Nâng cao hiệu quả và hiệu năng giấu tin trong ảnh số tt

Trong đó: • I C: Ảnh mang tin Cover Image • S: Thông tin mật Secret message • k: Khóa Key • I S:Ảnh sau khi đã nhúng thông tin mật Stego image • I′ C: Ảnh sau khi trích xuất thông tin

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

Người hướng dẫn: PGS TS Đỗ Thanh Nghị

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ cấp trường

Họp tại: Phòng Bảo vệ Luận án tiến sĩ , Lầu 2 – Nhà Điều hành, Trường Đại học Cần Thơ

Vào lúc giờ ngày tháng năm 2020

Phản biện 1:

Phản biện 2:

Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:

Trung tam học liệu, Trường Đại học Cần Thơ

Thư viện Quốc gia Việt Nam

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

[CT1] Nguyễn Thái Sơn, Võ Phước Hưng, Huỳnh Văn Thanh, Đỗ Thanh Nghị,

“Giấu tin thuận nghịch trong ảnh Stereo với khả năng nhúng tin cao”, Kỉ yếu hội thảo FAIR 2016, pp 631-637

[CT2] P-H Vo, T-S Nguyen, V-T Huynh and T-N Do A robust hybrid

watermarking scheme based on DCT and SVD for copyright protection of Stereo images in proc of NAFOSTED Conf on Information and Computer Science (NICS 2017), 2017, pp 331-335

[CT3] P-H Vo, T-S Nguyen, V-T Huynh and T-N Do A Novel Reversible

Data Hiding Scheme with Two-Dimensional Histogram Shifting Mechanism in

International Journal of Multimedia Tools and Applications, Vol.77(21):

28777-28797, Springer, 2018 [SCIE]

[CT4] Võ Thành C, Võ Phước Hưng, Trầm Hoàng Nam, Nguyễn Thái Sơn,

Đỗ Thanh Nghị, "Một thuật toán thủy vân ảnh số mạnh dựa trên DWT, DCT, SVD và đặc trưng SIFT", Kỉ yếu hội thảo FAIR 2019

[CT5] P-H Vo, T-S Nguyen, V-T Huynh, T-C Vo and T-N Do Secure and

Robust Watermarking Scheme in Frequency Domain Using Chaotic Logistic Map Encoding in proceeding of International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications (ICCSAMA 2019), Springer, 2019

[Indexed by Scopus]

[CT6] P-H Vo, T-S Nguyen, V-T Huynh, T-N Do A High capacity invertible

steganography method for Stereo image in the book Digital Media

Steganography: Principles, Algorithms, Advances, ELSEVIER Inc., 2020

[Scopus]

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Ngày nay, khi công cuộc chuyển đổi số đang đi vào chiều sâu, càng nhiều thông tin số được giao tiếp từ xa qua mạng Trong số đó, nhiều thông tin quan trọng đang được trao đổi, điều này đã thu hút sự quan tâm của nhiều người dùng trái phép như là đánh cắp, giả mạo, thay đổi nội dung thông tin có chủ đích Đó cũng là vấn đề nghiêm trọng kìm hãm sự phát triển về kinh tế, xã hội của các quốc gia nếu như không có giải pháp hữu hiệu ngăn chặn làn sóng ấy An toàn

và bảo mật thông tin trở thành sự bảo đảm quan trọng cho phát triển kinh tế, xã hội trong các lĩnh vực giao tiếp, lưu trữ, chính sách nội dung và xác thực dữ liệu

Để bảo đảm sự bí mật của thông tin trong quá trình truyền tin, cũng như bảo vệ quyền sở hữu nội dung thông tin số; kỹ thuật giấu tin đang trở thành cách tiếp cận mới trong lĩnh vực an toàn thông tin

1.2 Kĩ thuật giấu tin trong ảnh số

Với sự phát triển của kĩ thuật xử lí ảnh và phổ biến của mạng Internet, ảnh số ngày càng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác từ y tế, pháp lí, cho đến mua sắm hàng ngày Vì vậy, trong nghiên cứu này, ảnh số được sử dụng như một đối tượng mang tin nhằm bảo vệ thông tin mật trong giao tiếp và lưu trữ Bên cạnh

