thủy vân số và ứng dụng trong xác thực nội dung ảnh số

- Dễ dàng phát tán: Ngày nay một người sử dụng bình thường có thể trở thành nguồn phát tán tài liệu dễ dàng thông qua các ứng dụng, phương tiện kỹ thuật số như máy tính, điện thoại, các

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN&TRUYỀN THÔNG

.

ĐÀO TRUNG DŨNG

THỦY VÂN SỐ VÀ ỨNG DỤNG TRONG XÁC THỰC NỘI DUNG ẢNH SỐ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Thái Nguyên - 2014

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN&TRUYỀN THÔNG

.

ĐÀO TRUNG DŨNG

THỦY VÂN SỐ VÀ ỨNG DỤNG TRONG XÁC THỰC NỘI DUNG ẢNH SỐ

Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã số: 60 48 0101

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS Trịnh Nhật Tiến

Thái Nguyên - 2014

MỞ ĐẦU

Lí do chọn đề tài

Chúng ta đang sống trong một xã hội thông tin, đặc trưng lớn nhất đó là

sự thâm nhập của các loại dữ liệu số vào mọi mặt của đời sống xã hội Dữ liệu

số có thể lưu trữ với chất lượng cao, có thể được xử lý một cách dễ dàng Mặt khác, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của mạng Internet quá trình phân phối các sản phẩm kỹ thuật số trở nên thuận tiện và nhanh chóng, thì vấn đề bảo vệ bản quyền, quyền sở hữu trí tuệ, hạn chế truy nhập thông tin trái phép, xác thực

dữ liệu số, ngày càng trở lên quan trọng và là yêu cầu cấp thiết đặt ra trong bối cảnh hiện nay, bởi vì dữ liệu số có những đặc trưng riêng như:

- Dễ dàng sao chép, chỉnh sửa: Chỉ cần một vài thao tác đơn giản trên máy tính, mạng máy tính thì một tài liệu dày hàng nghìn trang hay một tác phẩm nghệ thuật (bức tranh, ảnh, bản nhạc, logo,…) giá trị được sao chép chỉ trong vòng vài giây Điều quan trọng là khi sao chép thì chất lượng bản sao được giữ nguyên so với bản gốc, giống tài liệu gốc và dễ dàng chỉnh sửa

- Dễ dàng tìm kiếm: Với sự ra đời và ứng dụng mạnh mẽ mạng máy tính internet thì việc xây dựng các ứng dụng và các kho dữ liệu số trên tất cả các lĩnh vực của đời sống như: văn hóa, chính trị, kinh tế, quân sự, an ninh, quốc phòng, dữ liệu bản đồ,… cùng với nhiều công cụ tìm kiếm dữ liệu đã giúp cho việc tìm kiếm các loại dữ liệu số trở nên nhanh chóng hơn

- Dễ dàng phát tán: Ngày nay một người sử dụng bình thường có thể trở thành nguồn phát tán tài liệu dễ dàng thông qua các ứng dụng, phương tiện kỹ thuật số như máy tính, điện thoại, các ứng dụng nhắn tin, truyền file ftp, mạng

xã hội hay các dịch vụ chia sẻ file trực tuyến,… dữ liệu số có thể được truyền một cách nhanh chóng thông qua mạng truyền thông mà không bị suy giảm tín

- Dễ dàng lưu trữ: Dung lượng các thiết bị lưu trữ ngày càng lớn, giá thành các thiết bị lưu trữ ngày càng rẻ đã khiến cho việc lưu trữ các dữ liệu số hóa càng trở lên đơn giản hơn

Từ tất cả các đặc trưng trên của dữ liệu số làm cho vấn đề bảo vệ bản quyền, xác thực, phát hiện thay đổi, xuyên tạc thông tin số nói chung và ảnh số nói riêng được quan tâm sâu sắc Thủy vân số đã có từ lâu, tuy nhiên việc ứng dụng của thuỷ vân đối với các lĩnh vực trên lại là những vấn đề mới, mang tính thời sự Nhận thức được ý nghĩa khoa học, thực tiễn của thuỷ vân số và yêu cầu của việc xác thực nội dung thông tin đối với ảnh số, được sự hướng dẫn của

thầy giáo PGS.TS Trịnh Nhật Tiến, tôi đã chọn đề tài “Thủy vân số và ứng dụng trong xác thực nội dung ảnh số” làm Luận văn của mình

Luận văn này sẽ tập trung tìm hiểu tổng quan về ảnh số, ẩn giấu tin và thủy vân số; một số thuật toán thủy vân trong miền không gian, miền biến đổi, đồng thời tiến hành phân tích các lĩnh vực quảng cáo trong đó có lĩnh vực quảng cáo trực tuyến và lập trình để xây dựng phần mềm thử nghiệm cho việc xác thực nhãn hiệu quảng cáo trực tuyến Ngoài phần mở đầu, phần kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn gồm 3 chương, cụ thể như sau:

Chương 1 Tổng quan về ảnh số, ẩn - giấu tin và thủy vân số Nêu

tổng quan về các nội dung cơ bản, bao gồm các khái niệm, tính chất và ứng dụng của ảnh số; ẩn - giấu tin số, phân loại kỹ thuật, mô hình giấu tin số; các khái niệm, đặc tính, phân loại, quy trình, ứng dụng và các nguy cơ tấn công đối với hệ thuỷ vân số

Chương 2 Một số kỹ thuật thủy vân trên ảnh số ứng dụng trong xác thực nội dung ảnh số Chương này tập trung trình bày về hướng tiếp cận chính của thủy vân; các biến đổi thường dùng trên ảnh số như DFT, DCT,

DWT… một số kỹ thuật tiêu biểu thủy vân ảnh số trên miền không gian và miền tần số

Chương 3: Ứng dụng thủy vân để xác thực nội dung nhãn hiệu quảng cáo trực tuyến Phân tích các hình thức quảng cáo trong đó có hình

thức quảng cáo trực tuyến Đề xuất giải pháp, mô hình sử dụng thủy vân để xác thực hình ảnh quảng cáo trực tuyến Ứng dụng bộ chương trình Visual Studio

2010, ngôn ngữ C# để lập trình ứng dụng kỹ thuật thủy vân hợp ảnh để thực hiện bài toán trên

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

Tập trung vào tìm hiểu tổng quan về ảnh số, vấn đề giấu thông tin, thủy vân trên ảnh số Trong đó xác định hướng tiếp cận chính của thủy vân, một số

kỹ thuật, thuật toán thuỷ vân và ứng dụng trong xác nội dung ảnh số

Hướng nghiên cứu của đề tài:

Tổng quan về ảnh số Tổng quan vấn đề giấu thông tin Một số kỹ thuật, thuật toán thuỷ vân; cài đặt chương trình ứng dụng kỹ thuật thuỷ vân để xác thực nhãn hiệu quảng cáo trực tuyến

Phương pháp nghiên cứu:

Sử dụng các phương pháp nghiên cứu chính sau: Phương pháp nghiên

cứu lý thuyết, thực nghiệm; Phân tích, so sánh các thuật toán giấu tin; Phương

pháp trao đổi khoa học, lấy ý kiến chuyên gia; Thử nghiệm các thuật toán trên máy tính

Ý nghĩa khoa học của đề tài:

Nghiên cứu, phân tích một số thuật toán thuỷ vân và xây dựng mô hình ứng dụng xác nội dung ảnh số để xác thực các loại ảnh số, ứng dụng vào việc xác thực nhãn hiệu quảng cáo trực tuyến

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ, ẨN - GIẤU TIN VÀ THỦY VÂN

1.1 ẢNH SỐ

1.1.1 Điểm ảnh (Picture Element)

Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng Để

xử lý bằng máy tính điện tử, ảnh cần phải được số hoá Số hoá ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám) Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng Mỗi một điểm như vậy gọi là điểm ảnh hay gọi tắt là pixel Trong khuôn khổ

ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với tọa độ (x, y)

Điểm ảnh (pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám

hoặc màu nhất định Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh

1.1.2 Độ phân giải của ảnh

Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị Khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân

bố theo trục x và y trong không gian hai chiều

Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc *

200 điểm ảnh (320*200) Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn

hơn màn hình CGA 17” độ phân giải 320*200 Lý do: cùng mật độ nhưng diện

tích màn hình rộng hơn thì độ mịn của các điểm ảnh thấp hơn

1.1.3 Mức xám của ảnh

Một điểm ảnh có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và độ

xám của nó Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm đó

- Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức

256 là mức phổ dụng Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 01 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 01 byte biểu diễn: 28=256 mức, từ 0 đến 255)

