ステガノグラフィとは

情報の存在を秘匿するセキュリティ技術

機密データを扱うときには、その内容を他者に知られない形に暗号化します。例えば、メール送信時、本文は暗号化され通信することで、送信者と受信者のみが解読できるようになっています。この通信では、暗号化されている情報がやり取りされていることがわかるため、通信内容に機密情報が含まれることを外部から推測できます。
一方で、ステガノグラフィは、情報の中に情報を埋め込んで隠す技術（情報隠蔽技術）の一つで、通信内容に機密情報が含まれること自体を認識できません。つまり、そこに重要な情報があることを悟られないようにする技術です。
単純なものでは、横書きのテキストに縦方向に読むと伝わるメッセ―ジを紛れ込ませるもの(縦読み)、薬品等による見えないメッセージのあぶり出しなどもステガノグラフィの一種です。数理的な方法で提案されているものとしては、文字のフォントに情報を付与し、テキストとは異なるメッセージを埋め込む方法などがあります。

【ステガノグラフィの例】

アルファベットの「a」のフォント（特に、最後のはらいの形状が顕著）に違いを持たせて、その違いに数字の情報を埋め込んでいます。

出所）’FontCode: Embedding Information in Text Documents using Glyph Perturbation’よりFig.2

例のように、重要なコミュニケーションの内容を他の人が読めないようにすることが「情報暗号化」、重要な情報がやり取りされていること自体を検知できないようにすることが「情報隠蔽」です。
情報隠蔽技術であるステガノグラフィは、諜報活動などで使われることが多かったのですが、その技術が転じて、電子創作物などにおいて、埋め込んだコンテンツ情報をもとにデータの真贋を判定する「電子透かし」のような役割に応用されています。

ステガノグラフィの利用

電子透かしにおいては、テキスト、画像、音声、動画、プログラムといった創作物に対して、創作物の権利関係情報を埋め込み活用します。例えば映像作品であれば、課金の有無や、録画可能回数などを埋め込み、製品の真贋性を判定できるようにすることで、著作権管理に利用されています。また、AIや機械学習技術に対しても、データを利用する際のプライバシー保護の観点でステガノグラフィの技術が利用されています。 モデルを学習するためのデータやモデルの不正利用を見分けるために、そのなかに作成者だけが復元できる埋め込まれた情報を紛れ込ませることが行われます。データのサイズや統計的特徴を変えずに透かしや疑似データをいれる点に数理的な工夫がある技術です。
一方で、一見何も変哲のないアプリケーションに見えて、実行することによってウイルスに感染してしまうマルウェアとして悪用されるケースもあります。セキュリティソフトの監視を免れるために、スクリプトの一部に悪意ある命令を忍び込ませる点でステガノグラフィが利用されます。通信内容に悪意のある情報が埋め込まれていないかをあぶりだす技術（ステガナリシス）も考えられています。

生成AIで注目されるステガノグラフィ

近年、生成AIの普及が急速に進んでおり、大量の文章や画像がAIにより作ることができるようになりました。そのため、創作物の権利保護に加え、AIによる悪意ある画像の作成を防止することも重要になってきています。ウェブ上にある画像や映像に電子透かしを埋め込むことで、生成AIによる生成物かどうかを判断でき、ディープフェイクのような悪意ある利用を防止できます。
また、AIモデル自体の著作権を保護するためにもステガノグラフィは利用されています。他のAIモデルを権利侵害して作られたものであるかどうかを確かめるために、特定のプロンプトに対して、同じ挙動をするように設定することでモデル自体に透かしを埋め込むことなどで権利保護を行っています。
急速に拡大する生成AIにより、ステガノグラフィが注目をあびています。

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