데이터 은닉 용량에 따른 딥러닝 기반 영상 스테가노그래피 복호 판별 분석

Abstract

공간영역에서의 스테가노그래피 기법으로 영상 데이터를 부호화한 스테고 영상은 외부에서 봤을 때 정보의 존재를 알 수 없다. 부호화에 사용된 기법을 알고 그것으로 복호화를 수행한다면 그 안에 숨겨진 정상 영상을 결과로 확인할 수 있지만, 그 반대의 경우에는 부자연스러운 잡음처럼 보이는 비정상 영상을 결과로 얻게 된다. 부호화하는 정보의 양을 줄일수록 스테고 영상의 보안성이 높아지기 때문에 정확한 부호화 기법을 모른다면 정상적으로 복호화하기 더 어려워진다. 따라서 본 논문에서는 은닉하는 정보의 용량을 다양화하고 이에 대해 만들어지는 정상 복호화 영상과 비정상 복호화 영상의 특징을 딥러닝을 통하여 학습시킨 후 판별하도록 하였다. 제안하는 판별 방법으로 정보 은닉 용량이 적어지더라도 정상 복호 영상과 비정상 복호 영상을 정확하게 판별할 수 있는 것을 확인할 수 있다.