적응 멀티-채널 워터마크 임베딩 document_id A220623046535

본 발명은 디지털 스테가노그래피(steganography) 또는 디지털 이미지에서 임의의 워터마크들을 임베딩하는 것에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 원래의 이미지(컨테이너)가 액세스될 수 없고 전송되는 메시지가 수신단에 알려지지 않은 상태에서 신호의 크기 값의 양자화 및 변형에 의해 임의의 워터마크들을 분광(spectral) 변환들 없이 직접 가역 임베딩(reversible embedding)하는 방법, 즉, 눈가림 임베딩(blind embedding) 기술에 관한 것이다. 본 발명에서, 세트(set) 비트 및 언세트(unset) 비트는 구체적인 해석과 관계없이 설명되는 선택적인 비트 값들이다. 보통 0과 1이고, 본 발명에서는 ±1 또는 0 및 2 등이다. 이미지, 신호는 디지털화되고 정수의 휘도 값의 매트릭스 형태로 제공되는 비디오 신호이다. 그것은 관찰가능한 신호 및 변형이 시각적으로 구별되지 않는 암시적인 신호로 나누어 진다. 픽셀("포인트")은 이미지의 구성요소이다. 휘도 카운팅(판독)은 픽셀의 휘도 값이다. 이미지의 변환은 픽셀들의 휘도 값들의 변화에 의한 새로운 이미지의 생성이다. 이미지 표시(representation)는 이미지의 변환의 결과이다. 컨테이너는 최초의 디지털 신호, 임베딩이 의도되는 이미지이다. 컨테이너 컨텍스트(context)는 명확한 신호의 복수 개(어레이)의 시각적으로 인식되는 픽셀들에 의해 형식에 따라 표시되는 관찰 가능한 컨테이너 정보이다. 컨테이너 컨텍스트(고려되는 이미지들의 주제)는 제한되지 않는다. 메시지, 워터마크는 임베딩되는 데이터, 수치적 매트릭스로 나열되고(ordered) 마스킹(masking) 컨테이너 컨텍스트와 함께 전송되도록 설계된 임의의 코드들의 시퀀스, 또는 가변의 강도의 이미지 픽셀들에 인코딩되고 관찰가능한 정보(컨테이너 컨텍스트)를 보충하는 암시적인 이미지 정보를 포함하는 수치적 코드들(비트 시퀀스들)이다. 그것은 컨테이너의 픽셀의 휘도 값들의 변형들의 시퀀스에 의해 인코딩되는 임베딩되고, 컨테이너의 픽셀의 휘도 변형의 어떤 단계들에서 주어진 픽셀의 휘도 값을 고정시키는 것으로 인해 절약되는 관찰가능한 정보(컨테이너 컨텍스트)를 부가하는 임베딩된 정보를 포함한 임의의 이진 코드들(비트들)을 나타낸다. 임베딩은 컨테이너에 메시지를 저장시키는 구현으로, 즉, 이미지에 포함되고, 원래의(최초의), 임베딩된 노이즈 및 기타 종류의 암시적 정보에 관련된 코드들의 변형이다. 스테고-이미지(stego-image)는 임베딩된 메시지를 포함하는 디지털 이미지로, 즉, 원래의, 임베딩된 노이즈 및 기타 종류의 암시적 정보의 변형된 코드들을 가진 이미지이다. 크기(amplitude), 크기 값은 최초의(원래의) 이미지와 관련하여, "휘도(brightness)"라는 용어와 함께 사용할 때, 신호의 형식적으로(formally) 컴퓨팅된 표시의 휘도를 가리키기 위해 편리한 "휘도"라는 용어의 유사어이다. 그레이 스케일(gray scale)은 임의의 이미지 또는 이미지의 표시에서 나타낼 수 있는, 하나씩 리스트된 순차적이고 반복되지 않은 휘도 값들이다. 이미지 프로세싱에 대하여, 그레이 스케일은 컴퓨터 메모리 셀들의 어레이의 어드레스들의 시퀀스 형태로 표시되고, 다양한 휘도 값(크기)와 비교되는 값들이 기록되는 것으로, 예를 들어, 바 그래프(히스토그램)의 평가에서 주어진 휘도의 현재 픽셀들의 수, 또는 히스토그램 패턴 형태의 이미지 표시의 평가에서의 크기 값들이다. 휘도 범위는 이미지(이미지의 표시)에 존재하는 휘도 값들(크기)에 의해 제한된 스케일의 휘도 값들의 범위이다. 