[방캅스] 인공지능 보안 - 이미지 처리

<논문 원본>

Survey on image encryption techniques using chaotic maps in spatial, transform and spariotemporal domains

 

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<논문 요약>

Chaotic maps in encryption images

: 초기 조건에 민감하게 반응하여 복잡하고 예측 불가능한 행동을 보이는 결정론적인 수학적 함수

• 혼돈 이론은 암호화에 적용될 때, 복잡성과 예측 불가능성을 높이는 데 사용된다.
• 특히 이미지 암호화에서는 혼돈 시스템의 무작위성과 복잡성을 이용하여 강력한 암호화 알고리즘을 설계할 수 있다.
• 이러한 혼돈 기반 암호화 알고리즘은 보안성이 높고, 다양한 공격에 대한 저항력이 강하다는 장점이 있습니다.

 

 

• 입력 이미지 (Input Image): 암호화되기 전의 원본 이미지.
• 혼돈 기반 난수 생성 (Random sequences generated by chaotic map): 혼돈 함수를 사용해 무작위 시퀀스(랜덤 시퀀스)를 생성합니다. 이 시퀀스는 암호화 과정에서 중요한 역할을 합니다. 혼돈 함수 초기 조건에 매우 민감한 시스템을 말하며, 이로 인해 생성되는 시퀀스는 매우 예측 불가능하고 복잡합니다.
• 혼돈 (Confusion): 이 단계에서는 이미지의 픽셀 위치를 뒤섞어 원본 이미지와의 연관성을 낮춥니다. L라운드 동안 이 과정이 반복됩니다.
• 확산 (Diffusion): 혼돈 과정 이후, 확산 단계에서 이미지의 픽셀 값을 변경하여 암호화된 이미지와 원본 이미지 간의 관계를 더욱 복잡하게 만듭니다. 여기서도 혼돈 기반 난수 시퀀스가 사용됩니다.
• K라운드 반복: 혼돈과 확산의 두 과정이 K라운드 동안 반복되면서 점차적으로 이미지를 암호화합니다.
• 암호화된 이미지 (Cipher Image): 원본 이미지가 혼돈 이론을 이용한 암호화 과정을 통해 암호화되어, 알아볼 수 없는 형태의 암호 이미지가 생성됩니다.

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혼돈 기반 암호화의 발전과 구조

• 최근 연구자들은 혼돈 시스템과 암호화 간의 밀접한 관계를 관찰하여 안전한 이미지 암호화 및 통신을 위한 혼돈 기반 암호 알고리즘을 설계하고 있다.
• 전통적인 암호는 텍스트에 적합하지만 유사한 이미지에서 반복 정보를 가지기 때문에 이미지 암호화에는 적합하지 않으며, 혼돈 기반 암호화 기법은 정보를 숨기는 랜덤 키를 생성하여 이 문제를 해결한다.
• 혼돈 시스템의 독특한 특성은 안전하고 효율적인 암호 시스템을 설계하는 데 매우 유용하다.

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디지털 멀티미디어 암호화 기술의 중요성

• 일반적으로 많은 암호화 알고리즘은 텍스트 데이터를 보호하도록 설계되었기 때문에 실시간 이미지 암호화에 어려움을 겪는다.
• 반면, 혼돈 기반의 암호화 방법은 유연성, 높은 보안성 및 적은 계산 자원을 요구하여 전통적인 방법보다 장점이 있다.
• 따라서, 혼돈 암호화 기술은 낮은 수학적 복잡성과 더 나은 보안 덕분에 최근 더 많은 주목을 받고 있다.

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영상 암호화 기술에 대한 최근 연구 조사

• 혼돈 기반 영상 암호화 기법은 공간 도메인, 시간 도메인 및 시공간 도메인으로 분류되며, 다양한 성능 지표를 기준으로 이론적 조사 및 분석이 이루어졌습니다.
• 최근 연구에 따르면, 전통적인 방법과 혼돈 기반 기술을 비교한 결과, 혼돈 기반 기법이 통계적 공격에 대한 저항력을 보이고, 높은 정보 엔트로피 값을 가지고 있습니다.
• 여러 암호화 기법과 스테가노그래피 기법이 데이터 무결성과 보안을 보장하기 위해 사용되었습니다.

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이미지 암호화 기술에 대한 조사 및 분석

• 이미지 암호화 기술에 대한 최근 연구는 기밀 데이터에 대한 보안성을 제공하고 있으며, 이러한 기술들은 민감한 정보를 효과적으로 보호하는 것으로 나타났다.
• 기존의 암호화 방법은 원본 이미지를 삽입하고 암호화하여 수신자에게 전송하는 방식이지만, 전송 속도가 느린 한계를 가지고 있다.
• 혼돈 기반 암호화 기술이 대형 이미지의 암호화 및 복호화 과정에서 낮은 소모 시간으로 인해 더 안전하고 간단하다는 결론을 나왔다.
• 전통적인 암호화 방식이 보안 공격에 취약한 반면, DNA 기반 알고리즘은 비인가 접근에 대해 높은 저항성을 보였으며, 혼돈 이론과 DNA 기반 알고리즘의 통합은 매우 높은 보안 수준을 달성하고 전통적인 기술을 초월하였다.

