Nghiên cứu kỹ thuật giấu tin trong ảnh và ứng dụng

Nghiên cứu kỹ thuật giấu tin trong ảnh và ứng dụng Nghiên cứu kỹ thuật giấu tin trong ảnh và ứng dụng Nghiên cứu kỹ thuật giấu tin trong ảnh và ứng dụng luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

Họ và tên tác giả luận văn NGUYỄN VĂN ĐA

TÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂN NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT GIẤU TIN TRONG ẢNH VÀ ỨNG DỤNG

Chuyên ngành: Truyền thông và Mạng máy tính

LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT TRUYỀN THÔNG VÀ MẠNG MÁY TÍNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PSG.TS NGUYỄN THỊ HOÀNG LAN

Hà Nội - 2016

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH VẼ 3

DANH MỤC BẢNG BIỀU 4

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 4

LỜI CAM ĐOAN 5

MỞ ĐẦU 6

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC GIẤU TIN TRONG ẢNH SỐ 8

1.1 Tổng quan về lĩnh vực giấu tin 8

1.1.1 Giới thiệu chung 8

1.1.2 Khái niệm về giấu tin trong ảnh số 8

1.1.3 Lịch sử giấu tin 9

1.1.4 C c kĩ thuật giấu tin 10

1.1.5 Các chức năng cơ bản hệ thống giấu tin 12

1.1.6 Môi trường giấu tin 12

1.1.7 Các thành phần chính của một hệ giấu tin trong ảnh số 13

1.1.8 Yêu cầu thiết yếu đối với một hệ thống giấu tin trong ảnh số 13

1.2 Vấn đề và x c định nhiệm vụ 15

1.2.1 Giới thiệu vấn đề 15

1.2.2 Định hướng giải pháp 16

1.2.3 Nhiệm vụ của luận văn 16

1.3 Tìm hiểu về ảnh số 16

1.3.1 Sơ lược về các loại ảnh JPEG, GIF, PNG 16

1.3.2 Cấu trúc ảnh Bitmap 18

1.4 Tìm hiểu phương ph p nhúng dữ liệu LSB (Least Significant Bit) 23

1.4.1 Khái niệm bit có trọng số thấp LSB 23

1.4.2 Thuật toán nhúng dữ liệu LSB 24

1.5 Tổng quan về mã hóa AES 27

1.5.1 Qúa trình phát triển 27

1.5.2 Nguyên tắc 28

1.5.3 C c bước thực hiện 28

1.5.4 An toàn của thuật toán 29

Chương 2: PHÂN TÍCH GIẢI PHÁP HỆ THỐNG GIẤU TIN 31

2.1 Phân tích một hệ thống giấu tin 32

2.1.1 Yêu cầu của người sử dụng 32

2.1.2 Thông tin cần giấu 33

2.1.3 Môi trường giấu tin 33

2.1.4 Thuật toán giấu tin 33

2.1.5 Điều kiện, môi trường an toàn vật mang tin 34

2.2 Giải ph p thực hiện 35

2.2.1 Quy trình giấu tin 36

2.2.2 Quy trình tách tin 37

Chương 3: THỬ NGHIỆM ỨNG DỤNG VÀ KẾT QỦA ĐẠT ĐƯỢC 38

3.1 Môi trường và công cụ thử nghiệm 38

3.1.1 Môi trường thử nghiệm 38

3.1.2 Công cụ phần mềm ứng dụng 38

3.1.3 C c độ đo đ nh gi hiệu năng hệ thống 39

3.2 Các kịch bản thử nghiệm và kết qủa 42

3.2.1 Kịch bản 1 43

3.2.2 Kịch bản 2 44

3.2.3 Các nhận xét 48

3.3 Khảo s t một số dạng tấn công một hệ thống giấu tin 49

3.3.1 Tấn công dựa vào phân tích trực quan 49

3.3.2 Tấn công bằng phân tích theo dạng ảnh 50

3.3.3 Tấn công dựa vào phân tích thống kê 50

3.3.4 Kịch bản thử nghiệm các dạng tấn công 50

3.4 Đề xuất một số quy trình sử dụng công cụ phần mềm ứng dụng 53

3.4.1 Quy trình 1 53

3.4.2 Quy trình 2 53

3.4.2 Quy trình 3 53

3.5 So s nh với giải ph p giấu tin cải tiến của CPT 55

3.5.1 Giới thiệu giấu tin cải tiến của CPT 55

3.5.2 Công cụ phần mềm giấu tin cải tiến của CPT 56

3.5.3 Kịch bản so sánh và nhận xét 56

KẾT LUẬN 59

TÀI LIỆU THAM KHẢO 60

Hình 1.5 Lưu đồ mô tả thuật toán nhúng dữ liệu LSB

Hình 2.1 Sơ đồ giải pháp hệ thống giấu tin mật

Hình 2.2 Sơ đồ khối chức năng nhúng tin vào ảnh

Hình 2.3 Sơ đồ khối chức năng t ch tin từ ảnh mang tin

Hình 3.1 Giao diện chính của phần mềm

Hình 3.2 Thông báo khi hai bản tin đầu vào và đầu ra giống nhau

Hình 3.3 Thông báo khi hai bản tin đầu vào và đầu ra không hoàn toàn giống

nhau

Hình 3.4 Giao diện chức năng so s nh hai chuỗi ký tự đầu vào và đầu ra

Hình 3.5 Giao diện khi chưa giấu tin

Hình 3.6 Giao diện giấu tin thành công

Hình 3.7 Giao diện tách tin thành công

Hình 3.8 Mô tả kết qủa tấn công trực quan phát hiện ảnh mang tin

Hình 3.9 Mô tả kết qủa tấn công thống kê phát hiện ảnh mang tin

DANH MỤC BẢNG BIỀU

Bảng 1.1 Ý nghĩa từng trường trong vùng Bitmap Header

Bảng 1.2 Ý nghĩa từng trường trong vùng BitmapInfor

Bảng 1.3 Bit cuối cùng được coi là ít quan trọng nhất

Bảng 1.4 Biểu diễn giấu chữ A vào trong 8 byte của ảnh gốc

Bảng 3.1 Thống kê kết qủa thử nghiệm

Bảng 3.2 So sánh ảnh trước và sau khi giấu tin bằng trực quan

Bảng 3.3 So sánh thuật toán nhúng dữ liệu LSB và cải tiến của CPT

JPEG Joint Photographic Expert Group Ảnh nén JPEG

PNG Portable Network Graphics Ảnh PNG

GIF Graphics Interchange Format Định dạng ảnh đồ họa GIF

PSNR Peak signal-to-noise ratio Tỷ số tín hiệu cực đại trên

nhiễu

DCT Discrete Consine Transform Phép biến đổi cosin rời rạc

LỜI CAM ĐOAN

Trước tiên, em xin chân thành cảm ơn các Thầy, Cô trong Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội, những người đã nhiệt tình giảng dạy và truyền đạt kiến thức trong suốt thời gian em học tập tại trường để em có thể hoàn thành tốt qúa trình học tập của mình

