Combination Theory 기반 데이터 은닉 용량 275% 향상 및 BER 0% 달성

Context

이미지 조각의 평균 강도를 활용하는 CIHMSB 구조의 낮은 데이터 은닉 용량 문제 분석. 기존 방식의 조각당 1비트 할당 제약으로 인한 대용량 메시지 전송 병목 현상 발생.

Technical Solution

• Extended Matrix 설계를 통한 평균값의 추가 집계로 비트 풀 확장
• Combination Theory를 적용한 Combined Matrix 구조로 데이터 매핑 효율 최적화
• n개 조각의 모든 가능한 조합을 계산하여 $2^n-1$의 지수적 용량 증가 구현
• 다수 조각의 조합 평균을 활용한 특징점 생성으로 픽셀 왜곡에 대한 내성 강화
• 픽셀 직접 수정을 배제한 Coverless 방식을 유지하여 Steganalysis 탐지 가능성 제거

Impact

• Hiding Capacity: 기존 16,384 bits에서 CB-CIHMSB 적용 시 61,440 bits로 275% 증가
• Robustness: JPEG 압축 환경에서 CB-CIHMSB의 Bit Error Rate(BER) 0.00% 달성
• Noise Resistance: SPN 공격 시 BER을 5.36%에서 1.79%로 낮춘 데이터 안정성 확보

Key Takeaway

단순 선형 매칭 구조를 조합 논리 기반의 다차원 매핑 구조로 전환하여 용량과 안정성을 동시에 확보한 설계 전략.