동작 범위는 이미지에 존재하는 최소 및 최대 휘도 값들에 의해서 제한된 고려되는(조사되는) 이미지의 휘도 범위이다. '컴퓨팅되는(computed)'(어떤 범위에 대하여)은 동작 범위를 하나씩 싸여진 범위들의 시퀀스로의 반복적인 분할을 사용하여 이미지 바 그래프(히스토그램)에 의해 컴퓨팅되는 것을 의미한다. 미리 설정된 수의 반복들에서, 그 범위들은 컨테이너 및 스테고-이미지에 대해 동일한 것으로 컴퓨팅된다. 이하로부터(상기로부터) 이미지 근사(approximation of the image)는 픽셀들의 휘도 값들이 이러한 픽셀들의 휘도 값들이 속하는 컴퓨팅된 범위의 최소(최대) 휘도 값들로 대체되는 이미지 표시이다. 각각의 개별적인 이미지 픽셀에 대한 이하로부터 및 상기로부터의 근사는 범위들의 경계(marginal) 휘도 및 픽셀의 휘도 값들의 허용가능한 변화 범위들, 짧게 말해, 허용가능한 휘도 변화의 범위들을 설정한다. 또한, 허용가능한 휘도 값들의 설정된 범위들 내에서, 이미지 픽셀들의 휘도 값의 서로 독립한 변화들은 변형된 이미지에 의한 이하로부터 및 상기로부터의 근사들의 평가 결과에 영향을 미치지 않는다. 채널은 이하로부터 및 상기로부터의 이미지 근사들 간의 "복도(corridor)"이다(픽셀들의 휘도 값의 허용가능한 변화 범위의 좌표들(coordinates)에 의한 통합(integration)). 더욱 정확하게는 그것은 복수 개의 이미지들이고, 각각의 이미지를 기초로 이하로부터 및 상기로부터 고려되는 이미지 근사들의 쌍이 컴퓨팅된다. 본 발명의 범위 내에서 동일한 또 다른 정의로, 채널은 허용가능한 휘도 변화의 범위 내에서 픽셀들의 휘도 값의 독립한 변화에 의해 생성되는 복수 개(어레이)의 이미지들이다. 채널은 서로의 내부에 둘러싸인(enclosed) 채널들의 계층적 시퀀스의 멤버(계층(hierarchy))로 고려된다. 이하로부터 및 상기로부터의 이미지 근사들의 선택된 쌍에 대하여, 채널은 주어진 컨테이너에 다양한 메시지들을 임베딩함으로써 생성되는 모든 가능한 스테고-이미지들을 포함한다(그러나, 이러한 스테고-이미지들로 한정되지 않는다). 최대 채널은 모든 다른 채널들을 포함하고, 휘도의 동작 범위 내에서 비-경계(non-marginal) 휘도의 픽셀들의 값의 독립적인 변화에 의해 생성된다. 터너리(ternary) 메모리(스토리지)는 3진수 스케일의 표기법으로 인코딩되는 (전체) 수들의 셀들에서의 생성 및 저장을 위한 실제의 또는 에뮬레이팅된(emulated) 디바이스이다. 예를 들어, 범용 터너리 컴퓨터 구조에서의 디바이스의 어플리케이션은, Brusentzov N.P. - Computer "Setun" of the Moscow State University. In book: New R0026#D in the field of computer mathematics and computer technologies. Kiev, 1960. pages 226-234 [BRUS60], Brusentzov N.P.- Restoration of logic. - M.: The New Millenium, 2005, 165 pp. [BRUS05]에서 논의되고, 여기서는 전통적인 컴퓨터의 비트들 대신에, -1, 0, 1의 값을 프로세싱하거나, 또는 다른 해석에서 0, 1, 2의 값을 프로세싱하는 트리트들(trits)이 사용된다. 특히, 터너리 스토리지 디바이스(산술적-로직 연산 유닛들을 가진 매트릭스 메모리)의 형태로 실시되는 발명의 최선의 실현을 위해서, 기록으로부터 셀들(즉, 트리트들)의 터너리 스토리지 구성요소들의 보호 메카니즘은 최적이다. 트리트(trit)는 비트와 유사한 것으로, 계수(숫자) 0, 1, 2를 가진 3차(비트들)의 차수들을 증가시킴으로써 셀에 기록된 수의 추가적인 분해(decomposition) 멤버를 인코딩하는 터너리 스토리지의 셀의 스토리지(메모리) 구성요소 또는 터너리 시스템에서 (전체의) 수를 기록하는 구성요소이다. 