논문 선정 이유)
종강 세미나 발표 주제를 스테가노그래피로 결정했다. 이에 따라 자연스럽게 스테가노그래피 관련 정보를 습득하기 위해 논문을 읽다보니 스테가노그래피 논문을 선정하게 되었다.
관련 연구)
스테가노그래피: 전달 매체에 비밀 정보를 은폐하여 전송하는 기술
커버 파일: 이미지,텍스트,오디오,비디오 등의 파일
스테고 파일: 커버 파일에 비밀 정보를 은닉한 파일
-비밀 메시지의 존재의 유무와 상관없이 커버 파일과 유사하게 보이는 것이 목적
-> 비밀 메시지 존재 감지의 난해성 제공
이미지 스테가노그래피 기술
-가장 많은 연구가 진행되어 있음.
-이미지 공간 도메인, 이미지 주파수 도메인, Masking 등이 있음
텍스트 스테가노그래피
-문서형태(서식)의 변화와 텍스트 의미의 변화로 나누어짐
=문서형태 변화 기반- Line-shift Encoding, Word-shift encoding, Feature Coding Method등
=텍스트 의미 변화 기반- Syntactic Method등
오디오 스테가노그래피
Low-bit Encoding, Phase Coding, Spread Spectrum 등의 방식이 존재
스테가노그래피 소프트웨어)
-현재 가장 보편적으로 사용되고 있는 스테가노그래피 소프트웨어
-Invisible Secrets 4, OpenStego, SilentEye, S-Tools, Xiao Steganography를 사용
Invisible Secrets 4
- 1999년 첫 공개. 마지막 개정은 2009년
-강력한 Wizard 인터페이스 구축, 사용에 편리
-BMP, JPG, PNG, WAV, HTML 형식의 커버 파일 지원
-인터넷상의 흔적, 파기된 파일을 제거할 수 있는 기능 존재
OpenStego
-2007년 자바 기반의 오픈 소스 소프트웨어
-보안 강화할 수 있는 패스워드 기반의 암호화 지원
-정보은닉, 워터마킹 기능 제공
-알고리즘을 추가할 수 있는 플러그인 기반의 구조로 설계
-알고리즘 AES123,AES256 중 선택 가능
-BMP, GIF, JPG, PNG 형식의 커버 파일 지원
-은닉 후의 스테고 파일은 모두 BMP 형식으로 출력
SilentEye
-2008년 개발
-크로스 플랫폼 애플리케이션 디자인으로 편리하게 사용 가능
-오픈소스 제공하여 무료로 이용 가능
-BMP, JPG, WAV 형식의 커버 파일 지원
-스테가노그래피와 크립토그래피 알고리즘을 소프트웨어에 추가하여 사용 가능
S-Tools
-공간 도메인 기술 사용
BMP, GIF, WAV 형식의 커버 파일 지원
-복수의 비밀 파일 은닉 가능, 암호화하기 전에 압축되어 커버 파일에 은닉 됨.
-4가지 암호화 방식(IDEA, DES, Triple DES, MDC) 중 선택 가능
Xiao Steganography
- 무료 소프트웨어로 강력한 Wizard 인터페이스로 설계
- BMP, WAV 형식의 커버 파일을 지원
- 패스워드를 입력하여 암호화 알고리즘과 해시 알고리즘을 설정 가능
- RC4, Triple DES, DES, Triple DES 112, RC2, SHA, MD2, MD4, MD5 알고리즘을 지원
이미지 화질 평가 지표)
MSE,PSNR 사용
원본과 왜곡된 이미지의 픽셀값 차이를 단순한 수치로 비교.
-픽셀 차이를 나타낸 결과가 인간 시각 시스템과 다르게 나타날 수 있음
-> 이런 오류 감지 위해 비교 이미지간의 구조적 유사도를 측정할 때 사용하는 SSIM 적용.
MSE(Mean Squared Error)
-영상 화질 평가할 때 많이 적용됨.
