BAN CƠ YẾU CHÍNH PHỦ HỌC VIỆN KỸ THUẬT MẬT Mà ¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Nghiên cứu kĩ thuật ẩn mã DPIS và xây dựng chương trình ứng dụng Ngành An toàn thông tin Mã số 7 48 02 02 Sinh viên thực.
TÔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT ẨN MÃ
Giới thiệu chung về ẩn mã
Ẩn mã, hay còn gọi là steganography, có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp với "Stegos" nghĩa là "Che đậy" và "Grafia" nghĩa là "Văn bản" Khái niệm này đề cập đến việc che giấu thông tin bằng cách ẩn nó vào một thông tin khác, tạo ra một hình thức giao tiếp vô hình Ẩn mã không chỉ là một kỹ thuật mà còn là một nghệ thuật trong việc bảo vệ thông tin.
Theo các tài liệu nghiên cứu, kỹ thuật ẩn mã cổ xưa nhất được ghi nhận là vào khoảng năm 440 TCN, khi vua Histiaeus cạo tóc, xăm thông điệp lên da đầu và chờ tóc mọc lại để người nô lệ chuyển thông tin Sau đó, các vật liệu tự nhiên như bảng gỗ, sáp ong và hổ phách cũng được sử dụng để ẩn giấu thông tin.
Khi kỹ thuật phát triển, con người đã sử dụng chữ viết nhỏ giấu trong các vật dụng hàng ngày và bồ câu để truyền tải thông tin một cách bí mật, nhằm tránh sự phát hiện của nhân viên an ninh và hải quan Sang thế kỷ 17, phương pháp đánh dấu các kí tự cần thiết trên văn bản đã được áp dụng để gửi thông điệp Thế kỷ 20 chứng kiến sự phát triển của công nghệ hóa học, đặc biệt trong Thế chiến thứ hai, khi mực vô hình được sử dụng để ẩn dấu thông điệp bí mật Mực vô hình này, được tạo ra từ các chất liệu tự nhiên như nước hoa quả, sữa, giấm, hay nước tiểu, chỉ hiện ra khi có tác động của nhiệt độ Với sự tiến bộ của khoa học, các loại mực vô hình hiện nay có khả năng che giấu thông tin cao hơn, yêu cầu kết hợp nhiều hóa chất khác nhau để hiển thị rõ ràng thông điệp bí mật.
Giấu thông tin trong ngôn ngữ đã được sử dụng từ lâu, với các quy luật xác định như ghép các từ đầu của mỗi câu hoặc lựa chọn từ và chữ cái theo quy tắc nhất định Người Trung Hoa thường áp dụng một phương pháp độc đáo bằng cách sử dụng giấy mẫu có đục lỗ để tạo ra "mặt nạ", cho phép viết các nội dung cần giấu tại các vị trí cụ thể, sau đó viết thêm các nội dung "vô hại" khác lên trên Phương pháp này tận dụng đặc điểm của chữ tượng hình và các từ đồng âm khác nghĩa trong chữ Hán.
Ngày nay, với sự phát triển của công nghệ máy tính và Internet, an ninh thông tin trở thành yếu tố quan trọng trong công nghệ thông tin và truyền thông Các cuộc tấn công mạng và truy cập trái phép vào dữ liệu bí mật ngày càng gia tăng, do đó cần thực hiện biện pháp bảo vệ thông tin này Hai kỹ thuật liên quan đến ẩn mã là thuỷ vân số và vân tay, chủ yếu nhằm bảo vệ tài sản sở hữu trí tuệ và yêu cầu các thuật toán khác biệt so với ẩn mã Trong ẩn mã, thông tin cần được giấu kín và bảo mật, tập trung vào tính ẩn và an toàn cho dữ liệu cần bảo vệ hơn là việc chống lại các cuộc tấn công từ đối thủ.
