[논문]액자와 콜라주를 이용한 주파수영역 기반 스테가노그래피

윤은준; 안해순; 부기동; 유기영

액자와 콜라주를 이용한 주파수영역 기반 스테가노그래피
A Frequency Domain based Steganography using Image Frame and Collage 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터, v.47 no.6 = no.336, 2010년, pp.86 - 92

윤은준 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) , 안해순 (대구대학교 교양대학) , 부기동 (경일대학교 컴퓨터공학부) , 유기영 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 디지털 커뮤니티 환경에서 사용자의 디지털 컨텐츠에 대한 저작권을 보호하며, 비밀 정보 교환을 안전하게 수행할 수 있는, 액자와 콜라주를 이용한 주파수영역 기반의 새로운 스테가노그래피 기법을 제안한다. 제안한 기법은 사용자가 다양한 액자와 콜라주를 이용하여 원본 사진을 꾸밀 때 해당 액자와 콜라주에 대한 주파수영역에 저작권과 관련된 정보 또는 비밀 정보를 숨길 수 있게 하였다. 제안한 기법의 장점은 액자를 포함한 콜라주의 개수를 조절하여 숨기고자 하는 정보의 량을 자유롭게 조절할 수 있으며, 다양한 이미지 왜곡 공격들에도 안전하며, 높은 PSNR을 유지할 수 있다. 따라서 제안한 기법은 디지털 저작권 관리, 비밀 메시지 통신, 디지털 워터마킹과 같은 다양한 멀티미디어 보안 분야에 실용적으로 적용되어질 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a new steganography scheme based on frequency domain using various image frames and collages that can protect the copyright of digital contents for users and securely perform to exchange the security information in the digital communication environments. The main idea of our proposed scheme is that the security informations related its copyright embed into the frequency domain of the image frame and collages when a user decorates the original image by using various image frames and collages. The strengths of our proposed scheme are as follows: (1) It allows to freely control the quantity of embedded information by changing the number of image frames and collages. (2) It is secure to variety image distortion attacks. (3) It maintains high PSNR(Peak Signal to Noise Ratio). As a result, the proposed steganography scheme can be used practically diverse multimedia security fields such as digital copyright protect, secure message communication and digital watermarking.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 디지털 커뮤니티 환경에서 사용자의 디지털 컨텐츠에 대한 저작권을 보호하며 비밀 정보 교환을 안전하게 수행할 수 있는 액자와 콜라주를 이용한 주파수영역 기반의 새로운 스테가노그래피 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 사용자가 다양한 액자와 콜라주를 이용하여 원본 사진을 꾸밀 때 해당 액자와 콜라주에 대한 Haar Wavelet Transform 주파수영역 변환 기법을 적용한 주파수영역에 저작권과 관련된 정보 또는 비밀 정보를 Modulus Function 은닉 및 추출 알고리즘을 적용하였다.
본 논문에서는 위와 같은 디지털 커뮤니티 환경에서 사용자의 디지털 컨텐츠에 대한 저작권을 보호하며 비밀 정보 교환을 안전하게 수행할 수 있는 액자와 콜라주를 이용한 주파수영역 기반의 새로운 스테가노그래피 기법을 제안한다. 원본 이미지 전체를 사용하는 기존의 방법들^[3～13]과 비교하여, 제안한 기법은 사용자가 다양한 액자와 콜라주를 자유롭게 선택하여 원본 사진을 꾸밀 때, 해당 액자와 콜라주에 대한 주파수영역에 저작권과 관련된 정보 또는 비밀 정보를 숨길 수 있게 하였다.

가설 설정

③ 비밀 데이터의 i번째 디지트 xi(0 ≤ xi < k)가 커버 이미지내의 그레이 값인 yi 픽셀 내에 숨겨진다고 가정한다.