-원본과 비교하여 픽셀 데이터 간의 평균차를 제곱하여 측정하는 방식
원본이미지(I)-변형된 이미지(I^)
표본의 크기: n, 데이터 차원의 수: i
PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)
-영상이나 동영상 압축과정에서 손실된 화질 정보를 평가할 때 적용
- 광범위한 신호 범위를 포괄하는 로그 규모에서 측정되기 때문에 보통 데시벨(db) 단위를 사용
- 압축 및 변환으로 왜곡된 이미지와 원본 이미지의 유사도를 측정
-큰 값이 나올수록 유사도가 높음을 의미
-신호가 가질 수 있는 최대 전력(R)에 대한 잡음의 전력을 나타냄
- PSNR은 MSE를 이용하여 계산되며 반비례 관계
SSIM(Structural SIMilarity)
구조적 유사 지수를 의미
- 두 이미지의 픽셀 차이를 계산하는 PSNR과 다르게, 휘도(광원의 단위 면적당 밝기의 정도)와 명암비를 고려하여
구조적인 차이를 평가해주는 지표
- 결과는 0에서 1 사이의 수치로 나타나며,
원본 이미지(x)와 변형된 이미지(y)의 화질 차이가 작을수록 1에 근접한 값을 보임
- μx, μy는 이미지의 평균 밝기
- σx, σy는 표준편차, σxy는 교차 공분산을 의미
-C1,C2는 다음과 같이 정의된 디폴트 값( L은 지정된 명암비)
실험 환경 및 PSNR, SSIM도출)
이미지 파일 형식)
실험에 사용된 스테가노그래피 소프트웨어를 동등한 조건의 환경에서 구현하기 위하여
커버 이미지, 비밀 이미지, 스테고 이미지 모두 BMP 24비트 형식으로 설정
실험 방법 및 결과)
로고 이미지가 은닉된 스테고 이미지를 커버 이미지와 비교하여 이미지 변형도를 측정.
이미지 화질을 측정하는 MATLAB의 Imatest 4.5.13을[21] 이용하여 PSNR, SSIM 값을 도출함.
[그림 3, 4, 5]는 15가지 커버 이미지에 비밀 이미지 중 Logo 1을 다섯 가지 스테가노그래피로 은닉한 PSNR의 결과.
[그림 3, 4, 5]도 15개의 커버 이미지에 비밀 이미지 Logo 2, 3을 은닉하여 나타낸 SSIM의 결과.
실험 결과 분석 및 스테가노그래피 소프트웨어 평가)
전반적으로 S-Tools가 다섯 개 스테가노그래피 소프트웨어 중 가장 큰 값의 PSNR을 나타냄
-> 원본과 가장 적은 차이를 보이는 스테고 이미지 생성
두 번째로 우수한 값의 PSNR을 도출한 소프트웨어는 OpenStego
[그림 3, 4, 5]를 보면 OpenStego가 S-Tools와 거의 대등한 값의 PSNR을 나타냄을 확인할 수 있음.
일부 구간에서는 OpenStego가 S-Tools보다 큰 값의 PSNR을 도출함.
다음으로 SilentEye와 Xiao Steganography가 큰 값의 PSNR을 나타내고 Invisible Secrets 4가 가장 작은 값
이미지 화질 측정 지표로 사용되는 SSIM은 앞서 설명한 바와 같이 인간의 눈으로 보았을 때 두 이미지 사이에 변화를 느끼냐는 측면에서 PSNR과 그 차이가 있음
S-Tools, OpenStego 두 소프트웨어가 같은 평균값으로, 가장 큰 값의 SSIM을 보였음.
거의 1에 가까운 값을 보이고 몇몇 부분에서는 실제로 1을 나타냄
-> 스테가노그래피 소프트웨어를 사용해도 눈으로 보기에 커버 이미지와 거의 같은 스테고 이미지를 만들어냄을 의미
SilentEye, Xiao Steganography, Invisible Secrets 4가 S-Tools와 OpenStego 보다는 낮지만
1에 가까운 거의 유사한 SSIM 값을 가짐.
결과적으로 어느 정도는 모든 소프트웨어가 눈에 띄는 형태의 변형 없이 데이터를 감추는 능력을 거의 갖추고 있음을 보임.
결론)
여러 커버 이미지를 대상으로 PSNR을 비교했을 때 S-Tools가 전반적으로 가장 우수한 성능을 보임.
두 번째로 우수한 성능을 보인 소프트웨어는 OpenStego
주목할 만한 점은 OpenStego의 성능이 S-Tools와 거의 유사하며,
일부 이미지 경우에서 S-Tools보다 더 높은 수치의 PSNR을 보임.
에 SSIM 결과에서는 한 개의 이미지를 제외하고 S-Tools와 모두 일치하는 수치를 나타냄.
단순히 성능 평가 지표를 통해서 보면 S-Tools가 가장 우수한 소프트웨어라고 할 수 있으나,
상황에 따라서 OpenStego가 좋은 선택이 될 수 있음.
스테가노그래피 소프트웨어의 추가 개발이 필요한 경우에는 OpenStego가 높게 평가될 수 있음.
성능 평가 결과와 함께 소프트웨어가 갖추고 있는 세부 기능들을 반영하여 스테가노그래피 소프트웨어의 선택 기준을 설정할 수 있음.
느낀 점)
스테가노그래피에 대해 아는게 별로 없었는데 스테가노그래피 소프트웨어에 대해 잘 알 수 있는 논문이었다. 발표에 도움이 될 것 같다. 실험 결과를 보면서 나도 스테가노그래피 기술을 해보고 싶다는 욕구가 들었다.
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