Khái niệm ẩn mã
Ẩn mã học (steganography) là nghệ thuật và khoa học trong việc truyền tải thông tin bí mật mà không để lộ sự tồn tại của nó Phương pháp này cho phép giấu tin một cách tinh vi, đảm bảo rằng thông tin cần chuyển không bị phát hiện.
Mật mã cho phép kẻ thù phát hiện, chặn bắt và thay đổi thông điệp mà không cần giải mã, trong khi ẩn mã nhằm mục đích giấu thông điệp trong một thông điệp vô hại khác, khiến kẻ thù không nhận ra sự tồn tại của thông điệp ẩn bên trong.
Ẩn mã không thay đổi cấu trúc thông tin mà chỉ giấu sự tồn tại của thông tin vào các phương tiện khác Hiện nay, các hệ thống ẩn mã thường sử dụng đa phương tiện như hình ảnh, âm thanh, văn bản và video để ẩn giấu thông tin Những phương tiện này thường được gửi và nhận qua email hoặc chia sẻ công khai trên Internet, khiến kẻ thù không có lý do nghi ngờ khi phát hiện thông tin vô hại trên các kênh truyền không an toàn.
Một số thuật ngữ khoa học
Hệ thống ẩn mã bao gồm một số thuật ngữ quan trọng: Vật phủ, hay tệp dữ liệu đa phương tiện gốc, có thể là hình ảnh, văn bản, âm thanh hoặc video; Thông điệp bí mật, là thông tin cần trao đổi được giấu trong vật phủ; Vật mang tin, là vật phủ sau khi đã nhúng thông điệp, còn gọi là vật chứa thông điệp đã được ẩn; và Khoá ẩn mã, là khoá dùng để nhúng hoặc tách thông điệp ra khỏi vật mang tin, có thể được sử dụng hoặc không tùy thuộc vào từng giải pháp của hệ thống ẩn mã.
Mô hình ẩn mã
Alice muốn gửi thông điệp mật m tới Bob mà không để kẻ thứ ba biết về sự tồn tại của nó Để thực hiện điều này, Alice cần thực hiện các bước sau: đầu tiên, cô chọn một vật phủ c và khóa ẩn mã (nếu có), cùng với thuật toán nhúng phù hợp Tiếp theo, cô nhúng thông điệp m vào vật phủ c bằng thuật toán nhúng, tạo ra vật mang tin s Sau đó, Alice gửi vật mang tin s qua đường truyền không an toàn Cuối cùng, Bob nhận vật mang tin s và sử dụng thuật toán trích suất cùng khóa ẩn mã (nếu có) để lấy lại thông điệp ẩn m.
Khi Alice gắn thông điệp bí mật m vào vật phủ c, mục tiêu là biến vật phủ c thành vật mang tin s mà không để kẻ thứ ba phát hiện sự tồn tại của thông điệp m Quá trình này cần được thực hiện cẩn thận để người hay máy tính không thể phân biệt giữa vật phủ bình thường và vật mang tin trong một hệ thống “hoàn hảo”.
Quá trình giấu thông tin bắt đầu với các dữ liệu cần bảo mật, như thông điệp mật, logo, hoặc hình ảnh bản quyền Phương tiện chứa thông tin có thể là tệp văn bản, âm thanh, hình ảnh, hoặc video Ngoài ra, người dùng có thể lựa chọn sử dụng khóa bí mật hoặc khóa công khai để tăng cường bảo mật cho thông tin đã được nhúng Kết quả cuối cùng là phương tiện chứa thông tin đã được giấu kín.
Hình 1.1 Mô hình giấu tin cơ bản
1.4.3 Quá trình trích xuất thông tin
Sau khi nhận phương tiện chứa thông tin ẩn, quá trình trích xuất được thực hiện bằng bộ trích xuất tương ứng với bộ nhúng và khóa của quá trình nhúng Kết quả cuối cùng là thông điệp đã được nhúng thành công.