멀티-채널 터너리 스토리지(multi-channel ternary storage)는 명확한 신호 정보의 코드들을 포함하는 터너리 셀들로부터의 이미지 및 암시적인 신호로 임베딩되는 메시지 코드들(인식자들)에 할당되는 스토리지(메모리)이다. 그것은 메시지의 임베딩 시 변형되는 암시적인 신호와 상관없이 명확한 신호에 의해서 생성된다. 터너리 셀들의 스토리지 구성요소들은 활성(변형될 수 있는 명확한 신호의 코드들을 포함하는) 및 비활성("읽기 전용"일 수 있는 암시적인 신호의 코드들을 포함하는)으로 세분되는 트리트들로부터 만들어진다. 등가적인 의미로, 멀티-채널 터너리 스토리지(메모리)는 메시지 임베딩을 위해 주어진 이미지에 대해 할당된 컴퓨터 메모리에 생성되는 실제 또는 에뮬레이팅된 터너리 스토리지 디바이스의 이미지에 할당되는 터너리 스토리지(메모리)의 사본이고, 터너리 메모리(스토리지)의 적합한 세그먼트(영역)를 설정하며, 이미지 프로세싱과 동기적으로 업데이트된다. 멀티-채널 터너리 스토리지(메모리)는 터너리 스토리지(메모리)의 셀들의 매트릭스이고, 여기서 각각의 셀들은 대응하는 이미지 픽셀과 비교된다. 멀티-채널 스토리지(메모리)의 구조(트리트들을 활성 및 비활성으로 세분) 및 컨텐츠(트리트 값들)는 숫자-대-숫자(digit-by-digit)로 높은 비트들로부터 낮은 비트들까지 계산되고, 비트들은 둘러싸는(nesting) 방식에 의해 순차적으로 채널들과 비교되며(최대의 가장 높은 채널로부터 둘러싸인(nested) 낮은 채널들까지), 주어진 비트의 트리트 값은 기하학적 좌표들에 의존하여 픽셀의 휘도 값 및 다음 채널을 위해 고려되는 좌표로 계산되는 허용가능한 변화들의 범위의 중심 휘도의 차이의 부호에 의해 결정된다. 싱글-채널 임베딩은 이 채널에서 가변의 휘도를 가진 픽셀들의 변형에 의해서 선택된 채널에서 인코딩되는, 모든 활성 트리트들의 주어진 비트에서 몇몇 이진 어레이(비트 평면)의 비트들의 기록이다. 멀티-채널 임베딩은 선택된 채널에서 제1 비트 평면을 인코딩하는 싱글-채널 인코딩과 함께 시작하는 터너리 스토리지의 활성 트리트들에서 메시지의 비트 평면들의 순차적인 숫자-대-숫자 기록을 의미하고, 스테고-이미지가 안정화될 때까지 반복된다. 휘도에 의한 패키징(packaging by brightness)은 픽셀들의 휘도 값들을 그레이 스케일(gray scale)의 이미지에 존재하는 휘도 값들의 순차적인 번호들(sequential numbers)로 대체를 구성하는 이미지 변환으로, 예를 들어, 휘도 값들 1, 100, 110은 순서대로 그들의 번호인 0, 1, 2로 대체된다. 등거리 표준화(equidistant normalization)는 이미지 픽셀들의 휘도 값들의 선형 변환으로, 예를 들어, 패킹된(packed) 이미지의 휘도 값들의 계수에 대한 곱으로 감소되는 시각화(디스플레이 출력)를 위해, 현재 휘도 값의 최대는 이미지 입력/출력을 위해 컴퓨터에 할당되는 비트들의 수에 의해 결정되는 최대 범위의 상부 에지(top edge)와 일치하였다. 만약 "패키징"시에 순서대로의 휘도가 그 자신의 번호에 의해 대체된다면, 예를 들어 휘도 1, 100, 110이 등거리 표준화 시에 0, 1, 2로 대체된다면, 패킹된 휘도는 예를 들어 127.5와 같은 계수에 대하여 곱해지고, 따라서 최대 휘도는 최대 가능한 휘도 값인 255와 일치한다. 표준(기준) 전환들은 패키징, 선형 확장(linear expansion)(휘도 값들에 1을 초과하는 계수를 곱하는 방법으로), 등거리 표준화 및 기타 그들의 시퀀스의 변화가 없는 이미지 픽셀들의 휘도 값의 선형 및 비선형 전환들이다. 인배리언트(invariant)(디폴트에 의한)는 표준 전환들의 과정에서 불변인 것을 의미한다. 산술 변환(크기 값의)은 홀수 값을 전체적으로 2로 나누고 예비적으로 4로 나누어진 짝수 값을 두 배로 하는(doubling) 것을 의미한다. 