Một số kỹ thuật giấu dữ liệu trong ảnh tĩnh

Đặc trưng của các loại dữ liệu đa phương tiện là có thể thay đổi một số thành phần trong nội thân dữ liệu của chúng mà chất lượng âm thanh, hình ảnh dường như không thay đổi hoặc độ thay

Trang phụ bìa

Mục luc

Danh mục hình vẽ, ả n h 1

Từ viết tắt và thuật n g ữ 2

Mở đ ầ u 3

Chương 1: Tổng quan giấu dữ liệu trong môi trường ảnh tĩn h 7

1.1 Lịch sử về giấu dữ liệu trong môi trường ảnh 7

1.2 Bài toán giấu dữ liệu trong dữ liệu khác 10

1.3 Phân loại lược đồ giấu dữ liệu trong môi trường ả n h 11

1.3.1 Giấu không bền vững 12

1.3.2 Giấu bền vững 14

1.4 Thuộc tính của các lược đồ giấu dữ liệu trong ảnh 14

1.4.1 Tính vô hình của dữ liệu g iấu 15

1.4.2 Dung lượng dữ liệu g iấ u 15

1.4.3 Tính bảo mật của dữ liệu g iấ u 16

1.4.4 Tính chống phát h iện 16

1.4.5 Chất lượng ảnh sau khi giấu tin 17

1.4.6 Tính bền vững ; 17

1.4.7 Tính đúng của thuật to án 17

1.5 Một số lĩnh vực ứng dụng giấu dữ liệu 18

1.5.1 Che giấu việc truyền thông bằng các ản h 18

1.5.2 Bảo vệ bản quyền của các ảnh s ố 18

1.5.3 Điểm chỉ số 19

Chương 2: Kỹ thuật giấu dữ liệu trong ảnh tĩn h 20

2.1 Cấu trúc ảnh BMP 20

2.2 Kỹ thuật giấu bí mật (steganography) 23

2.2.3 Nguyên lý chung giấu dữ liệu bí mật vào trong ả n h 27

2.2.4 Một số thuật toán giấu thông tin trong khối b it 28

2.2.5 Kỹ thuật giấu dữ liệu đối với các loại ảnh dạng BM P 36

2.2.6 Nhận xét chung 42

2.3 Kỹ thuật nhúng thuỷ vân (watermark) 43

2.3.1 Yêu cầu và chiến lược nhúng thuỷ vân 43

2.3.2 Kỹ thuật nhúng thuỷ v â n 46

Chương 3: Thiết kế ứng dụng giấu dữ liệu trong ả n h 54

3.1 Môi trường làm việc, ngôn ngữ sử dụng 54

3.2 Tổ chức thực hiện và cài đặt chương trình 54

3.2.1 Giấu dữ liệu bí mật trong ản h 55

3.2.2 Nhúng thuỷ vân trong ả n h 58

3.3 Đánh giá các kết quả thực hiện .65

Kết luận và đề n g h ị 66

Tài liệu tham k h ả o 69

Phụ lụ c 72

Hình 2: Sự mâu thuẫn giữa các yêu cầu trong kỹ thuật giấu dữ liệ u 18

Hình 3: Sơ đồ giấu dữ liệu trong ản h 28

Hình 4: Ví dụ giấu 3 bit trong khối (4 X 4) b i t 34

Hình 5: Xây dựng ảnh M* để nhúng thuỷ v â n 50

Hình 6: Thuỷ vân tách được từ ảnh true - color kích thước 800 X 600 với p = 0.5772 52

Hình 7 : Giấu 4 bit dữ liệu vào khối 4 x 4 trên ảnh 256 m à u 56

Hình 8 : Áp dụng phương pháp xếp lại bảng m à u 57

Hình 9 : Giấu 4 bit dữ liệu vào khối 4 x 4 trên ảnh 24 bit m àu 58

Hình 10 : Ảnh kết quả, sử dụng 5 LSB trên 1 byte màu để giấu dữ liệu 60

Hình 11: Ảnh nhúng thuỷ vân bằng lược đồ NEC cuờng độ 0,1 63

Hình 12: Ảnh gốc và ảnh đã nhúng thuỷ vân, p = 0,6826 63

Hình 13: Thuỷ vân gốc và thuỷ vân tách từ ảnh 12b, p = 0,6826 63

H ình 14: Thuỷ vân tách ra từ ảnh kết quả với các giá trị p 63

Hình 15: Thuỷ vân tách ra từ ảnh kết quả qua phép cắt ả n h 64

Hình 16 : Thuỷ vân tách ra từ ảnh kết quả bị quay và giảm cường độ s á n g 64

T ừ v i ế t t ắ t v à t h u ậ t n g ữ

Từ viết tắt và thuật ngữ:

DCT

Data hiding in Images

LSB (Least Significant Bit)

Giấu bí mật Nhúng thuỷ vân Thuỷ vân

Ảnh môi trường, ảnh kết quả, dữ liệu giấu, dữ liệu tách, giai đoạn nhúng, giai đoạn tách

vệ bản quyền, chống xâm phạm trái phép dữ liệu trên đường truyền cũng gặp không ít khó khăn Yêu cầu bảo mật và xác nhận chủ nhân của thông tin đã trở thành vấn đề cấp thiết trong thời đại công nghệ thông tin phát triển cao.Phương pháp truyền thống bảo mật thông tin là mã hoá thông tin theo một qui tắc nào đó đã thỏa thuận giữa người gửi và người nhận Thông tin được mã hoá thành bản mã vô nghĩa, sau đó gửi đi Khi nhận được bản mã, người nhận tiến hành giải mã thu được bản gốc Đã có nhiều công trình nghiên cứu, xây dựng thành công các thuật toán mã hoá và giải mã khá tốt với độ an toàn bảo mật cao như: DES, RSA, NASACH Chữ ký điện tử dùng để xác nhận chủ nhân của thông tin Những phương pháp này chỉ chuyển thông tin sang một dạng khác, nó vẫn tồn tại trên máy tính hoặc trên đường truyền dưới dạng tệp tin Đôi khi người ta lại muốn che giấu việc liên lạc vì một mục đích nào đó hoặc muốn bảo vệ bản quyền trên các ảnh số Nếu dùng chữ ký điện tử xác nhận chủ nhân bức ảnh, sẽ làm ảnh biến dạng, mất hết tính mỹ thuật Để khắc phục những vấn đề này giải pháp đưa ra là giấu thông tin trong một dạng dữ liệu khác sao cho không phát hiện được Trong khi mã hóa là làm cho thông tin trở nên vô nghĩa không hiểu được thì giấu thông tin làm cho nó vô hình không nhìn thấy được.

Dạng số của tín hiệu có nhiều ưu điểm so với dạng tương tự như: không

bị giảm chất lượng khi sao chép, phân phối dễ dàng thông qua mạng, dễ soạn thảo, sửa đổi, lưu trữ và tìm kiếm Tuy nhiên với những ưu điểm này lại nảy sinh một số vấn đề như: vi phạm bản quyền trong phạm vi rộng, sao chép và phân phát bất hợp pháp, khó xác thực, dễ giả mạo Đặc trưng của các loại dữ liệu đa phương tiện là có thể thay đổi một số thành phần trong nội thân dữ liệu của chúng mà chất lượng âm thanh, hình ảnh dường như không thay đổi hoặc độ thay đổi không đáng kể, dưới mức cảm nhận của con người Từ đó

đã xuất hiện một hướng nghiên cứu mới, giấu thông tin vào các nguồn dữ liệu

đa phương tiện (âm thanh, hình ảnh, phim) sau đó cho lưu thông trên mạng Giấu thông tin trong các dữ liệu số cung cấp một phương pháp để vượt qua các vấn đề: bảo mật, hạn chế xâm nhập trái phép, xác nhận bản quyền Dữ liệu trước khi giấu có thể mã hoá, nén, bởi vậy nó thừa kế toàn bộ thành quả của mã hoá

Ảnh là loại dữ liệu có đặc tính đặc biệt, nếu thay đổi độ sáng tối, cường

độ màu, độ tương phản trong một ngưỡng nhỏ cho phép thì thị giác con người không nhận thấy sự khác biệt của ảnh do đó dùng ảnh màu làm môi trường

để giấu thông tin rất tốt Muốn xác nhận chủ nhàn của bức ảnh hãy nhúng các dấu hiệu, thông điệp vào bức ảnh, tạo ra các bức ảnh “thông minh” Các íhông điệp ẩn này có thể là các thông tin về nội dung bức ảnh, tác giả bức ảnh, hoặc các dữ liệu liên quan đến bức ảnh Cũng có thể thực hiện việc truyền thông hoàn toàn bí mật bằng cách nhúng thông tin vào các thành phần của bức ảnh nhưng không làm cho ảnh thay đổi, phương pháp này sẽ che giấu

sự hiện diện của việc liên lạc

Vì các lý do đã nêu trên tôi chọn đề tài "Một số kỹ thuật giấu dữ liệu trong ảnh tĩnh".