- Ảnh đen trắng: Là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác)

với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau

- Ảnh nhị phân: Ảnh chỉ có 02 mức đen trắng phân biệt tức dùng 01 bit

mô tả 21 mức khác nhau Nói cách khác, mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1

- Ảnh màu: Trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để

tạo nên thế giới màu, người ta thường dùng 03 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu: 28*3=224K, sấp xỉ 16,7 triệu màu

1.1.4 Ảnh số

Hình ảnh có thể là bức vẽ, họa hình (Picture, Photograph) hay nói cách khác đó là các dữ liệu có thể được cảm nhận bằng thị giác (Visual data) Một hình ảnh số thông thường có số chiều là 2 hoặc 3 [2] Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật

Như vậy, có thể định nghĩa ảnh số là một ảnh đã được rời rạc hóa trong không gian hai chiều có ảnh hưởng do cường độ ánh sáng và được mô tả như

ma trận hai chiều Dựa trên màu sắc có thể phân loại ảnh số thành ảnh đen trắng và ảnh màu

1.1.5 Biểu diến ảnh số

- Ảnh véctơ: Là các dữ liệu đồ họa (graphics) Ba loại đối tượng đồ họa

riêng biệt là điểm, đường và vùng Ảnh véctơ được hình thành từ nhiều đối tượng đồ họa đơn giản: đoạn thẳng, elíp Khuôn mẫu ảnh có thể là DXF, WMF, PIC, CGM

- Ảnh raster: Bao gồm các dữ liệu ảnh (Image) Khuôn mẫu ảnh raster có

thể là BMP, JPEG, GIF Mỗi điểm ảnh (pixel) của loại ảnh này cần được xác định màu cụ thể Ảnh raster có thể là đa mức xám hay ảnh màu

Biểu diễn ảnh đa mức xám

Ảnh được hiển thị trên màn hình bởi các pixel Các pixel có độ chói (cường độ) khác nhau Dải cường độ từ đen đến trắng phụ thuộc vào chất lượng ảnh, hay tổng số bít sử dụng cho mỗi pixel Thí dụ với 8 bit biểu diễn điểm ảnh thì có tới 255 mức cường độ khác nhau có thể biểu diễn

Tóm lại, ảnh đa mức xám được biểu diễn bằng mảng 2 chiều Mỗi phần

tử của mảng tương ứng với 01 điểm ảnh

Việc sắp xếp các giá trị pixel này trong vùng bộ nhớ liên tục được gọi là bitmap Khái niệm này xuất phát từ ánh xạ (map) các pixel ảnh vật lý vào các địa chỉ liên tục trong bộ nhớ Bộ nhớ sử dụng để lưu trữ dữ liệu ảnh bitmap

được gọi là “frame buffer”

Biểu diễn ảnh màu

Ảnh màu cũng bao gồm trường chữ nhật các pixel Khác biệt với các ảnh

đa cấp xám là cần 3 giá trị để biểu diễn ảnh Mỗi giá trị biểu diễn một màu cơ

sở Cách biểu diễn này xuất phát từ lý thuyết rằng màu có thể hình thành từ trộn ba màu cơ sở Các màu cơ sở sử dụng trong vô tuyến truyền hình và màn hình máy tính là Red, Green và Blue

Ảnh màu có thể biểu diễn bởi ba mảng hai chiều tương ứng với các màu

cơ sở Red, Green và Blue của ảnh

Màu và mô hình màu

Màu là phân bổ bước sóng ánh sáng (màu blue - 440 nm, màu green -

545 nm và màu red - 580 nm) Mắt người cảm nhận ba màu red, green và blue

nhờ các tế bào hình nón (khoảng 6-7 triệu) trên võng mạc Mắt người cảm nhận màu (bước sóng điện từ) trong dải từ 400 nm đến 700 nm

Phần lớn màu sắc xung quanh ta không có bước sóng đơn mà chúng được tạo bởi do trộn nhiều bước sóng khác nhau, mắt người nhạy với bước sóng trội

Mô hình màu là mô hình toán học trừu tượng mô tả cách biểu diễn màu

mà con người có thể nhận biết bởi bộ các giá trị (thông thường là 3 hay 4 giá trị) hay bởi các thành phần màu

Có nhiều mô hình màu khác nhau dành cho các mục đích sử dụng khác nhau Thí dụ, mô hình màu RGB dành cho màn hình máy tính, CMYK dành cho máy in màu, HSV dành cho người sử dụng (trực quan hơn), YUV dành cho nén ảnh, nén video và là chuẩn của Tivi

1.2 ẨN - GIẤU TIN SỐ

1.2.1 Ẩn - giấu tin số, phân loại kỹ thuật giấu tin

Từ trước đến nay, nhiều phương pháp bảo vệ thông tin đã được đưa ra, trong đó giải pháp dùng mật mã được ứng dụng rộng rãi nhất Thông tin ban đầu được mã hoá, sau đó sẽ được giải mã nhờ khoá của hệ mã Đã có rất nhiều

hệ mã phức tạp được sử dụng như DES, RSA, NAPSACK rất hiệu quả và phổ biến

Một phương pháp mới khác đã và đang được nghiên cứu và ứng dụng mạnh mẽ ở nhiều nước trên thế giới, đó là phương pháp giấu tin (Data

nào đó vào trong một đối tượng dữ liệu số khác Một trong những yêu cầu cơ bản của giấu tin là đảm bảo tính chất ẩn của thông tin được giấu đồng thời không làm ảnh hưởng đến chất lượng của dữ liệu gốc Sự khác biệt chủ yếu giữa mã hoá thông tin và giấu thông tin là mã hoá làm cho các thông tin hiện

rõ là nó có được mã hoá hay không, còn với giấu thông tin thì người ta sẽ khó biết được là có thông tin giấu bên trong

Kỹ thuật giấu thông tin nhằm mục đích đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin Việc bảo đảm an toàn và bảo mật này có thể được xem xét ở hai khía cạnh Một là bảo mật cho dữ liệu được đem giấu, hai là bảo mật cho chính đối tượng được dùng để giấu tin Hai khía cạnh này dẫn đến hai khuynh hướng kỹ thuật giấu tin Khuynh hướng thứ nhất là giấu tin mật (steganography) Khuynh hướng này tập trung vào các kỹ thuật giấu tin sao cho thông tin giấu được nhiều

và quan trọng là người khác khó phát hiện được một đối tượng có bị giấu tin bên trong hay không Khuynh hướng thứ hai là thuỷ vân số (watermarking) Khuynh hướng thuỷ vân số đánh giấu vào đối tượng nhằm khẳng định bản quyền sở hữu hay phát hiện xuyên tạc thông tin Thuỷ vân số có miền ứng dụng lớn hơn nên được quan tâm nghiên cứu nhiều hơn và thực tế đã có nhiều những

kỹ thuật dành cho khuynh hướng này

Hình 1.1 dưới đây phân loại các kỹ thuật giấu tin dưới đây chia ra các lĩnh vực của giấu tin Có thể chia lĩnh vực giấu tin ra làm hai hướng lớn, đó là watermarking và steganography Nếu như watermarking quan tâm nhiều đến các ứng dụng giấu các mẩu tin ngắn nhưng đòi hỏi độ bền vững cao của thông tin cần giấu đối với các biến đổi thông thường của tệp dữ liệu môi trường thì steganography lại quan tâm tới các ứng dụng che giấu các bản tin với độ mật và dung lượng càng lớn càng tốt Đối với từng hướng lớn này, quá trình phân loại

có thể tiếp tục theo các tiêu chí khác, ví dụ dựa theo ảnh hưởng các tác động từ bên ngoài có thể chia watermark thành hai loại, một loại bền vững với các tác

Information hiding

Giấu thông tin

Robust Watermarking

Thuỷ vân bền vững

Steganography

Giấu tin mật

Fragile Watermarking

động sao chép trái phép, loại thứ hai lại cần tính chất hoàn toàn đối lập, phải dễ

bị phá huỷ trước các tác động nói trên

Bảng 1.1 Bảng so sánh giữa giấu tin và thủy vân số

- Mục đích bảo vệ thông tin được giấu

- Giấu được càng nhiều thông tin càng

tốt, ứng dụng trong truyền dữ liệu

thông tin mật

- Thông tin được giấu phải ẩn, không

cho người khác thấy được bằng mắt

thường

- Mục đích bảo vệ môi trường giấu tin

- Chỉ cần thông tin đủ để đặc trưng cho bản quyền của chủ sở hữu

- Thông tin giấu có thể ẩn (thủy vân ẩn) hoặc hiện (thủy vân hiện)

