Nghiên cứu về kỹ thuật giấu tin mật trong ảnh kỹ thuật số

1.3 Các kỹ thuật giấu tin trong ảnh kỹ thuật số Kỹ thuật giấu tin nhằm hai mục đích: một là bảo mật cho dữ liệu được đem giấu, hai là bảo vệ cho chính đối tượng mang tin giấu.. Một tron

Ngành: Công nghệ thông tin

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin

Mã số: 60480104

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Hồ Văn Canh

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng luận văn của tôi là công trình nghiên cứu của bản thân Luận văn hoàn toàn không phải là bản sao chép công trình nghiên cứu của một người khác, nó mang tính độc lập nhất định với tất cả các công trình nghiên cứu trước đây Tất cả các tài liệu tham khảo đều có xuất xứ rõ ràng và được trích dẫn hợp pháp

Nếu có vi phạm gì, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm

Hà Nội, ngày 21 tháng 05 năm 2015

Học viên

Dư Công Thành

Tiếp đến, tôi xin được gửi lời cảm ơn đến khoa Công nghệ thông tin – Đại học Công nghệ - Đại học Quốc Gia Hà Nội đã tạo điều kiện về cơ sở vật chất để tôi có thể học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận văn này

Tôi xin chân thành cảm ơn các bạn học viên cao học K19, chuyên ngành Hệ thống thông tin đã giúp đỡ tôi trong quá trình học tập, nghiên cứu

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp của tôi, những người đã động viên, tạo điều kiện tốt nhất cho tôi học tập và lao động trong suốt thời gian qua

Xin chúc tất cả mọi người luôn mạnh khỏe và công tác tốt Xin chúc các thầy cô đạt được nhiều thành tựu trong nghiên cứu và giảng dạy

Hà Nội, ngày 21 tháng 05 năm 2015

Học viên

CHƯƠNG 1 - MộT Số KHÁI QUÁT Về GIấU TIN TRONG ĐA PHƯƠNG TIệN 1

1.1 G IớI THIệU CHUNG 1

1.2 G IớI THIệU ảNH TĨNH VÀ MộT Số KHÁI NIệM 1

1.3 C ÁC Kỹ THUậT GIấU TIN TRONG ảNH Kỹ THUậT Số 2

1.4 P HÂN LOạI Kỹ THUậT GIấU TIN TRONG ảNH 3

1.5 T IÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ Kỹ THUậT GIấU TIN TRONG ảNH 4

1.5.1 Tính vô hình 4

1.5.2 Khả năng giấu thông tin 4

1.5.3 Chất lượng của ảnh có giấu thông tin 4

1.5.4 Tính bền vững của thông tin được giấu 4

1.5.5 Thuật toán và độ phức tạp của thuật toán 4

CHƯƠNG 2 - MộT Số Kỹ THUậT GIấU TIN MậT VÀ PHÁT HIệN GIấU TIN MậT TRONG ảNH Kỹ THUậT Số 5