Hướng nghiên cứu này được hình thành và phát triển trong khoảng mười năm gần đây, đã được nhiều nhà khoa học, giới công nghiệp và người sử

dụng quan tâm Nó có tính thực tiễn cao và còn rất nhiều thách thức Luận văn này nhằm mục đích trình bày cơ sở lý thuyết, nguyên tắc và kỹ thuật giấu

dữ liệu vào các loại ảnh tĩnh sao cho sự biến đổi của ảnh ít nhất, không phát hiện được Việc lấy thông tin đã giấu phải chính xác, đầy đủ theo đúng mục đích sử dụng Nếu không cung cấp kỹ thuật (cụ thể là khoá) thì việc lấy thông tin đầy đủ, chính xác sẽ khó thực hiện

Luận văn tập trung tìm hiểu cấu trúc ảnh sử dụng làm môi trường giấu tin, cải tiến thuật toán giấu tin trên ảnh 2 mức (ảnh trắng, đen) để giấu các thông tin trên ảnh màu dạng: 16 màu, 256 màu, 16 bit màu, 24 bit màu theo hướng: tăng lượng thông tin giấu, tăng tính bền vững của thông tin giấu, nâng cao chất lượng ảnh đã mang tin Phần thực hành đã xây dựng các ứng dụng cho phép giấu trực tiếp dữ liệu vào không gian ảnh theo một khoá người dùng

Kết quả chính của luận văn:

+ Đưa ra kỹ thuật giấu trực tiếp một lượng dữ liệu vào trong ảnh theo mật khẩu của người dùng

+ Đưa ra kỹ thuật giấu thông tin vào ảnh, thông tin này bền vững với các phép xử lý ảnh thông dụng

+ Giảm nhiễu tối đa ảnh mang tin

+ Chương trình đã kiểm tra lại các kỹ thuật lý thuyết đề nghị đều khả thi, khó có thể phân biệt giữa ảnh gốc và ảnh đã mang tin Thu nhận dữ liệu

đã giấu chính xác Hạn chế độ phức tạp tính toán của thuật toán nhúng và thuật toán giải mã

+ Những kỹ thuật giấu thông tin này có thể mở rộng sang các kiểu dữ liệu số khác như âm thanh, video

Luận văn được tổ chức thành ba chương:

Chương 2: Kỹ thuật giấu dữ liệu trong ảnh tĩnh.

Chương 3: Cài đặt chương trình và phân tích kết quả thử nghiệm

Phần kết luận và đề nghị: tổng kết lại nội dung luận văn, những kết quả đạt được và hướng nghiên cứu trong tương lai

Phần phụ lục: Hướng dẫn sử dụng chương trình đã cài đặt

Trong luận văn trình bày một số kỹ thuật giấu tin trong ảnh tĩnh, các thuật toán và phương pháp đề nghị dễ cài đặt, hiệu quả cao Chương trình thử nghiệm sử dụng thuận tiện Tuỳ thuộc vào mục đích sử dụng, tính chất nội dung dữ liệu cần bảo mật và loại ảnh dùng làm môi trường giấu thông tin, người sử dụng có thể chọn lựa kỹ thuật thích hợp đã trình bày

Chương 1: Tổng quan về giấu dữ liệu trong môi trường ảnh tĩnh

T ổ n g q u a n g i ấ u d ữ l i ệ u t r o n g m ô i t r ư ờ n g ả n h t ĩ n h

1.1 L ịch sử về g iấ u d ữ liệu tro n g m ô i trư ờ ng ản h

Các kỹ thuật giấu dữ liệu trong ảnh (data hiding in images), thực chất là một quá trình nhúng dữ liệu vào một nguồn dữ liệu khác gọi là môi trường Mục đích của mã mật là tạo ra các thông tin khó hiểu để những người không

có khoá bí mật không thể hiểu được các thông tin này Đôi khi người ta lại muốn hoàn toàn bí mật như che giấu việc liên lạc thay vì trao đổi các thông điệp đã được mã hoá Bài toán này được lĩnh vực giấu dữ liệu quan tâm

Từ thời xa xưa, con người đã biết sử dụng phương pháp giấu thông tin Mực không màu là phương tiện hữu hiệu cho bảo mật thông tin trong một thời gian dài Người Romans cổ đã biết sử dụng những chất có sẩn như: nước hoa quả, nước tiểu và sữa để viết các bận thông báo bí mật, khi hơ nóng, những thứ mực không nhìn thấy này trở nên sẫm màu và có thể đọc được.Một người Đức tên là Johannes Trithemius (1462-1526) đã quan tâm nghiên cứu giấu thông tin và mật mã Công trình đầu tiên nghiên cứu về kỹ thuật giấu thông tin có tên là “Steganographia” Các kỹ thuật giấu thông tin tiếp tục phát triển mạnh vào thế kỷ XV-XVI Tuy nhiên do bị cấm đoán của chính quyền đương thời các tác giả thường phải giấu tên tuổi và công việc của họ

Luận văn của John Wilkins đã trình bày hệ thống các vấn đề: giấu các thông tin trong nốt nhạc, mực không màu, mô tả những nguyên lý của việc

mã và giải mã các thông tin che giấu theo phương pháp thay đổi vị trí ký tự Ông thuyết phục chính quyền cho công khai hóa nghiên cứu và công bố các công trình kiểu này

Chương 1

Cuốn sách Les Filigranes do Charle Briquet viết vào năm 1907 được xem như một từ điển lịch sử của các phương pháp steganography (giấu thông tin) và watermark (thủy ấn).

Đến thế kỷ XX kỹ thuật giấu thông tin mới thực sự phát triển Đặc biệt thời chiến tranh thế giới thứ hai đánh dấu một thời kỳ quan trọng của ứng dụng này Công nghệ giấu thông tin bằng mực không màu được phát triển gần như hoàn hảo

Về sau này có sử dụng phương pháp giấu thông tin vào các bản tin thông thường để không gây ra bất kỳ sự hoài nghi nào, dễ dàng lọt qua mọi

sự kiểm soát, sau đó ghép các chữ cái đầu một từ hay một đoạn của văn bản như đã thoả thuận trước sẽ thu được thông tin ngắn chính xác [8]

Với kỷ nguyên mới của cồng nghệ máy tính và mạng truyền thông, các phương pháp giấu tin truyền thống không còn ý nghĩa nữa Tuy nhiên những

ý tưởng từ thời xưa cũng là một gợi ý đáng giá cho việc nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật giấu dữ liệu sau này

Giấu dữ liệu trong một dữ liệu khác được bắt đầu nghiên cứu cách đây không lâu Năm 1992 có 2 bài viết công bố, năm 1996 có 29 bài, năm 1998

có 103 bài [7] Năm 2000 các công trình nghiên cứu đã công bố lên đến hàng ngàn Cho đến nay đã có 5 hội nghị quốc tế về giấu dữ liệu Lĩnh vực này còn mới và đang phát triển với tốc độ cao, hơn 90% các thành tựu đạt được trong vòng 6 năm qua

Đã có nhiều thuật toán công bố dùng để giấu dữ liệu trong ảnh hai mức được đánh giá tốt [18] Việc giấu dữ liệu dùng khá phổ biến trên Internet với nhiều mục đích khác nhau Khai thác dữ liệu multimedia: ảnh, âm thanh, phim dùng làm môi trường giấu tin có nhiều thuận lợi Đặc biệt là các ảnh có

số màu cao cho phép giấu một lượng lớn thông tin mà chất lượng ảnh thay đổi không đáng kể, kỹ thuật giấu đơn giản, độ bảo mật và an toàn cao Mặt

khác để bảo vệ bản quyền các ảnh số nếu sử dụng mã hoá hoặc chữ ký điện

tử sẽ làm biến dạng ảnh, giấu dữ liệu để xác định bản quyền các bức ảnh cũng là vấn đề đang được quan tâm

Có nhiều hướng tiếp cận lĩnh vực này:

- Hướng lý thuyết nghiên cứu xây dựng mô hình toán học giấu dữ liệu, tính toán giá trị giới hạn dung lượng giấu thông tin trong các môi trường khác nhau [ 13, 14]

- Nghiên cứu phương pháp phát hiện tệp dữ liệu có mang thông tin đã giấu [10, 11]

- Hướng thực nghiệm nghiên cứu lược đồ, thuật toán nhằm tăng độ mật [7, 12], tăng dung lượng [18], hoặc tăng độ bền vững của thông tin được giấu [9, 15, 16] Xây dựng các thuật toán giấu và phục hổi thông tin đầy đủ, khả năng tấn công của đối phương để lấy các thông tin bị giấu là phức tạp, không thể thực hiện được trong thời gian đa thức

Tại Việt Nam thời gian qua có một vài tác giả đã nghiên cứu về lĩnh vực này và thu được một số kết quả Tuy nhiên các kết quả thu được mới chỉ là bước đầu, giúp làm cơ sở nền tảng nghiên cứu tiếp

thuật toán của Y.Y Chen, Y Tseng và H.K Pan [18] để giấu thông tin vào ảnh màu, tác giả đưa ra một số kết quả có tính thực tiễn

số thuật toán giấu tin, cải tiến kỹ thuật giấu để tăng lượng thông tin giấu.Tuy nhiên các tác giả giải quyết chưa trọn vẹn, vẫn còn nhiều hướng phát triển Giải quyết chủ yếu tập trung theo hướng tăng dung lượng và tính

vô hình của dữ liệu được giấu, chưa đề cập đến tính bền vững của dữ liệu được giấu

Luận văn này phát triến tiếp các kết quả và tìm hiểu kỹ thuật giấu dữ liệu theo hướng bền vững.

