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학술저널
저자정보
민지민 (한밭대학교) 김민준 (한밭대학교) 장한얼 (한밭대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
31 - 36 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2024.30.1.31

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

픽셀 히스토그램을 활용한 효율적인 스테가노그래피 탐지 기법
민지민 ,  김민준 ,  장한얼 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2024.01 학술저널

2023

픽셀 히스토그램을 활용한 효율적인 스테가노그래피 탐지 기법
민지민 ,  김민준 ,  장한얼 한국정보과학회 학술발표논문집 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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스테가노그래피는 비밀 메시지를 은닉하는 기술로써 기밀사항을 외부로 유출시키거나 멀웨어를 은닉하는 용도로 사용될 수 있기 때문에 이에 대한 탐지 기술이 중요해지고 있다. 최근 딥러닝 기반의 스테가노그래피 탐지 기술이 등장하였고 기존 특징점 기반 스테가노그래피 탐지 기술에 비해 높은 성능을 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 탐지 모델은 높은 복잡성과 높은 연산 비용이 발생하기 때문에 실제 탐지 환경에서 사용하기에는 제약이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 픽셀 히스토그램을 활용한 효율적인 스테가노그래피 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 탐지 기법은 적은 연산량과 높은 탐지 정확도를 보이기 때문에 실제 스테가노그래피 탐지 환경에서 활용도가 높을 것으로 기대한다.
#스테가노그래피 #스테그어날리시스 #픽셀 히스토그램 #모델 경량화 #steganography #steganalysis #pixel-histogram #model compression

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터셋
3. 제안하는 방법
4. 실험
5. 분석
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
Marc Chaumont. Deep learning in steganography and steganalysis. In Digital Media Steganography, pp. 321-349. Elsevier, 2020. google schola Wonhyuk Ahn, Haneol Jang, Seung-Hun Nam, In-Jae Yu, and Heung-Kyu Lee. Local-source enhanced residual network for steganalysis of digital images. IEEE Access, 8, 137789-137798, 2020. google schola Mehdi Boroumand, Mo Chen, and Jessica Fridrich. Deepresidual network for steganalysis of digital images. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 14(5), 1181-1193, 2019. google schola Jian Ye, Jiangqun Ni, and Yang Yi. Deep learnꠓing hierarchical representations for image steganalysis. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 12(11), 2545-2557, 2017. google schola Tomer Itzhaki, Yassine Yousfi, and Jessica Fridrich. Data augmentation for jpeg steganalysis. In 2021 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS), pp. 1-6, 2021. google schola

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