Đặc biệt, em xin cảm ơn chân thành và sâu sắc đến PGS.TS Nguyễn Thị Hoàng Lan, người đã trực tiếp hướng dẫn tận tình chỉ bảo em trong suốt qúa trình làm Luận văn tốt nghiệp

Cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình, bạn bè và đồng nghiệp, những người luôn cổ vũ, quan tâm giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập và làm luận văn

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi

Những nội dung đã nêu trong luận văn là hoàn toàn trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 10 tháng 10 năm 2016

Học viên thực hiện

Nguyễn Văn Đa

MỞ ĐẦU

Lý do chọn đề tài

Từ xa xưa, việc bảo mật thông tin luôn là vấn đề quan trọng Có thể x c định việc rò rỉ thông tin mật, thông tin nhạy cảm ảnh hưởng rất lớn tới c nhân, tập thể, đơn vị và ở mức nghiêm trọng hơn nữa đó là ảnh hưởng tới chính trị, quân sự của một quốc gia

Ngày nay, cùng với sự ph t triển mạnh mẽ của khoa học, internet đã trở thành một nhu cầu, phương tiện không thể thiếu đối với mọi người, nhu cầu trao đổi thông tin qua mạng internet ngày càng lớn Với lượng thông tin lớn như vậy được truyền thì nguy cơ dữ liệu bị truy cập tr i phép cũng tăng lên vì vậy vấn đề bảo đảm an toàn và bảo mật thông tin cho dữ liệu truyền trên internet là rất cần thiết Nhiều kỹ thuật đã được nghiên cứu nhằm giải quyết vấn đề này Một trong những kỹ thuật quan trọng nhất là mã hóa thông tin Tuy nhiên một thông điệp bị mã hóa dễ gây ra

sự chú ý cho tin tặc, hacker và chúng sẽ tìm mọi c ch để giải mã được thông tin đó Công nghệ thộng tin ngày càng phát triển, điều đó đồng nghĩa với việc càng ngày thông tin được biểu diễn dưới dạng kỹ thuật số càng nhiều, chúng được biểu diễn và truyền tải trong môi trường thế giới số do đó vấn đề bảo mật thông tin trong môi trường thế giới số ngày càng trở nên quan trọng Đã có rất nhiều hệ mật, hệ mã hóa

dữ liệu ra đời nhưng sự ph t triển của công nghệ thông tin, c c siêu m y tính cũng cho phép một số lượng lớn c c phép tính được giải quyết rất nhanh điều này làm giảm tính an toàn của c c hệ mật, hệ mã hóa

Một hướng tiếp cận mới trong bảo mật song song với việc mã hóa thông tin đó

là giấu tin (Data hiding), tức là những thông tin số, thông tin mật, thông tin nhạy cảm cần bảo mật sẽ được giấu vào trong một đối tượng dữ liệu số kh c (gọi là môi trường giấu tin) sao cho sự biến đổi của môi trường sau khi giấu tin là rất khó nhận biết, đồng thời có thể phục hồi lại được c c thông tin đã giấu khi cần Một ưu điểm của hướng tiếp cận giấu tin so với mã hóa thông tin là khi tiếp cận môi trường giấu tin, đối phương khó x c định được là có thông tin giấu trong đó hay không, giảm sự nghi ngờ của tin tặc, hacker

Xuất ph t từ thực tế trên, em đã chọn đề tài tốt nghiệp là “Nghiên cứu kỹ thuật giấu tin trong ảnh và ứng dụng”

Mục đích nghiên cứu

Đề tài được thực hiện với mục đích nghiên cứu một giải pháp cho phép giấu một bản tin văn bản thuần túy trên ảnh màu 24 bit bitmap mà ít làm thay đổi chất lượng ảnh sau khi giấu đồng thời đảm bảo được tính an toàn và bảo mật thông tin

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

+ Ý nghĩa khoa học

Qúa trình nghiên cứu đề tài tạo ra cơ sở nghiên cứu về c c phương ph p, kỹ thuật giấu tin trong dữ đa phương tiện nói chung và trong ảnh số nói riêng Từ đó có cái nhìn tổng quan về lĩnh vực này Góp phần nâng cao kiến thức về an ninh mạng nói chung và an toàn và bảo mật thông tin nói riêng

Nội dung luận văn được trình bày gồm các chương như sau:

Chương 1: Tổng quan về lĩnh vực giấu tin trong ảnh số

Trong chương sẽ trình bày tổng quan về lĩnh vực giấu tin; nêu vấn đề và xác định nhiệm vụ của luận văn; tìm hiểu về ảnh số trong đó tập trung tìm hiểu ảnh màu

24 bit bitmap; tìm hiểu phương ph p nhúng dữ liệu LSB và chuẩn mã hóa AES Chương 2: Phân tích giải pháp hệ thống giấu tin

Trong chương sẽ trình bày một giải pháp hệ thống giấu tin, đi phân tích giải pháp hệ thống, trong đó tập trung giải pháp hệ thống giấu tin

Chương 3: Thử nghiệm ứng dụng và kết qủa đạt được

Chương này sẽ thử nghiệm, đ nh gi khả năng ứng dụng thự tế, đưa ra quy trình ứng dụng cho giải ph p đưa ra thông qua một công cụ phần mềm mã nguồn

mở đề xuất và một số công cụ, phần mềm hỗ trợ khác, so sánh giải ph p đề xuất với một giải pháp khác

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC GIẤU TIN TRONG ẢNH SỐ 1.1 Tổng quan về lĩnh vực giấu tin

1.1.1 Giới thiệu chung

Với sự phát triển nhanh chóng của các thiết bị kỹ thuật và mạng Internet, các

dữ liệu số hiện nay được sao chép và phổ biến rất dễ dàng Chính vì vậy vấn đề bảo mật thông tin càng trở nên cấp bách Các thông tin cần bảo mật có thể được mã hóa theo một cách thức nào đó

Ví dụ: đối tượng R (là một đoạn văn bản, một tấm bản đồ hoặc một file âm thanh…) được mã hóa để bảo mật Thông điệp được mã hóa R‟ lại chính là tín hiệu

về tầm quan trọng của dữ liệu đó, nên sẽ thu hút được sự chú ý của đối phương Một hướng tiếp cận mới trong bảo mật là giấu tin (Data Hiding), tức là các thông tin cần bảo mật sẽ được giấu vào trong một đối tượng dữ liệu số khác (gọi là môi trường giấu tin) sao cho sự biến đổi của môi trường sau khi giấu là rất khó nhận biết, đồng thời có thể lấy lại thông tin đã giấu khi cần Theo phương ph p này, đối tượng cần bảo mật R được giấu vào trong một đối tượng khác, một bức ảnh F chẳng hạn, kết qủa ta thu được bức ảnh F‟ không kh c nhiều so với ảnh gốc ban đầu Khi đối phương bắt được tấm ảnh F‟ thì khó nảy sinh nghi ngờ về khả năng chứa thông tin mật trong F‟