1.2 B ài to á n giấ u d ữ liệu tro n g d ữ liệu k h á c

Bài toán: Nhúng (ẩn) một dữ liệu (gọi là dữ liệu giấu) vào một dữ liệu khác (gọi môi trường hay vật mang) mà không làm thay đổi định dạng, tính chất, nội dung, dung lượng của dữ liệu môi trường Dữ liệu được giấu phải có khả năng hồi phục lại chính xác và đầy đủ khi cần bởi một công cụ riêng Môi trường không bị thay đổi hoặc thay đổi dưới mức cảm nhận bằng giác quan của con người

Dữ liệu giấu không có quan hệ gì với môi trường, đôi khi là các thông điệp cung cấp thông tin quan trọng về môi trường như: thông tin về nội dung, quyền truy nhập, tác giả

Mỗi kỹ thuật giấu dữ liệu bao gồm:

• Thuật toán nhúng ( Embedding algorithm)

Thuật toán nhúng dùng để giấu các dữ liệu cần bí mật vào trong môi trường Quá trình nhúng được bảo vệ bởi khoá vì vậy chỉ có những người có khoá (bí mật) mới có thể truy nhập dữ liệu đã giấu.

Hàm xác định được áp vào vật mang, cùng với khoá được cung cấp sẽtách đầy đủ dữ liệu giấu

Cần phải chọn dữ liệu môi trường như thế nào để thoả mãn các điều kiện bài toán đưa ra Cảm nhận ảnh bằng thị giác phụ thuộc vào nhiều yếu tố:

độ sáng, tối, đậm, nhạt, độ tương phản màu Nếu thay đổi màu sắc ở một vài điểm ảnh trong một ngưỡng cho phép thì thị giác không phát hiện được, dung lượng tệp ảnh không thay đổi Đó là lý do tại sao lại chọn ảnh làm môi trường giấu tin

Giấu dữ liệu trong ảnh là lĩnh vực kết hợp chặt chẽ giữa xử lý tín hiệu và

xử lý hình ảnh dựa trên các kỹ thuật mã mật, nguyên lý truyền tin, nguyên lý

mã hoá, nén tín hiệu và nguyên lý cảm nhận thị giác (theory of visual perception)

Luận văn tập trung tìm hiểu các kỹ thuật giấu dữ liệu trên môi trường ảnh tĩnh , dạng file ảnh *.bmp

1.3 P h â n lo ạ i lược đ ồ g iấ u d ữ liệu tro n g m ô i trư ờ n g ản h

Phụ thuộc vào dạng dữ liệu cần giấu và các lĩnh vực ứng dụng có thểchia lược đồ giấu dữ liệu thành 2 loại:

+ Giấu không bền vững ( non robust)

+ Giấu bền vững (robust)

Sở dĩ gọi là giấu không bền vì dữ liệu sau khi nhúng vào ảnh có thể bị mất nếu ảnh mang tin bị tác động bởi các phép xử lý ảnh thông thường như: nén mất mát thông tin, lọc, quay, .

Lược đồ này thường được sử dụng trong truyền thông bí mât gọi là

“steganography”

Đặc điểm của lược đồ giấu không bền vững:

+ Không thể nhìn thấy dữ liệu ẩn trong ảnh, có nghĩa là hệ thống cảm nhận bằng thị giác không phát hiện được sự khác biệt giữa ảnh gốc và ảnh đã được nhúng dữ liệu

+ Có thể kết hợp một số kỹ thuật: thay đổi điểm ảnh, kiến thức về nhiễu ảnh để tăng độ mật đồng thời tăng dung lượng dữ liệu cần giấu

+ Có khả năng trả lại nguyên vẹn dữ liệu đã giấu trong quá trình phục hồi mà không cần ảnh gốc

Steganography được ứng dụng nhiều trong thực tế, dữ liệu giấu có thể

là dạng số hóa bất kỳ: ảnh, âm thanh, văn bản Môi trường dùng để giấu cũng phong phú: ảnh, video số, âm thanh s ố và ngày càng tìm ra nhiều môi trường mới Tuy nhiên dữ liệu trước khi giấu có thể được mã hóa, nếu bị phát hiện thì đây mới là thời điểm bắt đầu của quá trình thám mã

Các phần m ềm thương m ại cung cấp dịch vụ steganography

Những gói phần mềm sau đã được thử nghiệm cho việc giấu dữ liệu trong ảnh: Hide and Seek v4.1, StegoDos v0.90a, W hite Noise Storm và S- Tools for Windows Gần như tất cả các tác giả đều mã hóa dữ liệu trước khi giấu chúng trong ảnh và xem lại ảnh kết quả (ảnh đã được nhúng dữ liệu)

Hide and Seek v4.1

1.3.1 G iấu không bền vững

Hide and Seek v4.1 (và 5.0) được viết bởi Colin Maroney, chạy trên DOS, sử dụng những ảnh kích thước nhỏ (320 X 480) Trong phiên bản 1.0 dùng cho Windows 95 vấn đề kích thước ảnh đã giải quyết.

Hide and Seek 4.1 là phần mềm miễn phí dùng để nhúng dữ liệu vào ảnh GIF Phần mềm này sử dụng các bit trọng số nhỏ (LSB) làm nơi chứa dữ liệu Dữ liệu trước khi giấu được mã hóa và vị trí nhúng được chọn theo quy luật giả ngẫu nhiên

StegoDos

StegoDos v0.90a được viết bởi một nhóm người giấu tên (bí danh Black

W olf), chạy trên DOS, khó và phức tạp khi sử dụng Phần mềm này chỉ làm việc với ảnh 320x200x256 màu

m ã nguồn và những chỉ dẫn để biên tập các ứng dụng giấu thông tin dựa trên nhiều nền tảng khác nhau

Theo IJPG, khuôn dạng JFIF được biên soạn để việc mã hoá tập tin được thực hiện qua hai giai đoạn: giai đoạn tổn hao và giai đoạn không tổn hao thông tin Thông tin giấu có thể được chèn vào giữa hai giai đoạn này mà không làm tổn hao hình ảnh JPG có một lợi thế lớn mà những hình ảnh khuôn dạng khác không thể có được, đặc biệt là việc sử dụng chúng trên Internet, đó là dung lượng Một ảnh kích thước 1073*790, 16 triệu màu có

thé được lưu trong một tệp kích thước chỉ 170 kilobyte Cũng hình ảnh đó nếu lưu trong ảnh kiểu bitmap phải cần tới khoảng 2 megabyte.

1.3.2 Giấu bền vững

Thường sử dụng trong các kỹ thuật nhúng thuỷ vân (watermark)

N húng một hình mờ (watermarking) hay còn gọi là thuỷ vân vào bức ảnh dưới dạng bền vững Bền vững được hiểu theo nghĩa khi ảnh chứa thuỷ vân bị biến đổi thông qua các thao tác: nén mất mát dữ liệu, lọc, các phép biến đổi hình h ọ c thì thuỷ vân vẫn còn nguyên vẹn theo một nghĩa nào đó Như vậy

kỹ thuật watermark dùng để xác nhận bản quyền của bức ảnh

Đặc điểm của các lược đồ giấu bền vững

+ Thuỷ vân phải bền vững và trong suốt khi được nhúng vào ảnh hoặc

sự hiện diện của nó không làm thay đổi chất lượng ảnh Chí phát hiện được

sự hiện diện của thuỷ vân bởi một giải thuật biết trước

+ Ảnh môi trường khi đã nhúng thuỷ vân phải sử dụng bình thường.+ Kích thước của thuỷ vân từ vài bit đến vài nghìn bit

Đối với kỹ thuật nhúng thuỷ vấn hướng nghiên cứu tập trung ở kỹ thiuật tạo thuỷ vân để nó trong suốt và thuật toán nhúng đảm bảo tính bền vững của thuỷ vân

1 4 T h u ộ c tín h c ủ a cá c lược đ ồ g iấ u dữ liệu tr o n g ả n h

Mỗi kỹ thuật giấu dữ liệu trong ảnh được đánh giá dựa trên một số thỉuộc tính sau:

- Tính vô hình của dữ liệu giấu

- Dung lượng dữ liệu giấu

- Tính bảo mật của dữ liệu giấu

- Tính chống phát hiện

- Chất lượng của ảnh sau khi giấu dữ liệu.

