A specific steganalysis scheme to defeat the Wang et al.’s method using pixel-value differencing(PVD) and modulus function is proposed. The Wang et al.’s method provides the high capacity and the good image quality with keeping the advantage of the PVD based steganography such as the security under the RS-analysis because the modulus function is adapted to embed the secret data. Although the Wang et al.’s method gains more flexibility and derives the least distortion, it makes severe modifications of the PVD histogram: fluctuations of the histogram, asymmetry of the 1 and .1 histogram values, and abnormal increasing of the 0 histogram value. New steganalytic measures using these modifications of the PVD histogram are proposed. Since the embedding process remarkably increases the value of the steganalytic measures, stego images embedded by the Wang et al.’s method are clearly separated with cover images statistically. A support vector machine with these steganalytic measures is adapted to discriminate between cover and stego images. Also, the length of the hidden messages is estimated by computing the original 0 histogram value reversely without the cover image through two novel schemes: curve-fitting method and histogram reverse-tracing method. Experimental results verify that the proposed steganalysis successfully detects the Wang et al.’s method with high detection accuracy.
Based on the analysis of the Wang et al.’s method, a secure data hiding algorithm that uses a turnover policy and a novel adjusting process is proposed. In order to enhance the security of the steganographic algorithm, a turnover policy is used that prevents abnormal increases in the histogram values and a novel adjusting process is devised to remove the fluctuations at the border of the subrange in the PVD histogram. The proposed algorithm therefore eliminates all the weaknesses of the PVD based steganographic methods thus far proposed and guarantees secure communication. In the experiments described herein, the proposed algorithm is compared with other PVD based steganographic algorithms by using well-known steganalysis techniques, such as RS-analysis, steganalysis for LSB matching, and histogram-based attacks. The results support the contention that the proposed algorithm enhances security by keeping the PVD histogram similar to the cover, while also providing high embedding capacity and good imperceptibility to the naked eye.
Most steganographic algorithms have assumed that the histogram of the secret data becomes uniform due to encryption. However, although the practical message files for real communication are encrypted, these files do not create a uniform distribution differently from the initial assumption in PVD based steganographic methods. The hiding message bits are various according to the difference between two pixels and the uniform distribution cannot be guaranteed. The non-uniform message makes many artifacts in the PVD histogram that could reveal the existence of the hidden message: steps, fluctuations, and asymmetric properties. To overcome the practical weaknesses under non-uniform message, it is presented an flexible and secure steganographic method that is tolerant of the message distribution. A floor function is employed for the flexible modification of the PVD histogram. Also, a modulus function is adopted to provide high embedding capacity and good image quality. A TakeFill algorithm adjusts the PVD histogram to look similar to the cover image. Experimental results support that the proposed method achieves the security while providing maximum hiding capacity and good image quality.
비밀통신의 대표적인 방법으로는 암호화와 스테가노그라피 기법이 있다. 비밀 정보를 제 3자가 해독할 수 없도록 복잡하게 변경시키는 암호화 기술과 달리, 스테가노그라피 기술은 비밀 정보의 존재 자체를 숨기는 기술이다. 도감청 기술의 발달로 인하여 비밀통신의 중요성이 점점 강조되고 있으며, 안전한 비밀통신을 보장하기 위하여 고유의 스테가노그라피 기법을 보유하여야 할 필요성이 매우 증대되고 있다. 반면, 스테가노그라피 기법은 오히려 비밀 정보의 유출과 같은 악의적인 목적으로 사용되는 역기능을 가지게 된다. 따라서 이를 탐지할 수 있는 스테거낼리시스 방법도 반드시 보유하여야만 한다. 이렇듯 스테가노그라피와 스테거낼리시스 기술은 창과 방패의 관계와 같기 때문에 상호보완적으로 발전한다.