Như vậy sự khác biệt giữa mã hóa thông tin và giấu thông tin là mức lộ liễu của đối tượng mang tin mật Nếu phối hợp hai phương ph p trên thì mức độ lộ liễu được giảm tới mức tối đa, đồng thời độ an toàn cũng được nâng cao Chẳng hạn, ta

có thể mã hóa R thành R‟ sau đó giấu R‟ vào ảnh F để thu được ảnh F‟

1.1.2 Khái niệm về giấu tin trong ảnh số

Giấu thông tin là phương ph p giấu một lượng thông tin số vào một đối tượng

dữ liệu số khác

Yêu cầu chính của phương ph p này là phải đảm bảo tính ẩn, tính vô hình của thông tin giấu nhưng không làm ảnh hưởng đến chất lượng của dữ liệu gốc Đây là phương ph p bảo mật thông tin mới, phức tạp nhưng hiệu qủa và tính khả thi cao, được xem là công nghệ bản lề để bảo mật thông tin, bảo vệ bản quyền, nhận thực thông tin, điều khiển truy cập Kỹ thuật giấu thông tin nhằm mục đích bảo đảm an toàn và bảo mật thông tin ở hai khía cạnh:

Một là: bảo mật cho dữ liệu được đem giấu

Hai là: bảo mật cho chính đối tượng mang tin giấu

Có thể nhận thấy rằng hai mục đích kh c nhau này dẫn đến sự phát triển hai kỹ thuật chủ yếu của giấu tin Đó là giấu tin mật (Steganography) và thủy vân số (Watermarking)

1.1.3 Lịch sử giấu tin

Giấu tin là bắt nguồn từ tiếng Hy Lạp, nghĩa là Steganography, tài liệu được viết phủ (covered writing) Mục đích là giấu mẫu tin mật vào một môi trường truyền tin bình thường sao cho người thường không thể phát hiện ra mẫu tin mật đó Trong lịch sử những câu chuyện về nghệ thuật giấu tin được lan truyền từ đời này qua đời

kh c Đó là chuyện về giấu tin trên đầu nguời nô lệ, là chuyện giấu tin trong viên thuốc phủ…

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 sẵn có như nước qủa, nước tiểu và sửa để viết thông báo bí mật giữa những hàng văn tự thông thường Khi họ

hơ nóng, những thứ mực không nhìn thấy này trở nên sẫm màu và có thể đọc dễ dàng Mực không màu vẫn còn được sử dụng trong thời gian rất gần đây, như chiến tranh Thế giới thứ II

Trước đây, ý tưởng về che giấu thông tin được dùng chủ yếu trong quân đội và trong các đơn vị tình báo Mãi cho tới vài thập niên gần đây, giấu thông tin mới nhận được sự quan tâm của ngành công nghệ thông tin với hàng loạt công trình nghiên cứu giá trị Cuộc cách mạng số hoá thông tin và sự phát triển nhanh chóng của mạng truyền thông là nguyên nhân chính dẫn đến sự thay đổi này

Nghệ thuật giấu tin được nghiên cứu phục vụ các mục đích tích cực như bảo

vệ bản quyền, thuỷ ấn số, hay phục vụ giấu thông tin bí mật về quân sự và kinh tế

Sự phát triển của công nghệ thông tin đã tạo ra những môi trường giấu tin mới vô cùng tiện lợi và phong phú Người ta có thể giấu tin trong các dữ liệu đa phương tiện như file ảnh, file âm thanh, file văn bản,…cũng có thể giấu tin ngay trong các khoảng trống hay các phân vùng ẩn của môi trường lưu trữ như đĩa cứng, đĩa mềm

1.1.4 Các kĩ thuật giấu tin

C c kĩ thuật giấu tin mới được chú ý ph t triển mạnh trong khoảng 10 năm trở lại đây, nên việc phân loại còn chưa được thống nhất Sơ đồ phân loại sau được đưa

ra năm 1999 và được sử dụng cho đến nay [2]:

Giấu tin(Data hiding)

Giấu tin mật

(Steganography)

Thủy vân số(Digital watermarking)

Hình 1.1: Phân loại các mô hình giấu tin

Theo sơ đồ này, giấu tin được chia thành hai hướng chính là thủy vân số và giấu tin mật

1.1.4.1 Kỹ thuật thủy vân số

Với mục đích bảo mật cho chính c c đối tượng mang tin Không cần giấu nhiều thông tin, chỉ cần lượng thông tin nhỏ nhưng đảm bảo một số c c yêu cầu như: tính bền vững, khẳng định bản quyền sở hữu hay ph t hiện xuyên tạc thông tin, kỹ thuật này cho phép đảm bảo nguyên vẹn thông tin khi ảnh môi trường bị biến đổi bởi các phép thao t c như lọc (filtering), nén mất dữ liệu (lossy compression), hay c c biến đổi hình học, Tuy nhiên, việc đảm bảo nguyên vẹn thông tin không kể đến khi có sự tấn công dựa trên việc hiểu rõ thuật to n và có bộ giải mã trong tay Thông tin giấu là một định danh duy nhất, ví dụ định danh người dùng thì khi đó người ta gọi là Fingerprinting (nhận dạng vân tay, điểm chỉ)

1.1.4.2 Giấu tin mật

Với mục đích đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin được giấu C c kỹ thuật giấu tin mật tập trung sao cho thông tin giấu được nhiều và người kh c khó ph t hiện ra thông tin có được giấu trong ảnh

Giấu tin mật có thể được định nghĩa là kỹ thuật để giấu dữ liệu hoặc thông tin mật trong đối tượng gốc Mục đích của giấu tin mật là thiết lập một đường truyền thông bí mật giữa hai bên, như vậy bất kỳ người nào ở giữa cũng không thể phát hiện sự tồn tại của dữ liệu - thông tin mật Những kẻ tấn công không lấy được bất

kỳ thông tin nào về dữ liệu - thông tin giấu bằng c ch nhìn đơn giản vào tập tin

Có thể thấy nếu như watermarking quan tâm nhiều đến ứng dụng giấu c c mẩu tin ngắn nhưng đòi hỏi độ bền vững lớn của thông tin cần giấu trước c c biến đổi thông thường của tệp dữ liệu môi trường thì steganography lại quan tâm tới ứng dụng che giấu c c bản tin đòi hỏi độ bí mật và dung lượng càng lớn càng tốt

Ngày nay giấu tin được thực hiện bằng c ch sử dụng phương tiện kỹ thuật số như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hoặc c c phương tiện kh c tùy thuộc vào yêu cầu và lựa chọn của người gửi Trong số c c phương tiện để giấu tin thì giấu tin mật trong hình ảnh được sử dụng rộng rãi nhất Vì hiện nay số thông tin dư thừa trong hình ảnh là lớn để có thể dễ dàng thay đổi và ẩn được nhiều thông tin mật bên trong hơn

Luận văn tập chung tìm hiểu kỹ thuật giấu tin vào file ảnh Một số phương pháp được đề xuất sử dụng file hình ảnh làm đối tượng gốc Những phương ph p này có thể được phân loại theo hai phương ph p phổ biến

1.1.4.3 Phân loại phương ph p giấu tin

+ Giấu tin trong miền quan s t:

Phương ph p này hay được p dụng trên ảnh Bitmap không nén, c c ảnh dùng bảng màu Ý tưởng chính của phương ph p này là lấy từng bít của mẩu tin mật rồi rải nó lên ảnh mang tin, thay đổi bít có trọng số thấp của ảnh bằng c c bít của mẩu tin mật Vì khi thay đổi c c bít có trọng số thấp thì không ảnh hưởng đến chất lượng của ảnh, và mắt người không cảm nhận được sự thay đổi đó Nổi bật trong phương

ph p này là sử dụng thuật to n LSB (Least Significant Bit) Đây là thuật to n được

sử dụng rộng rãi nhất trong phương ph p này

+ C c phương ph p dựa vào kỹ thuật biến đổi ảnh (kỹ thuật thay đổi miền): ví

dụ biến đổi từ miền không gian sang miền tần số

C c thuật to n thuộc phương ph p thay đổi miền giấu dữ liệu bằng c ch thay đổi miền hình ảnh gốc và sau đó giấu dữ liệu vào bên trong chúng Thuật to n DCT

là một trong những thuật to n thường được sử dụng chuyển đổi miền cho thể hiện ra dưới một dạng sóng như là một tổng hợp có trọng số của cosin C c dữ liệu được giấu bằng c ch thay đổi hệ số DCT của hình ảnh

1.1.5 Các chức năng cơ bản hệ thống giấu tin

+ Nhúng được tin vào môi trường gốc

+ T ch được tin từ môi trường mang tin

Môi trường gốc: đây là môi trường dùng để ẩn giấu tin vào trong đó Môi trường gốc có thể là ảnh, video, audio, văn bản dạng text…

Môi trường mang tin: là môi trường đã nhúng tin trong đó

1.1.6 Môi trường giấu tin

Bao gồm giấu tin trong ảnh, trong audio, trong video, trong văn bản dạng text,…Hiện nay, giấu tin trong ảnh chiếm tỉ lệ lớn nhất hệ thống giấu tin trong đa phương tiện

1.1.6.1 Giấu tin trong ảnh

Giấu tin trong ảnh hiện đang rất được quan tâm Nó đóng vai trò hết sức quan trọng trong hầu hết các ứng dụng bảo vệ an toàn thông tin như: nhận thực thông tin,

x c định xuyên tạc thông tin, bảo vệ bản quyền tác giả…

Một đặc điểm của giấu thông tin trong ảnh nữa đó là thông tin được giấu một

c ch vô hình, nó như là c ch truyền thông tin mật cho nhau mà người khác không thể biết được bởi sau khi giấu thông tin chất lượng ảnh gần như không thay đổi đặc biệt đối với ảnh màu hay ảnh xám

1.1.6.2 Giấu tin trong audio

Kh c với kỹ thuật giấu thông tin trong ảnh: phụ thuộc vào hệ thống thị gi c của con người - HSV (Human Vision System), kỹ thuật giấu thông tin trong audio lại phụ thuộc vào hệ thống thính gi c HAS (Human Auditory System) Bởi vì tai con người rất kém trong việc ph t hiện sự kh c biệt giữa c c giải tần và công suất,

có nghĩa là c c âm thanh to, cao tần cỏ thể che giấu đi được c c âm thanh nhỏ, thấp một c ch dễ dàng

Yêu cầu cơ bản và quan trọng nhất của giấu tin trong audio là đảm bảo tính chất ẩn của thông tin được giấu đồng thời không làm ảnh hưởng đển chất lượng của

dữ liệu

1.1.6.3 Giấu tin trong ảnh, video

Cũng giống như giấu thông tin trong ảnh hay trong audio, giấu tin trong video cũng được quan tâm và được ph t triển mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng như điều khiển truy cập thông tin, x c thực thông tin, bản quyền t c giả

Một phương ph p giấu tin trong video được đưa ra bởi Cox là phương ph p phân bố đều Ý tưởng cơ bản của phương ph p là phân phối thông tin giấu dàn trải theo tần số của dữ liệu gốc

1.1.6.4 Giấu tin trong văn bản dạng text

Giấu tin trong văn bản dạng text khó thực hiện hơn do có ít c c thông tin dư thừa, để làm được điều này người ta phải khéo léo khai th c c c dư thừa tự nhiên của ngôn ngữ Một c ch kh c là tận dụng c c định dạng văn bản (mã ho thông tin vào khoảng c ch giữa c c từ hay c c dòng văn bản) => Kỹ thuật giấu tin đang được

p dụng cho nhiều loại đối tượng chứ không riêng dữ liệu đa phương tiện như ảnh, audio, video

1.1.7 Các thành phần chính của một hệ giấu tin trong ảnh số

Các thành phần chính của một hệ giấu tin trong ảnh số gồm:

+ Bản tin mật (Secret Message): là một thông điệp hay tệp văn bản mà ta

muốn giấu đi sự xuất hiện

+ Ảnh gốc (hay ảnh phủ) (Cover Data): là ảnh được dùng để làm môi trường

giấu tin mật

+ Khoá bí mật K (Key): khoá bí mật tham gia vào qúa trình giấu tin để tăng

tính bảo mật và an toàn thông tin

+ Bộ giấu tin (Embedding Algorithm): những chương trình, thuật toán giấu tin

+ Ảnh mang tin (Stego Data): là ảnh sau khi đã giấu tin mật vào đó hay còn

gọi là ảnh kết qủa.[2]

1.1.8 Yêu cầu thiết yếu đối với một hệ thống giấu tin trong ảnh số

Hiện nay có rất nhiều phương ph p giấu tin trong ảnh được nghiên cứu và thử nghiệm Để đ nh gi một phương ph p, người ta dựa vào một số tính chất của phương ph p hay tiêu chí đ nh gi sau:

1.1.8.1 Tính vô hình

Khái niệm này dựa trên đặc điểm của hệ thống thị giác hay thính giác của con người Thông tin giấu là không tri gi c được nếu một người với thị giác bình thường không phân biệt được ảnh môi trường và ảnh kết qủa Giấu tin trong ảnh sẽ làm biến đổi ảnh mang Tính vô hình thể hiện mức độ biến đổi ảnh mang Một phương ph p hiệu qủa sẽ làm cho thông tin mật trở nên vô hình trên ảnh mang, người bình thường không thể phát hiện trong đó ẩn chứa thông tin (tức là không phân biệt được ảnh trước và sau khi giấu thông tin) Trong khi Steganography yêu cầu tính vô hình của thông tin ở mức độ cao thì watermarking lại chỉ yêu cầu ở một cấp độ nhất định Chẳng hạn như người ta áp dụng watermarking cho việc gắn một biểu tượng mờ vào một chương trình truyền hình để bảo vệ bản quyền

1.1.8.2 Tính bền vững

Sau khi giấu tin vào ảnh, bản thân ảnh mang có thể phải trải qua các khâu biến đổi kh c nhau như lọc tuyến tính, lọc phi tuyến, thêm nhiễu, làm sắc nét, mờ nhạt, quay, nén mất dữ liệu Tính bền vững là thước đo sự nguyên vẹn của thông tin mật sau những biến đổi như vậy