2.1 G IớI THIệU Về Kỹ THUậT GIấU TIN MậT (S TEGANOGRAPHY ) 5

2.2 P HƯƠNG PHÁP GIấU TIN MậT S TEGANOGRAPHY 5

2.3 T HUậT TOÁN GIấU TIN MậT TRONG ảNH Số 6

2.3.1 Thuật toán giấu tin trong ảnh số sử dụng hai lớp bảo mật 6

2.3.2 Thuật toán giấu tin trong ảnh số bằng phương pháp module năm 9

2.4 Đ ÁNH GIÁ PHƯƠNG PHÁP GIấU TIN MậT TRONG ảNH Số 13

CHƯƠNG 3 - MộT Số Kỹ THUậT PHÁT HIệN Để ĐÁNH GIÁ CHấT LƯợNG CÁC THUậT TOÁN GIấU TIN MậT ĐÃ ĐƯợC CÔNG Bố 19

3.1 M ộT Số Kỹ THUậT PHÁT HIệN GIấU TIN MậT TRONG ảNH Số 19

3.2 P HÂN LOạI CÁC Kỹ THUậT PHÁT HIệN GIấU TIN TRONG ảNH 19

3.3 K ỹ THUậT PHÁT HIệN GIấU TIN Cụ THể 20

3.3.1 Phát hiện giấu tin trong chữ ký 20

3.3.2 Phát hiện giấu tin dựa trên thống kê cụ thể 21

3.4 K ỹ THUậT PHÁT HIệN GIấU TIN TổNG QUÁT 23

3.4.1 Đặc trưng markov 23

3.4.2 Metric chất lượng hình ảnh 24

3.4.3 Đặc trưng sóng biến đổi wavelet 24

3.5 P HÁT HIệN GIấU TIN TRONG ảNH Sử DụNG Kỹ THUậT TấN CÔNG TRựC QUAN 26

3.6 P HÁT HIệN GIấU TIN TRONG ảNH Sử DụNG Kỹ THUậT TấN CÔNG C HI - SQUARE 28

3.7 T ổNG QUÁT 30

CHƯƠNG 4 - THựC NGHIệM ĐÁNH GIÁ KếT QUả VÀ HƯớNG PHÁT TRIểN 32

KếT LUậN VÀ HƯớNG PHÁT TRIểN 37

TÀI LIệU THAM KHảO 39

DANH SÁCH HÌNH ẢNH



Hình 1: Sơ đồ phương pháp giấu tin trong ảnh số với hai lớp bảo mật 7

Hình 2: Sơ đồ thuật toán giấu tin trong ảnh với 2 lớp bảo mật 8

Hình 3: Quá trình trích xuất thông tin bị che giấu trong ảnh 9

Hình 4: Ảnh trước và sau khi biến đổi theo phương pháp module năm 11

Hình 5: Ảnh trước và sau khi giấu tin sử dụng phương pháp giấu tin mật hai lớp 14

Hình 7: Ảnh trước (bên trái) và sau (bên phải) khi giấu tin 26

Hình 8: Phân biệt ảnh trước (bên trái) và sau (bên phải) khi giấu tin sau khi tấn công trực quan 27

Hình 9: Tần số xuất hiện của ảnh trước khi giấu tin (trái) và ảnh sau khi giấu tin (phải) 29

Hình 10: Ảnh gốc "beat girl" 32

Chương 1 - Một số khái quát về giấu tin trong đa

phương tiện

1.1 Giới thiệu chung

Sự ra đời và phát triển của Internet kéo theo nhiều lĩnh vực khác trong đó lĩnh vực bảo mật thông tin là một trong những lĩnh vực được quan tâm hàng đầu Ngày nay các dữ liệu số được lan truyền và sao chép rất nhanh chóng, dễ dàng nên vấn đề bảo mật thông tin số ngày càng trở nên cấp bách Thông tin số cần bảo mật có thể được mã hóa theo một cách thức nào đó, cách thức đó cần được bí mật và đạt hiệu quả cao Hiện tại nhiều ngành, nhiều đơn vị trên toàn quốc đã có hệ thống mạng nội bộ thông suốt các tỉnh thành trong cả nước Hệ thống đảm bảo được các thông tin truy ền đi trong mạng không bị lộ lọt ra ngoài nhưng một điểm hệ thống hiện tại chưa đạt được đó là tính cơ động Việc sử dụng mạng Internet sẽ dễ dàng hơn nhiều so với việc sử dụng mạng nội

bộ để truyền tin Tuy nhiên, Internet có thể phát tán thông tin đi bất kỳ đâu trên thế giới Đi kèm với việc truyền tin qua Internet là những rủi ro về mất mát và sai lệch thông tin Do đó, bảo mật thông tin khi truyền trên Internet là một vấn đề cấp thiết trong thực tế

“Giấu tin” là một kỹ thuật nhúng (giấu) một lượng thông tin số nào đó vào trong một đối tượng dữ liệu số khác Giấu tin trong ảnh số là giấu các mẩu tin cũng là dạng

số trong máy tính vào các tệp ảnh nhị phân sao cho không bị người ngoài phát hiện

1.2 Giới thiệu ảnh tĩnh và một số khái niệm

Ảnh BITMAP (BMP) được phát triển bởi Microsoft Corporation, được lưu trữ dưới dạng độc lập thiết bị cho phép Windows hiển thị dữ liệu không phụ thuộc vào khung chỉ định màu trên bất kỳ phần cứng nào Tên tệp mở rộng mặc định của một tệp ảnh Bitmap là BMP, nét vẽ được thể hiện là các điểm ảnh Qui ước màu đen, trắng tương ứng với các giá trị 0, 1 Ảnh BMP được sử dụng trên Microsoft Windows và các ứng dụng chạy trên Windows từ version 3.0 trở lên BMP thuộc loại ảnh mảnh

