FORENSICS 시작하기 - 기초 개념 04 :: 스테가노그래피(Steganography)

0. 스테가노그래피란? (Steganography)

 

: 보이는 곳에 메시지를 은밀히 숨기는 은닉법 (디지털 기법)

Stegano(감춰진) + Graphy(글) = 감춰진 글

 

이는 비밀 메시지를 전달하는 게 주 목적이지만, 악성 코드를 숨기는 데에도 사용된다.

 

기원은 고대 그리스에서 노예 두피에 문신으로 메시지를 새기고, 노예의 머리카락이 적당히 자랄 때까지 기다리다가 메시지를 받을 사람에게 노예를 보내면 그 사람은 노예의 머리를 깎아서 메시지의 내용을 확인한 것에서 찾을 수 있다.

 

현대에는 디지털 세상으로 넘어와 여러 방법으로 진화했다.

스테가노그래피는 크립토그래피(Cryptography)와 워터마킹(Watermarking)과 더불어 디지털 세상에서 정보를 감추기 위해 많이 사용되는 기법 중 하나이다.

 

 

 

 

1. 원리 및 방법

 

동영상, 사진, 오디오와 같은 파일들에는 불필요한 데이터가 상당수 포함되어있기 때문에, 이런 노이즈(noise)를 다른 메시지로 대처해도 그냥 보면 모른다는 사실을 이용한다.

또 사람은 미세한 차이를 인식하지 못하기 때문에 아주 작은 값을 변형시켜 메시지를 숨기기도 한다.

(오디오 파일의 경우 인간의 청각 영역을 벗어난 주파수 대역에 메시지를 삽입하는 방법도 있다)

 

이렇게 삽입시킬 때 핵심은 원본의 외형적(화질, 음질 등) 변화를 최소화하면서 유의미한 정보를 넣는 것이다.

(이 때 삽입하는 메시지를 암호화해서 넣는 방법도 많이 사용되고 있다.)

 

 

1.1 비트 플레인 방식 (Bit Plane) : 이미지 변조

: 상위 비트로 살수록 영향력이 크고, 하위 비트로 갈수록 인지성이 감소하는 것을 이용해 적절한 연산 방식으로 비밀 정보를 삽입하는 방법

 

가장 대표적인 방법으로 JPEG 파일에서 LSB 을 사용하여 은닉하는 방법이 있다.

 

이미지 파일을 나타내는 데 LSB(Least Significant Bit), 즉 중요도가 낮은 bit 가 있고 이 bit 들을 내가 원하는 정보로 바꿔서 넣으면 정보 은닉을 할 수 있는 것이다.

 

LSB 를 1~2 bit 만큼 바뀌어봤자 사람이 색상을 인식하는 데에는 거의 차이를 느끼지 못하게 되기 때문이다.

반면 MSB(Most Significant Bit) 가 있는데, 얘가 주로 색깔을 결정한다고 보면 된다.

 

https://blog.naver.com/namuya11/40207109776

RGB 색상의 경우 상위 비트가 바뀔수록 차이가 나고, 하위 비트로 갈수록 그 변화가 작아진다.

 

24 비트 BMP 파일이 있다면, (각 RGB 가 8 bit 씩이므로) LSB 를 내 마음대로 사용할 수 있다고 생각하면 한 픽셀마다 3 bit 씩 내가 사용할 수 있는 것이다.

(26 비트 BMP 에서 한 픽셀의 가능한 색 조합은 2^24 이므로,, 하나 바뀌어봤자 라는 것이다)

 

그런데 이렇게 하면 LSB 만 추출하면 비밀 정보가 바로 드러난다.

 

그래서 사용하는 것이 비트 플레인 분산 방식인데, LSB 에만 정보를 삽입하는 것이 아닌, 8 bit 에서 MSB 를 피해 (하위 비트들에) 랜덤하게 한 bit 에 정보를 삽입하는 것이다.

 

그림으로 차이를 보면 다음과 같다. 

(출처 - 스테가노그라피를 활용한 정보은닉 응용기법 연구, 팀 히든카드(Hidden Card), 2009, 중부대학교)

 

 

 

 

 

1.2 파일 뒤에 삽입

 

파일의 끝을 알리는 시그니처(EOI, End of Image) 가 있는데, 이 뒤의 데이터는 무시된다.

이를 이용하여 푸터 시그니처 뒤에 원하는 파일을 삽입할 수 있다.

(2020/09/11 - [SECURITY/FORENSICS] - FORENSICS 시작하기 - 기초 개념 03 :: 파일 시그니처)

 

아래 이미지는 JPEG 파일의 hex 정보이다.