Hình 1.2 Mô hình trích xuất thông tin cơ bản
Một số kỹ thuật ẩn mã cơ bản
Trong kỹ thuật ẩn mã, có nhiều phương pháp phân loại khác nhau Tuy nhiên, khi xem xét theo môi trường nhúng tin, ẩn mã được chia thành năm kỹ thuật cơ bản: ẩn mã trong ảnh, ẩn mã trong âm thanh, ẩn mã trong video, ẩn mã trong tệp văn bản, và ẩn mã trong giao thức.
Trong thời đại công nghệ hiện đại, ẩn mã trong ảnh trở thành một kỹ thuật phổ biến nhất trong các phương pháp ẩn mã Kỹ thuật này tận dụng những hạn chế về thị giác của con người để đánh lừa tư duy Tất cả các văn bản, đoạn mã hay hình ảnh có thể được chuyển đổi thành chuỗi bit nhị phân và ẩn giấu trong ảnh.
Khi thông điệp bí mật được ẩn giấu trong ảnh, chất lượng ảnh chỉ thay đổi một cách không đáng kể, khiến việc phát hiện sự khác biệt trở nên khó khăn bằng mắt thường Hơn nữa, việc ẩn mã trong ảnh ít thu hút sự chú ý từ kẻ tấn công, do đó, môi trường dữ liệu ảnh trở thành một lựa chọn lý tưởng cho kỹ thuật ẩn mã và là phương tiện phổ biến để truyền tải thông tin bí mật.
1.5.2 Ẩn mã trong âm thanh Ẩn mã trong tệp âm thanh là kỹ thuật khó nhất trong các kỹ thuật ẩn mã. Bởi ẩn mã trong âm thanh phụ thuộc vào hệ thống thính giác của con người (HAS – Human Auditory System) Mà HAS có thể nghe được các tín hiệu ở các dải tần rất rộng và dải cường độ lớn nên sẽ gây khó khăn trong việc thêm vào hoặc loại bỏ các dữ liệu ra khỏi cấu trúc dữ liệu ban đầu Chính vì thế, khi thực hiện ẩn mã trong âm thanh đòi hỏi yêu cầu rất cao về tính đồng bộ và tính an toàn của thông điệp được giấu đi May mắn hơn, HAS lại có một điểm yếu là khó phân biệt được sự khác biệt của các dải tần và công suất của dải âm thanh, có nghĩa là các âm thanh to, cao tần có thể che giấu được các âm thanh nhỏ ở tần số thấp hơn một cách dễ dàng.
Kỹ thuật ẩn mã trong âm thanh gặp khó khăn khi truyền tải qua kênh truyền, vì nếu băng thông chậm, chất lượng thông điệp bị ảnh hưởng Điều này dẫn đến việc thông điệp đến tay người nhận có thể bị sai lệch so với bản gốc.
Ẩn mã trong video là một kỹ thuật quan trọng, tương tự như ẩn mã trong ảnh và âm thanh, được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng như điều khiển truy cập thông tin, xác thực và bảo vệ quyền tác giả Kỹ thuật này cho phép giấu thông tin vào từng khung hình của video, tạo thành một tệp video mới chứa đựng những thông điệp bí mật Ngoài hình ảnh, video còn bao gồm âm thanh, cho phép kết hợp ẩn mã từ cả hai phương tiện này, chứng tỏ rằng một tệp video có khả năng ẩn giấu một lượng lớn thông điệp bí mật.