- Chỉ tiêu quan trọng nhất là tính bền

lượng của tin được giấu vững của tin được giấu

Có nhiều cách để tiến hành phân loại các phương pháp giấu thông tin theo các tiêu chí khác nhau, như theo các phương tiện chứa tin, các phương pháp tác động lên phương tiện chứa tin, hay phân loại theo ứng dụng, cụ thể:

- Phân loại theo phương tiện chứa tin:

+ Giấu thông tin trong ảnh

+ Giấu thông tin trong các file âm thanh

+ Giấu thông tin trong video

+ Giấu thông tin trong văn bản dạng text

- Phân loại theo cách thức tác động lên phương tiện:

+ Phương pháp chèn dữ liệu: Tìm vị trí trong file dễ bị bỏ qua, và chèn các dữ liệu cần giấu vào đó (ví dụ: dữ liệu được giấu sau các ký tự EOF)

+ Phương pháp thay thế: Thay thế các phần tử không quan trọng của phương tiện chứa, bằng các dữ liệu của thông điệp cần giấu (vd: thay thế các bit ít quan trọng, thay thế trong miền tần số, các kỹ thuật trải phổ, thống kê…)

+ Phương pháp tạo các phương tiện chứa: Từ thông điệp cần chuyển đi,

sẽ tạo ra hợp lý phương tiện chứa, để phục vụ cho việc truyền thông tin đó

- Phân loại theo mục đích sử dụng:

+ Giấu thông tin bí mật

+ Giấu thông tin thuỷ vân

1.2.2 Mô hình giấu tin

Mô hình giấu tin được mô tả trong Hình 1.2 và Hình 1.3 dưới đây Trong

đó, Hình 1.2 biểu diễn quá trình giấu tin, phương tiện chứa bao gồm các đối tượng được dùng làm môi trường để giấu tin như các tệp Multimedia Thông

tin cần giấu là một lượng thông tin mang một ý nghĩa nào đó tuỳ thuộc vào mục đích của người sử dụng Thông tin được giấu vào trong môi trường chứa nhờ một bộ nhúng (là những chương trình, thuật toán để giấu tin và được thực hiện với một khoá bí mật giống như các hệ mật mã cổ điển) Sau khi giấu tin ta thu được môi trường đã giấu tin và được phân phối trên các phương tiện truyền thông khác nhau Hình 1.3 chỉ ra các công việc của quá trình giải mã thông tin

đã được giấu Quá trình giải mã tin được thực hiện thông qua một bộ giải mã tương ứng với bộ nhúng thông tin kết hợp với khoá để giải mã thông tin Khoá

để giải mã thông tin có thể giống hoặc khác với khoá để nhúng thông tin Kết quả thu được gồm môi trường gốc và thông tin đã được giấu

Với một hệ thống giấu tin mật, tính an toàn của dữ liệu cần giấu được quan tâm đặc biệt Một hệ thống được xem là có độ bảo mật cao nếu độ phức tạp của các thuật toán thám mã khó có thể thực hiện được trên máy tính Tuy nhiên, một số hệ thống lại quan tâm đến số lượng thông tin được giấu, hoặc quan tâm đến sự ảnh hưởng của thông tin mật đến môi trường chứa dữ liệu Tổng quát hóa quá trình thực hiện như sau:

Hình 1.2 Mô hình của quá trình giấu tin

1.3 THỦY VÂN SỐ

1.3.1 Khái niệm

Thủy vân không phải là một kỹ thuật mới Nó là một nhánh của kỹ thuật

ẩn giấu tin đã tồn tại vài trăm năm trước Ẩn giấu tin là một kỹ thuật sử dụng cho việc truyền các thông tin mật Thông điệp được truyền ở đây là một bí mật

mà sự tồn tại của nó là chỉ được biết đến bởi các bên liên quan trong giao tiếp

Hình 1.3 Mô hình của quá trình giải mã tin giấu

Như vậy, có thể định nghĩa, “thủy vân số” là quá trình đó nhúng những

dữ liệu (được gọi là “thủy vân” - watermark) vào một đối tượng đa phương tiện theo một cách nào đó, để sau đó có thể phát hiện hoặc trích xuất “thủy vân” cho mục đích xác thực nguồn gốc sản phẩm [16] “Thủy vân” là một phần đặc trưng của thông tin được nhúng vào các dữ liệu được bảo vệ Một yêu cầu quan trọng đối với “thủy vân” là rất khó để trích xuất hoặc gỡ bỏ được từ các đối tượng được nhúng “thủy vân” nếu không biết chìa khóa bí mật

Một cách định nghĩa khác về thủy vân số: Thủy vân số là kỹ thuật giấu thông tin theo kiểu đánh dấu (watermarking) để bảo vệ bản quyền đối tượng

chứa tin [5]

Một ví dụ của thủy vân số là một dấu hiệu (như chữ ký) trên một bức ảnh

để chứng thực nguồn gốc và chủ sở hữu của bức ảnh đó

1.3.2 Các đặc tính của thủy vân

Trước đây, đã có nhiều bài báo đã thảo luận về các đặc tính của thủy vân, một số thuộc tính thường được thảo luận như: tính phức tạp, tính trung thực của hình ảnh, độ tin cậy phát hiện, tính bền vững, dung lượng, bảo mật Trong thực tế, không thể thiết kế một hệ thống “thủy vân” đảm bảo tất cả các thuộc tính trên Do đó, việc đảm bảo cân bằng giữa các thuộc tính là thực sự cần thiết và vấn đề đảm bảo cân bằng phải dựa trên sự phân tích ứng dụng một cách cẩn thận, dưới đây là một số thuộc tính thường được quan tâm khi xây dựng và phát triển các ứng dụng thủy vân:

- Độ trung thực: Nghĩa là người theo dõi không thể phát hiện ra dấu thủy

vân hay nói cách khác dấu thủy vân không làm giảm chất lượng hình ảnh Để tín hiệu thực sự là không thể cảm thấy thì thông tin phải được nhúng vào những bit ít quan trọng Tuy nhiên, tín hiệu lại dễ dàng bị loại bỏ trong quá trình nén có tổn thất thông tin

tài liệu điện tử, mà chủ yếu là các giác quan của con người Nói cách khác, các tài liệu điện tử phải chịu ít sự thay đổi về mặt chất lượng khi nhúng vân

- Tính bền vững: Hình ảnh được thủy vân có thể phải trải qua nhiều

loại xử lý biến đổi khác nhau, ví dụ, tăng độ tương phản ảnh, lọc thông, làm mờ Do vậy, dấu thủy vân phải có tính bền vững chịu được các phép biến đổi ảnh cũng như biến đổi tín hiệu số thành tín hiệu tương tự, tương tự thành

số và nén Ngoài ra, ảnh chứa thủy vân phải chịu được các phép biến đổi hình học như di chuyển vị trí, co giãn kích thước và cắt xén Thủy vân đạt được tính bền vững thực sự khi dấu thủy vân vẫn còn trong dữ liệu sau khi biến đổi và bộ phát hiện/trích xuất vẫn có thể phát hiện ra thủy vân Ví dụ: Dấu thủy vân vẫn tồn tại trong ảnh sau phép biến đổi hình học nhưng thuật toán phát hiện/trích xuất chỉ phát hiện và đưa ra thủy vân sau khi loại bỏ phép biến đổi Trong trường hợp, không xác định rõ phép biến đổi để thực hiện biến đổi ngược thì bộ phát hiện/trích xuất không thể phát hiện và đưa ra thủy vân mặc dù thủy vân vẫn còn tồn tại trong ảnh số

Thủy vân có thể được nhúng trong hình ảnh bằng cách thay đổi các giá trị điểm ảnh Trong trường hợp biến đổi miền không gian, thủy vân đơn giản

có thể được nhúng vào trong ảnh bằng cách thay đổi các giá trị điểm ảnh hoặc giá trị các bit ít quan trọng nhất (LSB, CPT) Tuy nhiên, thủy vân bền vững hơn nếu được nhúng vào trong miền biến đổi của hình ảnh bằng cách thay đổi các hệ số

Tính bền vững được hiểu tùy vào mục đích của từng lại thủy vân, ví dụ với thủy vân dùng để bảo vệ bản quyền, thì thủy vân phải bền với các phép tấn công hay biến đổi, trong khi với thủy vân dùng để chống xuyên tạc hoặc đảm bảo toàn vẹn dữ liệu, thì thủy vân phải bị phá hủy ngay khi có sự tác động hoặc tấn công