Cấu trúc ảnh BITMAP, JPEG

Các thuộc tính tiêu biểu của một tập tin ảnh BMP là: Số bit trên mỗi điểm ảnh thường được ký hiệu bởi n Một ảnh BMP n bit có 2n màu Giá trị n càng lớn thì ảnh càng có nhiều màu và càng rõ nét hơn Giá trị tiêu biểu của n là 1 (ảnh đen trắng), 4

(ảnh 16 màu), 8 (ảnh 256 màu), 16 (ảnh 65536 màu) và 24 (ảnh 16 triệu màu) Ảnh BMP 24 - bit có chất lượng hình ảnh trung thực nhất Chiều cao của ảnh (height), cho bởi điểm ảnh Chiều rộng của ảnh (width), cho bởi điểm ảnh Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập tin ảnh thường không được nén bằng bất kỳ thuật toán nào Khi lưu ảnh, các điểm ảnh được ghi trực tiếp vào tập tin một điểm ảnh sẽ được mô tả bởi một hay nhiều byte tùy thuộc vào giá trị n của ảnh Do đó, một hình ảnh lưu dưới dạng BMP thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh được nén (chẳng hạn GIF, JPEG hay PNG)

Cấu trúc một tệp ảnh BMP gồm có bốn phần:

- Bitmap File Header: Lưu trữ thông tin tổng hợp về tệp ảnh BMP

- Bitmap Information: Lưu trữ thông tin chi tiết về ảnh bitmap

- Color Palette: Lưu trữ định nghĩa của màu được sử dụng cho bitmap

- Bitmap Data: Lưu trữ từng điểm ảnh của hình ảnh thực tế

1.3 Các kỹ thuật giấu tin trong ảnh kỹ thuật số

Kỹ thuật giấu tin nhằm hai mục đích: một là bảo mật cho dữ liệu được đem giấu, hai là bảo vệ cho chính đối tượng mang tin giấu Hai mục đích khác nhau này dẫn đến hai kỹ thuật chủ yếu của giấu tin Đó là giấu tin mật và thủy vân số Nói chung giấu tin trong đa phương tiện là tận dụng “độ dư thừa” của phương tiện giấu để thực hiện việc giấu tin mà người ngoài cuộc “khó” cảm nhận được có thông tin giấu trong đó

Một trong các cách tiếp cận trong bảo mật thông tin đó là giấu tin, có nghĩa là những thông tin số cần được bảo mật sẽ được người dùng giấu vào trong một đối tượng

dữ liệu số khác (môi trường giấu tin) sao cho sự biến đổi của môi trường sau khi giấu tin là khó nhận biết, đồng thời người dùng có thể lấy lại được các thông tin đã giấu khi cần Giấu thông tin số, phát hiện thông tin số ẩn giấu trong dữ liệu đa phương tiện đặc biệt là trong ảnh số đang là một vấn đề đang được quan tâm hiện nay trong nhiều lĩnh vực Để phát hiện và phân biệt được một ảnh số nào đó có mang tin mật hay không đòi hỏi rất nhiều yếu tố và kỹ thuật phức tạp Một ứng dụng điển hình là trong phát triển thương mại điện tử, sự phát triển của thương mại điện tử mang lại rất nhiều lợi ích, tuy nhiên bên cạnh đó thì những mặt tiêu cực của nó như vi phạm bản quyền, giả mạo thương hiệu cũng ngày một gia tăng Phương pháp giấu tin có thể được ứng dụng rộng rãi để gài các thông tin như chữ ký, nhãn thương hiệu để chứng minh sự hợp pháp của sản phẩm, bảo vệ bản quyền…

