[논문]스테고 이미지에서 은닉메시지 감지기법

지선수

doi:10.9723/jksiis.2009.14.3.037

스테고 이미지에서 은닉메시지 감지기법
Locating and Searching Hidden Messages in Stego-Images 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.14 no.3, 2009년, pp.37 - 43

초록
AI-Helper

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.

Abstract ▼ AI-Helper

Steganography conceals the fact that hidden message is being sent on the internet. Steganalysis can be detected the abrupt changes in the statistics of a stego-data. After message embedding, I have analyzed for the statistical significance of the fact the occurrence of differences among the four-neighboring pixels. In this case, when a embedding messages within a images is small, use EC value and chi-square test to determine whether a distribution in an images matches a distribution that shows distortion from stego-data.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이 논문에서는 혼합된 스테고이미지에 포함된 작은 크기의 은닉된 정보를 이웃한 4개의 픽셀값을 이용한 카이스퀘어 검사기법, 삽입용량(EC)값, 신호잡음비(SNR)값 등을 함께 이용하여 감지하고 위치를 찾는 개선된 기법을 제시한다. 논문의 구성은 다음과 같다.

가설 설정

사용하는 확률 변수 는。에 대해 모 수화된 확률 밀도 p_θ(n)을 갖는다고 가정한다. 여기에서。는 스칼라 혹은 벡터값을 가질 수 있다.

제안 방법

[4][5] Dang과 Kota는 주파수영역으로 공간 영역에서 픽셀 값에 대응하기 위해 이산퓨리에 변환함수를 이용하였으며 이러한 접근형태가 숨기려는 메시지의 능력에는 제한이 있으나 좀더 좋은 견고성을 제시할 수 있음을 보였다.⑶ 혼합이미지에서 스테간 분석을 위해 공간 종속성을 완벽하게 수량화할 수 없음에도 불구하고 마코브 체인을 모델화하여 실질적인 스테간 분석 알고리즘을수행하기위한 다루기 쉬운 예측 구조를 분석적으로제공하였다. 또한 감지오류 비율을 4%까지 낮게 대역확산은닉의 특성을 감지하는 방법을 제안하였다.
각각의 픽셀에서 삽입 용량을 계산한 후 이상치 존재 가능성을 검사하여, 은닉 메시지의 길이와 이동된 LSB 평면을 확인할 수 있다.
확인한다. 그러나 현실적으로 스테고 이미지 정보만 얻을 수 있으므로 스테고 이미지 정보만을 가지고 각 블록에서 Provos[12]가 사용한 방법, ⑻식에 의해제시된 방법, p값, EC값, SNR값 등을 확인해 본다.
⑶ 혼합이미지에서 스테간 분석을 위해 공간 종속성을 완벽하게 수량화할 수 없음에도 불구하고 마코브 체인을 모델화하여 실질적인 스테간 분석 알고리즘을수행하기위한 다루기 쉬운 예측 구조를 분석적으로제공하였다. 또한 감지오류 비율을 4%까지 낮게 대역확산은닉의 특성을 감지하는 방법을 제안하였다.[13]
스테가노그래픽 구조에서 은닉된 정보를 감지하기 위해 3가지 범주 -모델기반(model based), 통계 량보전 (statistics preserving), 덧씌 우기 기 반 (masking based)- 등으로 나누어 설명하며, 여기에서는 통계적 보전기법을 고려한다. 일반적으로이미지가 삽입될 때 이상치가 발생하여 픽셀값의퍼짐성 효과가 나타난다.
이미지에서 비정상적인 주름선, 직선과 같은 것을 제거하기 위한 이미지복원접근에 Ising모델을 적용하였다. 에너지 구성에서의 교란이 발생할 경우 에너지가 증가된다는것을 이용하여 에너지량을 계산하여 은닉이미지를감지하였다. 특히 흑백 이미지일 경우 이웃한 픽셀값이 같은 명암도를 갖는다면 색체 범위에서의 작은 변화는 픽셀 명암도에 변화를 주지 못한다는것을 확인하였다.
이와 같은기법은 미세한 은닉정보의 경우 감지가 어렵다는단점이 있다. 이 논문에서는 스테고이미지 신호 n_k를 기반으로 하여, 현재의 픽셀값과 이웃한 4개의 픽셀값의 평균값과의 차이를 고려하는 수정된통계량을 가지고, 은닉정보 존재 유무를 판단하기위해 카이스퀘어 값을 활용하며, 삽입용량값과 SNR값 등을 확인한다.
여기에서는 원본 흑백이미지(512×512, 32,533Byte)에 78Byte 크기의 은닉 메시지를 삽입한 스테고 이미지(512x512, 33, 472Byte)의 경우만을 생각한다. 이때 1블록 단위를 고려한 상태에서 이웃한 4개의픽셀값 등을 구하는 과정을 JAVA와 MatLab 언어를 이용하여 구현하였다.

이론/모형

예를 들어 JPEG 이미지에 있는 포함된 자료의 특정한 프로그램을 평가한다. 이러한 프로그램에 의해 숨겨진 정보를 감지하기 위하여 숨겨진 정보를 나르는 이미지의 색상분포를 추정하고 관찰 분포에 대응하는 것과 비교하는 확장된 카이스퀘어 검사 기법을 이용하였다. [12]
또한 각픽셀의 단순한 벡터 모델은 공간적으로 흥미 있는픽셀을 구별하게 할 수 있다. 이미지에서 비정상적인 주름선, 직선과 같은 것을 제거하기 위한 이미지복원접근에 Ising모델을 적용하였다. 에너지 구성에서의 교란이 발생할 경우 에너지가 증가된다는것을 이용하여 에너지량을 계산하여 은닉이미지를감지하였다.

