웹사이트, 웹 서버 및 로컬 디렉토리를 스캔하여 AI 기반 객체/텍스트 인식과 이미지, 오디오, PDF, 바이너리 전반의 심층 파일 분석을 통해 스테가노그래피를 탐지하는 자동화 도구입니다.
StegoScan.py는 AI 기반 객체 및 텍스트 인식과 심층 파일 분석을 통합하여 웹사이트, 웹 서버 및 로컬 디렉터리에서 스테가노그래피 탐지를 자동화하는 강력한 차세대 도구입니다. 제한된 파일 형식에 초점을 맞추거나 수동 처리가 필요한 기존의 스테가노그래피 탐지 도구와 달리, StegoScan.py는 포괄적인 자동 스캐닝을 위해 설계되어 웹사이트를 스크래핑하고, 내장 파일을 분석하며, PNG, JPG, BIN, PDF, DOCX, WAV, MP3 등 다양한 형식에서 숨겨진 메시지를 탐지합니다.
이 도구는 웹사이트 및 웹 서버 스캐닝 기능을 갖추고 있어, 불법 데이터 교환을 모니터링하는 보안 연구자나 사이버 범죄자를 추적하는 법 집행 기관에 매우 유용합니다. 단일 명령으로 전체 도메인이나 IP 범위를 분석하고, 의심스러운 미디어와 문서를 검색 및 검사하여 숨겨진 통신을 찾아낼 수 있습니다. 다크 웹 마켓플레이스의 은밀한 거래 탐지, 허위 정보 캠페인의 내장 선전 식별, 테러 네트워크 내의 은폐된 지시사항 발견에 이르기까지, StegoScan.py는 스테가노그래피 위협에 대한 탁월한 가시성을 제공합니다.
스테가노그래피 탐지 개선 사항 중 하나는 YOLO 및 TrOCR과 같은 AI 모델을 통합하여 이미지 및 오디오 파일 내의 객체 및 텍스트 탐지를 수행한다는 점입니다. 기존에는 이러한 탐지가 수동으로 확인되어야 했습니다. 기존 OCR(광학 문자 인식) 도구는 신뢰성이 낮아 이미지에 숨겨진 기본 텍조차도 노이즈, 왜곡 또는 비표준 글꼴로 인해 인식하지 못하는 경우가 많습니다. StegoScan.py는 선택적 AI 강화 텍스트 탐지를 제공하여 이러한 문제를 극복하고, 이미지, 스캔 문서, 심지어 오디오 파일의 스펙트로그램에서 숨겨진 메시지를 추출하는 능력을 획기적으로 향상시킵니다. 이는 손상된 미디어에서 높은 신뢰도의 텍스트 추출이 필요한 법의학 분석가, 사이버 보안 전문가, 법 집행 기관에게 게임 체인저입니다.
또 다른 새로운 기능은 심층 파일 추출입니다. 이는 스테가노그래피 분석의 중요한 발전입니다. StegoScan.py는 PDF 및 DOCX 파일의 표면만 스캔하지 않고, 그 안에 포함된 파일을 추출하고 분석합니다. 즉, 첨부 파일이나 깊이 중첩된 문서 내에 숨겨진 스테가노그래피 콘텐츠를 드러낼 수 있어 기존 스캐닝 도구의 주요 사각지대를 해결합니다.
StegoScan.py는 여러 스테가노그래피 분석 기법을 하나의 통합 테스트로 결합하여 파일에 대한 상세하고 다층적인 분석을 제공합니다. 보안 팀, 디지털 법의학 전문가, 사이버 보안 연구원에게 진화하는 디지털 위협에 대한 최첨단 솔루션을 제공합니다. 스테가노그래피 기술이 더욱 정교해짐에 따라 기존 도구는 한계를 드러냅니다. StegoScan.py는 다른 도구가 놓치는 것을 탐지하여 조직이 악의적인 행위자보다 앞서 나갈 수 있도록 보장합니다. 스테가노그래피의 자세한 설명과 사용 방법은 "StegoScan의 배경 및 이론적 근거" 섹션을 참조하십시오.
StegoScan은 자체 전용 Python 환경을 설정하고, 로컬 작업 공간을 생성하며, 분석 기능 제품군을 구동하는 데 필요한 모든 도구와 패키지를 설치하는 것으로 시작됩니다. 모든 것이 준비되면 제공된 IP 주소(선택된 경우)를 확인하여 활성 웹 서버에 속하는지 확인합니다.
대상이 확인되면 StegoScan은 작업을 시작합니다. 지정된 IP 주소와 URL에서 지정된 유형의 모든 파일을 스크래핑합니다. 로컬 디렉터리가 선택된 경우 해당 디렉터리에서도 파일을 수집합니다. 수집된 모든 파일은 유형별로 깔끔하게 정리되어 선택된 디렉터리에 저장됩니다.
