[논문 리뷰] Reversible Data Hiding in Encrypted Images based on MSB Prediction and Huffman Coding

Youzhi Xiang, Zhaoxia Yin외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 12. 22.

Advanced Steganography and Watermarking Techniques참고 문헌 23인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 적응형 MSB 예측과 허프만 부호화를 사용하여 암호화된 이미지에서 고용량의 복원 가능한 데이터 숨기기 기법을 제안한다. 암호화 이전에 픽셀의 가장 중요도가 높은 비트(MSB)를 예측하고 인코딩하여 예측 가능한 부재를 생성함으로써, 원본 이미지와 삽입된 데이터를 손실 없이 복원할 수 있도록 암호화 도메인에서 효율적인 비밀 데이터 삽입을 가능하게 한다.

ABSTRACT

With the development of cloud storage and privacy protection, reversible data hiding in encrypted images (RDHEI) has attracted increasing attention as a technology that can embed additional data in the encryption domain. In general, an RDHEI method embeds secret data in an encrypted image while ensuring that the embedded data can be extracted error-free and the original image can be restored lossless. In this paper, A high-capacity RDHEI algorithm is proposed. At first, the Most Significant Bits (MSB) of each pixel was predicted adaptively and marked by Huffman coding in the original image. Then, the image was encrypted by a stream cipher method. At last, the vacated space can be used to embed additional data. Experimental results show that our method achieved higher embedding capacity while comparing with the state-of-the-art methods.

연구 동기 및 목표

• 암호화된 이미지에 개인정보 보호 기능을 갖춘 데이터 삽입을 통한 안전한 클라우드 스토리지의 증가하는 수요를 충족시키기 위해.
• 기존의 복원 가능한 암호화된 이미지에서의 데이터 숨기기(RDHEI) 기법에서 낮은 삽입 용량의 한계를 극복하기 위해.
• 추출 후 원본 이미지와 삽입된 데이터를 완전히 손실 없이 복원할 수 있도록 하기 위해.
• 복호화 없이 암호화 도메인에서 데이터 삽입을 수행함으로써 높은 보안성을 유지하기 위해.

제안 방법

• 원본 이미지의 각 픽셀에 대한 가장 중요도가 높은 비트(MSB)의 적응형 예측을 통해 픽셀 값을 추정한다.
• 예측된 MSB 값에 대해 허프만 부호화를 적용하여 예측 오차를 압축하고 표시함으로써 여유 공간을 생성한다.
• MSB 예측과 허프만 부호화 이후에 스트림 암호화를 사용하여 이미지를 암호화함으로써 암호화 도메인에서의 보안을 확보한다.
• 압축된 예측 오차에서 발생하는 여유 공간을 활용하여 암호화된 이미지에 비밀 데이터를 삽입한다.
• 예측 및 부호화 정보를 원래 이미지를 정확히 재구성할 수 있도록 저장함으로써 복원 가능성을 확보한다.
• 왜곡 없이 삽입된 데이터를 추출하고 원본 이미지를 완전히 복원할 수 있도록 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 손실 없는 복원을 유지하면서 암호화된 이미지에서 고용량의 복원 가능한 데이터 숨기기 기법을 설계할 수 있는가?
• RQ2 MSB 예측과 허프만 부호화를 어떻게 조합하여 암호화 도메인에서의 삽입 용량을 극대화할 수 있는가?
• RQ3 예측 및 부호화를 통한 사전 처리가 암호화된 이미지에서의 데이터 삽입의 효율성과 보안성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 방법이 최신의 RDHEI 기법들보다 삽입 용량과 복원 가능성 측면에서 뛰어나게 성능을 발휘할 수 있는가?
• RQ5 손실 없는 압축(허프만 부호화)과 암호화의 통합이 복원 가능한 데이터 숨기기의 성능을 어떻게 향상시키는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 최신의 RDHEI 기법들보다 더 높은 삽입 용량을 달성한다.
• 적응형 MSB 예측과 허프만 부호화의 활용이 이미지 품질에 영향을 주지 않으면서도 효과적으로 삽입을 위한 여유 공간을 생성한다.
• 데이터 추출 후 원본 이미지가 손실 없이 복원됨을 확인하여 기법의 복원 가능성 확인.
• 암호화 도메인에서만 데이터 삽입을 수행함으로써 강력한 보안성을 유지한다.
• 실험 결과는 제안된 방법이 기존 방법들에 비해 삽입률 측면에서 뛰어난 성능을 보임을 입증한다.
• 표준 이미지 데이터셋을 활용한 검증을 통해 다양한 테스트 케이스에서 일관된 성능 향상이 관찰된다.