- Tính dễ hỏng: Tính dễ hỏng là thuộc tính đối ngược với tính bền vững

của thủy vân Thuộc tính này thường được ứng dụng trong lược đồ thủy vân

dễ vỡ Với lược đồ này yêu cầu đặt ra là dấu thủy vân hoặc bị phá hủy bởi bất

cứ phương thức sao chép nào ngoại trừ các phương pháp sao chép hợp pháp

- Tính bảo mật: Sau khi thủy vân số đã được nhúng vào tài liệu, thì yêu

cầu chỉ cho những người có quyền mới có thể chỉnh sửa và phát hiện thủy vân

- Dung lượng giấu: Thuật toán thủy vân cho phép giấu càng nhiều thông

tin càng tốt Tuy nhiên, các yêu cầu trên thường là trái ngược nhau, và người ta phải cân đối giữa các yêu cầu để phù hợp với từng bài toán cụ thể

- Tính hiệu quả: Yêu cầu thuật toán thủy vân phải làm việc được một

vùng lớn các ảnh có thể

- Tỷ lệ lỗi sai dương: Là xác suất hệ thống phát hiện nhầm, đó là xác

định một mẩu dữ liệu không mang dấu thủy vân là mang dấu thủy vân và ngược lại.Tùy theo ứng dụng mà ảnh hưởng của lỗi là khác nhau, trong một số ứng dụng có thể là rất nghiêm trọng Do đó, trong ứng dụng, người ta phải tính toán trước sao cho tỷ lệ lỗi sai dương nhỏ hơn mức cho phép

- Khả năng chống giả mạo (tính toàn vẹn): Đối với thủy vân thì khả

năng chống giả mạo là yêu cầu vô cùng quan trọng, vì có như vậy mới bảo vệ được bản quyền, minh chứng tính pháp lý của sản phẩm Để có thể chống lại giả mạo thì bất cứ sự thay đổi nào về nội dung của các ảnh số thì thuỷ vân này

sẽ bị huỷ đi Do đó rất khó làm giả các ảnh số có chứa thuỷ vân

1.3.3 Phân loại thủy vân

Theo không gian xử lý Theo kiểu tài liệu Theo tri giác

Tùy theo từng tiêu chí phân loại mà “Thủy vân” có thể được chia thành nhiều loại khác nhau [8] Một trong những tiêu chí để phân loại là “miền nhúng” là nơi chứa “thủy vân” khi thực hiện kĩ thuật “thủy vân” Thủy vân được phân biệt nhau bởi những đặc trưng, tính chất của từng kỹ thuật và ứng dụng những kỹ thuật đó

- Nếu phân biệt theo vùng làm việc thì có thể phân loại theo kỹ thuật thủy vân theo miền không gian hoặc thủy vân theo miền tần số

- Nếu phân loại theo kiểu dữ liệu thì có thể phân loại thủy vân trong text, trong ảnh, trong audio hoặc trong video…

- Nếu theo khả năng tri giác của con người, có thể phân loại thủy vân theo thủy vân hiện, thủy vân ẩn hoặc kết hợp Trong đó thủy vân ẩn được chia làm thủy vân dễ vỡ và thủy vân bền vững Thủy vân ẩn là hướng được nghiên cứu chủ yếu Thuỷ vân “dễ vỡ” (fragile) là kỹ thuật nhúng thuỷ vân vào trong ảnh sao cho khi phân bố sản phẩm trong môi trường mở nếu có bất cứ một phép biến đổi nào làm thay đổi đối tượng sản phẩm gốc thì thuỷ vân được giấu trong đối tượng sẽ không còn nguyên vẹn như trước khi giấu Các kỹ thuật thuỷ vân có tính chất này được sử dụng trong các ứng dụng xác thực thông tin (authentication) và phát hiện xuyên tạc thông tin (tamper detection) Rất dễ

hiểu vì sao những ứng dụng này cần đến kỹ thuật thuỷ vân dễ vỡ Ví dụ như để bảo vệ chống xuyên tạc một ảnh nào đó ta nhúng một thuỷ vân vào trong ảnh

và sau đó phân phối, quảng bá ảnh đó Khi cần kiểm tra lại ảnh ta sử dụng hệ thống đọc thủy vân Nếu không đọc được thuỷ vân hoặc thuỷ vân đã bị sai lệch nhiều so với thuỷ vân ban đầu đã nhúng vào ảnh thì có nghĩa là có thể ảnh đó

đã bị thay đổi Cái khó ở đây là ta phải phân biệt giữa sai lệch thuỷ vân do xuyên tạc và sai lệch do lỗi đường truyền Ngược lại, với kỹ thuật thuỷ vân dễ

vỡ là kỹ thuật thuỷ vân bền vững (robust) Các kỹ thuật thuỷ vân bền vững thường được ứng dụng trong các ứng dụng bảo vệ bản quyền Trong những ứng dụng đó, thuỷ vân đóng vai trò là thông tin sở hữu của người chủ hợp pháp Thuỷ vân được nhúng trong sản phẩm như một hình thức dán tem bản quyền Trong trường hợp như thế, thuỷ vân phải tồn tại bền vững cùng với sản phẩm nhằm chống việc tẩy xoá, làm giả hay biến đổi phá huỷ thuỷ vân Một yêu cầu

lí tưởng đối với thuỷ vân bền vững là nếu muốn loại bỏ thuỷ vân thì chỉ có một cách duy nhất là phá huỷ sản phẩm Thuỷ vân bền vững lại được chia thành hai loại là thuỷ vân ẩn và thuỷ vân hiện Thuỷ vân hiện là loại thuỷ vân được hiện ngay trên sản phẩm và người dùng có thể nhìn thấy được giống như các biểu tượng kênh chương trình vô tuyến mà chúng ta thường thấy như: VTV1, VTV3, TTV… Các thuỷ vân hiện trên ảnh thường dưới dạng chìm, mờ hoặc trong suốt để không gây ảnh hưởng đến chất lượng ảnh gốc Đối với thuỷ vân hiện, thông tin bản quyền hiển thị ngay trên sản phẩm

1.3.4 Quy trình tạo thủy vân

Hình 1.5 Mô hình hệ thống thuỷ vân ảnh số Quá trình liên quan đến xử lý thuỷ vân cơ bản gồm 04 bước chính như sau [13]:

* Bước 1 - Tạo thuỷ vân

Thuỷ vân có thể là một logo hay dãy nhị phân với độ dài cho trước Thủy vân dạng ảnh có khả năng chống chịu trước các phép xử lý ảnh tốt hơn nhiều hơn so với thủy vân dạng ký tự Thuỷ vân có thể được biến đổi (bằng mã hoá, chuyển đổi định dạng), trước khi dấu vào ảnh Các thuật toán nhúng thuỷ vân là một logo được gọi là thuật toán thuỷ vân hợp nhất ảnh (image-fusion) Thuỷ vân dạng ảnh có lợi ích là dễ dàng nhận biết về mặt trực giác và đưa ra một chứng minh đúng đắn về quyền sở hữu ảnh Bình thường sẽ có một khoá bí mật K dùng để tăng tính bảo mật cho dữ liệu được nhúng Do tính bền vững được đảm bảo hơn nên thủy vân dạng ảnh được sử dụng nhiều hơn

Để tăng thêm tính an toàn và dung lượng, thì thủy vân trước khi nhúng vào ảnh mang có thể được mã hóa hay nén lại Theo cơ chế này, đầu tiên thủy vân số sẽ được nén lại để lượng dữ liệu thủy vân có thể tăng lên, sau đó được

mã hóa để tăng tính bảo mật cho thông tin trước khi được giấu vào trong ảnh mang Tuy nhiên, giải pháp này làm tăng độ phức tạp của bài toán phát hiện thủy vân

* Bước 2 - Nhúng thuỷ vân

Thuỷ vân có thể được nhúng trực tiếp vào ảnh, hay vào dạng biến đổi của ảnh Đối với ứng dụng bảo vệ bản quyền, thì việc nhúng thuỷ vân vào dạng biến đổi của ảnh là cần thiết để đảm bảo tính bền vững của thuỷ vân trước các biến đổi như nén ảnh Biến đổi ảnh là thuật toán biến đổi ảnh (trong xử lý ảnh) như biến đổi Fourier rời rạc (DFT – Discrete Fourier Transform), biến đổi cosine rời rạc (DCT – Discrete Cosine Transform), biến đổi sóng rời rạc (DWT- Discrete Wavelet Tranform), biến đổi Haar, Hardamard, CWT… Biến đổi hay được sử dụng nhất là biến đổi DCT vì biến đổi này là bước tiền xử lý quan trọng của nén JPEG, loại nén thông dụng nhất hiện nay Gần đây, chuẩn nén mới JPEG2000 được sử dụng và phép biển đổi DWT liên quan đến chuẩn nén này cũng đã được ứng dụng vào quá trình nhúng thuỷ vân vào ảnh số