1.4 Phân loại kỹ thuật giấu tin trong ảnh

Hàng thập kỷ qua, con người đã phát triển đáng kể các phương pháp sáng tạo trong giao tiếp bí mật Trong đó có 3 kỹ thuật có mối tương quan với nhau là giấu tin, thủy vân số và mật mã Có thể coi giấu tin là một nhánh của ngành mật mã với mục tiêu là nghiên cứu các phương pháp che giấu thông tin Giấu tin và mật mã tuy cùng có mục đích là để đối phương không phát hiện ra tin cần giấu, tuy nhiên giấu tin khác với mật mã ở chỗ: Mật mã là giấu đi ý nghĩa của thông tin còn giấu tin là giấu đi sự hiện diện của thông tin Có nhiều cách phân loại giấu tin khác nhau dựa trên những tiêu chí khác nhau Theo Fabien A.P Petitcolas đề xuất năm 1999, có thể chia lĩnh vực giấu tin thành hai hướng lớn, đó là giấu tin mật và thủy vân số

Độ an toàn và bảo mật thông tin của kỹ thuật giấu tin được thể hiện ở hai khía cạnh Một là bảo vệ cho dữ liệu đem giấu và hai là bảo vệ cho chính đối tượng được sử dụng để giấu tin Ứng với hai khía cạnh đó có hai hướng kỹ thuật rõ ràng đó là giấu tin mật và thuỷ vân số Từ “thuỷ vân” có xuất xứ từ kỹ thuật đánh dấu nước thời xưa Kỹ thuật này là kỹ thuật đánh dấu chìm một hình ảnh logo nào đó lên trên giấy nhằm mục đích trang trí và phân biệt được xuất xứ của sản phẩm giấy Trong thuỷ vân số thông tin giấu được gọi là thuỷ vân (watermark)

1.5 Tiêu chí đánh giá kỹ thuật giấu tin trong ảnh

1.5.1 Tính vô hình

Kỹ thuật giấu thông tin trong ảnh phụ thuộc rất nhiều vào hệ thống thị giác của con người Tính vô hình hay không cảm nhận được của mắt người thường giảm dần ở những vùng ảnh có màu xanh tím, thủy vân ẩn thường được chọn giấu trong vùng này

1.5.2 Khả năng giấu thông tin

Khả năng giấu thông tin (Hiding Capacity) hay lượng thông tin giấu được (dung lượng) trong một ảnh được tính bằng tỉ lệ giữa lượng thông tin giấu và kích thước của ảnh Các thuật toán giấu tin đều cố gắng đạt được mục tiêu giấu được nhiều tin và gây nhiễu không đáng kể Thực tế, người ta luôn phải cân nhắc giữa dung lượng thông tin cần giấu với các tiêu chí khác như chất lượng (Quality), tính bền vững (Robustness) của thông tin giấu

1.5.3 Chất lượng của ảnh có giấu thông tin

Chất lượng của ảnh có giấu tin được đánh giá qua sự cảm nhận của mắt người Nên chọn những ảnh có nhiễu, có những vùng góc cạnh hoặc có cấu trúc, làm ảnh môi trường vì mắt thường ít nhận biết được sự biến đổi, khi có tin giấu, trên những ảnh này

1.5.4 Tính bền vững của thông tin được giấu

Tính bền vững thể hiện qua việc các thông tin giấu không bị thay đổi khi ảnh mang tin phải chịu tác động của các phép xử lý ảnh như nén, lọc, biến đổi, tỉ lệ,…

1.5.5 Thuật toán và độ phức tạp của thuật toán

Cần nắm được một số kiến thức cơ bản về cấu trúc của ảnh để chọn ra thuật toán tìm miền ảnh thích hợp cho việc giấu tin Độ phức tạp của thuật toán mã hóa và giải mã

là yếu tố quan trọng để đánh giá các phương pháp giấu tin trong ảnh Yêu cầu về độ phức tạp tính toán phụ thuộc vào từng ứng dụng Những ứng dụng theo hướng Watermark thường có thuật toán phức tạp hơn hướng Steganography

Chương 2 - Một số kỹ thuật giấu tin mật và phát hiện

giấu tin mật trong ảnh kỹ thuật số

2.1 Giới thiệu về kỹ thuật giấu tin mật (Steganography)

Kỹ thuật giấu tin mật Steganography là kỹ thuật để giấu thông tin hoặc dữ liệu vào trong một đối tượng dữ liệu khác

