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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현재 (서울대학교) 이재구 (서울대학교) 김규완 (서울대학교) 윤성로 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제4호
발행연도
2017.4
수록면
244 - 249 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

딥러닝을 이용한 범용적 스테그아날리시스
김현재 ,  이재구 ,  김규완 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2017.04 학술저널

2016

딥러닝을 이용한 범용적 스테그아날리시스
김현재 ,  이재구 ,  김규완 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.06 학술대회자료

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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 스테고이미지에 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.
#스테그아날리시스 #스테가노그래피 #딥러닝 #범용적 스테그아날리시스 모델 #steganalysis #steganography #deep learning #generalized steganalysis model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 이론
3. 실험
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Huayong, Ge, Huang Mingsheng, and Wang Qian, Steganography and Steganalysis based on digital image, Image and Signal Processing (CISP), Vol. 1, pp. 252-255, 2011. T. Pevny, T. Filler, and P. Bas, Using High-Dimensional Image Models to Perform Highly Undetectable Steganography, International Workshop on Information Hiding, Vol. 6387, No. 1, pp. 161-177, 2010. V. Holub, J. Fridrich, and T. Denemark, Universal Distortion Function for Steganography in an Arbitrary Domain, EURASIP Journal on Information Security, pp. 1-13, Jan. 2014. V. Holub and J. Fridrich, Designing Steganographic Distortion Using Directional Filters, IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS), pp. 234-239, 2012. Dhobale, D. D. et al., Steganography by hiding data in TCP/IP headers, 2010 3rd International Conference on Advanced Computer Theory and Engineering (ICACTE), Vol. 4, pp. 61-65, 2010.

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