- Tính bền vững

- Tính đúng đắn

Đối với các kỹ thuật giấu dữ liệu trong môi trường ảnh, tính vô hình của dữ liệu giấu dựa trên đặc điểm của hệ thống thị giác con người Dữ liệu nhúng vào môi trường là không tri giác được nếu một người với thị giác bình thường không phân biệt được sự khác nhau giữa ảnh gốc và ảnh đã mang tin

Sự khác nhau thể hiện: chất lượng ảnh, dung lượng tệp ảnh Trong khi steganography yêu cầu tính vô hình của dữ liệu giấu ở một mức độ cao thì watermark lại chỉ yêu cầu ở một cấp độ nhất định

Để kiểm tra tính khác nhau giữa ảnh gốc và ảnh đã mang tin thường sử dụng thí nghiệm kiểm tra mù Lấy ngẫu nhiên một lượng lớn các ảnh có và không có thông tin ẩn Yêu cầu người được thí nghiệm xác định ảnh nào có chứa thông tin ẩn Nếu tỷ lệ trả lời đúng nhỏ hơn 50% thì kết luận hai loại ảnh giống nhau

1.4.2 D ung lượng dữ liệu giấu

Lượng dữ liệu giấu so với kích thước ảnh môi trường cũng là một vấn

đề cần quan tâm trong mỗi thuật toán giấu tin Rõ ràng là có thể chỉ giấu một bit thông tin vào ảnh mà không cần lo lắng về độ nhiễu của ảnh, nhưng như vậy hiệu quả sẽ thấp

Nếu như trong các ứng dụng watermark chỉ giấu m ột lượng thông tin

đủ nhỏ so với dữ liệu môi trường thì steganography vấn đề quan tâm hàng đầu là đảm bảo truyền thông tin bí mật trên m ột dữ liệu môi trường công khai Việc truyền tin sẽ có lợi nếu như tỷ lệ giữa dung lượng dữ liệu giấu với dung lượng dữ liệu môi trường càng lớn càng tốt

Với mục đích tăng dung lượng giấu tin đã có nhiều công trình nghiên cứu [14] sử dụng các công cụ lý thuyết để xây dựng thuật toán sau đó phân tích khả năng giấu tin Một số khác bằng thực nghiệm đề xuất phương pháp giấu nhằm tăng dung lượng giấu tin cho một số ứng dụng cụ thể [16].

Tóm lại các thuật toán đều cố gắng đạt được mục đích làm thế nào để giấu càng nhiều thông tin càng tốt nhưng nhiễu gây ra phải nằm trong mức chấp nhận được, phù với các mô hình nhiễu

1.4.3 Tính bảo m ật của dữ liệu giấu

Tính bảo mật của thuật toán giấu dữ liệu thể hiện ở chỗ dữ liệu giấu không thể lấy đầy đủ khi bị tấn công có chủ đích trên cơ sở có ảnh đã mang tin và hiểu biết đầy đủ về thuật toán giấu, thuật toán tách dữ liệu nhưng không biết khoá (bí mật) Đối với steganography đây là một yêu cầu quan trọng các kỹ thuật giấu tin cần quan tâm đến

1.4.4 Tính chống phát hiện

Ta nói dữ liệu giấu là chống phát hiện nếu kẻ tấn công có ảnh nguồn, bằng một cách nào đó hắn có thể xác định được sự có mặt của dữ liệu đã giấu trong bức ảnh nhưng không có nghĩa là lấy được đầy đủ các dữ liệu này

Như vậy nghiên cứu về khả năng bị tấn công hoặc các phương pháp tấn công có ý nghĩa rất quan trọng trong các kỹ thuật giấu tin Các tác giả [13, 14] trên cơ sở nghiên cứu tấn công đã đưa ra nhiều giải pháp chống tấn công hữu hiệu

Tấn công được chia thành hai lĩnh vực sau:

+ Người tấn công tìm cách vô hiệu hóa hoặc hủy bỏ, làm sai lệch dữ liệu giấu Như vậy khi nhận dù có công cụ, khóa vẫn không tách dữ liệu chính xác Loại này không nguy hiểm lắm

+ Người tấn công tìm cách lấy dữ liệu giấu trong môi trường đã mang tin Các kỹ thuật giấu thường quan tâm đến loại tấn công này vì các dữ liệu cần giấu thường có nhu cầu bảo mật hoàn toàn.

1.4.5 C hất lượng ảnh sau khi giấu tin

Chất lượng ảnh sau khi giấu tin thể hiện ở độ sai lệch giữa ảnh gốc và ảnh đã mang tin Thông thường độ nhiễu của ảnh tỷ lệ thuận với dung lượng

dữ liệu giấu Nếu ảnh bị nhiễu nhiều ảnh hưởng đến tính vô hình của thông tin giấu Các kỹ thuật đều nghiên cứu theo hướng làm thay đổi ít nhất các bit trong ảnh môi trường hoặc chọn các bit đặc biệt để giảm độ nhiễu của ảnh

1.4.6 Tính bền vững

Dữ liệu nhúng gọi là bền vững nếu sự hiện diện của nó được xác định chắc chắn khi ảnh mang tin bị tác động bởi các phép biến đổi thông dụng như: lọc gờ, lọc trung vị, nén mất mát thông tin, điều chỉnh tương phản, hiệu chỉnh độ sáng tối, lấy mẫu, tô màu lại, tỷ lệ, quay, xén, in, sao chép, Tính bền vững không bao gồm các tấn công có chủ định trên các thuật toán giấu, tính bền vững chỉ chống lại các thao tác xử lý ảnh thông dụng

Đối với giấu bí mật không quan tâm đến tính bền vững nhưng nhúng thuỷ vân lại đặc biệt chú trọng đến đặc tính này

1.4.7 Tính đúng của thuật toán

Thuật toán phải thể hiện được sự đúng đắn, cụ thể với dữ liệu vào cho trước, thuật toán họat động sau một số hữu hạn bước sẽ dừng và cho kết quả mong muốn Dữ liệu giấu khi tách ra phải đầy đủ, chính xác

Các tiêu chuẩn trên cạnh tranh lãn nhau, không thể cùng một lúc muốn giấu dữ liệu lớn trong một bức ảnh mà lại yêu cầu chống phát hiện tuyệt đối

và bền vững Muốn tăng dung lượng giấu thì ảnh hưởng đến chất lượng ảnh

Sự xung đột này được mô tả trong hình sau:

r Đ Ạ H c c o ụ p c G IA HÀ N Ộ I Ị

' TCHiNGTÂMT‘,r;>:íf:> Hh • HU v ị

Mo" V - L O / ¿ 0 3

Dung lượng

Muốn đảm bảo tính bền vững thì thông tin được giấu không thể quá dài Do vậy tuỳ theo tính chất của từng ứng dụng mà thoả hiệp hợp lý các tiêu chuẩn đặt ra

1.5 M ộ t s ố lĩn h vự c ứ ng d ụ n g g iấ u d ữ liệu

1.5.1 Che giấu việc truyền thông bằng các ảnh

Một điệp viên muốn gửi một thông điệp ra bên ngoài, anh ta cần sử dụng một kênh truyền thông hợp lệ để gửi Giả sử kênh truyền thông này đang bị theo dõi Nếu gửi một thông điệp mã hoá sẽ làm tăng tính nghi ngờ

và có khả năng dẫn đến bị cắt truy cập tới hạ tầng truyền thông Có thể sử dụng giao thức truyền thông bí mật (steganography) để gửi thông điệp đi

1.5.2 Bảo vệ bản quyền của các ảnh sô

Tác giả của một ảnh số muốn “ ký” vào bức ảnh để người khác không thể giành được quyền tác giả Chữ ký không thể nối thêm vào file ảnh, cũng không thể đóng dấu rõ ràng trên bức ảnh vì như vậy chữ ký dễ dàng bị thay đổi hoặc tẩy xoá Chữ ký điện tử kiểu mã mật không áp dụng được vì người khác cần xem bức ảnh và chúng phải được lưu hành đơn giản Trong trường hợp này nên sử dụng thuỷ vân có tính vô hình, bảo mật, bền vững giấu trong ảnh

Giả sử tác giả có ảnh gốc I, sau khi giấu “thuỷ vân” vào được w và cho lưu hành Để chứng minh ảnh W ’ hay một phần của nó bị sao chép bất hợp pháp từ w Tác giả chỉ cần chỉ ra trong W ’ có “ thuỷ vân” của anh ta

Do đặc tính bền vững của thuỷ vân nên khó có thể xoá được nó ra khỏi ảnh sao chép, trong khi đó tác giả có thể đưa ra một ảnh không có “thuỷ vân” từ

ảnh w \ Vì vậy quyền sở hữu của anh ta được bảo vệ theo pháp luật.