유사 3진(pseudo-ternary) 인코딩 시스템에서 이미지의 인배리언트 표시를 위한 이러한 변환의 어플리케이션은, 예를 들어 M.V.Harinov, V.L.Gorokhov - The Pseudo-ternary scale of notation and image analysis // News of high schools of Russia. Radio-electronics./ Issue 2, -SPb, 2003 - 49 페이지 내지 53 페이지에 설명된다. 이미지(패턴)의 동형(Isomorphous) 표시는 픽셀들의 휘도 값들 사이에서 최초의 이미지에 설정된 "적은", "동일한", "많은" 관계들이 보존되는 이미지의 표시를 의미한다. 예를 들어, 표준 전환들은 동형 이미지들을 생성한다. 이미지(패턴)의 준동형(Homomorphic) 표시는 동일하지 않은 휘도의 동일한 휘도로의 변환으로 생성되는 것이 허용되는 이미지의 표시를 의미한다. 예를 들어, 상기 정의된 산술 변환은 준동형 이미지들을 생성한다. 일반적으로 이용될 수 있는 채널에 대한 전송에 의해서, 컨테이너에 어떤 메시지를 임베딩하는 것을 다루는 기술들은 일반적으로 스테가노그래피의 문제들 및 컨테이너에 워터마크를 임베딩하는 문제들로 세분된다. 스테가노그래피는 컨테이너의 일부일 수 있는 상대적으로 큰 볼륨의 메시지를 컨테이너에 비밀 임베딩하는 것을 의미하고, 메시지로의 인증되지 않은 액세스를 제한하고, 간섭(interferences)이 있는 경우 컨텍스트를 두 배로 하고, 첨부하는 정보를 제공하는 것 등을 위해 종속적 또는 독립적인 방식으로 컨테이너를 보충한다. 워터마크의 임베딩은 보통 컨테이너 컨텍스트 또는 스테고-이미지의 권한 인증, 저작권 보호를 위해, 또는 한정된 사이즈의 메시지의 한계 내에서 이용될 수 있는 스테가노그래프의 목적으로, 상대적으로 작은 볼륨(사이즈)의 미리 설정되어 배포되거나 또는 반복되는 메시지를 비밀로 임베딩하는 것을 의미한다. 메시지 사이즈의 제한이 요구되는 경우에, 워터마크들의 임베딩은 가장 엄격한 요구사항들이기 쉽고, 그 중에서 다음 세 가지 요구사항들이 언급되어야 한다(B. Chen and G. W. Wornell, "Digital Watermarking and Information Embedding using Dither Modulation", IEEE Signal Processing Society 1998 Workshop on Multimedia Signal Processing December 7-9, 1998, Los Angeles, California, USA Electronic Proceedings May 1998 [Chen98], and B. Chen and G. W. Wornell, "Quantization index modulation: A class of provably good methods of digital watermarking and information embedding", IEEE Transactions on Information Theory Vol. 47, pp. 1423-1443, May 2001, [Chen01.] 참조). - 최고의 메시지 임베딩(추출) 속도 - 예를 들어 표준 편차(standard deviation)에 의한 스테고-이미지 및 최초의 컨테이너의 메트릭 근접성(metric closeness) - 최대의 메시지 임베딩 내성(robustness) 상기 리스트된 미리 설정된 요구사항들은 실제로는 모순되는 것으로 고려된다. 위와 같이 구성되는 목적들의 분석은 동반하는 결함들을 극복하기 위해서 필요하다. 