제안 방법

본 장에서는 제안하는 액자와 콜라주를 이용한 주파수영역 기반 스테가노그래피 스킴의 실험 결과들을 살펴보며 이를 분석한다. 본 실험은 Pentium 4 CPU 2.
단계 5. 분리 추출한 사각형 형태의 액자와 콜라주 각각에 대해 위 II.1에서 소개한 1-레벨 Haar Wavelet Transform을 수행한다.
단계 2. 액자와 콜라주가 삽입된 위치정보인 공유비밀키를 이용하여 스테고 된 이미지 FSI로부터 액자와 콜라주 부분을 추출한다.
본 논문에서는 위와 같은 디지털 커뮤니티 환경에서 사용자의 디지털 컨텐츠에 대한 저작권을 보호하며 비밀 정보 교환을 안전하게 수행할 수 있는 액자와 콜라주를 이용한 주파수영역 기반의 새로운 스테가노그래피 기법을 제안한다. 원본 이미지 전체를 사용하는 기존의 방법들^[3～13]과 비교하여, 제안한 기법은 사용자가 다양한 액자와 콜라주를 자유롭게 선택하여 원본 사진을 꾸밀 때, 해당 액자와 콜라주에 대한 주파수영역에 저작권과 관련된 정보 또는 비밀 정보를 숨길 수 있게 하였다. 제안한 방법은 기존에 고려되지 않은 독창적인 방법으로 영상의 어느 부분에 기밀 정보가 은닉되었는지를 공격자가 쉽게 인지하지 못하게 하는 스테가노그래피의 목적에 아주 부합한다고 할 수 있다.
본 논문에서는 디지털 커뮤니티 환경에서 사용자의 디지털 컨텐츠에 대한 저작권을 보호하며 비밀 정보 교환을 안전하게 수행할 수 있는 액자와 콜라주를 이용한 주파수영역 기반의 새로운 스테가노그래피 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 사용자가 다양한 액자와 콜라주를 이용하여 원본 사진을 꾸밀 때 해당 액자와 콜라주에 대한 Haar Wavelet Transform 주파수영역 변환 기법을 적용한 주파수영역에 저작권과 관련된 정보 또는 비밀 정보를 Modulus Function 은닉 및 추출 알고리즘을 적용하였다. 결론적으로 제안한 기법은 기존에 연구 되지 않은 액자와 콜라주를 이용한 새로운 스테가노그래피 기법으로 현대 인터넷 환경에 아주 적합할 뿐만 아니라, 숨기고자 하는 정보의 량을 자유롭게 조절할 수 있으며, 이미지 왜곡과 같은 공격에 대해서도 견고하고 높은 PSNR을 보장한다.
원본 이미지 전체를 사용하는 기존의 방법들^[3～13]과 비교하여, 제안한 기법은 사용자가 다양한 액자와 콜라주를 자유롭게 선택하여 원본 사진을 꾸밀 때, 해당 액자와 콜라주에 대한 주파수영역에 저작권과 관련된 정보 또는 비밀 정보를 숨길 수 있게 하였다. 제안한 방법은 기존에 고려되지 않은 독창적인 방법으로 영상의 어느 부분에 기밀 정보가 은닉되었는지를 공격자가 쉽게 인지하지 못하게 하는 스테가노그래피의 목적에 아주 부합한다고 할 수 있다.
본 장에서는 제안하는 액자와 콜라주를 이용한 주파수영역 기반 스테가노그래피 스킴을 설명한다. 제안한 스킴은 그림 2의 은닉(Embedding) 단계와 그림 3의 추출(Extracting) 단계의 두 알고리즘으로 구성된다.
단계 3. 콜라주된 이미지 CI로부터 단계 2에서 저장한 삽입된 액자의 콜라주의 위치 정보를 이용하여 커버 이미지 공간이 포함된 사각형 형태의 액자와 콜라주를 분리 추출한다. 이때, 액자와 콜라주가 추출된 콜라주된 이미지 CI의 위치정보를 저장한다.

이론/모형

본 논문에서는 원본 이진 커버 이미지(I)와 스테고된 이미지(FSI)의 이미지의 픽셀 값 차이, 즉, 노이즈를 측정하기 위해 PSNR(Peak Signal To Noise Ratio)을 사용하였다^[14～18]. PSNR은 두 이미지의 노이즈 차이를 사람이 알 수 있는 측정치로 표현한 것으로, PSNR을 구할 때, M×N 크기의 두 이미지 사이의 차이를 누적하는 MSE(Mean Squared Error)를 통하여 쉽게 계산할 수 있다.
단계 4. 위 단계 3의 결과로 생성된 주파수영역 기반 액자와 콜라주에 위 II.2에서 소개한 Modulus Function 추출 알고리즘을 적용하여 모든 숨겨진 비밀 값을 구한다.