Theo Lou et al [1], giấu tin mật là phương pháp che giấu sự tồn tại của thông tin vào trong các đối tượng mang khác nhau Mục đích chính của việc che giấu là để ngăn chặn việc phát hiện thông tin đã được che giấu Các phương pháp giấu tin mật nổi tiếng nhất của kỹ thuật giấu tin mật truyền thống được thực hiện từ những năm 440 trước Công nguyên Các phương pháp được sử dụng như là che giấu các tài liệu bí mật bằng mực vô hình, giống như sử dụng nướt cốt chanh để che giấu thông tin Phương pháp khác là để đánh giấu tên nhân vật trong tài liệu bằng các lỗ kim và sinh ra các mô hình hoặc chữ ký [2] Tuy nhiên đại đa số việc phát triển và sử dụng giấu tin mật trên máy tính xảy ra từ năm 2000 Ưu điểm chính của phương pháp giấu tin mật là do cơ chế bảo mật đơn giản của nó bởi vì thông tin được giấu được lồng ghép một cách vô hình và được che phủ bên trong một nguồn vô hại khác (như ảnh, âm thanh, video, file…) Rất khó có thể phát hiện ra thông điệp che giấu mà không biết về sự tồn tại của thông tin và lược đồ mã hóa thích hợp [3]

Có một số kỹ thuật cho giấu tin mật là: giấu tin mật hàng loạt (batch steganography), giấu tin mật hoán vị (permutation steganography), sử dụng bit có trọng

số thấp nhất (Least signification bit), phân đoạn phức tạp bit-plane (bit-plane complexity segmentation) và xáo trộn dựa trên sự lan truyền của quang phổ hình ảnh (chaos based spead spectrum image steganography)

2.2 Phương pháp giấu tin mật Steganography

Phương pháp giấu tin mật trong ảnh kỹ thuật số đã được nghiên cứu và thực hiện bởi nhiều nhà nghiên cứu (ví dụ như từ [4] – [8]) Warkentin et al [4] đề xuất một cách tiếp cận để che giấu thôn tin trong một file nghe nhìn Trong thuật toán giấu tin mật của họ, thông tin mật được che giấu bên trong một thông điệp chứa (cover message) El-Elmam [5] đề xuất một phương pháp để che giấu một lương lớn dữ liệu với độ bảo mật cao Thuật toán của El-Elmam dựa trên giâu một số lượng lớn tệp tin

dữ liệu (ảnh, âm thanh, video, chữ ) bên trong một ảnh màu bitmap Chen et al [6] sửa đổi một phương pháp sử dụng trong [7] sử dụng phương pháp kết hợp phụ Họ tập trung vào ẩn chứa các dữ liệu trong phần cạnh của hình ảnh Wu et all [8], mặt khác sử dụng điểm ảnh có giá trị khác nhau bằng cách phân vùng hình ảnh ban đầu thành các khối không chồng chéo của hai khối điểm ảnh liên tiếp

2.3 Thuật toán giấu tin mật trong ảnh số

2.3.1 Thuật toán giấu tin trong ảnh số sử dụng hai lớp bảo mật

Hình 1 là phương pháp giấu tin trong ảnh số sử dụng hai lớp bảo mật để đảm bảo quyền riêng tư, sự bảo mật và độ chính xác của dữ liệu được giấu trong ảnh số Hệ thống có thể giấu dữ liệu vào trong ảnh số và lấy các dữ liệu này ra từ ảnh đã được giấu

Ở hình 1 cho thấy khi giấu dữ liệu vào trong ảnh, bước đầu tiên cần phải cung cấp tên đăng nhập và mật khẩu trước khi sử dụng hệ thống Khi người dùng đã đăng nhập vào hệ thống, họ có thể sử dụng các thông tin cùng với khóa bí mật để ẩn các dữ liệu bên trong các hình ảnh được chọn Sử dụng phương pháp giấu tin mật, các thông tin được nhúng và che giấu trong ảnh mà gần như không làm biến dạng hình ảnh ban đầu Quá trình lấy dữ liệu giấu bên trong ảnh được thực hiện bằng cách sử dụng một khóa bí mật để lấy các thông tin được giấu bên trong ảnh Nếu không có khóa bí mật thì không thể lấy được các thông tin giấu bên trong bức ảnh Điều này giúp đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu

Hình 1: Sơ đồ phương pháp giấu tin trong ảnh số với hai lớp bảo mật

Hình 2 mô tả kiến trúc thuật toán giấu tin trong ảnh với hai lớp bảo mật Đầu tiên các thông tin bí mật được chuyển thành dạng file văn bản sau đó các tệp tin được nén thành file zip Các tệp tin file zip này dùng để chuyển đổi thành mã nhị phân Mục đích của việc nén các tệp tin văn bản là giúp thông tin được bảo mật hơn so với tệp tin không nén Các nội dung trong tệp tin cũng sẽ khó có thể phát hiện và đọc được hơn Hơn nữa hàng loạt các mã nhị phân của file nén và khóa là một đoạn mã dài và ngẫu nhiên gồm toàn các số 0 và 1 Một phương pháp che giấu dữ liệu được sử dụng để giấu

đi hai mã nhị phân cuối cùng trong serial được mã hóa thành một điểm ảnh trong hình ảnh Sau đó hai mã nhị phân tiếp theo được mã hóa mã hóa đến điểm ảnh tiếp theo trong hình ảnh Quá trình này được lặp đi lặp lại đến khi tất cả các mã nhị phân được

mã hóa Khóa bí mật ở đây đóng vai trò như một ổ khóa sử dụng để khóa hoặc mở khóa thông tin mật được giấu Cứ mỗi hai bít cuối cùng được mã hóa thành từng điểm ảnh trong hình ảnh ban đầu sẽ đảm bảo được hình ảnh ban đầu sẽ không bị thay đổi và biến dạng quá nhiều

Bắt đầu

Input: Cover_Image, Secret_Message, Secret_Key;

Chuyển Secret_Message sang Text_File;

Nén Text_File;

Chuyển Zip_Text_File sang Binary_Codes;

Chuyển Secret_Key sang Binary_Codes;

Gán các BitsPerUnit bằng 0;

Mã hóa Message thành Binary_Codes;

Thêm mỗi 2 đơn vị cho các bitsPerUnit;

Output: Stego_Image;

Kết thúc

Hình 2: Sơ đồ thuật toán giấu tin trong ảnh với 2 lớp bảo mật

Một khi thông tin được giấu bên trong ảnh chứa thông tin giấu, thông tin này có thể được trích lại từ các ảnh sau khi giấu Hình 3 cho thấy quá trình trích xuất thông tin

bị giấu từ ảnh bị giấu Để lấy một thông tin chính xác từ hình ảnh, cần một khóa bí mật cho việc xác minh trước khi lấy ra thông tin bị che giấu

Quá trình trích xuất dữ liệu trong hình 3 cho thấy một khóa bí mật dùng để so sánh khóa này có phù hợp với khóa được giải mã từ hàng loạt các mã nhị phân hay không Khi khóa bí mật phù hợp thì quá trình tiếp tục bằng cách tạo ra các mã nhị phân vào một tệp văn bản tin nén và giải nén các tập tin văn bản Sau đó thuật toán sẽ lấy các thông tin mật từ file văn bản ra thành thông điệp gốc

Bắt đầu

Input: Stego_Image, Secret_Key;

Kiểm tra và so sánh Secret_Key;

Tính toán BitsPerUnit;

Giải mã All_Binary_Codes;

Thay đổi 2 đơn vị cho các bitsPerUnit;

Chuyển Binary_Codes thành Text_File;

Giải nén Text_File;

Output: Secret_Message;

Kết thúc

Hình 3: Quá trình trích xuất thông tin bị che giấu trong ảnh

Trọng tâm chính của thuật toán này là việc chuyển các thông điệp bí mật vào tệp tin văn bản, nén tệp tin, sau đó sử dụng một khóa bí mật để chuyển đổi cả file nén và khóa bí mật thành hàng loạt các mã nhị phân và việc mã hóa hai mã nhị phân cuối thành điểm ảnh trong hình ảnh Chất lượng hình ảnh bị biến dạng được giảm tới mức tối thiểu hoặc không làm biến dạng Thông điệp bí mật cũng rất khó để có thể phát hiện bằng steganalysis