K ỹ t h u ậ t g i ấ u d ữ l i ệ u t r o n g ả n h t ĩ n h

Như đã trình bày kỹ thuật giấu tin sẽ nhúng dữ liệu trực tiếp vào dữ liệu ảnh, cụ thể là điểm ảnh Do đó các ảnh biểu diễn dưới dạng điểm ảnh cho phép tãng khả năng giấu tin Ảnh Bitmap đối tượng lưu trữ là bản đồ điểm ảnh, một số loại ảnh có cấu trúc kiểu Bitmap: BMP, IMG, PCX, TIFF,

TG A, GIF Định dạng BMP là cơ bản, các định dạng khác về lun trữ tốt hơn và có thể chuyển được sang BMP hoặc ngược lại Phần này chủ yếu trình bày định dạng BMP

Định dạng BM P

File ảnh dạng BMP được windows hiển thị trên bất kỳ thiết bị nào Cấu trúc file ảnh BMP gồm ba phần:

* BitmapHeader : gồm 54 byte chứa các thông số quan trọng

* Palette color : định nghĩa các màu dùng trong ảnh có loại không

1-2 WORD Type; Ký hiệu định dạng thường là "BM" hoặc

7-10 DWORD Reserved; Dự phòng, thường dặt bằng 0

19-22 DWORD Width; Độ rộng tính bằng số pixel.

29-30 WORD BitsPerPixel; Số bit trong 1 điểm ảnh

35-38 DWORD Sizelmage; Kích thước ảnh tính bằng số byte

39-42 DWORD XPixelsPerMeter; Độ phân giải ngang, tính pixel /meter43-46 DWORD YPixelsPerMeter; Độ phân giải dọc, tính pixel /meter

47-50 DWORD ColorsUsed; Số màu được dùng trong ảnh loại ảnh51-54 DWORD Colorslmpo; Số màu quan trọng sử dụng trong ảnh

= 0: k h ô n g n é n .

= 1: N é n ru n le n g th 8 b it/p ix e l.

= 2: N é n ru n le n g th 4 b it/p ix e l.

+ C o lo rU sed : x á c đ ịn h số m àu th ự c sự đ ư ợ c d ù n g tro n g ả n h n ế u g iá trị

n ày b ằ n g 0 có n g h ĩa ản h sử d ụ n g tấ t cả c á c m à u tro n g b ả n g m à u

• P a le tte co lo r: cò n g ọ i là b ản g m à u N h ữ n g ả n h c ó s ố b it lưu trữ m ộ t

đ iể m ản h n h ỏ h ơ n h o ặ c b ằ n g 8 m ớ i có b ả n g m àu

Cấu trúc mốt phần tử irons bảng màu:

T y p e d e f stru c t T a g R G B

B Y T E B lue; /* tỷ lệ m àu B lu e* /

B Y T E G re e n ; /* tỷ lệ m àu G re e n * /

B Y T E R e d ; /* tỷ lệ m àu B lue */

B Y T E U n u se d / * k h ô n g d ù n g đ ặ t b ằ n g 0 * /}

B ảng m à u là m ộ t m ả n g có k iể u T a g R G B

+ Á n h 2 b it/p ix e l h a y c ò n gọi là ản h đ e n trắ n g , b ả n g m à u có 2 p h ần tử

N ếu pix el là đ iể m đ e n có g iá trị m àu ch ỉ v ào p h ần tử th ứ n h ấ t, n g ư ợ c lại có

g iá trị m àu c h ỉ vào p h ần tử th ứ hai c ủ a b ả n g m àu.

+ Ả n h 4 b it/p ix e l tố i đ a có 16 m àu , m ỗ i đ iể m ả n h c h iế m 4 b it liên tiếp

T ro n g v ù n g ảnh có g iá trị 0 x 2 F , g iá trị n à y lưu trữ 2 p ix el, pix el thứ

n h ấ t (2 ) sẽ c h ỉ v ào p h ầ n tử th ứ 3 c ủ a b ả n g m àu, p ix e l th ứ h a i (F ) c h ỉ vào phần

tử th ứ 16 c ủ a b ả n g m àu.

+ Ả n h 8 b it/p ix e l: ả n h đ a cấp x á m tố i đ a có 2 5 6 cấp x á m B ảng m àu là

m ả n g 2 5 6 p h ầ n tử , M ỗ i p h ầ n tử có b a g iá trị B lue, R e d , G re e n b ằ n g nhau

Á n h 2 5 6 m àu b ả n g m à u có 2 5 6 p h ầ n tử tư ơ n g ứ ng với 2 5 6 m àu

+ Ả n h 16 b it/p ix e l k h ô n g có b ả n g m à u , m ỗ i p ix e l c h iế m 2 b y te liên

tiế p p h ân b ổ m à u n h ư sau:

tKhông sử dụng

+ Ả n h 24 b it/ p ix e l k h ô n g có b ả n g m àu , m ỗ i đ iể m ản h c h iế m 3 b y te liên

tiế p p h ân b ổ n h ư sau:

• Bitmap data: c ò n g ọ i là d ữ liệu ản h P h ần n à y n ằ m sau b ả n g m àu ,

g ồ m c á c g iá trị c ủ a đ iể m ản h N ế u ả n h có b ả n g m à u , g iá trị n à y sẽ chỉ đ ến

c h ỉ số m à u tư ơ n g ứ ng tro n g b ả n g m àu C ác đ iể m ả n h x ế p liê n tụ c trê n d ò n g

từ trái q u a p h ải C á c d ò n g đ u ợ c x ế p từ dưới lên trê n

P h ư ơ n g p h á p g iấ u d ữ liệ u v ào ảnh B M P c h ủ y ế u tru y c ậ p v ào th àn h

p h ầ n B itm a p d a ta , th a y đ ổ i g iá trị đ iể m ản h ch o p h ù hợ p.

2.2 K ỹ th u ậ t g iấ u b í m ậ t (ste g a n o g r a p h y )

2.2.1 Y êu cầu chung

- Y êu cầ u q u a n trọ n g n h ấ t c ủ a g iấu b í m ậ t là k h ô n g n h ìn th ấy sự h iệ n

d iệ n c ủ a d ữ liệ u g iấ u , có n g h ĩa là ả n h g ố c và ả n h m a n g tin p h ải n h ìn g iố n g

h ệ t n h a u với tấ t cả c á c k iể m tra th ố n g kê Đ iề u n à y th ể h iệ n đ ặc tín h “ vô

h ìn h ” đ ã n ê u ở trê n N h ư v ậy c ầ n phải b iế t c á c đ ặ c tín h th ố n g kê c ủ a ản h

gố c, c á c đ ặc đ iể m c ủ a n h iễ u đ ố i với từng loại ảnh.

- N g o à i ra c ò n q u a n tâ m đ ế n d u n g lư ợng c ủ a k ê n h liên lạc R õ ràn g có

th ể n h ú n g m ộ t b it d ữ liệ u v ào ả n h m à k h ô n g c ầ n q u a n tâ m n h iề u đ ến cá c m ô

h ìn h n h iễ u T h ế n h ư n g n h ữ n g lư ợc đ ồ n h ư v ậy là th iế u th ự c t ế và b ă n g th ô n g liên lạc th ấp K h ó k h ă n ở đ â y là n h ú n g c à n g n h iề u th ô n g tin c à n g tố t tro n g

kh i v ẫn p h ải tư ơ n g th íc h với c á c m ô h ìn h n h iễ u ảnh.

- C u ố i c ù n g c ầ n tá c h n g u y ê n v ẹn d ữ liệ u đ ã g iấ u trê n ả n h m a n g tin.

2.2.2 Phương pháp giấu bí m ật đôi với ảnh tĩnh

Đ ể k h ô n g là m th a y đ ổ i c ấ u trú c ả n h , d u n g lư ợ n g ả n h c á c phư ơ n g p h áp

g iấ u d ữ liệu c h ỉ th a y đ ổ i trự c tiế p d ữ liệu tro n g v ù n g d ữ liệ u ản h h o ặc b ản g

m àu c h ứ k h ô n g th ê m d ữ liệ u v ào ản h P h ần sau sẽ trìn h b à y h a i ph ư ơ n g p h áp

n h ú n g d ữ liệ u v ào ản h

2.2.2.I N húng dữ liệu trực tiếp vào các điểm ảnh

P h ư ơ n g p h á p n à y th a y đ ổ i trự c tiế p c ác đ iể m ả n h n ên n ế u c h ọ n đ iể m

ản h đ ể th ay đ ổ i k h ô n g tố t d ễ d ẫ n đ ế n sự k h á c b iệ t g iữ a ả n h g ố c và ản h m an g tin C ác kỹ th u ậ t c h ủ y ế u tìm h iể u c á c h c h ọ n đ iể m ả n h n à o để th a y đổi.