성능/효과

(3) 스테고(Stego)된 영상이 원본 영상과 비교하여 이미지 왜곡율이 낮아 높은 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 유지할 수 있다.
(4) 콜라주의 개수를 조절하여 숨기고자 하는 정보의 량을 자유롭게 조절할 수 있다.
표 1은 위 그림 4의 (b) 스테고 된 이미지에 보여지는 모든 액자와 콜라주에 LSB 2bit와 3bit에 각각 제안한 은닉 알고리즘을 적용한 결과에 대한 최대 데이터 은닉 용량과 원본 이미지에 대비 스테고 된 이미지와 비교한 PSNR 결과를 보여준다. 결과로써 제안한 방법은 숨기는 데이터 용량이 많더라도 이미지 왜곡을 최소화하여 높은 PSNR을 유지할 수 있다.
제안한 기법은 사용자가 다양한 액자와 콜라주를 이용하여 원본 사진을 꾸밀 때 해당 액자와 콜라주에 대한 Haar Wavelet Transform 주파수영역 변환 기법을 적용한 주파수영역에 저작권과 관련된 정보 또는 비밀 정보를 Modulus Function 은닉 및 추출 알고리즘을 적용하였다. 결론적으로 제안한 기법은 기존에 연구 되지 않은 액자와 콜라주를 이용한 새로운 스테가노그래피 기법으로 현대 인터넷 환경에 아주 적합할 뿐만 아니라, 숨기고자 하는 정보의 량을 자유롭게 조절할 수 있으며, 이미지 왜곡과 같은 공격에 대해서도 견고하고 높은 PSNR을 보장한다. 이에 디지털 저작권 관리, 비밀 메시지 통신, 디지털 워터마킹과 같은 다양한 멀티미디어 보안 분야에 실용적으로 적용되어질 수 있을 것으로 기대한다.

후속연구

결론적으로 제안한 기법은 기존에 연구 되지 않은 액자와 콜라주를 이용한 새로운 스테가노그래피 기법으로 현대 인터넷 환경에 아주 적합할 뿐만 아니라, 숨기고자 하는 정보의 량을 자유롭게 조절할 수 있으며, 이미지 왜곡과 같은 공격에 대해서도 견고하고 높은 PSNR을 보장한다. 이에 디지털 저작권 관리, 비밀 메시지 통신, 디지털 워터마킹과 같은 다양한 멀티미디어 보안 분야에 실용적으로 적용되어질 수 있을 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스테가노그래피란?	2001년 빈라덴의 9·11 연쇄 테러사건으로 인해 주목 받게 된 스테가노그래피(Steganography)는 전달하려는 기밀 정보를 이미지 파일이나 MP3 파일 등 멀티미디어 데이터속에 비밀 메세지를 숨기는 기술이다[1～3]. 최근 애플사는 아이튠즈(iTunes)에서 구매한 음원의 불법복제를 막기 위해 사용한 DRM 기술을 포기한 대신에 스테가노그래피 기술을 사용하여 MP3 자체에 구매자의 이름, 계정 이름, 구입날짜, 구매 경로 등의 정보를 숨길 때 사용하였으며, 후지쯔사는 일본 최대 이동통신 사업자인 NTT 도코모와 기술제휴를 통해 일본 내 관광지에서 제공하는 관광정보를 전달하는 수단으로 스테가노그래피를 이용하고 있다고 한다[4].
	액자와 콜라주를 이용한 주파수영역 기반 스테가노그래피 기법의 장점은?	(1) 액자와 콜라주를 이용한 새로운 스테가노그래피 기법으로 현대 인터넷 환경에 아주 적합하다. (2) 공간영역이 아닌 Haar Wavelet Transform 기반 주파수영역[6]에 원하는 정보를 숨김으로 이미지 왜곡 등과 같은 공격에 대해서도 견고하다. (3) 스테고(Stego)된 영상이 원본 영상과 비교하여 이미지 왜곡율이 낮아 높은 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 유지할 수 있다. (4) 콜라주의 개수를 조절하여 숨기고자 하는 정보의 량을 자유롭게 조절할 수 있다. (5) 기밀 메시지에 대한 은닉(Embedding)과 추출 (Extracting) 알고리즘이 간단하여 디지털 저작권 관리, 비밀 메시지 통신, 디지털 워터마킹과 같은 다양한 멀티미디어 보안 분야에 실용적으로 적용되어질 수 있다.
	은닉 알고리즘은 어떤 단계로 수행되는가?	단계 1. 액자와 콜라주를 이용하여 꾸미고자 하는 커버 이미지(Cover image) I를 가져온다. 단계 2. 커버 이미지 I에 다양한 액자와 콜라주를 이용하여 자유롭게 꾸민 콜라주된 이미지 CI를 완성한다. 이때, 삽입된 액자와 콜라주의 위치를 저장한다. 단계 3. 콜라주된 이미지 CI로부터 단계 2에서 저장한 삽입된 액자의 콜라주의 위치 정보를 이용하여 커버 이미지 공간이 포함된 사각형 형태의 액자와 콜라주를 분리 추출한다. 이때, 액자와 콜라주가 추출된 콜라주된 이미지 CI의 위치정보를 저장한다. 단계 4. 저작권 정보 등 비밀 정보를 담고 있는 숨기고자 하는 비밀 이미지 SI를 가져온다. 단계 5. 분리 추출한 사각형 형태의 액자와 콜라주 각각에 대해 위 II.1에서 소개한 1-레벨 Haar Wavelet Transform을 수행한다. 단계 6. 위 단계 5의 결과로 생성된 주파수영역 기반 액자와 콜라주에 위 II.2에서 소개한 Modulus Function 은닉 알고리즘을 적용하여 위 단계 4의 비밀 이미지 SI를 숨긴다. 단계 7. 위 단계 6의 결과로 생성된 액자와 콜라주 각각에 대해 1-레벨 Inverse Haar Wavelet Transform을 수행하여 공간영역 기반의 액자와 콜라주를 얻는다. 단계 8. 위 단계 3에서 저장한 액자와 콜라주가 추출된 콜라주된 이미지 CI의 위치정보를 이용하여 비밀 이미지 SI를 담고 있는 단계 7의 액자와 콜라주를 제자리에 삽입하여 최종 스테고 된 이미지(Stego image) FSI를 얻는다. 이때, 액자와 콜라주가 삽입된 위치정보는 공유비밀키로 안전하게 보관한다.