 

JPEG 파일의 푸터 시그니처인 FF 09 가 나오고, 뒤에 ZIP 파일 형식이 등장한다.

FF 09 이후의 값들이 무시됨을 이용하여 ZIP 파일을 넣어놓은 형태이다.

 

 

 

 

1.3 파일 헤더에 감추기

 

파일 헤더 중 원본 파일에 영향을 주지 않는 부분이 있는데, 그 영역에 데이터를 삽입하는 방법이다.

 

JPEG 의 경우 파일 세부 사항(작성자, 작성날짜 등)이 들어가는 APP0~APP15 심볼의 시그니처(FF E0 ~ FF EF) 뒤부터 프레임의 시작(넓이, 높이 등)인 S0F0 심볼의 시그니처(FF DA) 전까지의 영역이 해당된다.

 

 

2. 해결 방법

 

 

2.1 LSB 기법 판별

 

가장 기본적인 LSB 기법인, 가장 하위의 비트에 메시지를 삽입한 경우는 쉽게 판별할 수 있다.

각 바이트의 가장 하위 비트로 그 바이트를 채워서 (ex. xxxxxxx1 이었으면 그 바이트를 모두 11111111 로 바꾸기) 시각화를 한다.

이를 원본 이미지의 LSB 시각화와 비교하면 LSB 기법이 쓰였는지, 그리고 그 비트 정보들을 모아 어떤 메시지인지 알아낼 수 있다.

 

(간단히 함수로 비트값을 출력하게도 만들 수 있다. Ref. 참조~)

 

 

2.2 Fuse 기법 판별

 

앞서 살펴본 1.2 와 1.3 과 같은 방법들을 가리키는, 납땜 기술이라고도 할 수 있다.

(그런데 LSB 도 이 기법이라고 부르는 사람들도 있는 듯? 정확히 아는 분 있으면 알려주세요)

 

정말 간단한 방법인만큼 허점이 많아서 쉽게 판별할 수 있다.

우선 원본 파일과 비교하여 용량이 매우 커지고, 파일 시그니처로 쉽게 파일을 찾을 수 있다.

 

파일을 암호화하여 붙인다해도 다소 취약한 방법임을 알 수 있다.

 

 

3. Audio Steganography? 

- 의미 및 해결 방법

 

오디오 스테가노그래피는 오디오 매체에 암호화된 메시지를 은닉하여 전송하는 통신기법이다.

인간의 청각 시스템과 지각능력의 한계에 의거하여, 지각 품질(perceptual quality) 의 차이를 못느끼는 것을 이용하는 기술이다. 

 

스테가노그래피가 요규하는 지각 투명성 (perceptual transparency) 와 메시지 삽입하는 높은 전송 비(high data rate/capacity) 를 오디오 스테가노그래피는 모두 충족할 수 있다.

 

위상 코딩(Phase Coding) 기법과 LSB 코딩 기법이 많이 사용된다.

 

LSB 코딩은 앞서 설명한 기법을 오디오에 적용한 방식으로, 비교적 큰 자료를 은닉할 때 적절하게 사용할 수 있다.

일반적으로 인코딩 전 후에 파일의 크기 변화가 없다.

 

반면 위상 코딩은 소리의 위상 요소는 잡음(noise) 으로서 인간의 청각으로 감지할 수 없다는 사실을 이용한다.

LSB 기법보다 복잡하며 비교적 적은 자료를 은닉할 때 이용한다.

또한 자료 전송 속도가 낮다는 단점이 있다.

 

이 외에도 Echo Hiding, Parity Coding, Spread Spectrum, Tone insetion 등의 방법이 있다 (Ref. [8] 참고)

 

 

 

--- REFERENCE ---

[1] https://blog.naver.com/namuya11/40207109776

[2] 스테가노그라피를 활용한 정보은닉 응용기법 연구, 팀 히든카드(Hidden Card), 2009, 중부대학교

[3] bpsecblog.wordpress.com/2016/08/21/amalmot_4/

[4] Steganography 기법들 www.jjtc.com/Steganography/tools.html

[5] 영상 스테가노그래피의 개념과 판별, 이재훈/김찬란/이상화/박종일, 2018

[6] 특정 변수의 비트 값 출력하는 함수 만들기 blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=tipsware&logNo=221360791167

[7] LSB 기법을 이용하는 개선된 오디오 스테가노그래피, 지선수, 2012, Korea Industr Inf Syst Res Volume 17 Number 5 http://dx.doi.org/10.9723/jksiis.2012.17.5.037

[8] Audio Steganography Techniques-A Survey, Navneet Kaur*, Sunny Behal**, 2014

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