đó, nội dung thông tin ảnh số cũng được bảo vệ bản quyền và quyền sở hữu trí tuệ với việc nhúng một lượng thông tin phù hợp vào nó Sơ đồ hệ thống giấu tin trong ảnh số được biểu diễn như Hình 1.1

Hình 1.1 Flowchart of data hiding

Trong đó:

• I C: Ảnh mang tin (Cover Image)

• S: Thông tin mật (Secret message)

• k: Khóa (Key)

• I S:Ảnh sau khi đã nhúng thông tin mật (Stego image)

• I′ C: Ảnh sau khi trích xuất thông tin

Giai đoạn nhúng, thông tin mật S được nhúng vào ảnh mang tin I c dựa trên

hàm nhúng f E với khóa K và được biểu diễn như công thức (1.1):

Giai đoạn rút trích, thông tin mật S được trích xuất ra từ ảnh I s dựa trên hàm

rút trích f Extract với khóa K và được biểu như công thức (1.2):

(𝑆, 𝐼𝐶′) = 𝑓𝑒𝑥𝑡𝑟𝑎𝑐𝑡(𝐼𝑆, [𝑘]) (1.2)

Thuật toán nhúng tin hoàn thành sao cho ảnh IS khó phân biệt với ảnh I C

Sự khác nhau giữa I S và I C gọi là nhiễu Thông thường sau khi I S được tạo ra và gửi đi có thể bị tấn công và bị gây ra nhiễu Thông tin nhúng sẽ được trích xuất

từ ảnh Stego I S dựa vào hàm rút trích thông tin Hiệu quả và hiệu năng của hệ thống giấu tin được xác định dựa vào các đặc tính kĩ thuật khác nhau của hệ thống giấu tin Tùy theo từng ứng dụng cụ thể mà mức độ quan tâm mỗi đặc tính sẽ là khác nhau Các đặc tính kĩ thuật của hệ thống giấu tin gồm có:

• Tính trong suốt (Imperceptibility) /chất lượng ảnh sau nhúng image quality): là hiệu quả của phương pháp giấu tin để không bị phát hiện bởi

(Stego-hệ thống thị giác của máy hay người (HVS – Human Visual System) Chất lượng

của ảnh Stego I S so với ảnh gốc I C được đánh giá bởi Peak-Signal-to-Noise Ratio

(PSNR) Trong tất cả thực nghiệm ứng dụng, nếu lược đồ nhúng cho ảnh I S có

PSNR đạt từ trên 35(dB), thì khi đó I S khó bị phát hiện bởi HVS là có sự tồn tại

thông tin giấu bên trong ảnh PSNR là tiêu chí đánh giá sự trong suốt của ảnh I S

đối với ảnh I C, nghĩa là so sánh sự khác biệt giữa ảnh sau khi nhúng thông tin và ảnh trước khi nhúng thông tin

• Khả năng nhúng (Hiding capacity/Payload): lượng thông tin mật S

được nhúng vào ảnh I C

• Tính chính xác (Fidelity): độ chính xác khi khôi phục lại ảnh gốc I C từ

ảnh I S sau khi thông tin ẩn được trích xuất Đây là đặc tính quan trọng trong các ứng dụng xử lí ảnh y sinh và pháp y Đặc tính này cũng đã phân chia hướng nghiên cứu và ứng dụng của hệ thống giấu tin thành hệ thống giấu tin khả nghịch

và hệ thống giấu tin bất khả nghịch Theo Công thức (1.1) và (1.2), nếu I′ C = I C

thì ta có sơ đồ hệ thống giấu tin khả nghịch, ngược lại là sơ đồ hệ thống giấu tin bất khả nghịch

• Tính bền vững (Robustness): là khả năng của ảnh Stego I s chịu đựng sự tấn công lên ảnh như là nén, gây nhiễu, cắt xén, xoay