컴퓨터 동작 소스들의 컴퓨팅의 현대의 급격한 증가(sharp increment)에서, 메시지 임베딩의 불충분한 속도(비율)의 문제는 데이터 스토리지 구조의 불충분한 효율성 및 다양한 파라미터들과의 평가들의 다중적 반복으로 인해, 상관관계 분석 또는 임베딩 방법들의 검색([Chen98, Chen01]) 동안 확실히 알려져 있는 메시지들의 변화의 직접 검색(조사)으로 인해, 및 본 발명에 실제적이지 않은 기타 이유들로 인해 중요하게 된다. 스테고-이미지 및 최초의 컨테이너의 메트릭 근접성의 요구사항은 다음과 같은 불일치들의 주된 원인이다: - 수신단에서 액세스될 수 없는 컨테이너의 가정과 논리적으로 일치하지 않는다; - 가능한 메시지의 볼륨을 제한한다; - 휘도 계조(gradation)의 수의 감소로 인해 스테고-이미지의 단순화와 동시에 메시지 임베딩을 간섭한다(동반하는 바 그래프의 변화 결과, 중요한 포인트 방식 표준 편차가 발생한다); - 요구되는 전환들과 관계없이 메시지의 인배리언트 임베딩 가능성들을 제한한다; - 좌표들에 의한 주기적 반복(순환)으로 메시지의 내성있는(robust) 임베딩과 간섭한다; 여기서, 인배리언스(invariance)(즉, 엄격한 의미의 보존)와 달리, 내성(robustness)(전송에서 가능한 랜덤의 또는 의도적인 간섭들에 대한 양의 안정성)은 선형 변환, JPEG 압축, 노이즈 부가 등의 형태로 미리 설정된 왜곡의 예들로 분석되는, 메시지의 불완전하고 부정확한 보존으로 이해된다. 메시지의 효율적인 은폐(concealment)를 위하여, 컨텍스트에 의존하여 신호를 눈에 보이는 및 인식될 수 없는 컴포넌트들로 형식에 따라 분할하고, 그리고나서 메시지를 임베딩하는 동안 눈에 보이는 컴포넌트를 보존하는 방법이 필요함은 자명하다. 그럼에도 불구하고, 알려진 기술들에서는, 눈에 보이는 컴포넌트들을 유지한 채로 분할하는 신호의 필요성이 불충분하게 이해되고, 불충분한 단순한 방법으로 형식화되며, 불완전한 발견적 구현에 의해 이루어진다. 컨테이너 컨텍스트의 고려에 의한 메시지들의 은폐 효율성 향상을 위해, 메시지 정보의 임베딩이 지각될 수 없게 나타나는(풀, 머리카락, 노이즈 왜곡 등) 휘도 차들(differences)의 향상된 집중도를 가진 이미지의 텍스쳐(textural) 부분들에 대한 임베딩된 코드들의 할당을 위한 방법들이 개발된다. 컨테이너 컨텍스트에 대해 메시지를 직접 임베딩하는 방법의 진화 경향은 도 2에 나타나 있다. 도 2를 참조하면, 맨 왼쪽에 표준 이미지 형태의 컨테이너인 "레나"가 나타나 있고, 도면 (a), (b), (c)는 그 정보를 임베딩하는 것을 나타내는 것으로, 여기서, 백색 필드는 메시지 인식자들(코드들)이 임베딩될 수 있는 가변(variable) 픽셀들을 가리킨다(왼쪽에). 따라서, 그 해결은 컨테이너의 분석 결과들에 의해 임베딩되는 메시지 코드들의 좌표-대-좌표(coordinate-by-coordinate) 할당에 기초한다: 맨 왼쪽은 컨테이너이고, 그 옆은 단순한 LSB 방법에서 (a), 블록-대-블록(block-by-block) 코드 임베딩에서 (b), 및 텍스쳐(textural) 부분들에 대한 포인트-대-포인트(point-by-point) 코드 임베딩 (c)에서 임베딩되는 코드들의 좌표의 도면이다. 단순한 LSB 방법에서, 임베딩 메시지 인식자들(코드들)은 컨테이너 컨텍스트에 관계없이 고정된 수의 하위 비트들에서 실행되고, 메시지가 없어질 때 임베딩이 종료된다(V.G.Gribunin, I.N.fetter and I.V.Turintsev. Digital steganography. Moscow, SOLON-Press, 2002, 258 pages[Gri02]를 참조). 