SCAN 패턴과 4‑out‑of‑8 코드 기반 캐리어 이미지를 활용한 하이브리드 이미지 암호화

초록

본 논문은 알파벳·숫자 키워드로부터 4‑out‑of‑8 코드 매핑을 이용해 캐리어 이미지를 생성하고, 이를 원본 이미지와 픽셀 단위로 합산한 뒤 SCAN 언어의 다양한 스캔 패턴(C, D, O, S)을 적용해 다단계 암호화를 수행한다. 실험 결과, 단일 SCAN 혹은 단일 캐리어 합산보다 혼합 방식이 시각적으로 더 크게 왜곡된 암호화 이미지를 제공함을 보인다.

상세 분석

본 연구는 이미지 암호화에 두 가지 기존 기법을 결합한 하이브리드 방식을 제안한다. 첫 번째는 ‘캐리어 이미지’ 개념으로, 36개의 4‑out‑of‑8 코드(8비트 중 4비트가 1, 4비트가 0이며 각 니블당 2개의 1과 2개의 0을 갖는다)를 알파벳·숫자와 일대일 대응시킨 표를 이용한다. 사용자가 입력한 키워드를 이미지와 동일한 크기의 행렬로 반복 배치하고, 표를 조회해 각 문자에 대응되는 8비트 값을 픽셀값으로 매핑함으로써 캐리어 이미지를 생성한다. 이 과정은 키워드 길이에 따라 키 스트림이 주기적으로 반복되므로 키 공간이 제한적이지만, 키워드 자체가 비밀키 역할을 수행한다.

두 번째는 SCAN 언어 기반의 스캔 변환이다. SCAN은 2차원 배열을 일련의 경로로 순회하는 형식 언어로, 기본 패턴 C(연속 라스터), D(연속 대각선), O(연속 직교), S(스파이럴)과 각 패턴에 대한 8가지 변환(회전·반전)을 정의한다. 논문에서는 이러한 스캔 경로를 원본 이미지 혹은 캐리어 이미지, 혹은 두 이미지의 합산 결과에 적용한다. 스캔 변환은 픽셀 위치를 재배열하는 순열 역할을 하며, 역변환을 통해 복호화가 가능하도록 설계되었다.

암호화 흐름은 크게 세 단계로 구성된다. (1) 키워드 → 캐리어 이미지 생성, (2) 원본 이미지와 캐리어 이미지의 픽셀 단위 덧셈(모듈러 256 가정), (3) 선택된 SCAN 패턴 적용. 복호화는 역순으로 진행한다: SCAN 역변환 → 캐리어 이미지 차감 → 원본 복원.

실험에서는 표준 테스트 이미지 ‘Lena.bmp’를 사용해 네 가지 경우를 비교하였다. (a) 단일 SCAN 변환만 적용, (b) 캐리어 이미지와의 단순 합산만 적용, (c) 원본에 캐리어를 합산한 뒤 SCAN 적용, (d) 캐리어에 SCAN을 적용한 뒤 원본과 합산. 결과 이미지의 시각적 왜곡 정도는 (d)와 (c)가 가장 크게 나타났으며, 이는 두 변환이 상호 보완적으로 작용함을 시사한다.

하지만 논문은 보안성 평가를 정량적 지표(NPCR, UACI, 키 공간 크기 등) 없이 시각적 비교에만 의존한다는 한계가 있다. 또한 캐리어 이미지 생성에 사용되는 4‑out‑of‑8 코드 테이블은 36개의 고정 매핑으로, 키 길이가 늘어나도 실제 엔트로피 증가는 제한적이다. SCAN 변환 자체는 순열이므로 선형 연산에 취약할 가능성이 있으며, 키워드가 노출될 경우 전체 암호가 쉽게 복원될 위험이 있다.

향후 개선점으로는 (1) 캐리어 이미지 생성에 난수 기반 확장 코드를 도입해 키 공간을 확대하고, (2) SCAN 변환 후 비트 레벨 혼합(예: XOR, 회전) 등을 추가해 비선형성을 강화하며, (3) 암호문에 대한 통계적 분석(NPCR, UACI, entropy)과 키 민감도 실험을 수행해 보안성을 정량화하는 것이 필요하다.