지의 존재를 감지하기 위한 개선된 스테그분석 방법을 제안한다. 먼저 주어진 영상에 스펙클 잡음을 곱하여 작은 스테고 잡음을 확대하고 소프트 임계치 방법에 의해 잡음이 제거된 영상을 추정한다. 스테고 잡음과 스펙클 잡음은 완전히 제거되지 않으므로 추정된 영상에는 잡음이 일부 존재하게 된다. 만약 주어진 영상이 커버 영상이라면, 잔존하는 잡음은 매우 적을 것이고, 스테고 영상이라면 상대적으로 큰 잡음을 가지게 될 것이다. 이때 스테고 영상의 경우 잡음의 영향으로 웨이블릿 영역에서 부모-자식 부대역의 통계적 의존성에 손상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 주어진 영상과 잡음이 제거된 영상의 차이로부터 조인트 통계 모멘트를 추출한다. 아울러 잡음이 제거된 영상에 대하여 4개의 통계적 모멘트를 추출하여 제안된 스테그분석에 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP 분류기로 입력되어 학습된다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 비트율의 임베딩 방법을 사용하였으며, 실험 결과 제안 기법은 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.466-477
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• 2014

Many image hiding schemes based on least significant bit (LSB) transformation have been proposed. One of the LSB-based image hiding schemes that employs diamond encoding was proposed in 2008. In this scheme, the binary secret data is converted into base n representation, and the converted secret data is concealed in the cover image. Here, we show that this scheme has two vulnerabilities: noticeable spots in the stego-image, i.e., a non-smooth embedding result, and inefficiency caused by rough re-adjustment of falling-off-boundary value and impractical base translation. Moreover, we propose a new scheme that is efficient and produces a smooth and high quality embedding result by restricting n to power of 2 and using a sophisticated re-adjustment procedure. Our experimental results show that our scheme yields high quality stego-images and is secure against RS detection attack.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3911-3925
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• 2018

This paper proposes a novel steganography method to hide secret data during the generation of tangle patterns. Different from the traditional steganography based on modifying natural images, we propose to construct stego images according to the secret messages. We first create a model to group a selected image contour, and define some basic operations to generate various pattern cells. During data hiding, we create a cell library to establish the relationships between cells and secret data. By painting the cell inside the image contour, we create a dense tangle pattern to carry secret data. With the proposed method, a recipient can extract the secret data correctly. Experimental results show that the proposed method has a flexible embedding capacity. The constructed stego tangle image has good visual effects, and is secure against adversaries. Meanwhile, the stego tangle pattern is also robust to JPEG compression.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.17-24
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• 2024

본 논문에서는 4중 암호화 기법을 사용하여 영상 픽셀에 기밀 데이터를 은닉하는 보안이 강력한 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 영상의 윤곽선이 존재하는 경계면과 픽셀값의 변화가 거의 없는 평탄면을 조사한다. 영상의 경계면에서는 경계면의 특성을 보존하기 위해 경계면에 위치하는 픽셀의 LSB(Least Significant Bit)에 다중으로 암호화된 기밀 데이터 1비트를 또다시 공간적으로 암호화하여 기밀 데이터를 은닉한다. 영상의 경계면이 아니고 픽셀값의 변화가 적은 평탄면에 존재하는 픽셀들에서는 다중으로 암호화된 기밀 데이터 2비트를 위치기반 암호화 기법과 공간적 암호화 기법을 사용하여 픽셀의 하위 2비트에 은닉한다. 제안 기법을 적용하여 기밀 데이터를 은닉하는 경우 스테고 이미지의 화질이 최대 49.64dB이고, 기존 LSB 방식에 비해 은닉되는 기밀 데이터의 양이 최대 92.2% 증가하고, 암호화키가 없으면 스테고 이미지에 은닉된 암호화된 기밀 데이터를 추출할 수 없으며 추출한다 해도 해독할 수 없어 스테고 이미지에 은닉된 기밀 데이터의 보안은 매우 강력하게 유지된다. 제안된 기법은 가역 데이터 은닉 기법이 사용되지 않아도 되는 웹툰과 같은 일반적인 상업적 이미지에 저작권 정보를 숨기는 데 효과적으로 사용될 수 있다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권2호
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• pp.185-190
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• 2013

The previous steganographic methods by using the interpolation were difficult to estimate the distortion because the size of cover image is extended by interpolation algorithms. In this paper, to solve the problems of previous methods proposed the improved steganographic method based on the pixel replacement algorithms. In our method, we cannot extend a cover image, but also can estimate exactly the distortion of the stego-images. In the experimental results, the estimated distortion and embedding capacity of stego-image are shown on three pixel replacement methods.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.113-119
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• 2006

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.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.485-488
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• 2020

본 논문에서는 공간적 암호화를 사용하여 영상에 소유권 정보인 워터마크를 영상 픽셀의 LSB에 안전하게 은닉하는 기법을 제안하였다. 제안된 워터마킹 기법은 영상의 지적재산권 보호에 효과적으로 사용될 수 있다. 제안된 기법을 사용하여 공간적으로 암호화된 워터마크를 은닉한 영상인 스테고 이미지로부터 워터마크를 손실 없이 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안 기법의 우수성을 확인하였다. 제안된 기법을 적용하여 워터마킹을 수행한 결과 영상인 스테고 이미지의 화질은 51dB이상으로 사람이 육안으로 워터마크의 존재여부를 인식할 수 없으며, 워터마크가 공간적으로 암호화되어 있기 때문에 워터마크의 보안성이 우수하다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.244-249
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• 2017

스테그아날리시스(Steganalysis)란 이미지 등 일반적인 자료에 암호화된 정보를 은닉하는 스테가노그래피(Steganography)에 대한 검출 및 분석 방법으로, 기계학습 기반 방법론을 포함한다. 기존 기계학습 기반 스테그아날리시스는 영상(Image)의 특징(Feature) 추출 및 모델링에 기반하며, 최근 딥러닝(Deep Learning)의 적용으로 검출 정확도가 큰 폭으로 향상되었다. 하지만 현존하는 스테그아날리시스 모델은 단일 스테가노그래피 기법에 대해 국한되어 있어 학습에 사용되지 않은 스테고(Stego) 이미지의 경우 검출이 불가능한 결정적 한계를 가진다. 본 연구에서는 다양한 스테가노그래피 기법으로 생성된 스테고 이미지에 딥러닝을 적용하여 스테그아날리시스를 학습하는 범용적 모델을 제안한다. 다양한 실험을 통해 제안 기법의 효용성 및 가능성을 확인하고, 범용적 스테그아날리시스 모델이 각각에 특화된 검출 기법과 유사한 정확도로 스테고 이미지를 검출할 수 있음을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.526-535
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• 2018

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.