• Tính an toàn (Security): Cho dù thông tin ẩn có thể bị phát hiện thì cũng

chỉ được thực hiện bởi người dùng sở hữu, ngay cả khi ảnh Stego có thể bị tấn công

1.3 Nội dung nghiên cứu của luận án

Hiệu quả và hiệu năng của hệ thống giấu tin trong ảnh số được xác định dựa trên hiệu quả giải thuật nhúng Hệ thống được thiết kế sao cho duy trì được chất lượng của ảnh Stego, khả năng nhúng tin cao và bền vững đối với tấn công Đầu tiên, hiệu quả phương pháp nhúng có thể được định lượng bằng cách trả lời câu hỏi: (1) Thông tin mật nhúng trong ảnh có thể an toàn? (2) Ảnh sau khi nhúng (Stego image) liệu có duy trì chất lượng tương đương như ảnh gốc? (3) Liệu có chắc rằng thông tin mật không bị phát hiện sau khi giấu trong ảnh?

Tỉ lệ nhúng là yêu cầu thứ hai đối với hệ thống giấu tin nhằm tăng lượng thông tin nhúng; lượng thông tin được nhúng vào ảnh mang tin mà ít gây suy hao đến chất lượng của ảnh mang tin Tuy nhiên, hiệu năng nhúng và hiệu quả nhúng (duy trì chất lượng ảnh sau nhúng) luôn là bài toán đối nghịch và tác động lẫn nhau Có nghĩa là, nếu nhúng càng nhiều thông tin thì chất lượng ảnh sau nhúng càng kém và ngược lại Do đó, cần nghiên cứu tìm kiếm giải pháp cân bằng hiệu quả và hiệu năng cho bài toán giấu tin trong ảnh số

1.4 Mục tiêu nghiên cứu

Vấn đề được xác định trong luận án này là truyền tải thông tin bí mật trên kênh truyền dẫn không an toàn cũng như bảo vệ bản quyền nội dung số Nếu những hạn chế mà kĩ thuật mã hóa tin không thể giải quyết cho vấn đề đặc biệt này thì kĩ thuật giấu tin được xem như giải pháp thay thế hữu hiệu Mục tiêu

chính của luận án là nghiên cứu, xây dựng giải pháp hiệu quả nhằm giải quyết các vấn đề nêu trên, qua đó tạo thuận tiện và an toàn trong giao tiếp Để đạt mục tiêu chính này, luận án tập trung nghiên cứu các mục tiêu cụ thể sau:

• Nghiên cứu tổng quan các giải pháp giấu tin trong ảnh, phân tích, tổng hợp điểm mạnh, điểm yếu của mỗi giải pháp

• Nghiên cứu ảnh số Stereo, ảnh nén trong miền không gian, miền chuyển đổi tần số ảnh để nâng cao phân tích, tổng hợp cách nhúng thông tin vào ảnh

• Nghiên cứu tìm giải pháp nâng cao hiệu quả và hiệu năng giấu tin trong ảnh số cùng với việc khôi phục lại ảnh gốc sau khi thông tin ẩn được trích xuất

• Nghiên cứu kĩ thuật giấu tin kết hợp với mã hoá tin để tăng cường khả năng bảo mật, bảo vệ bản quyền nội dung ảnh số

1.5 Phương pháp nghiên cứu

Luận án sử dụng phương pháp nghiên cứu phân tích, tổng hợp, chứng minh, cài đặt thử nghiệm và đánh giá kết quả thực nghiệm

Cơ sở lí thuyết toán học, xử lí ảnh, mã hóa, thống kê và tối ưu hóa được vận dụng để giải quyết mục tiêu nghiên cứu

