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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이인수 (한밭대학교) 장어진 (한밭대학교) 민지민 (한밭대학교) 임경태 (한밭대학교) 장한얼 (한밭대학교)
저널정보
한국디지털포렌식학회 디지털포렌식연구 디지털 포렌식 연구 제16권 제1호
발행연도
2022.3
수록면
88 - 98 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

다해상도 이미지를 위한 스테그어날리시스 학습 기법
이인수 컴퓨터공학과 2023.01 학위논문

2022

다해상도 이미지를 위한 스테그어날리시스 학습 기법
이인수 ,  장어진 ,  민지민 외 2명 디지털포렌식연구 2022.03 학술저널

초록· 키워드

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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.
#스테그어날리시스 #딥러닝 #합성곱신경망 #디지털포렌식 #컴퓨터비전 #Steganalysis #Deep Learning #CNN #Digital Forensics #Computer Vision

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 소개
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 다해상도 이미지를 위한 스테그어날리시스 학습 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (0)

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