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이미지 암호화 기술의 평가 기준

• 이미지 암호화 기술의 효과는 차별 분석, 통계 분석, 정보 엔트로피, 키 민감도, 잡음 공격 등의 성능 지표를 사용하여 측정된다.
• 차별 분석(DA)은 일반 이미지의 픽셀에 작은 변화를 주었을 때 암호화된 이미지의 변화를 평가하기 위해 사용되며, 주요 기준으로는 픽셀 변화율(NPCR)과 통합 평균 변화 강도(UACI)가 있다.
• 통계 분석(SA)은 알고리즘의 암호화 강도를 검증하기 위해 상관 계수(CC)와 히스토그램 분석(HA)을 사용한다.
• 정보 엔트로피(IE)는 이미지의 무작위성을 나타내며, 좋은 암호화 알고리즘의 엔트로피 범위는 [0, 8]이다.
• 잡음 공격(NA)은 효율적인 이미지 암호화에 중요한 요소로, 사용자에 의한 불특정 한 잡음이 암호화된 이미지에 추가될 때 복구할 수 없게 만든다.

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DNA 기반 이미지 암호화 기법의 발전

• 최근 DNA 기반 이미지 암호화 기술이 초저전력 소모, 정보 밀도, 그리고 대규모 병렬 처리로 인해 연구자들의 주목을 받고 있다.
• 이 기술은 전통적인 암호화 기법에 비해 뛰어난 장점을 가지고 있지만, 단독으로는 현대 암호화 알고리즘의 필요를 만족시키지 않는다.
• 따라서 DNA 기반 암호화 알고리즘은 더 안전한 이미지 암호화 방법을 달성하기 위해 혼돈 기반 이미지 암호화와 결합되고 있으며, 다양한 연구에서 이론적 분석과 통계적 강인성을 조사하고 있다.
• 또한 혼돈 함수와 DNA 코딩을 결합한 안전한 이미지 암호화 기법이 제안되었고, 그 과정에서 RGB 색상 구성 요소의 섞기 및 난수 기반 확산 메커니즘이 활용된다.
• 마지막으로, 경량화된 이미지 암호화 기법이 제안되어 통계적 공격과 차등 공격에 강한 성능을 보인다.

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세포 자동자 기반 이미지 암호화 기술

• 세포 자동자(CA)는 예측 불가능성, 동질성, 병렬성 및 소프트웨어 및 하드웨어 시스템에서의 쉬운 실행 특성 덕분에 이미지 암호화에 광범위하게 사용된다.
• 비균일 세포 자동자와 하이퍼 카오틱 함수에 기반한 프레임워크가 제안되어 제한된 역행 규칙 문제를 해결했으며, 이 기술은 픽셀 위치를 재배치하여 혼란을 생성하는 데 CA를 사용한다.
• 새로운 알고리즘에서는 SHA 256 해시 값을 사용하여 비밀 키와 초기 값을 생성하고, 동적 DNA 인코딩 방식을 도입하여 암호화를 수행한다.
• 다양한 연구에서 셀룰러 오토마타와 하이브리드 하이퍼 카오틱 시스템에 기반한 색상 이미지 암호화 기술이 개선되어 제안되었다.
• 최근 2D 하이브리드 카오틱 맵 이미지 암호화 기술이 안전한 이미지 전송을 위해 발표되었으며, 기존 알고리즘과 비교하여 향상된 성능을 보였다.

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변환 영역에서의 이미지 암호화 기술

• 변환 기반 암호화는 광범위하게 이미지 암호화에 사용되며, 이미지 데이터는 정수 코사인 변환(DCT), 이산 웨이블릿 변환(DWT), 기하학 변환(GT) 및 푸리에 변환(FT)을 통해 공간 영역에서 주파수 영역으로 변경된다.
• Yao et al.은 색상 이미지를 회색으로 변환하는 암호화 방법을 도입하였고, Li et al.은 여러 이미지를 암호화하는 기술을 제안하며 다양한 실험으로 성능을 검증하였다.
• 2018년에 Ren et al.은 비대칭 이미지 암호화 기법을 제시하여 pixel scrambling과 random-mask를 사용하여 이미지를 스크램블하였다.
• Kumar et al.은 의료 이미지를 안전하게 보호하기 위해 로지스틱 배열을 사용하는 강력한 이미지 암호화 방법을 개발하였으며, 기존 암호화 기술의 한계를 극복하기 위한 여러 새로운 방법들이 소개되었다.
• 여러 연구들이 다양한 변환 기반 이미지 암호화 기술의 성능을 평가하기 위한 지표를 제시하였으며, 최근의 연구들은 강력한 키 감도와 뛰어난 내성을 목표로 하고 있다.

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위치-시간 영역의 이미지 암호화 기술

• 최근 몇 년 간, 결합 맵 격자(CML) 기반의 위치-시간 혼돈 시스템이 안전한 통신에 있어 놀라운 특성을 보여 주며 연구자들의 주목을 받았다.
• 이 혼돈 시스템은 더 큰 매개변수 공간과 Ляпунов 지수의 스펙트럼, 그리고 의사-무작위 혼돈 시리즈를 갖는다.
• CML은 이미지 암호화 목적에 적합한 선택으로 간주되며, 혼돈 및 맞춤형 Globally Coupled Map Lattices에 기반한 색상 이미지 암호화 방식이 제안되었다.
• 제안된 방식은 네 가지 단계로 구성되어 RGB 이미지를 색상 분해 방법을 통해 세 가지 구성 요소로 분해하고, 원본 이미지와 같은 크기의 키 이미지를 생성하는 데 사용된다.
• 이미지는 네 개의 이미지(즉, 빨간 이미지, 초록 이미지, 파란 이미지 및 RGB 이미지)로 나뉘어 섞이게 되며, 마지막으로 혼동 작업을 수행하여 네 개 이미지 중 키 이미지를 선택한 후, 남은 세 이미지를 결합하여 암호 이미지가 생성된다.