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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제20권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
205 - 211 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

계층적 CNN 기반 스테가노그래피 알고리즘의 6진 분류
강상훈 ,  박한훈 멀티미디어학회논문지 2021.04 학술저널
복수의 스테가노그래피 알고리즘 분류를 위한 계층적 CNN구조 기반의 스테그아날리시스
강상훈 인공지능융합학과 2021.01 학위논문

2019

계층적 CNN 구조를 이용한 스테가노그래피 식별
강상훈 ,  박한훈 ,  박종일 외 1명 융합신호처리학회 논문지 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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스테그아날리시스(steganalysis)는 스테가노그래피(steganography)에 의해 숨겨진 데이터를 감지하고 복구하기 위한 기법이다. 스테그아날리시스 방법은 데이터 삽입 시 발생하는 시각적, 통계적 변화를 분석하여 숨겨진 데이터를 찾는다. 숨겨진 데이터를 복원하기 위해서는 어떤 스테가노그래피 방법에 의해 데이터가 숨겨졌는지를 알아야 한다. 그러므로 본 논문은 다층 분류를 통해 입력 영상에 적용된 스테가노그래피 방법을 식별하는 계층적 CNN 구조를 제안한다. 이를 위해 4개의 기본 CNN을 각각 입력 영상에 스테가노그래피 방법이 적용되었는지 여부나 서로 다른 두 스테가노그래피 방법 중에 어떤 방법이 적용되었는지를 이진 판별하도록 학습시켰으며, 학습된 CNN을 계층적으로 연결하였다. 실험 결과를 통해 제안된 계층적 CNN 구조는 4개의 서로 다른 스테가노그래피 방법인 LSB(Least Significant Bit Substitution), PVD(Pixel Value Difference), WOW(Wavelet Obtained Weights), UNIWARD(Universal Wavelet Relative Distortion)을 79%의 정확도로 식별할 수 있음을 확인하였다.
#Steganalysis #CNN #Multi-level classification #Hierarchical structure #Secret data recovery

목차

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참고문헌 (8)

참고문헌 신청
G. Xu / 2016 / Structure design of convolution neural networks for steganalysis / IEEE Signal Processing Letters 23(5):708~712 google schola J. Fridrich / 2012 / Rich models for steganalysis of digital images / IEEE Trans. Inf. Foren. Security 7(3):868~882 google schola V. Holub / 2012 / Designing steganographic distortion using directional filters / IEEE Workshop on Information Forensic and Security google schola V. Holub / 2014 / Universal distortion function for steganography in an arbitrary domain / EURASIP J. on Information Security google schola C. Chan / 2004 / Hiding data in images by simple LSB substitution / Pattern Recognition 37(3):469~474 google schola

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