Đ ố i với c á c lo ạ i ả n h tĩn h , sự th ay đ ổ i c ủ a ả n h p h ụ th u ộ c vào h ệ th ố n g thị g iá c co n n g ư ờ i, m ộ t th a y đ ổ i m à u dưới n g ư ỡ n g c h o p h é p d ư ờ n g n h ư m ắt

th ư ờ n g k h ô n g p h á t h iệ n đ ư ợ c n g a y c ả k h i p h ó n g ả n h to ra C h ín h n h ờ vào đ ặc

đ iể m n à y h à n g lo ạ t c á c c ô n g trìn h n g h iê n cứ u đ ư a ra c á c th u ậ t to á n giấu d ữ liệu tro n g ả n h T ro n g n h ữ n g n ă m g ầ n đ ây sử d ụ n g k ỹ th u ậ t g iấ u d ữ liệu b ằn g

c á c h th a y đ ổ i c á c b it L S B ( b it c ó trọ n g số th ấp ) đ ư ợ c q u a n tâ m n g h iê n cứu [16, 18] P h ư ơ n g p h á p n à y th a y đ ổ i trực tiế p b it d ữ liệ u ả n h c h ứ k h ô n g th êm

h a y b ớ t d ữ liệ u n ê n k íc h th ư ớ c ả n h k h ô n g th a y đổi.

M ã hóa LSB (LSB E ncoding)

M ộ t s ố th u ậ t ngữ :

- LSB (L e a s t S ig n ific an t Bit): là n h ữ n g bit trê n m ộ t đ iể m ả n h m à k h i

th a y đ ổ i n ó ản h sai k h á c ản h g ố c là ít n h ất T ro n g rấ t n h iề u trư ờ n g

h ợ p m ắ t th ư ờ n g k h ô n g p h á t h iệ n được.

- Ả n h m ô i trư ờ n g (h o st im ag e): ản h d ù n g đ ể n h ú n g d ữ liệu vào.

- Ả n h k ế t q u ả (re s u lt im a g e ): ản h th u đ ư ợ c sau k h i đ ã n h ú n g d ữ liệ u vào c ò n g ọ i là ản h m a n g tin.

- N h iễu : là sự k h á c b iệ t c ủ a ản h k ế t q u ả với ả n h m ô i trư ờ n g m à m ắ t

th ư ờ n g c ả m n h ậ n được.

P hư ơng p h á p th a y đ ổ i LSB: c h u y ể n d ữ liệ u c ầ n g iấ u sa n g d ạ n g n h ị

p h â n và tiế n h à n h g iấ u từ n g b it v ào ả n h m ô i trư ờ n g b ằ n g c á c h th a y đ ổ i m ộ t

số b it LSB c ủ a đ iể m ả n h sao ch o ít ản h h ư ở n g đ ế n c h ấ t lư ợ n g ản h (n h iễ u ít

n h ất) V ấn đ ề đ ặ t ra c ầ n tìm n h ữ n g b it LSB tro n g ản h T u ỳ th e o đ ặ c tín h c ủ a

từ n g loại ảnh đ ể đ ư a ra p h ư ơ n g p h á p c h ọ n LSB M ặ t k h á c c ầ n tìm m ộ t th u ậ t

to á n ch o p h ép s ố lư ợ n g b it d ữ liệu đ ư ợc g iấ u c à n g n h iề u c à n g tố t n h ư n g ch ỉ

th a y đ ổ i ít bit LSB v ì v iệ c th ay đ ổ i n h iề u b it (k ể c ả L SB ) tro n g m ộ t số lo ại

ản h sẽ g ây n h iễ u đ á n g kể, rấ t d ễ p h á t h iện

K ỹ th u ậ t th a y đ ổ i LSB đ ơ n g iả n , d ễ cài đ ặ t, h iệ u q u ả đ ặ c b iệ t với

tă n g d u n g lư ợ n g g iấ u n h ư n g đ ồ n g th ờ i c ũ n g tă n g n g u y c ơ tạ o ra n h ữ n g th a y

đ ổ i tro n g ản h d ễ p h á t h iệ n Bởi v ậy c ần n g h iê n cứ u sự b ả o m ậ t c ủ a m ỗ i k ỹ

th u ậ t ste g a n o g ra p h y cụ th ể v à c h ứ n g m in h sự an to à n c ủ a nó.

A u ra đề n g h ị ch ỉ th a y đổ i m ộ t p h ầ n n h ỏ c ác b it c ủ a ản h m ô i trư ờ ng V í

d ụ th ay đ ổ i c á c đ iể m ả n h c h ẵ n 100 tro n g ản h m ô i trư ờ n g bở i m ộ t m ức xám

N h ữ n g th a y đ ổ i n à y p h ù h ợ p với cá c m ô h ìn h n h iễ u ản h

K ỹ th u ậ t ste g a n o g ra p h y q u a n tâ m n h iều đ ế n tín h vô h ìn h d o đó c ầ n tìm

h iể u k ỹ c á c ả n h m ô i trư ờ n g M ộ t ản h được q u é t v ào sau k h i đ iề u c h ỉn h thu

đ ư ợc m ộ t ản h tố t h ơ n , m ặc d ù n h iễ u tổ n g th ể c ủ a ả n h tu â n th e o p h ân phối

c h u ẩ n G a u ss n h ư n g trê n ản h vẫn có n h ữ n g v ù n g rộ n g với c á c đ iể m ản h có g iá trị bão h o à (v ù n g ả n h c ù n g m àu ) V ớ i c ác v ù n g n ày c h ỉ m ộ t sự th a y đổ i nh ỏ

c ũ n g g ây ra n h iễ u D o đ ó n ên lựa ch ọ n ản h m ô i trư ờ n g c ẩ n th ậ n h o ặc tro n g

c á c kỹ th u ậ t g iấ u p h ải trá n h c á c v ù n g b ão h o à n ày

Đặc điểm của các phương pháp nhúng trực tiếp vào điểm ảnh

D u n g lư ợ n g d ữ liệ u g iấu th ư ờ n g cao n h ư n g c ũ n g k h ó ch ứ n g m in h tín h

b ả o m ậ t c ủ a lư ợc đ ồ g iấu Đ ể đ ảm b ảo tín h b ả o m ậ t c ủ a lư ợc đ ồ ta cần h iểu

c á c ch i tiế t c ấ u trú c c ủ a c á c loại ảnh N h iễ u trê n ả n h m a n g tin c ũ n g là vấn đề

c ầ n q u a n tâ m , đ ặc b iệ t là ản h có s ố m àu n h ỏ (2, 4 , 16, 2 5 6 m àu ), cần tìm

p h ư ơ n g p h á p đ ể h ạ n c h ế tố i đ a n h iễ u x u ấ t h iện

Đ ể k h ắ c p h ụ c về d u n g lư ợng và g iả m n h iễ u trê n ả n h m a n g tin n ê n k ết

h ợ p g iấu trự c tiế p v ào đ iể m ản h và h o á n vị m àu tro n g b ả n g m à u sao ch o các

m àu sắc tư ơ n g tự đ ứ n g g ầ n n h au Đ ố i với n h ữ n g ả n h có số m à u sử d ụ n g b ằn g

m ộ t n ử a số m à u c h o p h ép th ì á p d ụ n g p h ư ơ n g p h á p n à y k h á tố t, ản h k ế t q u ả

k h ô n g th a y đ ổ i về m à u sắc, d u n g lư ợng g iấ u c h ỉ p h ụ th u ộ c vào ản h T uy

n h iê n b ả n g m à u c ó th ể bị th a y đổ i v ì n h iề u p h ầ n m ề m lu ô n lưu trữ th eo

b ả n g m àu riê n g n ê n k h i h iể n th ị ản h b ả n g m àu có th ể b ị x o á th a y b ằn g b ản g

m à u c h u ẩn

P h ư ơ n g p h á p n à y ch ỉ á p d ụ n g đư ợc đ ố i với n h ữ n g ả n h có b ả n g m àu:

ả n h đ e n trắ n g , ả n h 16 m à u , ản h 2 5 6 m àu.