다음으로, StegoScan은 결과 디렉터리를 준비하고 스테가노그래피 탐지 테스트 제품군을 실행합니다. 사용 가능한 테스트에 대한 자세한 내용은 "스테가노그래피 테스트" 섹션을 참조하십시오. 숨겨진 데이터가 발견되면 파일은 해당 테스트별로 분류되어 하위 폴더에 저장됩니다. 모든 테스트가 완료되면 StegoScan은 프로세스를 마무리하고 실행을 종료합니다.
웹사이트 및 웹 서버 스캐닝 기능 – 기존의 스테가노그래피 분석 도구는 정적 파일에만 초점을 맞추지만, StegoScan.py는 웹사이트, IP 범위, 웹 서버 전체를 능동적으로 스캔하여 숨겨진 메시지를 찾습니다. 다크 웹 마켓플레이스, 사이버 범죄 포럼 또는 손상된 기업 사이트를 조사할 때, 파일 검색 및 분석의 전체 과정을 자동화합니다. 더 이상 수동 다운로드와 정렬이 필요 없습니다. StegoScan이 모든 작업을 대신합니다!
이미지 및 오디오 파일에 대한 AI 객체 및 텍스트 탐지 – 기존 OCR(광학 문자 인식)은 신뢰할 수 없으며, 왜곡된 텍스트, 비표준 글꼴 또는 노이즈가 있는 이미지에서 종종 실패합니다. StegoScan.py는 YOLO 및 TrOCR과 같은 고급 AI 모델을 통합하여 텍스트 추출 및 객체 탐지를 향상시켜 표준 OCR이 완전히 놓치는 숨겨진 메시지를 드러냅니다. 오디오 스펙트로그램도 스캔하여 스테가노그래피 콘텐츠를 찾을 수 있어 숨겨진 데이터 교환에 대한 통찰력을 제공합니다.
PDF 및 DOCX 파일의 심층 파일 추출 – 대부분의 도구는 문서 파일을 분석할 때 표면만 긁지만, StegoScan.py는 더 깊이 파고듭니다! PDF, DOCX 문서 및 기타 복잡한 형식에 포함된 파일을 자동으로 추출하여 스테가노그래피 데이터를 분석합니다. 이는 주요 사각지대를 제거합니다. 무해해 보이는 문서 내에 숨겨진 페이로드는 더 이상 탐지를 피할 수 없습니다. 더 이상 간과되는 숨겨진 파일은 없습니다. 존재한다면 StegoScan이 찾아냅니다.
세부 파일 분석을 위한 결합 도구 테스트 – StegoScan.py는 한 가지 기술에만 의존하지 않습니다. 여러 스테가노그래피 탐지 방법을 하나의 강력한 테스트로 결합하여 스캔된 모든 파일에 대한 다층적이고 철저한 분석을 보장합니다. 단일 탐지 기술(쉽게 회피될 수 있음)에 의존하는 대신, StegoScan은 여러 방법을 사용하여 파일을 교차 확인하여 탐지 정확도를 극대화합니다.
자동화 및 Linux 최적화 – 종속성 문제로 지치셨나요? StegoScan.py는 플러그 앤 플레이 방식입니다. 필요한 것을 자동으로 설치하여 수동 설정 없이 원활하고 효율적인 스캐닝 과정을 보장합니다. 속도와 효율성을 위해 설계되어 Linux에서 완벽하게 실행되며, 사이버 보안 전문가, 침투 테스터, 법의학 분석가에게 완벽한 도구입니다.
웹 스크래핑 및 파일 다운로드 – URL, IP 주소, IP 범위에서 특정 파일 형식을 자동으로 추출 및 다운로드하여 대규모 웹 콘텐츠 분석을 가능하게 합니다.
로컬 디렉터리 추출 및 테스트 – 로컬 디렉터리를 스캔하여 스테가노그래피 콘텐츠를 찾고, 저장된 파일 내 숨겨진 메시지를 식별합니다.
이미지 처리 및 스테가노그래피 분석 – 여러 탐지 기법을 사용하여 이미지에 대한 심층 스테가노그래피 테스트를 수행하고 숨겨진 데이터를 발견합니다.
PDF 및 DOCX에서 포함된 파일 추출 – PDF 및 DOCX 문서에서 이미지와 포함된 파일을 추출 및 분석합니다. 이는 깊이 숨겨진 스테가노그래피 콘텐츠를 식별하는 중요한 단계입니다.
스테가노그래피 탐지 도구 – stegano, stegdetect, zsteg를 통합하여 이미지 파일 내 은폐된 메시지에 대한 다층 탐지를 수행합니다.
