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초록·키워드
스테그어날리시스는 디지털 미디어에 숨겨진 정보를 탐지하고 분석하는 기술로, 디지털 포렌식, 정보 보안, 군사 통신 등 다양한 분야에서 활용된다. 특히 디지털 포렌식에서는 사이버 범죄 수사, 정보 유출 추적, 디지털 증거 분석 등에 필수적인 도구로 사용된다. 본 논문에서는 JPEG 압축 도메인에서의 딥러닝 기반 스테그어날리시스 성능 향상을 위해, WOW 알고리즘의 이미지 왜곡 비용(Distortion cost) 계산 함수를 활용한 어텐션 메커니즘인 IDA(Image Distortion Attention)를 제안한다. IDA는 입력 이미지로부터 사전 계산된 왜곡 비용 맵을 생성하고, 이를 MobileViT 모델의 각 MobileViTBlock 이후 피처맵에 적용하여 DCT 계수 변화 등 은닉 신호가 집중된 영역에 주의를 집중시킨다. StegoAppDB 데이터셋을 기반으로 PixelKnot 및 PassLok 알고리즘을 대상으로 한 실험에서, 각각 최대 2.81%, 4.07%의 정확도 향상을 기록하였으며, 이는 Baseline 모델 및 범용 어텐션 모듈인 CBAM 대비 우수한 성능이다. 또한, t-SNE 기반 피처맵 시각화 결과를 통해 제안한 IDA가 커버·스테고 이미지 간의 특징 분리도를 향상시키는 효과도 확인하였다. 결론적으로, IDA는 JPEG 압축 도메인에서 스테가노그래피 탐지에 특화된 어텐션 기법으로서, 딥러닝 기반 탐지 성능을 효과적으로 개선하며 실용적인 포렌식 환경에서도 활용할 수 있을것으로 기대한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094438485