Các giải pháp đề xuất mới được chứng minh và cài thử nghiệm trên phần mềm Matlab

1.6 Đóng góp của luận án

Luận án phát hiện một vài tiếp cận mới để nâng cao hiệu quả và hiệu năng giấu tin trong ảnh số Đóng góp chính của luận án là xây dựng và phát triển kĩ thuật dùng cho hệ thống giấu tin đó là hệ thống giấu tin khả nghịch với khả năng nhúng tin cao trong miền tần số, khó phát hiện thông tin giấu và giấu tin thủy vân

số ẩn, mạnh và bảo mật nhằm bảo vệ bản quyền nội dung Cụ thể cho những đóng góp của luận án:

• Đề xuất kĩ thuật giấu tin khả nghịch dựa trên dịch chuyển lược đồ hai chiều các hệ số lượng tử hóa trong phép biến đổi cosin rời rạc (DCT- discrete cosine tranformation) Để cân bằng hiệu quả và hiệu năng giấu tin, thông tin mật được nhúng vào lớp tần số trung bình của tín hiệu ảnh trong miền biến đổi DCT,

• Xây dựng và đề xuất lược đồ điều hướng nhúng EDH để tăng khả năng nhúng thông tin đồng thời duy trì chất lượng ảnh sau nhúng,

• Đề xuất lược đồ nhúng thủy vân số mạnh để bảo vệ bản quyền ảnh Stereo dựa trên biến đổi DCT và SVD,

• Giải pháp nhúng tin thủy vân số an toàn và bảo mật, bảo vệ nội dung ảnh Stereo trong miền tần số các tín hiệu mã hóa dựa trên thuyết hỗn loạn (Chaos logistic)

1.7 Cấu trúc của luận án

Luận án được tổ chức thành năm chương, cụ thể như sau:

Chương 1: Giới thiệu lĩnh vực nghiên cứu an toàn và bảo mật thông tin Phân

biệt kĩ thuật mã hóa thông tin với kĩ thuật giấu thông tin

Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu liên quan trong lĩnh vực giấu tin, trình

bày khái quát các phương pháp, kết quả nghiên cứu điển hình gần đây của các tác giả có liên quan đến vấn đề nghiên cứu, là tiền đề cho nghiên cứu của luận

án

Chương 3: Trình bày lược đồ giấu tin khả nghịch trong miền biến đổi tần số

ảnh Stereo Trong đó, luận án đề xuất lược đồ giấu tin dựa trên lược đồ các hệ số lượng tử trong vùng tần số trung bình phép biến đổi cosine rời rạc (DCT) của hai khối ảnh tương đồng và dịch chuyển hai chiều (2-D) các hệ số lượng tử dương Đồng thời kết hợp lược đồ dịch chuyển 2-D với bảng điều hướng nhúng (EDH)

để nâng cao hiệu quả và hiệu năng giấu tin trong ảnh Stereo

Chương 4: Trình bày lược đồ giấu tin thủy vân số ẩn bảo vệ bản quyền sở

hữu trí tuệ ảnh Stereo Trong đó, luận án đề xuất lược đồ nhúng tin thủy vân số

ẩn bền vững dựa vào phân tích giá trị riêng (SVD) các hệ số lượng tử trên đường chéo phụ của hai khối ảnh tương đồng Đồng thời đề xuất nâng cao tính bền vững

và an toàn cho hệ thống nhúng tin thủy vân số ẩn dựa trên thuyết hỗn loạn

Chương 5: Trình bày kết luận và hướng phát triển nghiên cứu của đề tài

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

2.1 Giới thiệu

Sự lớn mạnh của dữ liệu số, nhất là hình ảnh (image) kết hợp với sự phát triển của công nghiệp xử lí ảnh, đã tạo nên sự phổ dụng và sẵn dùng ảnh số, từ đó thúc đẩy sự quan tâm sâu sắc của các nhà nghiên cứu trong việc sử dụng hình ảnh như một đối tượng để ẩn giấu thông tin trong liên lạc Tuy nhiên, ảnh số dễ dàng bị các thao tác chỉnh sửa, sao chép và phân phối một cách phi pháp Vì vậy, trong một số trường hợp, đối tượng ảnh cũng rất cần được bảo vệ Để giải quyếtnhững thách thức này, gần đây, nhiều nghiên cứu về kĩ thuật giấu tin với những cách tiếp cận khác nhau đã được thực hiện Để có cái nhìn tổng quan về kĩ thuật giấu tin trong ảnh số cũng như tiếp cận cho các ứng dụng, phần tiếp theo trong chương này sẽ tìm hiểu, phân tích những tiêu chuẩn đánh giá hệ thống giấu tin Sau đó, các nghiên cứu về kĩ thuật giấu tin sẽ được lược khảo, phân tích và đánh giá