본 학위 논문에서는 나머지 연산을 이용하는 스테가노그라피 방법을 이용하여 숨겨진 비밀 정보의 존재를 탐지하기 위한 특정대상 스테거낼리시스 기법을 제안하였다. 탐지 대상인 삽입 알고리즘은 픽셀 차이값과 나머지 연산을 이용하여 비밀 정보를 숨김으로써 높은 삽입용량과 좋은 이미지 화질을 제공할 수 있지만, 비밀 정보를 삽입하는 과정으로 인하여 픽셀 차이값 히스토그램의 심각한 변화를 발생하게 된다. 특히, 0과 1에서의 히스토그램 값이 비정상적으로 증가하게 되며, 범위 테이블의 하위 구간 경계에서 히스토그램이 역전되는 현상이 발생하게 된다. 이러한 취약점들을 이용하여 새로운 탐지 척도들을 제안하였으며, 이를 계량화하기 위하여 0에서의 히스토그램 값을 주어진 이미지로부터 추정한다. 제안된 탐지 척도들을 이용하여 원본 이미지와 비밀 정보가 삽입된 스테고 이미지를 SVM(Support Vector Machine)으로 분류한 결과 최대 삽입용량의 10%만 삽입한 스테고 이미지의 경우에도 97.1%의 매우 높은 정확도로 탐지해 낼 수 있으며, 삽입되어 있는 비밀 정보의 길이도 추정이 가능하다. 픽셀 차이값 히스토그램은 비밀 정보를 삽입함으로 인하여 히스토그램 값들이 평준화되는 계단현상이 나타나거나, 특정 히스토그램 값이 급격히 증가하는 등의 취약점이 발생된다. 이러한 취약점들은 숨겨진 비밀 정보의 존재를 탐지하는데 사용될 수 있으므로, 비밀 정보를 삽입한 후에도 원본 매체의 픽셀 차이값 히스토그램을 유지함으로써 비가시성을 유지하여 비밀통신의 안전성을 보장할 수 있는 새로운 삽입 알고리즘이 필요하다. 또한 일반적으로 비밀 정보는 전송되기 전에 암호화되기 때문에 균일한 분포를 따르는 것으로 가정하게 된다. 하지만, 픽셀 차이값을 이용하는 경우에는 비밀 정보의 길이가 다양하게 변화하기 때문에 실제 스테가노그라피 기법을 이용할 경우에는 비밀 정보의 값들이 균일하지 않게 되며, 이로 인하여 통계적 특성들이 변화하게 된다. 따라서, 안전한 비밀 통신을 위해서는 균일한 분포를 따르지 않는 비밀 정보를 삽입한 이후에도 원본 매체의 통계적인 특성이 변하지 않게 하는 새로운 스테가노그라피 기법이 필요하다. 본 학위 논문에서는 다양한 연산 기법과 상대적으로 큰 왜곡을 두 픽셀에 균등하게 배분함으로써 통계적 특성의 변화를 최소화할 수 있는 메시지 삽입 알고리즘을 제시하였다. 각 히스토그램 값들이 변화할 수 있는 상/하한값을 관리 유지하며, 비밀 정보를 전송할 수 있는 여러 개의 후보 픽셀들 중에서 통계적 특성의 변화를 최소로 하는 후보를 최종 스테고 픽셀로 선정한다. 비밀 정보의 삽입이 완료된 후에는 Floor 연산의 특성을 활용하여 원본과 최대한 유사하도록 히스토그램을 세부적으로 조정한다. 제안하는 스테가노그라피 기법은 히스토그램의 분포가 균일하지 않은 비밀 정보에 대해서도 원본 매체의 픽셀 차이값 히스토그램의 통계적 특성을 최대한 유사하게 유지할 수 있기 때문에 다양한 탐지기법에 대하여 안전하다. 스테가노그라피 기법의 기본 요소인 삽입 용량은 기존 방법과 비교하여 최대이며, 비밀 정보 삽입 후의 이미지 화질도 육안으로 식별이 불가능한 수준으로 유지할 수 있다. 따라서, 실용적으로 사용되는 다양한 형태의 파일들(TXT, PDF, JPG, ZIP)에 대한 비밀 통신에 매우 효과적이다.