1.5.4 Ẩn mã trong văn bản Ẩn mã trong văn bản là kỹ thuật đòi hỏi người gửi có trình độ cũng như hiểu biết rất rõ về ẩn mã Bởi trong tệp văn bản có quá ít dữ liệu dư thừa để có thể thay thế Hơn nữa văn bản được gọi là “vật phủ” cũng dễ dàng bị sửa đổi bới những bên không liên quan bằng cách sửa một vài ký tự hoặc thay đổi định dạng mới cho tệp. Ở đây có thể sử dụng phương pháp khoảng trắng mở để ản đi thông điệp bí mật Với phương pháp này khi thay đổi số lượng các khoảng trắng thì nghĩa của câu ít bị ảnh hưởng, người đọc tình cờ sẽ không chú ý đến sự thay đổi của các khoảng trắng Trong phương pháp này có ba phương pháp nhỏ: phương pháp khai thác khoảng trắng giữa các câu, giữa các từ và giữa các dòng trong các văn bản được sắp chữ
Thông điệp có thể được ẩn giấu trong các khoảng trắng ở cuối dòng, thường là ở các dòng kết thúc của đoạn văn để tránh bị nghi ngờ Phương pháp này được sử dụng để giấu các bit nhị phân.
1.5.5 Ẩn mã trong giao thức
Các giao thức như TCP, UDP, ICMP và IP có thể được sử dụng để ẩn mã thông qua các kênh ngầm trong mô hình OSI Người dùng có khả năng mạo danh thông tin định danh trong header của TCP/IP, từ đó che giấu định danh thật của một hoặc nhiều tổ chức.
Một số ứng dụng của ẩn mã trong thực tế
Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và tiện ích đa phương tiện số, ẩn mã ngày càng trở nên phổ biến và được ứng dụng rộng rãi Thực tế cho thấy, ẩn mã có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Để lưu trữ và bảo vệ thông tin bí mật, việc đảm bảo tính bí mật cho các thông điệp là điều tối quan trọng Kỹ thuật ẩn mã cho phép chúng ta che giấu sự tồn tại của dữ liệu mật, làm khó khăn cho việc phát hiện thông tin ẩn và nâng cao độ an toàn của dữ liệu mã hóa Khi áp dụng kỹ thuật này, cần chọn môi trường nhúng phù hợp với kích thước dữ liệu, với kích thước vật phủ lớn hơn thông điệp để tăng cường bảo mật, đồng thời loại bỏ môi trường nhúng ban đầu nhằm bảo vệ an toàn và tính bí mật của thông tin.
Liên lạc bí mật có thể gặp rủi ro khi sử dụng mật mã, vì điều này dễ thu hút sự chú ý không mong muốn Thay vào đó, việc giấu thông tin trong một vật phủ và gửi qua kênh truyền lại thường ít gây chú ý hơn Ẩn mã là phương pháp hiệu quả để bảo vệ bí mật thương mại, bản vẽ hoặc thông tin nhạy cảm.
Gán nhãn cho ảnh và video là một phương pháp quan trọng giúp lưu trữ thông tin như tiêu đề, chú giải và nhãn thời gian Chỉ chủ sở hữu bức ảnh mới có quyền truy cập vào các dữ liệu này thông qua khóa mật Việc ẩn mã cho phép gán từ khóa vào cơ sở dữ liệu ảnh, giúp tăng tốc độ tìm kiếm Đối với video, việc gán thời điểm sự kiện vào khung hình giúp đồng bộ âm thanh và hình ảnh Đặc biệt, số lần ảnh được xem có thể được sử dụng để tính phí thanh toán theo lượt xem.
Xác thực thông tin và phát hiện xuyên tạc là quá trình kiểm tra tính chính xác của dữ liệu được lưu trữ trong phương tiện Thông tin này đóng vai trò quan trọng trong việc nhận diện liệu dữ liệu trên phương tiện có bị chỉnh sửa hay không.
KỸ THUẬT ẨN MÃ TRONG ẢNH
Giới thiệu chung về ảnh số
2.1.1 Khái niệm ảnh số Ảnh số là một tập hợp các điểm màu nằm trên một bề mặt phẳng, nhằm mục đích mô tả, ghi lại những cảm nhận thị giác của con người hoặc một đối tượng vật lý nào đó.
