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모바일 사용자 수가 증가하면서, 스테가노그라피 활용 기기가 데스크톱에서 모바일 기기로 빠르게 전환되고 있다. 모바일 환경은 유일한 커버 이미지를 쉽게 생성할 수 있고 다양한 해상도로 이미지 촬영이 가능하다. 하지만 기존 스테그어날리시스 기술은 해상도를 고정시킨 제한된 실험환경에서 높은 탐지율을 보이며, 학습 시 사용했던 해상도와 다른 테스트 해상도에서는 탐지율이 급격히 하락하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 다해상도에서 스테그어날리시스 성능이 하락하는 문제를 해결하기 위해 다해상도 학습법을 제안한다. 다해상도 학습법은 스테그어날리시스 모델을 학습할 때 다양한 해상도의 이미지 데이터를 훈련 데이터로 사용하는 방법이다. 다해상도 학습법을 적용한 스테그어날리시스 모델은 기존의 고정된 크기를 사용하는 모델에 비해 다양한 해상도 뿐만 아니라 학습에 사용하지 않은 해상도에 대해서도 우수한 성능을 보여주었으며 평균적으로 96.05%의 탐지율을 달성하였다.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
얼굴 탐지 기술을 활용한 딥페이크 영상의 저작권 침해 여부 탐지 = Detection of copyright infringement in deepfake video using face detector 김동엽, 이상진 p. 1-12
사무용 SW 프로세스 메모리 데이터 분석 = Office software process memory data analysis 오수빈, 손태식 p. 13-23
Bootice의 은닉 영역에 대한 안티포렌식 및 안티포렌식 대응에 대한 연구 = A study of an anti-forensics and counter anti-forensics of Bootice's hidden area 홍표길, 김도현 p. 24-36
중고거래 어플리케이션에서의 아티팩트 수집 및 분석 = Collecting and analyzing artifacts in used trading applications 이성현, 조민호, 손태식 p. 37-53
HTML 및 URL 특징을 이용한 유해사이트 수집 시스템 = An harmful site collection system using characteristic of HTML and URL 장준영, 임경대, 이상진 p. 54-63
랜섬웨어에서 메모리 덤프를 통한 파일 복호화에 관한 연구 = A research on file decryption through memory dumps at ransomware 김승환, 손태식 p. 64-75
불법 웹툰 사이트 정보를 통한 사이트 연관성 분석 = Analysis of site relevance through illegal webtoon site information 최영철, 이상진 p. 76-87
다해상도 이미지를 위한 스테그어날리시스 학습 기법 = Steganalysis learning technique for multi-resolution images 이인수, 장어진, 민지민, 임경태, 장한얼 p. 88-98
메모리 분석 기반의 암호화폐 트랜잭션 정보 추출 방안 연구 = A study on the extraction of cryptocurrency transaction information based on memory analysis 임민택, 강정윤, 박준성, 이문규, 정현덕, 서정택 p. 99-117
디지털성범죄 예방을 위한 RNN 기반 취약군 선별 체계 연구 = A study on screening system for vulnerable users with RNN for preventing digital sexual crime 유혜진, 박아현, 박윤지, 이지원, 주다빈, 최혜인, 정두원 p. 118-130
문서보안이 설정된 이메일 첨부파일의 효율적 분석을 위한 도구 설계 : Implementation of the tool for efficient review of email attachments which document security is applied : for the purpose of criminal investigation and e-discovery / 범죄수사와 e-Discovery 활용을 목적으로 장동근, 김기범 p. 131-141
삼성 스마트폰에서 생성된 통화녹음파일에 대한 위변조 검출을 위한 법과학적 분석 방법 = Forensic analysis method for forgery detection of call recordings generated by Samsung smartphones 박남인, 이지우, 김진환, 임재성, 나기현, 전옥엽 p. 142-159

참고문헌 (13건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Mingxing Tan and Quoc V. Le., EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolution al Neural Networks, International Conference on Machine Learning(ICML), 2019. 미소장
2 Mehdi Boroumand, Mo Chen and Jessica Fridrich, “Deep Residual Network for Stegana lysis of Digital Images,“ in IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 14, pp.1181-1193, 2018. 미소장
3 Yassine Yousf, Jan Butora, Jessica Fridrich and Clément Fuji Tsang, “Improving Efficie ntNet for JPEG Steganalysis,“ in IH&MMSec '21: Proceedings of the 2021 ACM Worksh op on Information Hiding and Multimedia Security, pp.149-157, 2021. 미소장
4 한국갤럽연구소.(2021). 2012-2021 스마트폰 사용률 & 브랜드, 스마트워치, 무선이어폰에 대한 조사, h ttps://www.gallup.co.kr/gallupdb/reportContent.asp?seqNo=1217 미소장
5 Jennifer Newman, Li Lin, Wenhao Chen, Stephanie Reinders, Yangxiao Wang, Min Wu and Yong Guan, “StegoAppDB: a Steganography Apps Forensics Image Database,“ in El ectronic Imaging, Media Watermarking, Security, and Forensics 2019, pp.536-1-536-12, 2019. 미소장
6 Hugo Touvron, Andrea Vedaldi, Matthijs Douze and Hervé Jégou, “Fixing the train-test resolution discrepancy,” in NIPS'19: Proceedings of the 33rd International Conference o n Neural Information Processing Systems, No.741, pp.8252-8262, 2019. 미소장
7 V. Holub and J. Fridrich, “Designing Steganographic Distortion Using Directional Filte rs,” in IEEE Workshop on Information Forensic and Security (WIFS), 2012. 미소장
8 B. Li, M. Wang, J. Huang, and X. Li, “A new cost function for spatial image steganogr aphy,” in 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp.4206-4210, 2014. 미소장
9 V. Holub, J. Fridrich and T. Denemark, “Universal Distortion Function for Steganogra phy in an Arbitrary Domain,” in EURASIP Journal on Information Security, 2014. 미소장
10 V. Sedighi, R. Cogranne and J. Fridrich, “Content-Adaptive Steganography by Minimi zing Statistical Detectability,“ in IEEE Transactions on Information Forensics and Secu rity, Vol.11, No.2, pp.221-234, 2016. 미소장
11 L. Guo, J. Ni, and Y. Q. Shi, “Uniform embedding for efficient JPEG steganography“, in IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol.9, pp.814-825, 2014. 미소장
12 Ilya Loshchilov and Frank Hutter, “Decoupled Weight Decay Regularization“, in 7th In ternational Conference on Learning Representations (ICLR), 2019. 미소장
13 Diederik P. Kingma and Jimmy Lei Ba, “Adam: A Method for Stochastic Optimization “, in 3rd International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015 미소장