다른 방법들로(Gika S.N. Analysis of efficiency of methods of information concealment in graphic files // 32-nd St.Petersburg scientific and technical conference of students, post-graduate students and young scientists. Theses of reports. - SPb.: 2000. - 75p. [Gi00], Hioki Hirohisa. A data embedding method using BPCS principle with new complexity measures // Proc. Of Pacific Rim Workshop on Digital Steganography 2002, Jan. 2002. P. 30-47 [HiHi02]를 참조), 임베딩 메시지 인식자들은 단순한 형태를 임베딩하는 좌표들의 블록들에 의해 근사되는 텍스쳐들의 이전에 컴퓨팅된 부분들에 대해 실행된다. 상기 공개 문헌들은 컨테이너 컨텍스트에 관한 적응 은폐 메시지들(adaptive concealment messages)의 현대 기술들의 경향을 반영한다. 그러나, 그것들에 의한 프로세싱 능력은 주로 텍스쳐 휘도 및 컬러 컴포넌트들의 휘도 차의 향상된 집중도를 가진 컬러 세그먼트들에 대해 실행되는 데이터의 기하학적인 적응 임베딩(adaptive embedding)으로 한정된다. 수신 시 은폐된 메시지가 알려지지 않았다고 가정하면, 이는 보통 임베딩된 데이터의 할당에 관한 동반하는 제어 정보에 의해 수반된다. 제어 정보는, 단순한 LSB 방법에서처럼 컨테이너 컨텍스트에 관계없이 신호의 미리 설정된 조각의 고정된 좌표들에 대해 비-적응 방식으로 처리된다. 메시지는 예를 들어 블록들의 좌표 리스트에 의해 설정될 수 있는 제어 정보의 사이즈를 최소화하기 위해 컨테이너의 몇몇 블록들에 임베딩된다. 메시지를 블록-대-블록으로 기록하는 것은 컨테이너 이미지의 배열(geometry)의 정확성을 제한하고, 텍스쳐 부분들에 대한 메시지 인식자들의 은폐 효과를 감소시킨다. 만약 메시지가 명확히 알려져 있고, 수신시에 상관관계 분석의 표준 방법들에 의해서 탐지되면, 제어 정보 없이 포인트-대-포인트 임베딩을 적용하고, 메시지 임베딩에서 텍스쳐들의 선택으로 제한되도록 하는 것이 가능하다(도 2의 (c)). 그러나, 그와 같은 임의의 이미지들에 대한 효율적인 텍스쳐 선택의 문제는 해결하기 어렵다. 따라서, 컨테이너에 적응적 방식으로 워터마크들을 눈가림 임베딩(blind embedding)하는 알려진 방법들에 대하여, 컨테이너 컨텍스트는 그 값이 2차의 배수로 설정된 휘도 변형의 고정된 범위들에서의 좌표들에 대한 메시지 인식자들(코드들)의 기하학적 할당 만에 의해 고려되는 것이 특징이다. 임베딩된 메시지 인식자들의 좌표들의 컨테이너에 대한 계산 결과들은 스테고-이미지의 유사한 프로세싱에서 다시 생산되지 않기 때문에(임베딩된 메시지는 텍스쳐의 세그먼트들의 계산에 영향을 미친다), 성공적인 메시지 추출을 위해서, 동반하는 데이터는 컨텍스트에 관계없이 컨테이너에 임베딩되고, 그 데이터는 또한 컨테이너와 관계없이 알고리즘적으로 및 메시지들(특히, 워터마크들)의 임베딩 및 추출의 일반적 구성으로, 설정될 수 있는 것으로 도 2에 나타난 것과 같이 속성 키(attributive key)([Gri02], V. I. Gorodetsky, V. I. Samoilov "Simulation-Based Exploration of SVD-Based Technique for Hidden Communication by Image Steganography Channel", Proc. of the Second Int. Workshop on Mathematical Methods, Models, and Architectures for Computer Network Security MMM-ACNS, ISSN: 0302-9743, ISBN: 3-540-40797-9, St. Petersburg: Springer-Verlag-Berlin-Heidelberg, pp. 349-359, Sep. 2003 [Gor03])로 생각할 수 있다. 