SDDC 기반 국방 클라우드 구축 간 딥러닝 기반 이미지 스테그아날리시스 모델의 적용방안
A Deep Learning-based Image Steganalysis Model for SDDC-based Defense Integrated Data Center Construction
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초록
데이터 은닉통신 기술인 스테가노그래피(Steganography)는 북한의 간첩행위에빈번하게 사용되어 왔으며, 최근 이를 활용한 간첩행위가 클라우드 환경에서시도된 사례가 있었다. 따라서, 스테가노그래피 기반의 은닉통신 행위를 탐지하는 기술인 스테그아날리시스(Steganalysis)를 국방 영역에 반드시 적용하여간첩행위를 대응하고 국방정보체계 자산을 보호할 필요가 있다. 하지만 현재추진 중인 차세대 지능형 SDDC(Software-Defined Data Center) 기반 국방클라우드 구축 사업에서는 스테가노그래피 기술의 악용 가능성에 대한 대응책이고려되지 않았다. 따라서, 본 연구에서는 SDDC 기반 국방 클라우드 구축 간효율적이고 효과적으로 딥러닝(Deep Learning) 기반의 이미지 스테그아날리시스모델(Image Steganalysis Model)을 적용하는 방안을 제안한다. 이를 통해, 클라우드에 업로드되는 이미지 파일들이 스테가노그래피 기반의 비밀 메시지를은닉하고 있는지를 사전에 점검하고 대응할 수 있는 체계를 구축할 수 있다
Abstract
Considering the frequent use of steganography for covert communication in espionage activities by North Korea, there is a need to apply steganalysis, the detection techniques for steganography, to the national defense infrastructure. Particularly, recent espionage activities have attempted to integrate steganography techniques into cloud environments. In contrast, the ongoing project for constructing a next-generation intelligent SDDC-based national defense cloud environments does not reflect considerations for the potential misuse of steganography. Therefore, this study proposes an approach to efficiently and effectively apply image steganalysis models in the construction of SDDC-based national defense cloud environments.
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