2.2 Tiêu chuẩn đánh giá hệ thống giấu tin

2.2.1 Chất lượng ảnh (Image visual quality)

Chất lượng ảnh sau nhúng tin so với ảnh gốc được đánh dựa vào tỉ số tín hiệu cực đại trên nhiễu (PSNR) giữa ảnh gốc và ảnh nhúng tin theo công thức (2.1)

𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10 log10 𝐵

2

𝑀𝑆𝐸

(2.1)

Trong đó, B là biên màu sắc cực đại của ảnh, MSE là sai số toàn phương trung

bình (Mean Squared Error) giữa ảnh gốc và ảnh Stego được định nghĩa như sau:

𝑀𝑆𝐸 = 1

𝑀 × 𝑁∑ ∑(𝐼𝑠(𝑥, 𝑦) − 𝐼𝑐(𝑥, 𝑦))

2 𝑁

𝑦=1 𝑀

𝑥=1

(2.2)

với M, N là kích thước của ảnh; I C (x,y), I S (x,y) tương ứng giá trị điểm ảnh tại tọa

độ (x,y) của ảnh gốc và ảnh Stego

được sử dụng để đánh giá sự tương quan giữa ảnh thủy vân gốc và ảnh thủy vân

trích xuất BCR được định nghĩa như sau:

𝐵𝐶𝑅 =∑ 𝑤̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅𝑖⨁𝑤𝑖

𝑛×𝑛 𝑖=1

𝑛 × 𝑛

(2.3)

trong đó 𝑤𝑖 và 𝑤𝑖′ là bit thứ ith tương ứng của ảnh thủy vân gốc và ảnh thủy vân rút trích; ⨁ chỉ rằng phép toán XOR

2.3 Phân loại kĩ thuật giấu tin

Dựa trên mục đích ứng dụng khác nhau và quá trình nhúng, kĩ thuật giấu tin

có thể được phân thành những phương thức khác nhau Hình 2.1 phác họa cây phân loại kĩ thuật giấu tin trong ảnh số Sự phân loại này có thể dựa trên miền dữ liệu ảnh mang tin, khả năng khôi phục ảnh hoặc kiểu ảnh mang tin

Hình 2.1 Phân loại kĩ thuật giấu tin trong ảnh số

2.3.1 Phân loại kĩ thuật giấu tin dựa trên ảnh khôi phục

2.3.1.1 Giấu tin bất khả nghịch

Ảnh mang tin bi phá vỡ sau khi thông tin mật được trích xuất Kĩ thuật giấu tin bất khả nghịch có thể được sử dụng trong các ứng dụng mà ở đó không đòi hỏi khôi phục lại ảnh gốc

2.3.1.2 Giấu tin khả nghịch

Đối với kĩ thuật giấu tin khả nghịch, ảnh mang tin được khôi phục hoàn toàn mà không bị mất thông tin Giấu tin khả nghịch được ứng dụng trong các

hệ thống mà ở đó thông tin mật và ảnh mang tin là quan trọng

2.3.2 Phân loại kĩ thuật giấu tin dựa trên miền nhúng thông tin

2.3.2.1 Kĩ thuật giấu tin trong miền không gian

Giấu tin trong miền không gian ảnh là cách tiếp cận đơn giản nhất, ở đó giá trị các điểm ảnh được điều chỉnh để chèn thông tin mật