M ã hóa LSB trong palette

M ộ t c á c h tiế p c ậ n k h á c là g iấ u d ữ liệu v ào b it th ấ p c ủ a c á c b y te tro n g

b ản g m àu Đ iều n à y c h ỉ thự c h iệ n đư ợc đ ố i với n h ữ n g ản h c ó b ả n g m àu lớ n (ản h 2 5 6 m à u ) V ới c á c b ả n g m à u n h ỏ (2, 16 m à u ) p h ư ơ n g p h á p n ày k h ô n g

á p d ụ n g đ ư ợ c v ì th ay đ ổ i m à u tro n g b ả n g m àu d ã n đ ế n th a y đ ổ i m àu sắc c ủ a ảnh R õ rà n g là d u n g lư ợng g iấu k h ô n g c ao v ì n ó k h ô n g p h ụ th u ộ c vào ản h

m à bị h ạn c h ế bởi k íc h th ư ớ c b ả n g m àu

Tóm lai: áp d ụ n g p h ư ơ n g p h á p n ào cò n p h ụ th u ộ c n h iề u vào từ n g lo ại ảnh V ấ n đ ề n à y đ ư ợ c trìn h b à y k ỹ ở m ụ c 2 2 4 v à 2 2 5 N h ìn c h u n g đ ể g iấ u

m ộ t lư ợng d ữ liệ u tư ơ n g đ ố i lớ n th ì sử d ụ n g p h ư ơ n g p h á p m ã h o á LSB là h ợ p

lý P h ần sa u c h ỉ trìn h b ày n g u y ê n lý ch u n g g iấ u d ữ liệ u trê n m ô i trư ờ n g ả n h

d ự a vào LSB.

2.2.3 N guyên lý chung giấu dữ liệu bí mật vào trong ảnh

D ữ liệ u c ần g iấ u E , ả n h m ô i trư ờ n g H.

Giai đoan si ấu:

E c h ín h là d ữ liệ u cầ n tá c h đ ú n g b ằ n g tệ p d ữ liệ u b a n đ ầ u trư ớ c k h i giấu

Q u á trìn h trê n th ể h iệ n trê n sơ đồ:

g iấ u và tá c h d ữ liệu sử d ụ n g th ê m m ộ t k h ó a K h ó a n à y đ ư ợ c g iữ b í m ậ t chỉ

n gư ờ i thực h iệ n g iấ u và ngư ời tá c h d ữ liệu b iết N ế u b iế t rõ k ỹ th u ậ t g iấu

n h ư n g k h ô n g có k h ó a , v iệ c tá c h d ữ liệu rất k h ó k h ă n , k h ô n g tín h to án được tro n g thời g ian đ a thứ c.

C ác k ỹ th u ậ t c h o p h é p tá c h th ô n g tin đ ã g iấ u tro n g ả n h k ết q u ả m à

k h ô n g cần có ả n h m ô i trư ờ n g , k h ô n g p h ụ c h ồ i lại ả n h m ô i trư ờ n g Đ iề u n ày

là m đ ơ n g iả n th u ậ t to á n tá c h n h ư n g lại là m g iớ i h ạ n k h ả n ă n g ứ ng d ụ n g củ a

k ỹ th u ậ t g iấ u tin.

Đ ã c ó n h iề u c ô n g trìn h c ô n g b ố c á c th u ậ t to á n th ự c h iệ n trên m ộ t số

k iể u ản h cụ th ể M a x e m c h u k đ ư a ra một p h ư ơ n g p h á p g iấ u th ô n g tin tro n g

c á c file ả n h văn b ả n lợ i d ụ n g k h o ả n g trố n g g iữ a c á c d ò n g và g iữ a các k í tự

T u y n h iên c á c h th ự c h iệ n n à y b ị h ạ n c h ế đ ố i với c á c lo ạ i ả n h đ en trắ n g k h ác

và d u n g lư ợ n g th ô n g tin đư ợc g iấu tro n g ả n h th ấp

Koch và Zhao cũng đã đưa ra thuật toán giấu thông tin trong ảnh đen trắng sử dụng những khối bit ảnh có tỉ lệ bit đen và bit trắng là nhỏ hơn hoặc lớn hơn 1, mặc dù thuật toán này nhắm vào việc giấu sao cho khó bị phát hiện nhưng thực tế đã chứng minh nó không đủ an toàn cũng như không chịu được những cuộc tấn công hay xuyên tạc thông tin Gần đây thuật toán giấu

dữ liệu vào khối bit được quan tâm nhiều Đặc biệt thuật toán Y Y Chen, H

K Pan và Y c Tseng [18] được đánh giá khá tốt và nhiều tác giả sử dụng nó xây dựng các ứng dụng Để tiện việc trình bày trước tiên hãy thống nhất các

ký hiệu và các phép toán sử dụng trong các thuật toán

2.2.4.I K hái niệm và các ký hiệu

+ Ma trân A, phần tử hàng thứ i, cột thứ j của ma trận ký hiệu là A[i,j].+ Tổng tất cả các phần tử ma trận A ký hiệu là SUM(A)

s u m (a ) = Ị > [ì j ]

i.j

+ A, B là 2 ma trận cùng cấp, phép C=A © B là một ma trận cùng cấp Mỗi phần tử của c xác định: C[i,j] = A[i,j] XOR B[i,j]

+ A, B là 2 ma trận cùng cấp, phép C=A <8> B là m ột ma trận cùng cấp Mỗi phần tử của c xác định: C[i,j] = A[i,j] X B[i,j] ( x: phép nhân số học thông thường)

+ Phép đảo bit nếu x= 1 thì khi đảo bit x=0 và ngược lại

+ Ma trận nhị phân: là ma trận mà các phần tử chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1

Ký hiệu về ảnh sử dụng như trong mục 2.2.3 Ngoài ra sử dụng thêm các ký hiệu:

+ K: là khoá

+ W: ma trận trọng số

+ b: là bit dữ liệu cần giấu

+ F ảnh thứ cấp của ảnh môi trường H Không có gì mâu thuẫn nếu xem như F là ma trận nhị phân.

+ F ’ là ảnh thứ cấp của ảnh kết quả

2.2A.2. Các thuật toán giấu dữ liệu

N húng dữ liệu vào khối bit

Thuật toán chủ yếu nhúng các bit dữ liệu vào một khối bit của ảnh thứ cấp F Khi tiến hành nhúng sẽ đảo một vài bit của F Tính bảo mật thông qua khoá bí mật K của người dùng Tính vô hình thể hiện ở chỗ nếu một khối bit ảnh đủ lớn chỉ đảo từ 1 đến 2 bit LSB thì mắt thường khó nhận biết được Tuynhiên đối với những vùng tràn thì đảo 1 bit ảnh cũng gây ra nhiễu Chiếnthuật sử dụng hiệu quả các thuật toán lại nằm ở chỗ chọn bit để đảo như thế nào là tốt nhất

Bài toán của chúng ta: Giấu dữ liệu B gồm m bit B = bị, b2, bm vào ảnh thứ cấp F có kích thước f bit

Chọn một khoá bí mật K, K là số nguyên thường chọn số lẻ

Giấu 1 bit dữ liệu vào một khối K bit trong ảnh thứ cấp F Do đó số bit

dữ liệu giấu tối đa là ( f div K)

Giai đoan tách dữ liêu:

- Đọc liên tiếp K bit trong F ’ ( ma trận thứ cấp của ảnh kết quả)

Khoá K là một dãy số tự nhiên K = (kị, k2, kn) Thay vì đọc K phần

tử vào Fj ta đọc kị phần tử Thuật toán giấu và tách dữ liệu giống như đã trình bày ở trên

Như vậy chỉ giấu 1 bit dữ liệu trên một khối bit Một cải tiến đáng kể của thuật toán trên là giấu r bit trong một khối bit

Khoá K là ma trận nhị phân kích thước m.n

Ma trận trọng số w có kích thước là m.n Các phần tử của ma trận trọng số W[j,k] bất kỳ những phải thoả điều kiện các số trong tập { 1 , 2 , 2r-l Ị xuất hiện ít nhất một lần trong w

s = {(j,k )/ (((w [j,k ]= w ) A ( T [ j ,k ] = 0 ) ) v ( ( w [ j ,k ] = 2 ' - w ) A ( T [ j ,k ] = l)))}

+ Tim bit để đảo:

- Nếu d = 0 không cần phải thay đổi Fj

- Nếu d * 0 xét Sd

Trường hợp 1: s d ^ (ị) chọn bất kỳ (j,k) G Sd Đảo bit F¡[j,k] trong matrận Fj

Trường hợp 2: Sd = <Ị) chọn bất kỳ h e { 1, 2, 2r-l } sao cho:

S hdmod2' * <ỉ> và s (h-l)dmod2' * <t>- Lấy bất kỳ ( j ’ k ) e Shdmod2' và(u ’ v ) e S-(h-i)dmod2r • Đảo bit Fi M và F¡[u,v] trong ma trận Fj

+ F ’ = F I i

G i a i đ o a n tá c li d ữ liê u :

+ Đọc khối m X n bit từ ma trận thứ cấp F ’ thành Fị’ (F’ là ma trận thứ cấp của ảnh kết quả)

+ Tính b ’ = SƯM((Fi’0K )® W )

b ’ chính là dữ liệu tách được trong khối F ¡\

Để đảm bảo rằng luôn luôn tách ra b ’ =(bị, b2, br) ta phải chứngminh các vấn đề sau:

1 Lấy (j,k) G sd và đảo bit F¡[),k] thì tổng SUM((F¡’©K)®W) tăng lên d lần

2 Nếu Sd = ộ thì luôn tồn tại h để Shdmod2r * (ị) và s (h 1)dmod2, * (ị)

Lấy (j, k ) € Shđmod2r và (u, v) £ s (h 1)dmod2r sau khi đảo bit F¡[j,k] và F¡[u,v] thì tổng SUM((F¡’©K)<8)W) tăng lên d lần

Vì : d =(b„ b2, br) - SUM((F,©K)®W) mod T

Nên khi đảo bit ta có: (bị, b2, br) = SUM((F¡’®K)®W ) mod 2r

Chứng minh:

V ấn đề 1: Lấy (j,k) 6 Sd và đảo bit Ft[j,k] thì tổng SUM((F¡’©K)®W) tăng lên d lần.