참고문헌 (18)

K. Curran, K. Bailey, "An Evaluation of Image based Steganography Method," International Journal of digital Evidence, Vol. 2, pp. 1-40, 2003.
H. Yuan, X.P. Zhang, "Multiscale Fragile Watermarking based on the Gaussian Mixture Model," IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 15, No. 8, pp. 3189-3200, 2006.

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J.L. Dugelay, S. Roche, C. Rey et al. "Still-image Watermarking Robust to Local Geometric Distortions," IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 15, No. 7, pp. 2831-2842, 2006.

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A. Rocha, S. Goldenstein, "Steganography and Steganalysis in Digital Multimedia: Hype or Hallelujah?," Journal of Theoretical and Applied Computing, Vol. 15, pp. 83-110, 2008.
S.M. Shahreza, S.S. Shahreza, "Collage Steganography," Proceedings of the 5th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science, pp. 316-321, 2006.
M. Antonini, M. Barlaud, P. Mathieu, and I. Daubechies, "Image Coding using Wavelet Transform," IEEE Trans. Image Processing, Vol. 1, pp. 205-221, 1992.

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C.C. Thien, J.C. Lin, "A Simple and High-hiding Capacity Method for Hiding Digit-by-digit Data in Images based on Modulus Function," Pattern Recognition, Vol. 36, No. 10, pp. 2875-2881, 2003.

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K. Zhiwei, L. Jing, H. Yigang, "Steganography based on Wavelet Transform and Modulus Function," Journal of Systems Engineering and Electronics, Vol. 36, No. 18, No. 3, 2007, pp. 628-632.
김천식, 윤은준, 홍유식, 김형중, "Secret Sharing Scheme using Gray Code based on Steganography," 전자공학회논문지, 제46권 CI편, 제1호, 96-102쪽, 2009년 1월.
최용수, 김형중, 박춘명, "주파수 영역 계수 변경을 이용한 정보은닉기술에서의 양자화 테이블의 영향력," 전자공학회논문지, 제46권 CI편, 제1호, 56-63쪽, 2009년 1월.
최용수, 김형중, 박춘명, "데이터 은닉 기법을 이용한 BTC(Block Truncation Coding) 영상의 압축," 전자공학회논문지, 제47권 CI편, 제1호, 51-57쪽, 2010년 1월.
정철호, 엄일규, 김유신, "웨이블릿 영역에서 히스토그램 수정을 이용한 무손실 정보은닉," 전자공학회논문지, 제43권 SP편, 제4호, 27-36쪽, 2006년 7월.
김천식, 조민호, 홍유식, 박현숙, "ODBTC를 위한 EMD 기법에 기반한 데이터 은닉," 전자공학회논문지, 제46권 CI편, 제6호, 27-34쪽, 2009년 11월.
W. Bender, D. Gruhl, N. Morimoto, A. Lu, "Techniques for Data Hiding," IBM Systems Journal , Vol,. 35, No. 3-4, pp. 313-316, 1996.

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W. Bender, F.J. Paiz, W. Butera, S. Pogreb, D. Gruhl, R. Hwang, "Applications for Data Hiding," IBM Systems Journal Vol. 39, No. 3-4, pp. 547-568, 2000.

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E. Adelson, "Digital Signal Encoding and Decoding Apparatus," US Patent, No. 4939515, 1990.
L.F. Turner, "Digital Data Security System," Patent IPN WO 89/08915, 1989.
R.Z. Wang, C.F. Lin, J.C. Lin, "Image Hiding by Optimal LSB Substitution and Genetic Algorithm," Pattern Recognition, Vol. 34, No. 3, pp. 671-683, 2001.

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표제어: PCR

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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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