AI 기반 객체 및 텍스트 탐지 – AI 기반 분석으로 기존 탐지 방법을 강화합니다:
기본 악성코드 및 ELF 파일 분석 – ELF 바이너리 및 기타 실행 파일에 대한 예비 보안 분석을 수행하여 잠재적인 악성코드 위협을 식별하는 데 도움을 줍니다.
오디오 및 바이너리 파일 분석 – WAV 및 MP3 파일을 분석하여 스펙트로그램이나 가청 주파수 범위 외부에 포함된 메시지 등 숨겨진 스테가노그래피 데이터를 찾습니다.
바이너리 파일 구조 추출 – Binwalk를 사용하여 바이너리 파일 내의 숨겨진 파일, 펌웨어, 포함된 데이터를 추출하고 검사합니다.
멀티스레딩 지원 – 성능에 최적화되어 대규모 데이터셋의 빠르고 효율적인 스캐닝이 가능하며, 법의학 조사 및 대규모 사이버 보안 애플리케이션에 이상적입니다.
(일부 테스트 아래에는 도구를 테스트하는 데 사용된 샘플 파일이 시각적으로 무엇을 찾아내는지, 그리고 통신 사이트에서 파일이 얼마나 눈에 띄지 않을 수 있는지 보여줍니다.)
왼쪽: 변경되지 않은 이미지, 오른쪽: "hello world"가 포함된 이미지
이미지 무결성 – Pillow Python 임포트를 사용하여 PNG 및 JPG 파일의 무결성을 확인합니다.
히스토그램 – Matplotlib Python 임포트를 사용하여 PNG 및 JPG 파일의 RGB 색상 값 분포를 보여주는 히스토그램을 생성합니다.
객체 탐지 – YOLOv8 및 TrOCR을 사용하여 LSB를 반복적으로 제거하고 이미지에 빨간색, 녹색, 파란색 필터만 적용하여 PNG 및 JPG 파일의 각 레이어를 테스트합니다.
LSB에 숨겨진 고양이 이미지가 YOLOv8로 발견됨 [2]
Jpeg – Stegdetect Linux 명령줄 도구를 사용하여 JPG 파일을 테스트하고 jSteg, jphide, Outguess, F5(헤더 분석), invisible secrets, appendX, camouflage와 같은 기법을 사용하여 이미지에 포함된 숨겨진 데이터를 탐지합니다.
Png – Zsteg Linux 명령줄 도구를 사용하여 PNG를 테스트하고 LSB 스테가노그래피를 탐지하며, 다양한 색상 채널(R, G, B, A) 및 해당 비트 평면을 확인하고, 이미지에 데이터를 숨기는 데 사용되는 일반적인 인코딩 기술을 찾아내며, 페이로드 추출, 텍스트 및 ASCII 숨겨진 메시지, 엔트로피 분석을 수행합니다.
왼쪽: 변경되지 않은 이미지, 오른쪽: "사냥개 사냥(Hunting of the Snark)의 첫 장이 포함된 이미지" [1]
오디오 무결성 – Wave Python 임포트를 사용하여 MP3 및 WAV 파일의 무결성을 확인합니다.
오디오 탐지 – Librosa Python 임포트를 사용하여 MP3 및 WAV 파일의 오디오 스펙트로그램을 생성한 후, YOLOv8 및 TrOCR을 실행하여 파일의 시간 길이에 따른 주파수 값 표현에 숨겨진 이미지나 메시지를 확인합니다.
[오디오 듣기](https://github.com/LCBOWER33/StegoScan/blob/main/images/Drawing_of_the_word_Wikipedia.wav)
TrOCR을 사용하여 오디오 파일 내에서 발견된 숨겨진 텍스트 메시지 [2]
바이너리 – Binwalk Linux 명령줄 도구를 사용하여 바이너리 파일에 포함된 파일 및 데이터를 테스트하고, 바이너리 내에서 알려진 파일 서명(예: ZIP, PNG, ELF 등)을 식별하며, 바이너리 이미지 내의 펌웨어 구성 요소, 압축 및 암호화된 데이터를 찾고, 파일 내 압축 데이터(예: LZMA, GZIP, BZIP2)를 발견하며, 암호화 또는 난독화된 데이터 플래그, 파일 시스템 서명, 포함된 파일 시스템(예: SquashFS, JFFS2, EXT, FAT) 인식, 컴파일된 실행 파일(ELF, PE, Mach-O) 탐지, 부트로더 및 펌웨어 구성 요소 식별, 엔트로피 분석을 수행합니다.
Elf 검사 – YARA 규칙, 매직 바이트, Linux file 명령, 엔트로피 분석을 사용하여 모든 파일에 포함된 악성코드를 확인합니다.
-u, --url : 파일을 스크래핑할 기본 URL, IP 주소 또는 IP 범위입니다.
-t, --types : 다운로드할 파일 확장자의 쉼표로 구분된 목록(모든 파일은 *).