Hay tính bền vững là nói đến khả năng chịu được các thao tác biến đổi nào đó trên phương tiện giấu và các cuộc tấn công có chủ đích

1.1.8.3 Dung lượng giấu tin

Dung lượng giấu tin được tính bằng tỷ lệ của lượng tin giấu so với kích thước ảnh Lượng thông tin giấu so với kích thước ảnh môi trường cũng là một vấn đề cần quan tâm trong một thuật toán giấu tin Vì tin mật được gửi cùng ảnh mang qua mạng nên đây cũng là một chỉ tiêu quan trọng C c phương ph p đều cố làm sao giấu được nhiều thông tin trong khi vẫn giữ được bí mật Tuy nhiên trong thực tế người ta luôn cân nhắc giữa dung lượng và các chỉ tiêu kh c như tính vô hình, tính

ổn định

1.1.8.4 Khả năng chống giả mạo

Vì mục đích của một phương ph p giấu tin là truyền đi thông tin mật Nếu không thể do thám tin mật thì đối phương cũng sẽ cố tìm cách làm sai lệch thông tin mật, làm giả mạo thông tin Một phương ph p giấu tin tốt sẽ bảo đảm tin mật không

bị tấn công một cách có chủ đích trên cơ sở những hiểu biết đầy đủ về phương ph p

giấu tin (nhưng không biết khóa) và có bộ giải mã (trừ khóa bí mật), hơn nữa còn có được ảnh đã mang thông tin

1.1.8.5 Độ phức tạp tính toán

Chỉ tiêu phức tạp trong mã hóa và giải mã cũng là một yếu tố quan trọng trong

đ nh gi c c phương ph p giấu tin trong ảnh Yêu cầu về độ phức tạp tính toán phụ thuộc vào từng ứng dụng

1.1.8.6 Ảnh môi trường đối với qúa trình giải mã

Yêu cầu cuối cùng là phương ph p phải cho phép lấy lại được thông tin đã giấu trong ảnh mà không cần có ảnh gốc Điều này là thuận lợi khi ảnh môi trường

là duy nhất nhưng lại làm giới hạn khả năng ứng dụng của kỹ thuật nhúng tin

Để thực hiện giấu và tách tin từ ảnh ta nghiên cứu tìm hiểu cấu trúc của ảnh số

và thuật toán thực hiện

và không ai được biêt công việc của ai

Thông tin mà nhóm ở bên ngoài thu thập, muốn gửi về đơn vị là văn bản thuần túy Những thông tin này đều là những thông tin nhạy cảm, do vậy trước khi gửi về nhóm muốn giấu đi ý nghĩa và sự hiện diện của thông tin vào một vật mang nào đó,

để bằng trực quan người khác không thể nhận ra sự hiện diện của thông tin trong vật mang đó cũng như không thể hiểu được ý nghĩa của thông tin Nhóm ở đơn vị khi nhận được vật mang tin phải t ch được thông tin giấu trong đó cũng như hiểu được

ý nghĩa nội dung thông tin; thông tin được tách ra phải trùng khớp với thông tin gốc ban đầu; qúa trình tách tin từ ảnh mang tin không cần có ảnh gốc

Giải pháp hệ thống giấu tin:

+ Thuật toán giấu tin theo hướng tiếp cận miền quan sát, miền không gian + Giải thuật giấu tin: dùng giải thuật nhúng dữ liệu LSB

+ Đối tượng mang tin: ảnh màu 24 bit bitmap

+ Môi trường truyền tin: giả thiết đảm bảo an toàn, trên cơ sở đó mô phỏng trường hợp không an toàn

1.2.3 Nhiệm vụ của luận văn

+ Nghiên cứu, tìm hiểu các kỹ thuật để đ p ứng vấn đề của luận văn

+ Xây dựng giải pháp hệ thống giấu tin

Đối với giấu tin trong ảnh ta cần đảm bảo các yêu cầu như an toàn vào bảo mật thông tin và một điều không kém quan trọng là số lượng thông tin được giấu càng nhiều càng tốt Do đó, định dạng ảnh Bitmap có cấu trúc ảnh cố định với vùng

dữ liệu ảnh giúp thỏa mãn những yêu cầu trên

1.3.1 Sơ lược về các loại ảnh JPEG, GIF, PNG

+ Ảnh JPEG

JPEG (tiếng Anh, viết tắt cho Joint Photographic Experts Group) là một trong những phương ph p nén ảnh hiệu qủa, có tỷ lệ nén ảnh tới vài chục lần Tuy nhiên

ảnh sau khi giải nén sẽ khác với ảnh ban đầu Chất lượng ảnh bị suy giảm sau khi giải nén Sự suy giảm này tăng dần theo hệ số nén Tuy nhiên sự mất mát thông tin này là có thể chấp nhận được và việc loại bỏ những thông tin không cần thiết được dựa trên những nghiên cứu về hệ nhãn thị của mắt người

Phần mở rộng của c c file JPEG thường có dạng JPEG, JFIF, JPG, hay JPE; dạng JPG là dạng được dùng phổ biến nhất Hiện nay dạng nén ảnh JPEG rất được phổ biến trong điện thoại di động cũng như những trang thiết bị lưu giữ do có dung lượng nhỏ

+ Ảnh GIF

GIF (viết tắt của Graphics Interchange Format; trong tiếng Anh nghĩa là "Định dạng trao đổi hình ảnh") là một định dạng tập tin hình ảnh bitmap cho các hình ảnh dùng ít hơn 256 màu sắc khác nhau và các hoạt hình dùng ít hơn 256 màu cho mỗi khung hình GIF là định dạng nén dữ liệu đặc biệt hữu ích cho việc truyền hình ảnh qua đường truyền lưu lượng nhỏ Định dạng này được CompuServe cho ra đời vào năm 1987 và nhanh chóng được dùng rộng rãi trên World Wide Web cho đến nay Tập tin GIF dùng nén dữ liệu bảo toàn trong đó kích thước tập tin có thể được giảm mà không làm giảm chất lượng hình ảnh, cho những hình ảnh có ít hơn 256 màu Số lượng tối đa 256 màu làm cho định dạng này không phù hợp cho các hình chụp (thường có nhiều màu sắc), tuy nhiên các kiểu nén dữ liệu bảo toàn cho hình chụp nhiều màu cũng có kích thước qúa lớn đối với truyền dữ liệu trên mạng hiện nay Định dạng JPEG là nén dữ liệu thất thoát có thể được dùng cho các ảnh chụp, nhưng lại làm giảm chất lượng cho các bức vẽ ít màu, tạo nên những chỗ nhòe thay cho c c đường sắc nét, đồng thời độ nén cũng thấp cho các hình vẽ ít màu Như vậy, GIF thường được dùng cho sơ đồ, hình vẽ nút bấm và các hình ít màu, còn JPEG được dùng cho ảnh chụp