성능/효과

그러나 제시한 이웃한 4개의 픽셀값을 기본으로 하는 통계량을 이용할 경우 EC값은 의심되는 영역 가까이 위치함을 확인하였다. 또한 카이스퀘어 검정 방법을 사용할 경우 감지가 가능하다는 것을 확인할 수 있다.
05일 경우 제시된 이웃한 4개의 픽셀값을 이용한 카이스퀘어 값을 이용할 경우 이미지에 은닉정보가 포함되어 있다고 판단할 수 있다. 따라서 은닉정보가 매우 작은 경우 EC 값과 함께 제시된 4NBD 픽셀값을 이용한 카이스퀘어 검정법이 효과적임을 확인할 수 있다.
0)이므로 수치 값 만으로 이미지에 은닉정보가 존재한다고 할 수는 없다는 것을<표1>에서확인할 수 있다. 또한 SNR값이 충분히 크므로 왜곡된 정보가 존재하지 않는다라고 판단할 만큼 매우 양호한 수준으로 결론지을 수 있다. 즉, 왜곡된 정보의 존재를 판단할 수 없다.
가까이 위치함을 확인하였다. 또한 카이스퀘어 검정 방법을 사용할 경우 감지가 가능하다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 원본이미지에 비해 은닉이 미지의 크기가 매우 작은 경우에 즉, 인터넷에서 획득한 스테고 이미지에서 은닉정보의 존재와 위치를 감지하기 위해 이웃한 4개의 픽셀값을 이용한 EC값, 카이스퀘어 검정 방법을 함께 사용하는 것이 효과적이다.
특수한기법을 이용하여 메시지를 은닉할 경우 포함된 메시지를 구별하거나 위치를 찾아내는 것은 매우 어려운 작업이라고 결론 내었다.⑵[9] 스테고 이미지에서 은닉 메시지를 감지하기 위해 비모수적 모델을 고려하고, 이상치를 분류하는데 데이터 마이닝기법과 총픽셀 수의 0.
에너지 구성에서의 교란이 발생할 경우 에너지가 증가된다는것을 이용하여 에너지량을 계산하여 은닉이미지를감지하였다. 특히 흑백 이미지일 경우 이웃한 픽셀값이 같은 명암도를 갖는다면 색체 범위에서의 작은 변화는 픽셀 명암도에 변화를 주지 못한다는것을 확인하였다.[4][5] Dang과 Kota는 주파수영역으로 공간 영역에서 픽셀 값에 대응하기 위해 이산퓨리에 변환함수를 이용하였으며 이러한 접근형태가 숨기려는 메시지의 능력에는 제한이 있으나 좀더 좋은 견고성을 제시할 수 있음을 보였다.

후속연구

따라서 원본이미지에 비해 은닉이 미지의 크기가 매우 작은 경우에 즉, 인터넷에서 획득한 스테고 이미지에서 은닉정보의 존재와 위치를 감지하기 위해 이웃한 4개의 픽셀값을 이용한 EC값, 카이스퀘어 검정 방법을 함께 사용하는 것이 효과적이다. 같은 조건에서 CUSUM-SPRT 를 이용하여 혼합된 스테고이미지로부터 은닉자료의 유무를 감지하고 위치를 찾아내는 기법은 향후 좀 더 연구가 진행되어야 한 부분이다.

참고문헌 (13)

T. Aura, "Practical invisibility in digital communication", Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 16, No.4, pp. 474-481, 1988.

상세보기
G. Berg, I. Davidson, M. Y. Duan and G. Paul, "Searching For Hidden Messages: Automatic Detection of Steganography", Conference : Innovative Applications of Artificial Intelligence, 2003.
Xuan-Hien Dang and K. C. S. Kota, "Case Study : An Implementation of a Secure. Steganographic System", Security and Management '06 : LasVegas, Nevada, USA, pp. 84-90, 2006.
I. Davidson and G. Paul, "Locating Secret Messages in Images", KDD'04, Seattle, Washington, USA, 2004.
I. Davidson, G. Paul and S. S. Ravi, "Steganography Using Spatially Interesting Pixels", [Online] Available http://www.cs.albany.edu/-avidson/, 2004.
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Roshidi Din and Azman Samsudin, "Digital Steganalysis Computational Intelligence Approach", Internation Journal of Computers, Issue 1, Vol. 3, pp. 161-170, 2009.
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D. Fu, Y. Q. Shi, D. Zou and G. Xuan, "JPEG Steganalysis Using Empirical Transition Matrix in Block DCT Domain", IEEE MMSP 2006, Canada, 2006.
S. S. Ji, "Detecting Steganographic Contents Using EWM Statistics", KSIIS, Vol. 13, No.3, pp. 54-62, 2008.
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K. Sullivan, U. Madhow, S. Chandrasekaran and B. S. Manjunath, "Steganalysis for Markov Cover Data With Applications to Images", IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 1, No.2, 2006.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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