-n, --num : 다운로드할 파일 수입니다.
-o, --output : 출력 디렉터리입니다.
-m, --mode : 특정 테스트(예: lsb, hist) 또는 모든 테스트("all")를 지정하는 테스트 모드입니다.
-l, --local : 분석할 로컬 파일 또는 디렉터리 경로입니다.
sudo python StegoScan.py -u "https://example.com" -t "*" -o "downloads" -m "all"
sudo python StegoScan.py -u "https://example.com" -t "jpg,png" -n 5 -o "downloads" -m "all"
sudo python StegoScan.py -l "path/to/local/files" -t "*" -o "downloads" -m "lsb,hist,png"
GUI는 아직 전체 시스템에 통합하는 작업이 진행 중이지만, 현재 버전은 다음과 같습니다:
스크래핑된 모든 파일은 실행 시 제공된 출력 디렉터리에 저장됩니다.
필요한 모든 Python 임포트를 위한 새 환경을 자동으로 생성하고 설치합니다.
스크립트는 poppler-utils, stegdetect, binwalk, zsteg를 자동으로 설치합니다.
CUDA 호환 GPU가 감지되면 GPU 가속이 사용됩니다.
Exiftool, StegSeek, StegExpose, OutGuess, StegoRAT, StegoSuite, WavSteg를 포함하도록 테스트를 확장합니다.
더 많은 YARA 규칙으로 악성코드 분석을 확장합니다.
고급 이미지 처리 기술을 사용하여 객체 탐지를 개선합니다.
스테가노그래피(Steganography)는 의심스럽지 않은 다른 데이터 내에 메시지를 숨기는 관행으로, 범죄 활동에서의 사용이 눈에 띄게 증가했습니다. 디지털 기술의 발전으로 악의적인 행위자는 이미지, 오디오, 비디오 등 무해해 보이는 파일에 불법 정보를 포함시킬 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 테러 조직이 인터넷에 게시된 디지털 사진 내에 지시사항을 숨기기 위해 스테가노그래피를 사용했다는 보고가 있습니다. 또한 VoIP( Voice over Internet Protocol) 통신의 증가로 인해 음성 스트림 내에 데이터를 숨기는 기술이 개발되어 탐지가 더욱 어려워졌습니다.
공공 미디어 영역에서도 스테가노그래피는 그 존재감을 드러냈습니다. 악의적인 용도 외에도, 저작권 정보를 미디어 파일에 은밀히 포함시켜 지적 재산권을 보호하는 디지털 워터마킹과 같은 합법적인 목적으로 사용되었습니다. 이 기술을 통해 콘텐츠 제작자는 자신의 작업물 배포를 추적하고 무단 사용을 방지할 수 있습니다. 또한, 사회적 스테가노그래피(social steganography) 개념이 등장했는데, 개인이 공개적으로 공유된 문화적 참조, 관용구, 대중 문화 콘텐츠 내에 메시지를 숨겨 특정 청중에게만 보이도록 하는 방식입니다.
사이버 범죄, 테러, 은밀한 통신에서 스테가노그래피의 사용이 증가함에 따라, 이러한 숨겨진 메시지를 위해 웹사이트를 스캔할 수 있는 도구를 개발하는 것이 중요해졌습니다. 범죄자와 악의적인 행위자는 디지털 스테가노그래피를 악용하여 도난된 자격 증명, 악성코드 명령, 불법 지시사항 등 데이터를 비밀리에 교환하면서 기존 사이버 보안 조치의 탐지를 피합니다. 웹 콘텐츠를 스캔하고 분석하여 포함된 메시지를 찾을 수 없다면, 법 집행 기관과 보안 기관은 불법 활동을 추적하는 데 어려움을 겪게 되어 국가 안보, 금융 시스템, 개인 정보 보호에 잠재적인 위협이 될 수 있습니다. 또한, 허위 정보 및 은밀한 영향력 캠페인의 증가와 함께 스테가노그래피 기술은 숨겨진 선전을 퍼뜨리거나 허위 정보 활동을 조정하는 데 악용될 수 있습니다. 스캐닝 메커니즘을 구현하면 개인 정보 보호 문제와 균형을 유지하면서 이러한 위험을 식별하고 완화하여 스테가노그래피가 사악한 목적으로 오용되지 않도록 할 수 있습니다.
[1] Detecting Steganographic Content on the Internet. 2002년 Niels Provos와 Peter Honeyman이 발표한 논문, Proceedings of the Network and Distributed System Security Symposium (샌디에이고, 2002년 2월 6~8일). NDSS 2002. Internet Society, 워싱턴 D.C.
[2] "Steganography", Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Steganography (2025년 1월 27일 접속).
이 프로젝트는 오픈 소스이며 MIT 라이선스에 따라 제공됩니다.