Định dạng GIF đã được đăng ký sở hữu trí tuệ bởi Unisys, và những ai muốn viết chương trình để tạo ra hoặc hiển thị tập tin GIF phải trả tiền bản quyền Tiêu chuẩn định dạng PNG đã ra đời để thay thế GIF, giảm các hạn chế luật pháp và hạn chế công nghệ Nay giấy phép sở hữu trí tuệ của Unisys đã hết hạn, nhưng PNG vẫn được ưa chuộng do có nhiều tính năng kỹ thuật vượt trội và đã trở thành định dạng phổ biến thứ 3 trên mạng

+ Ảnh PNG

PNG (từ viết tắt trong tiếng Anh của Portable Network Graphics; chính thức đọc như "pinh") là một dạng hình ảnh sử dụng phương ph p nén dữ liệu mới - không làm mất đi dữ liệu gốc PNG được tạo ra nhằm cải thiện và thay thế định dạng ảnh GIF với một định dạng hình ảnh không đòi hỏi phải có giấy phép sáng chế khi sử dụng

PNG được hỗ trợ bởi thư viện tham chiếu libpng, một thư viện nền tảng độc lập bao gồm các hàm của C để quản lý các hình ảnh PNG

Những tập tin PNG thường có phần mở rộng là PNG và đã được gán kiểu chuẩn MIME là image/png (được công nhận vào ngày 14 th ng 10 năm 1996) Động cơ thúc đẩy cho việc tạo ra định dạng PNG bắt đầu vào khoảng đầu năm

1995, sau khi Unisys công bố họ sẽ áp dụng bằng sáng chế vào thuật toán nén dữ liệu LZW- được sử dụng trong định dạng GIF Thuật to n được bảo vệ bởi bằng công nhận độc quyền sáng tạo ở trong nước Mỹ và tất cả c c nước trên thế giới Tuy nhiên, cũng đã có một số vấn đề với định dạng GIF khi cần có một số thay đổi trên hình ảnh, nhất là giới hạn của nó là 256 màu trong thời điểm máy tính có khả năng hiển thị nhiều hơn 256 màu đang trở nên phổ biến Mặc dù định dạng GIF có thể thể hiện các hình ảnh động song PNG vẫn được quyết định là định dạng hình ảnh đơn (chỉ có một hình duy nhất) Một người "anh em" của nó là MNG đã được tạo ra để giải quyết vấn đề ảnh động PNG lại tăng thêm sự phổ biến của nó vào th ng 8 năm

1999, sau khi hãng Unisys huỷ bỏ giấy phép của họ đối với các lập trình viên phần mềm miễn phí và phi thương mại

1.3.2 Cấu trúc ảnh Bitmap

Đối với giấu tin trong ảnh ta cần đảm bảo các yêu cầu như an toàn vào bảo mật thông tin và một điều không kém quan trọng là số lượng thông tin được giấu càng nhiều càng tốt Do đó, định dạng ảnh Bitmap có cấu trúc ảnh cố định với vùng

dữ liệu ảnh giúp thỏa mãn những yêu cầu trên

Trong đồ họa máy vi tính, BMP còn được biết đến với tên tiếng Anh khác là Windows bitmap, là một định dạng tập tin hình ảnh khá phổ biến Các tập tin đồ họa lưu dưới dạng BMP thường có đuôi là BMP hoặc DIB (Device Independent Bitmap) Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập tin hình ảnh thường

không được nén bằng bất kỳ thuật to n nào Khi lưu ảnh, c c 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 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 Ảnh bitmap được chia thành ba dạng: ảnh nhị phân (ảnh đen trắng), ảnh đa mức xám, ảnh màu

+ Ảnh đen trắng: là ảnh mà mỗi điểm ảnh chỉ thể hiện một trong hai trạng th i

0 và 1 để biểu diễn trạng th i điểm ảnh đen hay trắng

Hình 1.2: Ví dụ về ảnh đen trắng [4]

+ Ảnh đa mức x m: là ảnh mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn bởi một gi trị và

đó là cường độ s ng của điểm ảnh

Hình 1.3: Ví dụ về ảnh đa cấp xám [4]

+ Ảnh màu: Là ảnh mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn bởi ba đại lượng R, G, B

Số lượng màu có thể của loại ảnh này lên tới 265^3 màu kh c nhau Nhưng số lượng màu trên thực tế của một ảnh nào đó thường kh nhỏ Để tiết kiệm bộ nhớ với

c c ảnh có số lượng màu nhỏ hơn 256 thì màu c c điểm ảnh được lưu trữ dưới dạng bảng màu Với ảnh có số màu lớn thì c c điểm ảnh không tổ chức dưới dạng bảng màu, khi đó gi trị của c c điểm ảnh chính là gi trị của c c thành phần màu R,G,B Với ảnh có số lượng màu lớn tùy theo chất lượng ảnh mà quyết định số bit để biểu diễn cho mỗi màu thường là 24 bit, hoặc 32 bit Với ảnh 24 bit mỗi thành phần màu được biểu diễn bởi một byte (8 bit)

Hình 1.4: Ví dụ về ảnh màu [4]

1.2.3.1 Các thuộc tính tiêu biểu của một file ảnh BMP

- Số bit trên mỗi điểm ảnh (bit per pixel), thường được ký hiệu bởi n Một ảnh BMP n-bit có 2n màu Gi trị n càng lớn thì ảnh càng có nhiều màu, và càng rõ nét hơn Gi 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), chiều rộng của ảnh (width), điểm ảnh (pixel).1.2.3.2 Cấu trúc chi tiết và ỹ nghĩa từng thành phần ảnh bitmap

 Cấu trúc chi tiết:

Ảnh bitmap đựợc lưu trữ dưới dạng nhị phân, một tệp dạng bitmap được chia thành c c phần cơ bản như sau:

+ Phần tiêu đề tệp (Bitmap header)

+ Thông tin về ảnh (Bitmap Information)

+ Bảng màu (Palette Table)

+ Vùng dữ liệu (Data)

Thứ tự được lưu trữ trong bộ nhớ như sau: Bitmap Header → Bitmap Information

→ Palette Table → Bitmap Data

 Ý nghĩa của c c phần trong tệp ảnh bitmap:

11->14 Unsigned long Địa chỉ phần dữ liệu

Bảng 1.1 : Ý nghĩa từng trường trong vùng Bitmap Header

Trong phần Bitmap Header có mô tả thông tin về độ dài tệp, thông tin này thực sự cần thiết với mọi chương trình Tuy nhiên qua thực nghiệm thấy rằng với một số tệp thông tin này không chính x c Do đó trong b o c o đưa c ch tính kích thước tệp bitmap thông qua công thức:

Tệp_Size = Sizeof(Bitmap Header) + Sizeof(Bitmap Infor) + Sizeof(Pallete) + Sizeof(Data)

Địa chỉ vị (offset) của vùng dữ liệu có thể được x c định thông qua công thức: Địa chỉ vùng data = 54+ Sizeof(Pallete)

Đối với ảnh đen trắng và ảnh màu có số lượng màu lớn hơn 256 thì gi trị địa chỉ vị cố định là 54