2.1.2 Điểm ảnh Điểm ảnh – Pixel (Picture Element) là đơn vị cơ bản nhất cấu tạo nên một hình ảnh, nó thường được hiểu như là một thành phần nhỏ nhất của một hình ảnh. Điểm ảnh – Pixel là một phần tử của ảnh số tại tọa độ với độ xám hoặc một màu nhất định Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận được sự liên tục về không gian và mức xám hoặc màu của ảnh số gần như ảnh thật Điểm ảnh được nhận biết như là những khối màu, hình vuông, rất nhỏ Một hình ảnh có thể được cấu thành từ hàng triệu điểm ảnh, càng nhiều điểm ảnh thì hình ảnh càng chi tiết và rõ nét.
Trong một hình ảnh, các điểm ảnh được sắp xếp thành cột và hàng, và kích thước số điểm ảnh trên cột dọc và hàng ngang được gọi là Độ phân giải (Resolution) Ví dụ, một hình ảnh có kích thước “779 x 498 pixel” có 779 điểm ảnh ngang và 498 điểm ảnh dọc, trong khi một màn hình có độ phân giải “1024 x 768 pixel” có 1024 hàng và 768 cột điểm ảnh Độ phân giải càng cao thì hình ảnh càng đẹp và rõ nét Mỗi pixel có thể nhận một hoặc nhiều bit tín hiệu điện tử, ảnh hưởng đến số lượng màu sắc trên hình ảnh, được gọi là Bits per pixel (bpp) Số bit mà pixel có thể nhận được được phân loại theo nhiều cách khác nhau.
1bpp (1 bit trên một pixel) là đặc trưng của màn hình đen trắng (Monochrome Monitor), trong đó mỗi pixel chỉ có thể được bật hoặc tắt, tương ứng với giá trị 1 và 0 Khi pixel nhận giá trị 1, nó sẽ phát sáng với màu xanh nhạt hoặc vàng đậm, trong khi pixel nhận giá trị 0 sẽ ở trạng thái tắt và có màu đen.
2bpp (2 bit trên một pixel) là đặc điểm nổi bật của màn hình CGA (Color Graphic Adaptor), cho phép hiển thị tối đa 4 màu sắc Mỗi pixel trên màn hình nhận được 2 bit tín hiệu, từ đó tạo ra khả năng hiển thị màu sắc đa dạng.
• Giá trị “00” biểu diễn màu đen.
• Giá trị “01” biểu diễn màu đỏ.
• Giá trị “10” biểu diễn màu xanh.
• Giá trị “11” biểu diễn màu trắng.
Màn hình EGA (Enhanced Graphics Adaptor) sử dụng công nghệ 4bpp (4 bit trên mỗi pixel), cho phép hiển thị 16 màu sắc khác nhau Mỗi màu được mã hóa từ 0000 đến 1111, tạo ra sự phong phú trong trải nghiệm hình ảnh.
Màn hình VGA (Video Graphics Adaptor) sử dụng định dạng 8bpp (8 bit trên mỗi pixel), cho phép hiển thị 256 màu khác nhau bằng cách kết hợp 8 bit từ 00000000 đến 11111111.
Màn hình SVGA (Super Video Graphics Adaptor) nổi bật với đặc trưng 24 bpp (24 bit trên một pixel), cho phép hiển thị 24 bit tín hiệu, tạo ra 16,7 triệu màu khác nhau Điều này mang lại khả năng hiển thị hình ảnh sắc nét và sống động với độ chính xác màu cao.
Các định dạng ảnh để ẩn mã
Cấu trúc ảnh bao gồm ba thành phần chính: Header, chứa thông tin tệp ảnh; Dữ liệu ảnh, là số liệu ảnh được mã hóa theo kiểu mã hóa chỉ định trong Header; và Bảng màu Mỗi định dạng ảnh có những đặc trưng riêng, với một số định dạng phổ biến như JPEG, TIFF, PNG, GIF và BMP.
JPEG (Joint Photographic Experts Group) là phương pháp nén ảnh hiệu quả, cho phép nén ảnh với tỷ lệ lên tới vài chục lần Nhờ khả năng nén vượt trội này, định dạng JPEG đã trở thành lựa chọn phổ biến nhất cho việc lưu trữ ảnh trên Web và được mọi trình duyệt Web hỗ trợ.