이 도면의 점선은 메시지 추출의 서브-회로의 입력에 사용될 수 있으나 항상 필수적인 것은 아닌 데이터를 가리킨다. 모든 선택적인 구성요소들이 그 구성으로부터 제거되면, 입력에서 신호전송된 데이터에 의해 과중되고(overcharged) 출력에서 불충분하게 구체적으로 남게 된다. 표준 구성 및 그 실제적 구현들의 주된 단점은 원래의 신호 정보(컨테이너)가 불완전하고, 그 정보는 메시지 데이터를 임베딩한 후에 세이브된다는(saved) 것이다. 알려진 메시지 은폐 방법의 이론적인 일반화들의 대다수는 암호화 솔루션들과 유사한 것에 기초하고 있다. [Gri02]에서는, 스테가노그래피에서의 암호화 키의 역할은 임베딩된 메시지 코드 좌표들의 리스트의 직접적 또는 간접적인 (알고리즘적) 지시에 의해 수행된다. 임베딩된 메시지 코드 좌표들의 컨테이너에 대한 계산 결과들은 스테고-이미지를 유사하게 프로세싱하는 과정에서 재생되지 않기 때문에, 암호화 키는 필요한 것으로 보인다. 이미지의 마스킹 컨텍스트(masking context)에 관계없이 컨테이너의 변형을 "강제하는" 입력 키 이외에도, 일반적인 구성의 출력에서 메시지의 코드들의 임베딩 후에 보존되는 원래의 신호(컨테이너)의 정보 추출은 형식화되지 않거나 또는 불충분하게 형식화된다. 그러한 경우, 알려지지 않고 이용될 수 없는 컨테이너의 개념들이 혼동된다. 컨테이너에 독립한 키가 없을 때, 메시지 추출시 그와 같은 컨테이너의 액세스 불가성(inaccessibility)은 임베딩되는 코드들의 할당의 좌표들의 계산을 정확히 하는데 주된 장애를 구성하고, 이는 이미지 또는 오디오 신호에 데이터를 가역 임베딩(reversible embedding)하는 것에 기초한 RDH(Reversible Data Hiding) 방법에서 극복된다(제거된다)(Mehmet U. Celik, Gaurav Sharma, A. Murat Tekalp, Eli Saber. Reversible Data Concealment. IEEE Proceedings of the International Conference on Image Processing (ICIP), New York, 23 September 2002. P. 157-160 [Meh02], Fridrich J., Goljan M., Du R. Lossless data embedding - new paradigm in digital watermarking. EURASIP Journ. Appl. Sig. Proc., vol. 02, Feb 2002. P. 185-196 [Fri02] 참조). 상기 방법에서, 메시지 임베딩은 도 3에 나타난 바와 같이 신호의 최초 표시의 하위 비트들에서 포함하는 비디오 데이터의 부분 압축에 의해서 제공된다. 원래의 RDH 방법에서는, 먼저 메시지가 추출되고, 그리고나서 컨테이너가 복원된다. 그러나, 메시지가 임베딩하는 코드들의 좌표의 리스트들로 구성되면, 메시지 추출을 위해, 컨테이너의 예비적인 복원(preliminary restoration)을 해결할 필요가 있다. RDH 방법의 구성에서, 컨테이너의 변환은 원래의 신호를 하위-차수(low-order)의 숫자들(비트들)의 정보를 패키징하는 방법으로 릴리즈된(released) 하위 비트들의 번호로 표시하는 것을 의미한다. 릴리즈된 볼륨(공간)은 왜곡없는 전송 과정에서 컨테이너 및 임베딩된 메시지 모두를 보존하도록 허용하는 메시지 임베딩에 사용된다. 그러나, 제한된 압축 비율 및 상대적으로 작은 크기(볼륨)의 임베딩된 코드들(컨테이너의 사이즈보다 10% 작은) 때문에, 또한 스테고-이미지의 전송 도중 왜곡에 대한 불안정성 때문에, RDH 방법은 상대적으로 커다란 사이즈(볼륨)의 메시지들을 임베딩하는데 덜 효율적이고, 스테가노그래피의 문제들에서는 제한된 실제 값을 가지게 되는 문제가 있다.