Để đảm bảo thay đổi ít nhất về chất lượng ảnh, thuỷ vân nên nhúng vào thành phần tần số giữa của ảnh sau khi biến đổi ảnh Đó là vì các thành phần tần số thấp rất nhạy cảm đối với các thay đổi, vì vậy sẽ tạo ra sự biến đổi đáng

kể chất lượng ảnh, thành phần tần số cao thường bị loại trong quá trình nén ảnh

mà không làm giảm chất lượng ảnh, do đó thuỷ vân sẽ dễ dàng bị mất

Để tăng cường chất lượng ảnh hơn nữa, mô hình hệ thống thị giác người (HVS – Human Visual System Model) cũng được áp dụng trong quá trình nhúng thuỷ vân Nếu phép biến đổi ảnh có nhiều tính chất giống mô hình thị giác người, thì ta có thể giấu thêm nhiều tin mà không gây ra sự nhận biết

* Bước 3- Tách thuỷ vân

Để tách thuỷ vân ra khỏi ảnh, ta sẽ dùng khoá K trong quá trình nhúng,

và ảnh cần tách thuỷ vân Thuật toán tách thuỷ vân có các bước ngược với thuật toán nhúng ở trên

* Bước 4- Phát hiện thuỷ vân và giải mã

Đối với thuỷ vân là một logo thì sau khi giải mã, việc xác định thuỷ vân

có tồn tại hay không là đơn giản Còn nếu thuỷ vân là một dãy số có phân bố Gauss thì có thể dựa vào kiểu tương quan, kiểu phân bố của dãy số thu được để đánh giá sự tồn tại thuỷ vân

Đối với ứng dụng nhằm xác thực ảnh thì cần phải xác định xem là có thuỷ vân hay không Điều này dẫn đến mô hình kiểm chứng giả thiết và hiệu quả của hệ thống thuỷ vân có thể được đánh giá theo thuật ngữ lỗi loại I và lỗi loại II Lỗi loại I ứng với trường hợp thuỷ vân được tìm thấy mặc dù nó không tồn tại Còn lỗi loại II ứng với trường hợp thuỷ vân tồn tại nhưng không tìm thấy Cơ chế thuỷ vân cho các ứng dụng xác thực ảnh hoặc bảo toàn dữ liệu thì đưa ra câu trả lời có/không về việc ảnh có bị giả mạo, thay đổi, đưa ra xác định

về nguồn dữ liệu hợp pháp hoặc chỉ ra các vùng dữ liệu đã bị thay đổi

1.3.5 Nội dung thủy vân

Một câu hỏi đầu tiên đối với hệ thuỷ vân là thông tin gì sẽ được giấu vào bên trong ảnh? Kiểu thuỷ vân hay dùng nhất là một chuỗi các ký tự mã ASCII, chuỗi kí tự được nhúng trực tiếp lên ảnh mang những thông tin như tác giả, tiêu

đề hay ngày tháng…Tuy nhiên, chuỗi ký tự mã ASCII lại bị một hạn chế đó là mỗi ký tự biểu diễn bằng nhiều bít nếu vì một lí do nào đó một bít bị lỗi thì sẽ làm sai cả kí tự và có thể làm cho thuỷ vân bị sai lệch rất nhiều

Chúng ta cũng có thể dùng ảnh để giấu, khi đó ta sẽ có ảnh trong ảnh Khi giải tin thì một số điểm ảnh có thể sai nhưng hình tổng thể sẽ được giữ nguyên Do đó khi lựa chọn ảnh làm thuỷ vân phải lựa chọn những bức ảnh đơn giản, dễ nhận dạng như logo,

Trong những kỹ thuật gần đây, người ta sử dụng thuỷ vân là một chuỗi bít sinh ngẫu nhiên theo một luật phân phối xác suất nào đó và sau đó áp dụng các lí thuyết xác suất thống kê để chứng thực thuỷ vân

Trong các loại kỹ thuật thuỷ vân thì kỹ thuật thuỷ vân ẩn, bền vững là loại kỹ thuật được quan tâm nghiên cứu nhiều nhất vì ý nghĩa ứng dụng lớn của

nó như đã nói ở phần trên Do vậy, hai tính chất quan trọng nhất của hệ thuỷ vân mà các nhà nghiên cứu đang cố gắng đạt được là thuộc tính ẩn và thuộc tính bền vững Nhưng đây lại là mấu chốt của sự phức tạp vì hai thuộc tính mâu thuẫn nhau này Nếu như để đảm bảo thuộc tính ẩn thì thuỷ vân phải được giấu trong những vị trí mà ít có ý nghĩa tri giác nhất, ít bị chú ý nhất nhưng để đảm bảo được thuộc tính bền vững thì thuỷ vân phải chịu được những phép xử lí ảnh phổ biến như dịch chuyển ảnh hay nén ảnh

1.3.6 øng dụng của thủy vân

Thủy vân không phải là một kỹ thuật mới, nó là một nhánh của

kỹ thuật ẩn giấu tin đã tồn tại vài trăm năm trước Ẩn giấu tin là một kỹ thuật sử dụng cho việc truyền các thông tin mật, thông điệp được truyền ở đây

là một bí mật mà sự tồn tại của nó là chỉ được biết đến bởi các bên liên quan trong giao tiếp Trong giấu tin, một thông điệp bí mật được giấu và môi trường giấu tin không có sự liên quan và nó chỉ nhằm mục đích gửi thông tin bí mật tới những thành viên khác Trái ngược với điều này, trong thủy vân thông tin được giấu là có liên quan tới môi trường giấu tin theo một nghĩa nào đó Phương pháp giấu tin nói chung không có tính bền vững, tức thông tin được giấu không thể khôi phục được sau khi xử lý, trái với giấu tin, về cơ bản một số loại thủy vân có tính bền vững chống lại các cuộc tấn công Ngay cả khi biết sự tồn tại của thủy vân thì kẻ tấn công cũng khó có thể phá hủy thủy vân, thậm chí thuật toán thủy vân được công khai Chính vì vậy nên thủy vân thường được sử dụng trong một số lĩnh vực [7], [8] sau:

* Bảo vệ bản quyền (copyright protection)

Đây là ứng dụng cơ bản nhất của kỹ thuật thuỷ vân số (digital watermarking) - một dạng của phương pháp giấu tin Một thông tin nào đó mang ý nghĩa quyền sở hữu tác giả (người ta gọi nó là thuỷ vân - watermark) sẽ được nhúng vào trong các sản phẩm Thuỷ vân đó chỉ một mình người chủ sở hữu hợp pháp các sản phẩm đó có và được dùng làm minh chứng cho bản quyền sản phẩm Giả sử có một thành phẩm dữ liệu dạng đa phương tiện như ảnh, âm thanh, video cần được lưu thông trên mạng Để bảo vệ các sản phẩm chống lại các hành vi lấy cắp hoặc làm nhái cần phải có một kỹ thuật để “dán tem bản quyền” vào sản phẩm này Việc dán tem hay chính là việc nhúng thuỷ vân cần phải đảm bảo không để lại một ảnh hưởng lớn nào đến việc cảm nhận sản phẩm Yêu cầu kỹ thuật đối với ứng dụng này là thuỷ vân phải tồn tại bền vững cùng với sản phẩm

* Xác thực thông tin hay phát hiện xuyên tạc thông tin (tamper detection and authentication)

Một tập các thông tin sẽ được giấu trong phương tiện chứa sau đó được

sử dụng để nhận biết xem dữ liệu trên phương tiện gốc đó có bị thay đổi hay không Các thuỷ vân nên được ẩn để tránh được sự tò mò của kẻ thù, hơn nữa việc làm giả các thuỷ vân hợp lệ hay xuyên tạc thông tin nguồn cũng cần được xem xét Trong các ứng dụng thực tế, người ta mong muốn tìm được vị trí bị xuyên tạc cũng như phân biệt được các thay đổi (ví dụ như phân biệt xem một đối tượng đa phương tiện chứa thông tin giấu đã bị thay đổi, xuyên tạc nội dung hay là chỉ bị nén mất dữ liệu) Yêu cầu chung đối với ứng dụng này là khả năng giấu thông tin nhiều và thuỷ vân không cần bền vững trước các phép

xử lý trên đối tượng đã được giấu tin

* Giấu tin mật (steganography)

Các thông tin giấu được trong những trường hợp này càng nhiều càng tốt, việc giải mã để nhận được thông tin cũng không cần phương tiện chứa gốc ban đầu Các yêu cầu mạnh về chống tấn công của kẻ thù không cần thiết lắm, thay vào đó là thông tin giấu phải được bảo mật và càng nhiều càng tốt