Ảnh JPEG sau khi giải nén sẽ có chất lượng kém hơn so với ảnh gốc, do dữ liệu trên các pixel bị thay đổi và các vùng ảnh nhỏ không thể nén được sẽ bị xóa vĩnh viễn, ảnh hưởng đến màu sắc Điều này dẫn đến việc JPEG được coi là định dạng “mất dữ liệu” vì chất lượng ảnh sẽ giảm dần theo thời gian Tuy nhiên, JPEG vẫn có nhiều ưu điểm như lưu trữ ảnh 24-bit với khả năng hiển thị lên tới 16 triệu màu, màu sắc đa dạng phù hợp cho các bức ảnh cần chi tiết màu sắc, được sử dụng rộng rãi và tương thích với tất cả các hệ điều hành như Mac, PC và Linux.
Nhược điểm của định dạng này bao gồm việc thường mất nhiều thông tin, khiến cho chất lượng ảnh giảm sút Sau khi nén, màu sắc của ảnh không còn tự nhiên như ban đầu Ngoài ra, định dạng này cũng không hỗ trợ ảnh động và không cho phép sử dụng màu trong suốt, dẫn đến việc không thể hiện được màu nền một cách chính xác.
TIFF (Tag Image File Format) là định dạng file ảnh chất lượng cao, nổi bật với khả năng “không làm mất dữ liệu” trong quá trình lưu trữ và giải nén Nhờ vào ưu điểm này, TIFF đã trở thành lựa chọn hàng đầu trong việc lưu trữ tư liệu hình ảnh.
Cấu trúc của định dạng ảnh TIFF bao gồm 3 phần: o Phần Header IFH (Image File Header) có trong tất cả các tệp TIFF, bao gồm 8 byte.
Kiểu tạo tệp trên máy tính PC và Macintosh có sự khác biệt rõ rệt, đặc biệt ở thứ tự các byte lưu trữ trong các số dài 2 hoặc 4 byte Nếu trường này có giá trị 4D4Dh, tệp đó thuộc về máy Macintosh, trong khi giá trị 4949h chỉ ra rằng tệp đó dành cho máy PC.
Số phiên bản của file TIFF luôn là 42, đây là một đặc trưng không thay đổi của định dạng này ngay cả khi file được nén.
Giá trị Offset được tính theo byte từ đầu file đến cấu trúc IFD Phần thứ hai, IFD (Image File Directory), không nằm ngay sau IFH mà vị trí của nó được xác định bởi trường Offset trong đầu tệp Một IFD bao gồm các thông tin quan trọng liên quan đến hình ảnh.
- 2 byte: chứa các DE (Derictory Entry).
- 12 byte: Là các DE xếp liên tiếp Mỗi DE chiếm 12 byte.
- 4 byte: Chứa Offset trỏ tới IFD tiếp theo. o Cấu trúc phần dữ liệu thứ 3: Các DE có độ dài cố định 12 byte và gồm 4 phần:
- 2 byte: Chỉ ra dấu hiệu mà ảnh đã được xây dựng.
Trường độ dài 4 byte chứa số lượng chỉ mục của kiểu dữ liệu đã chỉ ra, không phải tổng số byte cần thiết để lưu trữ Để tính toán tổng số byte cần thiết, ta cần nhân số chỉ mục với kích thước của kiểu dữ liệu đã sử dụng.
4 byte là offset đến điểm bắt đầu của dữ liệu thực liên quan đến dấu hiệu, cho thấy rằng dữ liệu liên quan đến DE không được lưu trữ vật lý cùng với nó mà nằm ở một vị trí khác trong tệp Dữ liệu trong tệp thường được tổ chức thành các nhóm dòng (cột) quét của dữ liệu ảnh.
