“색상 이미지에 다중 비밀 이미지와 키를 숨기는 고성능 IWT 기반 스테가노그래피”

본 논문에서는 특히 컬러 커버 이미지에 다중 개수의 비밀 이미지와 암호화 키를 동시에 숨길 수 있는 새로운 이미지 스테가노그래피 기법을 제안한다. 이 기법은 정수 웨이브릿 변환(Integer Wavelet Transform, 이하 IWT)이라는 신호 처리 기법을 기반으로 하며, IWT는 기존의 실수 기반 웨이브릿 변환과 달리 변환 과정에서 발생할 수 있는 부동소수점 연산 오류를 완전히 배제하고 정수 연산만을 사용함으로써 디지털 이미지의 픽셀 값이 손실 없이 정확히 복원될 수 있도록 설계되었다.

제안된 방법의 절차는 크게 네 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 원본 컬러 커버 이미지를 RGB 각 채널별로 분리한 뒤, 각 채널에 대해 IWT를 적용하여 저주파 계수와 고주파 계수를 얻는다. 두 번째 단계에서는 숨기고자 하는 비밀 이미지들을 동일한 차원과 색상 공간으로 변환한 뒤, 이들 비밀 이미지의 픽셀 값을 고주파 계수의 특정 비트 위치에 삽입한다. 여기서 삽입되는 비밀 이미지의 수는 하나에 국한되지 않고, 여러 장의 비밀 이미지를 서로 다른 비트 레벨에 겹쳐 넣을 수 있도록 설계하였다. 세 번째 단계에서는 비밀 키를 별도의 비밀 데이터 스트림으로 취급하여, 키의 비트 패턴을 또 다른 고주파 계수에 매핑함으로써 키 자체도 이미지 안에 은닉한다. 마지막 네 번째 단계에서는 변형된 고주파 계수와 원래의 저주파 계수를 역 IWT에 투입하여 최종적인 스테고 이미지를 생성한다.

이러한 과정을 거친 스테고 이미지는 눈으로 확인했을 때 원본 커버 이미지와 전혀 구별되지 않을 정도로 시각적인 차이가 없으며, 인간의 시각 시스템이 감지할 수 있는 왜곡이나 색상 변동이 거의 존재하지 않는다. 실제 실험에서는 다양한 해상도와 색상 깊이를 가진 컬러 이미지들을 커버 이미지로 사용했으며, 각각의 경우에 대해 스테고 이미지와 원본 커버 이미지 사이의 PSNR(Peak Signal‑to‑Noise Ratio) 값을 측정하였다. 그 결과, 모든 실험군에서 PSNR 값이 45 dB 이상, 일부 경우에는 50 dB에 육박하는 매우 높은 수치를 기록하였다. 일반적으로 PSNR 값이 40 dB를 초과하면 인간이 인지하기 어려운 수준의 품질 손실이라고 판단되므로, 제안된 기법이 이미지 품질을 거의 손상시키지 않으면서도 비밀 데이터를 효과적으로 은닉한다는 것을 입증한다.

추출 단계에서는 스테고 이미지에 다시 IWT를 적용하여 고주파 계수를 복원하고, 사전에 정의한 비트 매핑 규칙에 따라 각 고주파 계수에서 비밀 이미지와 키의 비트를 읽어낸다. 이때 사용된 역변환 과정 역시 정수 연산만을 사용하므로, 원본 비밀 이미지와 키가 손실 없이 정확히 복원된다. 복원된 비밀 이미지들을 원본 비밀 이미지와 비교했을 때, 구조적 유사도 지수(SSIM)와 평균 제곱 오차(MSE) 등 다양한 객관적 품질 지표에서도 거의 동일한 값을 보였으며, 시각적으로도 원본과 구분이 어려울 정도로 높은 유사성을 유지하였다.

본 논문의 결과를 기존에 단일 비밀 이미지만을 커버 이미지에 삽입하는 전통적인 스테가노그래피 기법들과 비교하였다. 기존 기법들 중에서는 DCT(Discrete Cosine Transform) 기반, DWT(Discrete Wavelet Transform) 기반, 그리고 최근에 제안된 딥러닝 기반 은닉 방법들이 대표적으로 언급된다. 비교 실험에서는 동일한 커버 이미지와 동일한 비밀 이미지(또는 동일한 비밀 데이터 양)를 사용했을 때, 제안된 IWT 기반 다중 은닉 기법이 PSNR, SSIM, 그리고 계산 복잡도 측면에서 모두 우수한 성능을 보였다. 특히, 다중 비밀 이미지를 동시에 은닉함에도 불구하고 PSNR 감소가 거의 없으며, 알고리즘 자체가 복잡한 매개변수 튜닝이나 대규모 학습 과정을 필요로 하지 않기 때문에 구현이 비교적 간단하고 실시간 응용에도 적합하다는 장점을 갖는다.

요약하면, 본 논문에서 제시한 정수 웨이브릿 변환을 활용한 컬러 이미지 스테가노그래피 기법은 (1) 시각적으로 눈에 띄는 변형이 전혀 없으며, (2) 다중 비밀 이미지와 암호 키를 동시에 안전하게 은닉할 수 있고, (3) 높은 PSNR 및 SSIM 값을 통해 이미지 품질 손실이 최소화됨을 입증하였다. 또한, 기존 단일 이미지 은닉 기법과 비교했을 때 구현이 단순하면서도 성능이 뛰어나, 향후 디지털 저작권 보호, 보안 통신, 그리고 은밀한 데이터 전송 등 다양한 실용 분야에 적용될 가능성이 높다. 앞으로의 연구에서는 더욱 다양한 멀티미디어 형식(예: 동영상, 3D 모델)으로 확장하고, 공격 모델에 대한 강인성을 평가하기 위한 적대적 공격 실험을 수행함으로써 실용성을 한층 강화할 계획이다.