Do tính chất của phép XOR và T=Fj®K, nếu đảo bit Fj[),k] thì T[j,k] cũng đảo bit theo,

Theo cách xây dựng

s„ ={(j ,k ) / (((W [i,k]= d)A (T [j,k]= 0))v((w [j,k]= 2'-d)A (T [j,k]= l)))}Nếu (j,k)e (w[j,k] = (ỉ)a (T[j,k] = o) vì T[j,k]=0 nên sau khi đảo bit F[j,k] thì T[j,k] =1 dẫn đến tổng SUM((F¡©K)(8>W) tăng lên d giá trị

Nếu (j,k)e (w[j,k]= 2r -d)A(T[j,k] = l) vì T [j,k]=l nên sau khi đảo bit F[j,k] thì T[j,k] =0 dẫn đến tổng SUM((Fị©K)<g>W) giảm 2r- d giá trị Nhưng (2r- d) = -d (mod 2r) do đó tổng lại tăng lên d giá trị

Tồn tại (j,k) để W[j,k] = 2r‘‘ nếu T[j,k] =1 thì S2r_, * (Ị), nếu T[j,k]=0 ta

lại có 2ĩA = 2r- 2r'1 (mod 2) nên (j,k)e S2,., hay S2,., * ệ (2)

* Ta sẽ chứng minh khi Sd = 4» luôn tồn tại h để Shdmod2, * (ị) và

^ - ( h - l ) d m o d 2 r ^

Thật vậy : theo (1) Sd = ệ => s.d * (Ị)

Sét S2dmod2r f nếu ^2d mod 2r ^ ^ thì chọn h = 2 ta có điều phải chứngminh, còn nếu S 2dmod2r = ệ ta có s 2dmod2, * ộ Xét tương tự v ớ iS 3dmod2r Cứtiếp tục làm cho đến một lúc nào đó ta có Shdmod2r ^ (Ị) và s (h.1)dmod2r * (Ị) hoặc(hd mod 2r = 2M ) và ta luôn có S2M * (Ị) theo (2) ịđpcm) u

Nhận xét: Thuật toán cho phép giấu r bit trong một khối F| nhưng chỉ đảo tối đa 2 bit ảnh, rõ ràng tăng dung lượng giấu lên đáng kể so với thuật toán 2.2.1 Tính bảo mật của thuật toán cũng tăng vì phụ thuộc vào ma trận khoá K và ma trận trọng số w

Để giấu r bit, ma trân K cấp mn, ma trận trọng w số cấp m X n Ta cócác khả năng tạo ma trận trọng số : c ^ " 1 * (2r - 1 )ĩ*(2 r - l)mn khả năng tạo

ra ma trận khoá 2mn Như vậy muốn tìm được dữ liệu trong ảnh số trường hợpphải kiểm tra là: 2 mnc ^ ' * ( r - l ) * ( 2 r

Ví du minh hoa:

Ma trận thứ cấp F được chia thành 2 khối cơ bản Fị và F2, khóa K và

ma trận trọng số w kích thước (4x4) Có thể giấu tối đa [log2(4x4+ 1)] bit trong một khối Chọn r =3 và chuỗi bit cần giấu là (001001) Quá trình giấu minh hoạ trong sơ đồ sau:

Mót vài nhân xét thuật toán:

- Qui trình tách dữ liệu không cần ảnh gốc, không khôi phục lại ảnh gốc từ ảnh kết quả

- Dữ liệu giấu sẽ mất khi ảnh kết quả bị thay đổi nhỏ Ví dụ như nén, giải nén, cắt bớt một phần ả n h

- Độ an toàn thuật toán phụ thuộc vào khoá K và ma trận trọng số w đều có cấp m X n

- Lượng dữ liệu giấu tối đa trong một khối cấp m.n là r = log2(m.n +1) (r tính bằng bit) Quan hệ này cho thấy r tăng chậm so với m, n Do đó chọn

m, n lớn không phải là giải pháp tốt, tỷ lệ giấu tin giảm Nhưng nếu m,n quá nhỏ tính bảo mật bị tấn công, dễ gây nhiễu trên ảnh Chọn m, n là tuỳ theo quan điểm người dùng coi trọng yếu tố nào hơn

- Dung lượng bit dữ liệu giấu tối đa được tính:

D = r X (M X n_LSB div (m X n))-T ỷ lệ g iấu : T = ^

Trong đó: M: Số điểm ảnh trên ảnh, n_LSB: số bit LSB trên một điểm ảnh

Như vậy cùng một ảnh, K, w , r, thì tỷ lệ giấu phụ thuộc vào số bit LSB

rút ra từ một điểm ảnh Phần 2.2.5 sẽ trình bày phương pháp rút LSB cho từng loại ảnh BMP

(PDF: Probability Density Function- Hàm mật độ xác suất)

Chấp nhận thành phần nhiễu của ảnh phụ thuộc vào một hàm phân bố xác suất f và tập trung ở các điểm ảnh có mức xám trong phạm vi [L, H].Với ảnh môi trường có thể sử dụng bộ lọc W iener để loại bỏ nhiễu ta thu được ảnh không nhiễu z

Giả sử dữ liệu cần giấu gồm N bit, sinh 1 bộ số ngẫu nhiên N số và có thể chọn N pixel trong z mà mức xám của chúng thuộc [L, H] Sau đó thay thế bit có trọng số thấp (LSB) của các pixel này bằng các bit dữ liệu.

Các sửa đổi trên ảnh thích hợp với mô hình thống kê Để lấy lại dữ liệu

đã giấu ta cần mầm của bộ sinh số ngẫu nhiên, hàm phân bố xác xuất f Từ

đó ta đọc dữ liệu ở các pixel ngẫu nhiên này Mấu chốt là dùng khoá sinh một bộ N số nhị phân giả ngẫu nhiên

2.2.5 Kỹ thuật giấu dữ liệu đối với các loại ảnh dạng BM P

Đối với ảnh màu nói chung, việc phát triển các kỹ thuật giấu tin có nhiều thuận lợi Bản thân dung lượng ảnh lớn, đặc biệt đối với các ảnh có số màu cao nên có khả năng tăng lượng thông tin giấu Mỗi điểm ảnh mang một giá trị biểu thị màu, nếu giá trị màu của điểm ảnh thay đổi nhỏ thì cường độ màu thay đổi ít, chất lượng ảnh gần như không thay đổi do đó khó phát hiện bằng mắt thường Với những ảnh mà mỗi điểm ảnh chỉ mang một giới hạn nhỏ các giá trị, việc giấu thông tin trong ảnh đảm bảo tính vô hình của dữ liệu giấu khó khăn hơn nhiều

Thông thường ảnh càng có nhiều màu càng dễ giấu dữ liệu Những ảnh khó nhất cho việc giấu dữ liệu là các ảnh có histogram đặc biệt hoặc có độ sâu màu nhỏ Ví dụ: các ảnh có bảng màu với số lượng màu trong bảng màu

ít thường một thay đổi nhỏ cũng tạo ra nhiễu Không may là một phần các ảnh trên Internet lại sử dụng bảng màu như GIF, PNG, v.v Hiện nay chưa có một kỹ thuật steganography bảo mật nào thực sự hiệu quả để giấu dữ liệu vào các loại ảnh có bảng màu Một số phần mềm giấu thông tin trong các ảnh GIF có trên Internet nhưng thực nghiệm cho kết quả không tốt, nhiễu xuất hiện nhiều Steganography bảo mật đối với các ảnh có bảng màu vẫn là một bài toán chưa giải quyết được

Vấn đề đặt ra khi áp dụng các thuật toán, phương pháp giấu tin trong ảnh ứng với từng loại ảnh thì LSB là những bit nào, với một điểm ảnh chọn