* Giấu vân tay hay dán nhãn (fingerprinting or labeling)

Thuỷ vân được sử dụng để nhận diện người gửi hay người nhận của một thông tin nào đó trong ứng dụng phân phối sản phẩm Thuỷ vân trong trường hợp này cũng tương tự như số serial của sản phẩm phần mềm Mỗi một sản phẩm sẽ mang một thuỷ vân riêng Ví dụ như các vân khác nhau sẽ được nhúng vào các bản copy khác nhau của thông tin gốc trước khi chuyển cho nhiều người Với những ứng dụng này thì yêu cầu là đảm bảo độ an toàn cao cho các thuỷ vân tránh sự xoá dấu vết trong khi phân phối

* Điều khiển sao chép (copy control)

Điều mong muốn đối với các hệ thống phân phối dữ liệu đa phương tiện

là tồn tại một kỹ thuật chống sao chép trái phép dữ liệu Có thể sử dụng thuỷ vân để chỉ trạng thái sao chép của dữ liệu Các thuỷ vân trong những trường hợp này được sử dụng để điều khiển sao chép đối với các thông tin Các thiết bị phát hiện ra thuỷ vân thường được gắn sẵn vào trong các hệ thống đọc ghi Ví

dụ như hệ thống quản lí sao chép DVD đã được ứng dụng ở Nhật Thuỷ vân mang các giá trị chỉ trạng thái cho phép sao chép dữ liệu như “copy never” - không được phép sao chép hay “copy once” - chỉ được copy một lần, sau khi copy xong, bộ đọc, ghi thuỷ vân sẽ ghi thuỷ vân mới chỉ trạng thái mới lên DVD Các ứng dụng loại này cũng yêu cầu thuỷ vân phải được bảo đảm an toàn và cũng sử dụng phương pháp phát hiện thuỷ vân đã giấu mà không cần thông tin gốc

1.3.7 Tấn công hệ thuỷ vân

Phương pháp thuỷ vân nên chống lại được một số phép xử lý ảnh thông thường và một số tấn công có chủ đích Cho đến nay vẫn chưa có một hệ thống thuỷ vân hoàn hảo và cũng không rõ ràng việc liệu có tồn tại hay không một hệ thống thuỷ vân an toàn tuyệt đối Vì vậy, trong thực tế thì thuỷ vân phải cân nhắc giữa bền vững với các thuộc tính khác như lượng thông tin giấu, tính ẩn… Dựa vào những biến đổi có chủ đích hay không có chủ đích đối với hệ thuỷ vân

mà ta có thể phân biệt thành hai nhóm sau: một là các biến đổi được xem như là các nhiễu đối với dữ liệu hai là làm mất tính đồng bộ để không thể lấy tin ra được Một số kiểu tấn công thông thường gặp trên hệ thủy vân ảnh [5]: Biến đổi tín hiệu: làm sắc, biến đổi tương phản, màu, gamma; Nhiễu cộng, nhiễu nhân; Lọc tuyến tính; Nén mất thông tin; Biến đổi affine cục bộ hoặc toàn cục; sửa histogram; Chuyển đổi tín hiệu tương tự sang số và ngược lại; Thuỷ vân nhiều lần

Nguyên tắc cơ bản của phương pháp thuỷ vân là đảm bảo đủ tính bền vững sao cho các tấn công sẽ làm cho giá trị thương mại của ảnh gốc sẽ bị ảnh hưởng Có hai mục đích của việc tấn công thuỷ vân là:

- Tấn công có mục đích, nhằm làm yếu, biến đổi hoặc xoá thuỷ vân

- Tấn công ngẫu nhiên, như xuất hiện trong quá trình xử lý ảnh và không

có mục đích thật sự với thủy vân

Nén ảnh mất thông tin được coi là dạng tấn công mà cơ chế thuỷ vân phải chịu đựng được, nghĩa là thuỷ vân vẫn phải tồn tại sau phép nén Sau đây là một số kiểu tấn công vào hệ thống thuỷ vân:

- Tấn công đơn giản: Các tấn công này không có mục đích tách thuỷ vân,

ý định là thêm nhiễu vào ảnh gốc để thuỷ vân không thể tách được hoặc không thể đọc được Kết quả thành công nếu thuỷ vân không thể dò tìm được nhưng ảnh vẫn có khả năng sử dụng, một số loại tấn công sau được sử dụng: Nén ảnh

mất thông tin; Bổ sung nhiễu cộng Gauss; Lọc trung vị và làm mờ ảnh; Lấy mẫu và co dãn ảnh…

- Tấn công bằng cách làm bất lực việc dò tìm: Cách tấn công này có mục đích làm hỏng dò tìm tương quan giữa chuỗi tìm được và chuỗi thuỷ vân ban đầu Nó có thể được thực hiện bằng cách bố trí lại các điểm ảnh Giá trị điểm ảnh tương ứng trong ảnh bị tấn công và ảnh ban đầu là như nhau nhưng có sự thay đổi về vị trí Chúng ta có thể phân biệt:

+ Tấn công hình học: Ảnh sẽ bị tịnh tiến, quay, co dãn, cắt xén

+ Tấn công bằng đồng bộ hoá nghĩa là ngăn chặn việc tìm thấy vị trí thuỷ vân (chẳng hạn bằng cách xoá và chèn thêm các hàng, cột điểm ảnh)

- Tấn công nhập nhằng: Gây nghi ngờ về căn cứ của thuỷ vân, ví dụ như bằng cách nhúng thêm một thuỷ vân khác hoặc sao chép thuỷ vân từ ảnh này sang ảnh khác mà không có sự quản lý của người sở hữu thuỷ vân

- Tấn công bằng cách xoá: Xoá thuỷ vân, các kiểu tấn công có thể là: Tấn công cấu kết, Xoá nhiễu, Lọc phi tuyến

1.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Chương này đã nêu lên những khái niệm cơ bản về ảnh số (điểm ảnh,

Độ phân giải, mức xám của ảnh và cách thức biểu diễn ảnh số), Ẩn - giấu tin

số, phân loại kỹ thuật giấu tin, Mô hình giấu tin; Thủy vân số (Khái niệm, Các đặc tính, Phân loại, Quy trình tạo, Nội dung thủy vân, Ứng dụng và các tấn công đối với các lược đồ thủy vân) mục tiêu cung cấp những kiến thức tổng quan, cơ bản nhất làm nền tảng để phân tích các hướng tiếp cận thủy vân, các lược đồ thủy vân số trong nội dung Chương 2

Chương 2 MỘT SỐ KỸ THUẬT THỦY VÂN ỨNG DỤNG TRONG XÁC

THỰC NỘI DUNG ẢNH SỐ

2.1 HƯỚNG TIẾP CẬN CHÍNH CỦA THỦY VÂN

Dựa trên những “miền dữ liệu” được sử dụng để nhúng “thủy vân”, lược đồ thủy vân có thể được phân theo hai hướng tiếp cận chính:

- Thứ nhất, dựa trên miền không gian ảnh (spatial domain): Là miền

dữ liệu ảnh ban đầu, tức là tiến hành khảo sát tín hiệu và hệ thống rời rạc một cách trực tiếp trên miền giá trị rời rạc của các điểm ảnh gọi là trên miền biến số độc lập tự nhiên Sau đó, tìm cách nhúng các thông tin bản quyền vào ảnh bằng cách thay đổi các giá trị điểm ảnh sao cho không ảnh hưởng nhiều đến chất lượng ảnh và đảm bảo sự bền vững của thông tin nhúng trước những tấn công

có thể có đối với bức ảnh đã nhúng thuỷ vân Phương pháp này đơn giản nhất

vì không yêu cầu biến đổi sang miền tần số Thông tin ẩn chèn trực tiếp vào pixel ảnh Thông tin ẩn được trải đều trên toàn bộ mặt ảnh, ma trận ảnh gốc và

ma trận giấu ẩn phải có cùng kích thước

Điển hình cho cách tiếp cận này là kỹ thuật tách bit ít quan trọng nhất (LSB-Least Significant Bit), kỹ thuật này sử dụng các bít ít quan trọng về thị giác nhất trong các bít mang giá trị điểm ảnh để giấu tin

- Thứ hai, dựa trên miền biến đổi: Là sử dụng các phương pháp khảo

sát gián tiếp khác thông qua các kĩ thuật biến đổi Các kĩ thuật biến đổi này làm nhiệm vụ chuyển miền biến số độc lập sang các miền khác và như vậy tín hiệu

và hệ thống rời rạc sẽ được biểu diễn trong các miền mới với các biến số mới

Phương pháp khảo sát gián tiếp sẽ làm đơn giản rất nhiều các công việc

mà chúng ta gặp phải khi dùng phương pháp khảo sát trực tiếp trong miền biến

sổ độc lập tự nhiên Có nhiều phép biến đổi cho dữ liệu ảnh trong đó có một số phương pháp biến đổi được sử dụng rất phổ biến như DCT, DFT hay DWT…