Bitmap Information:

Phần Bitmap Information dùng để mô tả thông tin về ảnh đang dùng được lưu trữ trong tệp kích thước của phần này cố định là 40 byte Ý nghĩa và gi trị của từng trường trong vùng Bitmap Infor được mô tả chi tiết trong bảng:

1->4 40 Số lượng byte của vùng bitmap info

5->8 Unsigned long Độ rộng của Ảnh tính theo Pixel

9->12 Unsigned long Độ cao của Ảnh tính theo Pixel

15->16 Unsigned long Số bit để biểu diễn 1 pixel

17->20 Unsigned long Kiểu nén

21->24 Unsigned long Độ lớn của ảnh (byte)

25->28 Unsigned long Độ phân giải của ảnh theo chiều ngang 29->32 Unsigned long Độ phân giải của ảnh theo chiều dọc 33->36 Unsigned long Số lượng màu trong bảng màu

37->40 Unsigned long Số màu quan trọng

Bảng 1.2: Ý nghĩa từng trường trong vùng BitmapInfor

Pallete Table:

Tiếp theo là Palette màu của BMP, gồm nhiều bộ có kích thước 4 byte xếp liền nhau theo cấu trúc Blue - Green - Red và một Byte dành riêng cho Itensity Kích thước của vùng Palette màu bằng 4 x số màu của ảnh Nếu số bits màu của ảnh (byte 15 - 16 của Info là 24 hoặc 32 thì không có vùng Palette) Vì Palette màu của màn hình có cấu tạo theo thứ tự Red - Green - Blue nên khi đọc Palette màu của ảnh BMP vào ta phải chuyển đổi lại cho phù hợp Số màu của ảnh được biết dựa trên số bits cho 1 pixel cụ thể là:

Nếu là ảnh 24 bit, thì ColorTable không được biểu diễn

Nếu là ảnh 8 bit thì ColorTable chứa 256 “entries” với mỗi “entry” chứa 4 byte của dữ liệu, 3 byte đầu tiên là gi trị cường độ màu Blue, Green, Red Byte cuối cùng không được sử dụng và bằng zero

Bitmap Data:

Vùng dữ liệu ảnh là gi trị của điểm ảnh, kích thước của vùng dữ liệu ảnh phụ thuộc vào độ rộng, chiều cao và kiểu ảnh

Với ảnh 8 bit màu thì ta có công thức:

Sizeof(Data) = Width * Height

Với ảnh có số màu lớn hơn 256 ta có công thức:

Sizeof(Data) = Width * Height * Bit_Number_of_Pixel

Vậy tại vùng Data là gi trị c c thành phần màu cơ bản, số lượng bit dùng để biểu diễn gi trị cho từng thành phần màu có thể sẽ kh c nhau phụ thuộc vào chất lượng ảnh Ảnh 24 bit mỗi thành phần màu đựơc lưu trữ bởi 8 bit và thứ tự lưu trữ

là B, G, R

1.4 Tìm hiểu phương pháp nhúng dữ liệu LSB (Least Significant Bit)

1.4.1 Khái niệm bit có trọng số thấp LSB

Bit có trọng số thấp là bit ít quan trọng nhất, có ảnh hưởng ít nhất tới việc quyết định tới màu của mỗi điểm ảnh, vì vậy khi ta thay đổi bit ít quan trọng của một điểm ảnh thì màu của mỗi điểm ảnh mới sẽ tương đối gần với điểm ảnh cũ Như vậy kỹ thuật tách bit trong xử lý ảnh đựợc sử dụng rất nhiều trong quy trình giấu tin Việc x c định LSB của mỗi điểm ảnh trong một bức ảnh phụ thuộc vào định dạng của ảnh và số bit màu dành cho mỗi điểm của ảnh đó Ví dụ đối với ảnh

16 bit thì 15 bit là biểu diễn 3 màu RGB của điểm ảnh còn bit cuối cùng không dùng đến thì ta sẽ tách bit này ra ở mỗi điểm ảnh để giấu tin, hoặc với ảnh 256 màu thì bit cuối cùng trong 8 bit biểu diễn một điểm ảnh được coi là bit ít quan trọng nhất

Ví dụ: Tách bit cuối cùng trong 8 bit biểu diễn mỗi điểm ảnh của ảnh 256 màu

Bảng 1.3: Bit cuối cùng được coi là ít quan trọng nhất

Trong phép tách này ta coi bit cuối cùng là bit ít quan trọng nhất, thay đổi giá trị của bit này thì sẽ thay đổi giá trị của điểm ảnh lên hoặc xuống đúng một đơn vị

Ví dụ như gi trị điểm ảnh là 234 thì khi thay đổi bit cuối cùng nó có thể mang giá trị mới là 235 nếu đổi bit cuối cùng từ 0 thành 1 Với sự thay đổi nhỏ đó ta hi vọng là cấp độ màu của điểm ảnh sẽ không bị thay đổi nhiều

1.4.2 Thuật toán nhúng dữ liệu LSB

Phần này sẽ trình bày một thuật to n nhúng dữ liệu trong ảnh màu 24 bit bitmap

Thuật toán LSB thực hiện dựa trên việc x c định các bit ít quan trọng nhất của bức ảnh để thay thế bằng các bit thông tin cần giấu

Bit ít quan trọng của một bức ảnh là bit có ảnh hưởng ít nhất tới việc quyết định tới màu của mỗi điểm ảnh, vì vậy khi ta thay đổi bit ít quan trọng của một điểm ảnh thì màu của mỗi điểm ảnh mới sẽ tương đối gần với điểm ảnh cũ Như vậy, kỹ thuật tách bit trong xử lý ảnh đựợc sử dụng rất nhiều trong quy trình giấu tin Việc x c định LSB của mỗi điểm ảnh trong một bức ảnh phụ thuộc vào định dạng của ảnh và số bit màu dành cho mỗi điểm của ảnh đó

Phương pháp LSB (Least Significant Bit) sẽ thay thế bit ít quan trọng nhất, thường là bit cuối của mỗi mẫu dữ liệu bằng bit tin Như vậy trên mỗi pixel của một ảnh BMP 24bit có thể giấu được từ 1 đến 3 bit tin

Ưu điểm của phương ph p này là dễ cài đặt và cho phép giấu dữ liệu nhiều

Có thể tăng thêm dữ liệu giấu bằng cách sử dụng hai bit LSB Tuy nhiên cách làm này cũng làm tăng nhiễu trên đối tượng chứa dẫn đến đối phương dễ phát hiện và thực hiện các tấn công Vì vậy dữ liệu chứa cần phải được chọn trước khi giấu sử dụng phương ph p này [1, 4]

Ví dụ: giả sử ta muốn giấu chữ A (mã ASCII là 65 hay 01000001) vào trong 8 byte của ảnh gốc (môi trường) ta làm như sau:

Bảng 1.4: Biểu diễn giấu chữ A vào trong 8 byte của ảnh gốc

Như phần trên đã trình bày, một ảnh bitmap là một ma trận c c pixel, mỗi pixel bao gồm 3 thành phần màu cơ bản là Red, Green và Blue Mỗi thành phần này được biểu diễn bởi một byte (có gi trị từ 0->255), và đối với mỗi byte này ta sẽ sử dụng bit đầu tiên để thay thế bằng 1 bit của thông điệp cần ẩn Để thực hiện thuật toán ta cần thực hiện hai bước Giấu tin (Encode) và Tách tin (Decode)

Ý tưởng thuật toán

Thông tin mật cần giấu là văn bản thuần túy, ta phải chuyển đổi thông tin này sang dãy các bit tin, sau đó thực hiện thay thế các bit tin này vào các bit LSB của điểm ảnh cho đến khi các bit tin không còn nữa thì ngừng Ảnh thu được là ảnh có chứa dãy các bit tin tại các vị trí bit LSB của điểm ảnh, lần lượt từ trái qua phải, từ trên xuống dưới

Lưu đồ mô tả thuật toán nhúng dữ liệu LSB

Thay thế bit LSB dữ liệu ảnh bằng c c bit tin

Ảnh mang tin

Hình 1.5: Lưu đồ mô tả thuật toán nhúng dữ liệu LSB

1.5 Tổng quan về mã hóa AES

Trong mật mã học, AES (viết tắt của từ tiếng Anh: Advanced Encryption Standard, hay tiêu chuẩn mã hóa tiên tiến) là một thuật toán mã hóa khối được chính phủ Hoa Kỳ áp dụng làm tiêu chuẩn mã hóa Giống như tiêu chuẩn tiền nhiệm DES, AES được kỳ vọng áp dụng trên phạm vi thế giới và đã được nghiên cứu rất kỹ lưỡng AES được chấp thuận làm tiêu chuẩn liên bang bởi Viện công nghệ và tiêu chuẩn quốc gia Hoa Kỳ (NIST) sau một qúa trình tiêu chuẩn hóa kéo dài 5 năm Thuật to n được thiết kế bởi hai nhà mật mã học người Bỉ: Joan Daemen và Vincent Rijmen Thuật to n được đặt tên là "Rijndael" khi tham gia cuộc thi thiết kế AES Rijndael được phát âm là "Rhine dahl" theo phiên âm quốc

thế-Mặc dù 2 tên AES và Rijndael vẫn thường được gọi thay thế cho nhau nhưng trên thực tế thì 2 thuật toán không hoàn toàn giống nhau AES chỉ làm việc với các khối dữ liệu (đầu vào và đầu ra) 128 bít và khóa có độ dài 128, 192 hoặc 256 bít trong khi Rijndael có thể làm việc với dữ liệu và khóa có độ dài bất kỳ là bội số của

32 bít nằm trong khoảng từ 128 tới 256 bít Các khóa con sử dụng trong các chu trình được tạo ra bởi qúa trình tạo khóa con Rijndael Mỗi khóa con cũng là một cột gồm 4 byte Hầu hết các phép toán trong thuật to n AES đều thực hiện trong một trường hữu hạn của các byte Mỗi khối dữ liệu 128 bit đầu vào được chia thành

16 byte (mỗi byte 8 bit), có thể xếp thành 4 cột, mỗi cột 4 phần tử hay là một ma trận 4x4 của c c byte, nó được gọi là ma trận trạng thái, hay vắn tắt là trạng thái (tiếng Anh: state, trang thái trong Rijndael có thể có thêm cột) Trong qúa trình thực hiện thuật toán các toán tử t c động để biến đổi ma trận trạng thái này

1.5.2 Nguyên tắc

Thuật toán AES là một trong những thuật toán tiên tiến và đang được sử dụng nhiều trên thế giới vì tính an toàn Mã hóa AES sử dụng dữ liệu đầu vào và key là

hệ Hex, vì thế bản rõ và key phải được chuyển đổi từ hệ ASCII sang hệ Hex

Tùy thuộc vào độ dài của key khi sử dụng 128 bit, 196 bit và 256 bit mà AES

có các cách mã hóa với số lần lặp khác nhau Cụ thể:

Độ dài khóa (Nk) Kích thước khối (Nb) Số lần lặp

MixColumns: Qúa trình trộn làm việc theo các cột trong khối theo một phép biến đổi tuyến tính

1.5.4 An toàn của thuật toán

Vào thời điểm năm 2006, dạng tấn công lên AES duy nhất thành công là tấn công kênh bên (side channel attack) Vào tháng 6 năm 2003, chính phủ Hoa kỳ tuyên bố AES có thể được sử dụng cho thông tin mật

"Thiết kế và độ dài khóa của thuật to n AES (128, 192 và 256 bít) là đủ an toàn để bảo vệ c c thông tin được xếp vào loại tối mật (secret) Các thông tin tuyệt mật (top secret) sẽ phải dùng khóa 192 hoặc 256 bít Các phiên bản thực hiện AES nhằm mục đích bảo vệ hệ thống an ninh hay thông tin quốc gia phải được NSA kiểm tra

và chứng nhận trước khi sử dụng."

Điều này đ nh dấu lần đầu tiên công chúng có quyền tiếp xúc với thuật to n mật mã mà NSA phê chuẩn cho thông tin tuyệt mật Nhiều phần mềm thương mại hiện nay sử dụng mặc định khóa có độ dài 128 bít

Phương ph p thường dùng nhất để tấn công c c dạng mã hóa khối là thử c c kiểu tấn công lên phiên bản có số chu trình thu gọn Đối với khóa 128 bít, 192 bít và

256 bít, AES có tương ứng 10, 12 và 14 chu trình Tại thời điểm năm 2006, những tấn công thành công được biết đến là 7 chu trình đối với khóa 128 bít, 8 chu trình với khóa 192 bít và 9 chu trình với khóa 256 bít

Một số nhà khoa học trong lĩnh vực mật mã lo ngại về an ninh của AES Họ cho rằng ranh giới giữa số chu trình của thuật to n và số chu trình bị ph vỡ qúa nhỏ Nếu c c kỹ thuật tấn công được cải thiện thì AES có thể bị ph vỡ Ở đây, phá

vỡ có nghĩa chỉ bất cứ phương ph p tấn công nào nhanh hơn tấn công kiểu duyệt toàn bộ Vì thế một tấn công cần thực hiện 2120 cũng được coi là thành công mặc dù tấn công này chưa thể thực hiện trong thực tế Tại thời điểm hiện nay, nguy cơ này không thực sự nguy hiểm và có thể bỏ qua Tấn công kiểu duyệt toàn bộ quy mô nhất đã từng thực hiện là do distributed.net thực hiện lên hệ thống 64 bít RC5 vào năm 2002 (Theo định luật Moore thì nó tương đương với việc tấn công vào hệ thống 66 bit hiện nay)

Một vấn đề kh c nữa là cấu trúc to n học của AES Không giống với c c thuật

to n mã hóa kh c, AES có mô tả to n học kh đơn giản Tuy điều này chưa dẫn đến mối nguy hiểm nào nhưng một số nhà nghiên cứu sợ rằng sẽ có người lợi dụng được cấu trúc này trong tương lai