2.3.2 Thuật toán giấu tin trong ảnh số bằng phương pháp module năm

Phương pháp module năm (the five modules method) được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2012 [9] Ý tưởng cơ bản của phương pháp này dựa trên khái niệm sau: một điểm chung giữa các hình ảnh là các điểm ảnh lân cận nhau có mối tương quan với nhau Vì vậy, đối với các ảnh đa mức xám (bi-level image), những điểm ảnh lân cận dường như giống với điểm ảnh gốc Do đó phương pháp module năm phân chia thành

các khối k x k điểm ảnh Rõ ràng đối với ảnh đa mức xám, chúng ta biết rằng mỗi điểm

ảnh có giá trị từ 0 đến 255 Do đó, nếu chúng ta có thể biến đổi mỗi số trong phạm vi

đó thành các số chia hết cho 5 thì cũng sẽ không ảnh hưởng tới hệ thống thị giác của con người (human visual system) Ý tưởng cơ bản của phương pháp module năm là để

kiểm tra toàn bộ các điểm ảnh trong khối k x k và chuyển mỗi điểm ảnh đó vào thành

các số chia hết cho 5 theo thuật toán:

If Pixel mod 5 = 4

Pixel = Pixel + 1 Else if Pixel mod 5 = 3

Pixel = Pixel + 2 Else if Pixel mod 5 = 2

Pixel = Pixel - 2 Else if Pixel mod 5 = 1

Pixel = Pixel – 1

Với Pixel là đại diện ảnh của các block k x k Bảng 2 chƣa thông tin chuyển đổi:

Bảng 1: Bảng chuyển đổi module năm

(c) (d)

Hình 4: Ảnh trước và sau khi biến đổi theo phương pháp module năm

Ở Hình 4, chúng ta có thể thấy rằng mắt thường không thể phân biệt được sự khác nhau giữa ảnh gốc (a, c) và ảnh sau khi biến đổi bằng phương pháp module năm (b, d)

Chúng ta sẽ sử dụng phương pháp PSNR (peak signal-to-noise ratio) để đánh giá phương pháp module năm Kết quả như bảng dưới:

Tên ảnh PSNR (a) và (b) 51.0611 (c) và (d) 35.2874

Thuật toán giấu tin mật sử dụng phương pháp module năm

Theo như phần trước đã trình bày, việc chuyển đổi 5 module không ảnh hưởng tới hệ thống thị giác của con người Do đó một thuật toán được đề xuất có tên là ST-FMM (steganography by the Five module method) để có thể giấu các thông tin mật bên trong ảnh kỹ thuật số Tất cả các giá trị điểm ảnh bên trong ảnh đều là các số chia hết

cho 5 Vì vậy nếu tồn tại giá trị mà không chia hết cho 5 trong khối k x k thì sẽ là giá trị

khác biệt

Việc xác định kích thước cửa sổ k x k phù hợp cho giấu tin mật rất quan trọng

Kích thước cửa sổ nhỏ hơn là tốt hơn vì nó giúp tăng số lượng ký tự giấu được bên

trong ảnh gốc Công thức giúp xác định kích thước cửa sổ k x k như sau:

n: số lượng ký tự sẽ sử dụng trong thông điệp cần giấu tin

⌈.⌉: Toán tử làm tròn lên số nguyên gần nhất cho các số thập phân

Số lượng phần tử bên trong cửa sổ k x k là k2 Vì vậy để tăng số lượng các ký tự

dùng được trong cửa sổ k x k, một thủ tục lặp đã được đề xuất để cải tiến vấn đề này

Do phần dư của 5 gồm 1, 2, 3, 4 nên ta quy định nếu như phần dư là 1 thì tức là cửa sổ đang ở vòng lặp đầu tiên Tương tự nếu là 2 thì cửa sổ đang ở vòng lặp thứ 2… Do đó

số lượng giá trị mà cửa sổ k x k có thể chứa được là:

Để trích xuất giá trị của ký tự trong bảng mã ASCII từ ảnh được giấu tin ta sử dụng công thức:

reminder: vòng lặp của cửa sổ k x k

Do kích thước của cửa sổ phù hợp để giấu 95 ký tự ASCII hay sử dụng là 5 Do

đó mục tiêu của phần này là giảm kích thước cửa sổ mà vẫn chứa được nhiều ký tự Đối với cửa sổ 5x5 thì có thể chứa được tối đa là 4x52 = 100 ký tự Thông thường để chứa đầy đủ toàn bộ 128 ký tự ASCII thì cần 1 cửa sổ có kích thước là 6