Kĩ thuật thuỷ vân sử dụng phép biến đổi DCT thường chia ảnh gốc thành các khối, thực hiện biến đổi DCT với từng khối ảnh gốc để được miền tần số thấp, miền tần số giữa và miền tần số cao Đa số kĩ thuật thuỷ vân ẩn bền

vững sẽ chọn miền tần số giữa của mỗi khối để nhúng bit thuỷ vân theo một hệ

số k nào đó gọi là hệ số tương quan giữa tính ẩn và tính bền vững của thuỷ vân

Kĩ thuật thuỷ vân sử dụng phép biến đồi DWT thường phân tích ảnh gốc thành các miền tần số LL, LH, HL và HH sau đó nhúng cùng một lượng thông tin thuỷ vân vào một hoặc một số miền tần số với các hệ số tương quan khác nhau Ảnh chửa thuỷ vân sau đó được thử qua các phép biến đổi ảnh thông thường rồi tìm lại thuỷ vân Kết quả, thuỷ vân trong các băng thể hiện tính bền vững khác nhau trước các phép biến đổi

Hình 2.1 Chia ảnh thành các khối để thực hiện biến đổi

2.2 MỘT SỐ BIẾN ĐỔI THƯỜNG DÙNG TRÊN ẢNH SỐ

2.2.1 Biến đổi Fourier rời rạc (DFT)

Biến đổi Fourier rời rạc cho ảnh cỡ MxN được định nghĩa như sau:

) , (

*

1 )

, (

ux j

e y x X N

M v

u I

Công thức biến đổi Fourier ngược (IDFT) để đưa miền tần số về miền

),()

,(

ux j e v u I y

x X

với 0 x, u M-1 và 0 y, v N-1

I(u,v) được gọi là các hệ số DFT, còn X(x,y) là một thành phần của ảnh, đó có thể là một thành phần màu như thành phần R, G, B hoặc là giá trị điểm ảnh đối với ảnh đa cấp xám

Sự biến đổi trên bất kỳ hệ số DFT nào cũng ảnh hưởng đến toàn bộ ảnh Việc chọn các hệ số biên độ DFT tăng thêm tính bền vững cho thuỷ vân vì biên

độ DFT là bất biến đối với phép tịnh tiến Vì hệ số DFT của một ảnh tịnh tiến

đi (x0,y0) là DFT{X(x-x0,y-y0)} = I (u,v)=I(u,v) j 2 ux0

e , nên ta nhận thấy biên độ I (u,v) = I(u,v) là bất biến với phép tịnh tiến

- Lợi ích của việc sử dụng miền pha DFT:

+ Cho phép dấu thuỷ vân vào các miền đáng chú ý nhất của ảnh để có được tính bền vững Bởi vì, nếu bị tấn công vào vùng này, chất lượng ảnh sẽ bị suy giảm đi nhiều và mất giá trị thương mại của nó

+ Sự điều biên (phase modulation) gây ít nhiễu hơn là điều tần (amplitude modulation)

- Hạn chế của việc sử dụng miền pha DFT: Pha DFT không bền vững với các phép tấn công tịnh tiến vì phép tịnh tiến trong miền không gian thay đổi pha của hệ số DFT

- Lợi ích của việc sử dụng miền biên độ DFT: Biên độ DFT là bền vững với các phép tấn công tịch tiến hoặc dịch chuyển trong miền không gian

- Hạn chế của việc sử dụng miền biên độ DFT: Biên độ DFT dễ bị nhiễu hơn so với pha DFT

2.2.2 Biến đổi Cosine rời rạc (DCT)

Biến đổi DCT xuất phát từ ý tưởng biến đổi tín hiệu do Jean Baptiste Fourier đề xuất như sau: Bất kỳ tín hiệu hay dạng sóng nào đều có thể được tạo

ra từ dãy các sóng hình sin với cường độ và tần số phù hợp Tương tự biến đổi Fourier, DCT là phương trình tính toán tần số, cường độ và pha của các sóng hình sin cần có để tạo ra tín hiệu cho trước Biến đổi Cosine rời rạc hay biến đổi DCT được N Ahmed đưa ra vào 1/1974 trong bài báo “Xử lý ảnh và biến đổi Cosine rời rạc” Biến đổi này được áp dụng để tạo ra phương pháp nén JPEG, chuẩn nén đang được ưa chuộng hiện nay, được áp dụng trên các khối ảnh 8x8 Ban đầu ảnh được chia làm MxN/64 khối ảnh và áp biến đổi DCT cho từng khối ảnh Sau đó, thuỷ vân sẽ được dấu trong các hệ số DCT

Phép biến đổi thuận DCT được định nghĩa như sau:

) 1 2 ( cos(

) 16

) 1 2 ( cos(

) , ( 4

) ( ) ( ) , (

k l

v l u

k l

k X v

u v

u I

I(u,v) được gọi là hệ số DCT và là số thực

Còn biến đổi ngược IDCT được định nghĩa như sau:

) 1 2 ( cos(

) 16

) 1 2 ( cos(

) , ( 4

) ( ) ( )

, (

k l

v l u

k v

u I v u l

k X

u>0

ở đây 0 k, l, u, v 7 và (u) =

1 2 1

(v) =

1 2 1

Dấu thủy vân sẽ được nhúng trong miền không gian tần số của ảnh theo kĩ thuật trải phổ trong truyền thông Đây là kĩ thuật phổ biến nhất với nhiều thuật toán, là một phương pháp tốt giải quyết vấn đề đảm bảo hai thuộc tính quan trọng của dấu thủy vân sau khi giấu: tính mạnh mẽ và tính chính xác

Lựa chọn các hệ số DCT

Biến đổi DCT có đặc điểm là ta biết được ngay vùng hệ số tần số cao, tần số giữa và tần số thấp Cũng như biến đổi DFT, các hệ số tần số thấp chứa nhiều năng lượng nhất (trị tuyệt đối giá trị của các hệ số này lớn nhất) và cũng

bị thay đổi đáng kể với nén JPEG, còn các hệ số tần số cao (trị số tuyệt đối các

hệ số này rất bé) thì sự thay đổi trên các hệ số này rất dễ nhận biết và làm giảm tính ẩn của thuỷ vân Lợi ích của việc sử dụng hệ số DCT là:

- Có thể áp dụng mô hình thị giác HSV trong các khối hệ số DCT

- Các khối DCT được sử dụng phổ biến trong các chuẩn nén, tiêu biểu

là JPEG Do đoán trước được các hệ số sẽ tồn tại sau khi nén nên có thể tăng tính bền vững của thuỷ vân được dấu

Hạn chế của việc dùng hệ số DCT: Các hệ số DCT dễ bị thay đổi với các phép tấn công tịnh tiến và dịch chuyển Do đó cần thực hiện các thủ tục đồng bộ để đưa ảnh về hướng ban đầu trước khi tách thuỷ vân

Khối hệ số DCT có thể chia thành 3 miền, miền tần số thấp, chứa các thông tin quan trọng ảnh hưởng đến tri giác, miền tần số giữa và miền tần số

u=0 v>0

v=0

cao Các thông tin trong miền tần số cao thường không mang tính tri giác cao, khi nén JPEG thì thường loại bỏ thông tin trong miền này [14]

2.2.3 Biến đổi sóng rời rạc (DWT)

Đây là phép biến đổi mới nhất được áp dụng cho ảnh số Ý tưởng của DWT cho tín hiệu một chiều như sau: Tín hiệu đưa chia thành 2 phần, phần tần

số cao và phần tần số thấp Hầu hết năng lượng được tập trung ở phần góc cạnh hoặc có kết cấu và thuộc thành phần có tần số cao Thành phần tần số thấp được chia thành hai phần có tần số cao và thấp Với các bài toán nén, thuỷ vân thì ta chỉ cần áp dụng không quá năm lần bước phân chia trên Ngoài ra, từ các

hệ số DWT ta có thể tạo lại ảnh ban đầu bằng quá trình DWT ngược (IDWT)

Ta có thể mô tả bằng toán học DWT và IDWT như sau

Đặt

k

jkw

ke h

k

jkw

ke g

Hình 2.2 Phân chia 3 miền tần số ảnh của phép biến đổi DCT

j k n

high

với j = J+1, J, …, J0 với fJ+1(k) = F(j), k Z J+1 là chỉ số mức phân giải cao còn J0 là chỉ số mức phân giải thấp Các hệ số:

) (

k j k n

Hình 2.3 Cấu trúc của các vị trí sóng con sau phép biến đổi DWT Như trong hình trên, sau 2 lần thực hiện phép biến đổi DWT, ta thu được bẩy băng tần con (subband) Các tần số thấp (đạt được bằng lọc thông thấp liên tiếp) tập trung ở góc trái trên và trông giống như một ảnh thu nhỏ của ảnh gốc, vì vậy dải phụ này còn được gọi là băng tần xấp xỉ Các thành phần tần số cao của ảnh ở trong các băng tần chi tiết còn lại

Biến đổi sóng có rất nhiều lợi thế so với các biến đổi khác, đó chính là:

- Biến đổi sóng là một mô tả đa độ phân giải của ảnh Quá trình giải mã

có thể được xử lý tuần tự từ độ phân giải thấp cho đến độ phân giải cao

- Biến đổi sóng gần gũi với hệ thống thị giác người hơn biến đổi DCT

Vì vậy, có thể nén với tỉ lệ cao bằng DWT mà sự biến đổi ảnh khó nhận thấy hơn nếu dùng DCT với tỉ lệ tương tự

- Biến đổi sóng tạo ra một cấu trúc được gọi là biểu diễn tỉ lệ-không gian (scale-space representation) Trong biểu diễn này, các tín hiệu tần số cao được xác định chính xác trong miền điểm ảnh (pixel domain), còn các tín hiệu tần số thấp được xác định chính xác trong miền tần số

Trong nhiều ứng dụng, sơ đồ dùng biến đổi sóng con đã tỏ ra ưu thế so với biến đổi DFT hay biến đổi DCT truyền thống Do đặc tính đa phân giải, sơ

đồ mã hoá Wavelets đặc biệt thích hợp cho các ứng dụng mà tính vô hướng và suy biến đóng vai trò quan trọng Minh chứng cho điều này là biến đổi sóng con đã được dùng như một tiêu chuẩn trong nén JPEG2000 Ngoài ra, tính đa phân giải của Wavelets còn hữu ích trong việc phân phối thông điệp vào đối tượng bao phủ trong khi vẫn đảm bảo tính bền vững và chất lượng hiển thị Tổng quát, biến đổi sóng con thực hiện khai triển tần số - không gian đa tỉ lệ của một ảnh, khai triển này tạo ra các hệ số xấp xỉ và các hệ số chi tiết ngang, dọc và chéo Quá trình khai triển lại tiếp tục với các hệ số xấp xỉ ở các mức

phân tích cao hơn Các hệ số xấp xỉ sau cùng chứa thông tin về băng tần thấp nhất trong khi các hệ số chi tiết chứa thông tin về băng tần cao hơn

2.3 MỘT SỐ KỸ THUẬT THỦY VÂN TRÊN ẢNH SỐ

2.3.1 Thuật toán LSB (Least Significant Bit)

Về cơ bản, thuật toán LSB dựa trên tần suất xuất hiện của các bit 0 & 1 trong file ảnh gốc và trong thông điệp cần mã hóa, từ đó đưa ra sự thay thế các bit này để thực hiện việc giấu tin

Cụ thể hơn, trong thuật toán LSB, bit cuối cùng của mỗi byte được đặt giá trị 0, sau đó tùy thuộc vào giá trị 0 hoặc 1 của dữ liệu (đã được mã hóa) mà thay đổi Nếu bit của dữ liệu là 0 thì thuật toán LSB giữ nguyên, còn nếu bit của dữ liệu là 1 thì thuật toán sẽ đổi giá trị này trên ảnh thành 1

Để giấu thông điệp vào ảnh, cần một ảnh gốc (cover image) Do phương pháp này sử dụng những bits của từng pixel trong ảnh, nó đòi hỏi một định dạng nén không mất mát thông tin Khi ta sử dụng ảnh màu 24-bit, từng bit của mỗi màu thành phần R,G,B đều có thể được sử dụng, như vậy có thể giấu được 3 bits trong mỗi pixel, đồng nghĩa với việc mã hóa được nhiều thông điệp hơn

Dữ liệu vào: Ảnh gốc (cover image) dùng làm môi trường giấu tin;

Thông tin mật cần giấu và mật mã giấu

Dữ liệu ra: Ảnh mang (stego image): có chứa thông tin thủy ấn Ảnh

mang có sự thay đổi không đáng kể so với ảnh gốc

Để có thể lưu giữ lượng thông tin lớn và sự thay đổi màu sắc của ảnh là không đáng kể, chúng ta sử dụng file ảnh bitmap 24-bit Cụ thể hơn, một pixel của ảnh được biểu diễn bởi 3 màu đỏ, xanh lá cây và xanh da trời (R,G,B), mỗi màu sử dụng 8 bits.Tuy nhiên trong lược đồ này, chúng ta chỉ sử dụng bit cuối cùng của màu xanh da trời để giấu thông tin

- Bước 4 Lặp lại từ bước 1 > 4 cho tới khi kết thúc toàn bộ văn bản

- Bước 5 Từ ảnh gốc (Cover image), đọc giá trị RGB của mỗi pixel

- Bước 6 Đọc giá trị bit cuối cùng của mỗi pixels Với ảnh RGB 24 bit thì ta sẽ đọc bit cuối cùng trong số 8 bit của màu xanh da trời (Blue)

- Bước 7 Kiểm tra xem bit này có giá trị là 0 hay 1, sau đó tính tổng số lần xuất hiện các bit này trong S pixels, lưu lần lượt vào hai biến c0 và c1

- Bước 8 Lặp lại từ bước 5 cho đến bước 7 [8*S] lần Đây là số pixels cần đọc để có thể dấu toàn bộ các bytes của thông điệp

- Bước 9 Nếu [(c0> c1) và (i0>i1)] hoặc [(c1>c0) và (i1>i0)], đặt giá trị cho flag = 0, ngược lại đặt giá trị flag = 1

- Bước 10 Ghi giá trị của flag vào phía bên trái của bit cuối cùng của pixel đầu tiên trong ảnh giấu (Stego Image)

- Bước 11 Mở ảnh gốc ở chế độ đọc Tạo một ảnh mang giống như ảnh gốc ở chế độ ghi

- Bước 12 Đọc header của file gốc Ghi thông tin header này lên ảnh mang Từ ảnh gốc, đọc giá trị RGB của mỗi pixel

- Bước 13 Đọc bit stream của dữ liệu Nếu giá trị của cờ là 0 thì giữ nguyên giá trị bit của dữ liệu, sau đó ghi đè lên bit cuối cùng của màu xanh của pixel, ngược lại, nếu giá trị cờ là 1 thì đảo lại bit dữ liệu rồi mới ghi lên pixel (0 thành 1 hoăc 1 thành 0) Ghi pixel này vào ảnh Stego

- Bước 14 Nếu toàn bộ các LSB đã được sửa đổi thành công, thì ghi nốt các bit còn lại của các pixels vào ảnh mang Ngược lại, quay lại bước 13

Thuật toán trích xuất:

Bước 1 Mở ảnh Stego dưới chế độ đọc

Bước 2 Đọc bit liền kề bit cuối của pixel đầu tiên trong ảnh Dựa trên giá trị của nó, đặt giá trị flag là 0 hoặc 1

Bước 3 Đọc từng pixel của ảnh Stego

Bước 4 Nếu flag là 0 thì đọc bit cuối cùng của mỗi pixel và đưa vào một mảng Ngược lại nếu flag = 1 thì đảo bit rồi mới chuyển vào mảng

Bước 5 Đọc mỗi 8 pixel theo cách trên, sau đó chuyển nội dung của mỗi 8 phần tử của mảng sang hệ thập phân, chính là giá trị ASCII của kí tự đã được mã hóa

Bước 6 Nếu chưa gặp giá trị EOF thì in các kí tự đã giải mã và quay lại bước 3

2.3.2 Thuật toán Kutter

Gọi l là giá trị độ chói của ảnh l(x,y) (1 L) Các giá trị màu: red, green, blue có dạng (r(x,y), g(x,y), b(x,y)) Dấu thủy vân có dạng một chuỗi các bit Về vị trí nhúng dấu thủy vân: Thuật toán này được thao tác trên các thành phần blue b của mỗi pixel Do đó sẽ có XY vị trí thích hợp để nhúng Các pixel sẽ được “thăm” theo đường zig-zag cho đến khi lấy được chuỗi cần

để nhúng hết dấu thủy vân Ở đây vị trí được chọn theo cách ngẫu nhiên [11]