딥러닝 기반 스테그어낼러시스와 적대적 스테가노그래피 기술의 최신 연구 동향 (Recent Research Trends in Deep Learning-Based Steganalysis and Adversarial Steganography Techniques)

서지정보

· 발행기관 : 국방보안연구소
· 수록지 정보 : 국방과 보안 / 6권 / 2호 / 321 ~ 350페이지
· 저자명 : 박윤수, 조영호

초록

최근 인공지능의 발전은 급속히 진행되고 있으며 컴퓨터 통신분야 뿐만 아니라사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 주고 있다. 인공지능을 통해 많은 사람들은 생활에편리함을 느끼고 있으나 이를 악용하는 사례 또한 증가하고 있다. 특히, 스테가노그래피(Steganography)는 정보를 은닉하는 기술로, 해커와 간첩뿐만아니라 악성 SW 간의 은밀한 통신에 지속적으로 악용되고 있으며 기법 역시고도화되고 있다. 한편, 스테그어낼러시스(Steganalysis)는 스테가노그래피 기술로은닉된 비밀 메시지를 탐지하고 추출하는 것을 목표로 하는 기술이다. 점점 더정교해지는 은닉 기법에 대응하기 위해, 최근에는 딥러닝(Deep Learning)을 활용한스테그어낼러시스가 효과적인 대응기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 국방영역에서의 스테가노그래피 은닉 통신을 탐지하여 대응하기 위한 대표적인 딥러닝기반의 스테그어낼러시스 기법을 소개한 후 이를 회피하기 위한 적대적스테가노그래피 기술 동향 분석을 통해 위험성 알리고 대응 방안을 제시하고자한다.

영어초록

Recently, the development of artificial intelligence is progressing rapidly and is having a significant impact not only on the computer communication field but also on society as a whole. Many people feel convenience in their lives through artificial intelligence, but cases of abuse of it are also increasing. In particular, technologies such as steganography are continuously being abused due to their ability to hide information, and the technology and attack techniques are improving day by day. Steganalysis aims to detect and extract secret messages hidden in these messages. In particular, stagnation using deep learning has recently been attracting attention in order to respond to increasingly sophisticated hiding techniques. In this paper, we study various deep learning models such as CNN and GAN and explore methods applied to steganalysis. In addition, we will confirm the possibility of practical deep learning-based steganalysis to respond to steganography threats in defense security, and seek ways in which the technology can contribute to the defense information protection system.

참고자료

· 없음