Ví dụ dưới đây mô tả cách giấu thông tin mật vào trong ảnh sử dụng phương pháp module năm

105 110 110 110 110 105 115 110 105 105

Ví dụ trên sử dụng cửa sổ 5 x 5 để giấu thông tin mật trong ảnh số Ở cửa sổ đầu tiên tất cả các số đều chia hết cho 5 ngoại trừ 117 117 mod 5 bằng 2 nên sẽ có 2 vòng lặp Vị trí của 117 là ở cửa sổ thứ nhất và ở vị trí thứ 9 theo cột từ trái qua phải Như vậy theo công thức thì giá trị ký tự ẩn sẽ là: (9 + (2-1)*52)+(32-1) = 65 tương ứng với

ký tự A trong bảng mã ASCII Trong đó 32 là ký tự bắt đầu trong dãy 95 ký tự ASCII thường sử dụng Sử dụng công thức trên áp dụng tương tự cho các cửa sổ tiếp theo ta

có thể giấu 26 ký tự trong bảng chữ cái tiếng Anh và kích thước của cửa sổ sẽ là:

Chúng ta nhận thấy cửa sổ 3x3 nhỏ hơn cửa sổ 5x5 nên có thể giấu được nhiều

ký tự hơn trong 1 ảnh gốc do ta chỉ cần 9 điểm ảnh để có thể giấu 1 ký tự ASCII so với

25 điểm ảnh của cửa sổ 5x5

2.4 Đánh giá phương pháp giấu tin mật trong ảnh số

Chúng ta sử dụng phương pháp PSNR (peak signal-to-noise ratio) để đánh giá thuật toán giấu tin mật trong ảnh số PSNR là số đo chuẩn được sử dụng trong kỹ thuật steganography để kiểm tra chất lượng hình ảnh sau khi giấu tin Các giá trị PSNR càng cao thì chất lượng ảnh giấu tin càng tốt Nếu ảnh gốc là C có kích thước M x M và hình ảnh bị giấu tin là S có kích thước N x N, mỗi ảnh C và S sẽ có giá trị điểm ảnh (x, y) từ

0 tới M-1 và 0 tới N-1 tương ứng PSNR sẽ được tính như sau:

Hình 5: Ảnh trước và sau khi giấu tin sử dụng phương pháp giấu tin mật

Những ảnh có kích thước nhỏ (1MB) vẫn có thể giấu được những thông tin bí mật bên trong Kích thước lớn nhất của một file nén được giấu bên trong 1 MB ảnh BMP sử dụng thuật toán này là 3.16 KB Có nghĩa là ảnh gốc có thể mã hóa 10.553 ký

tự với dấu cách (hay 1508 tương đương với 4 trang tài liệu) với sự biến dạng của ảnh sau khi giấu tin gần như bằng 0 Như hình 4, ta thấy ảnh gốc và ảnh sau khi giấu tin gần như giống nhau hoàn toàn và mắt thường không thể nhận ra

Bảng 1 cho thấy một vài kết quả thử nghiệm với ảnh bitmap với các kích thước khác nhau khi giấu thông tin mật

Bảng 2: Kết quả thử nghiệm giấu tin trong ảnh bitmap với kích thước khác

nhau sử dụng phương pháp giấu tin mật hai lớp

Ảnh gốc Tệp văn bản Tệp tin nén Ảnh sau khi

giấu tin Giấu tin

Trích xuất thông tin

4 KB, 6KB, 8 KB và 10 KB Như vậy thử nghiệm được thực hiên gồm 6 ảnh sau khi giấu tin Kích thước cửa sổ được chọn là 5 x 5, tức là văn bản được giấu sẽ có bao gồm

95 ký tự ASCII thông thường Các ảnh gốc và ảnh sau khi giấu tin thu được như dưới:

Ảnh gốc Ảnh giấu 1 KB dữ liệu

Ảnh giấu 2 KB dữ liệu Ảnh giấu 4 KB dữ liệu