2.3.2.1 Giấu tin trong miền tần số ảnh

Giấu tin trong miền tần số, thông tin mật đượcc tích hợp vào các hệ số biến đổi ảnh Tiến trình nhúng và trích xuất thông tin nhúng trong miền tần số ảnh thì khác phức tạp so với kĩ thuật giấu tin trong miền không gian Tuy nhiên, kĩ thuật giấu tin trong miền biến đổi tần số khá bền vững và an toàn trước các tấn công ảnh

2.3.3 Kĩ thuật giấu tin dựa trên ảnh mang tin

Ảnh có thể được biểu diễn với nhiều định dạng khác nhau, bao gồm ảnh 2 chiều, ảnh 3 chiều hay là ảnh Stereo

2.3.4 Giấu tin dựa trên học máy và trí tuệ nhân tạo

Trong quá trình thực hiện nghiên cứu này để tìm giải pháp mới, hiệu quả, đóng góp cho lĩnh vực an toàn và bảo mật thông tin, chúng tôi không thể bỏ qua một cách tiếp cận khác trong kĩ thuật giấu tin đó là ứng dụng học máy (ML- Machine Learning) và trí tuệ nhân tạo (AI-Artificial Intelligent) để giấu tin ML được ứng dụng đầu tiên trong nhận dạng, phân đoạn ảnh, phân loại ảnh Trong lĩnh vực giấu tin, ML có thể dùng các kĩ thuật máy học vector hỗ trợ (SVM)

CHƯƠNG 3: GIẤU TIN KHẢ NGHỊCH TRONG MIỀN TẦN SỐ ẢNH STEREO 3.1 Giới thiệu

Như được trình bày ở phần tổng quan các vấn đề nghiên cứu, hầu hết các thuật toán giấu tin khả nghịch được đề xuất được áp dụng cho ảnh 2-D Gần đây, với kĩ thuật stereocopy ảnh Stereo được tạo ra với độ cảm nhận chiều sâu 3 chiều

để nâng cao khả năng nhúng thông tin và hiệu quả chất lượng ảnh ảnh stego, lược

đồ giấu tin khả nghịch được đề xuất

3.2 Lược đồ giấu tin khả nghịch với kĩ thuật dịch chuyển biểu đồ hai chiều các hệ số lượng tử

3.2.1 Nghiên cứu liên quan

3.2.2 Phương pháp đề xuất

Mục tiêu nghiên cứu nhằm phát triển lược đồ giấu tin khả nghịch trong miền tần số ảnh Stereo, ở đó khả năng nhúng thông tin và hiệu quả chất lượng ảnh stego được nâng cao Một kĩ thuật giấu tin khả nghịch dựa trên lược đồ dịch hai chiều các hệ lượng tử hóa DCT Kĩ thuật được gọi tắt là ĐX1 Trong phương pháp ĐX1, một lược đồ hai chiều các hệ số QDCT của khối kích thước 8×8 của ảnh trái và ảnh phải được xây dựng Phương pháp giới hạn việc thay đổi giá trị của các cặp hệ số và có khả năng nhúng dữ liệu trên mọi cặp hệ số lượng tử DCT Từ nó nâng cao hiệu năng nhúng thông tin vào ảnh mang tin Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp ĐX1 vượt trội so với các nghiên cứu liên quan về khả năng nhúng thông tin và chất lượng ảnh stego

3.2.2.1 Tìm khối ảnh tương đồng

Với đặc tính kĩ thuật, ảnh Stereo có ảnh trái và ảnh phải có nội dung thông

tin tương tự nhau Do đó, mỗi ảnh trái và phải với kích thước M×N được phân hoạch thành từng khối 8×8 Lượng tử hóa DCT các khối ảnh Mỗi khối B m,n [m

∈ (0, M-1), n∈(0, N-1)] có thể được phân thành ba vùng gọi là: (a) vùng tìm kiếm,

gồm các hệ số lượng tử trong vùng tần số thấp, (b) vùng nhúng thông tin, gồm các hệ số lượng tử trong vùng tần số trung bình và (c) vùng để trống, gồm các hệ

số lượng tử còn lại thuộc vùng tần số cao