Định dạng này rất linh hoạt, hỗ trợ nhiều phương pháp nén như JPEG, LZW và ZIP Nó không chỉ lưu trữ thông tin màu sắc mà còn ghi lại các thông tin về ảnh như thời gian chụp, máy chụp và tốc độ chụp Bên cạnh đó, định dạng này còn cho phép lưu trữ dưới dạng các lớp (layers).
Nhược điểm: o Kích thước ảnh lớn nên thời gian truyền và không gian đĩa lưu trữ lớn. o Tốc tộ hiển thị ảnh chậm.
PNG (Portable Network Graphics) là định dạng hình ảnh sử dụng công nghệ nén dữ liệu không mất mát, giữ nguyên chất lượng hình ảnh gốc Định dạng này được hỗ trợ bởi thư viện Libpng, một thư viện độc lập cung cấp các hàm C để xử lý và quản lý hình ảnh PNG.
Tập tin PNG bắt đầu với 8 byte ký hiệu (89 50 4E 47 0D 0A 1A) trong hệ thống cơ số 16, bao gồm chữ "PNG" và hai dấu xuống dòng Cấu trúc của nó được tổ chức theo các thành phần, mỗi thành phần chứa thông tin hình ảnh, cho phép định dạng PNG tương thích với các phiên bản cũ thông qua việc sử dụng các "thành phần" trong tập tin.
PNG có cấu trúc như một chuỗi các thành phần, mỗi thành phần chứa kích thước, kiểu, dữ liệu và mã sửa lỗi CRC ngay trong nó.
Chuỗi được gán tên bằng 4 chữ cái phân biệt chữ hoa và chữ thường, giúp bộ giải mã nhận diện bản chất của chuỗi khi không nhận dạng được Chữ cái đầu viết hoa cho thấy chuỗi này là cần thiết, chứa thông tin quan trọng để đọc tệp Nếu bộ giải mã không nhận diện được chuỗi, việc đọc tệp sẽ bị hủy bỏ Định dạng PNG mang lại nhiều ưu thế vượt trội so với các định dạng phổ thông như JPG, GIF, BMP, đặc biệt trong môi trường đồ họa Web Các ưu điểm của PNG bao gồm nén không mất dữ liệu, chất lượng ảnh tốt hơn so với GIF, và hỗ trợ màu trong suốt tốt hơn.
Nhược điểm của định dạng này bao gồm việc không tương thích với các hình ảnh có kích thước lớn, không hỗ trợ ảnh động và chỉ được hỗ trợ bởi một số trình duyệt nhất định, không phải tất cả.
Một số kỹ thuật ẩn mã trong ảnh trên miền không gian
2.3.1 Kỹ thuật giấu tin thay thế các bit có trọng số thấp nhất
Bit có trọng số thấp nhất là bit có ảnh hưởng ít nhất đến màu sắc của mỗi điểm ảnh Khi thay đổi bit này, màu sắc của điểm ảnh mới chỉ thay đổi không đáng kể so với điểm ảnh gốc Tương tự như chữ số hàng đơn vị trong số tự nhiên, việc thay đổi giá trị của bit có trọng số thấp sẽ tạo ra sự chênh lệch nhỏ hơn so với việc thay đổi các bit có trọng số cao hơn Việc xác định bit có trọng số thấp của mỗi điểm ảnh phụ thuộc vào định dạng ảnh và số bit màu được sử dụng cho mỗi điểm ảnh.
Ví dụ: Giá trị 11100111 là số lẻ vì LSB mang giá trị là 1 – tương ứng với số lẻ trong khi đó giá trị 0 trương ứng với số chẵn.
Trong lĩnh vực xử lý ảnh số, kỹ thuật ẩn mã vào miền bit trọng số thấp nhất (LSB) của ảnh đang được nghiên cứu rộng rãi LSB là bit có ảnh hưởng ít nhất đến màu sắc của điểm ảnh, cho phép thay đổi giá trị mà không làm biến đổi đáng kể màu sắc của điểm ảnh gốc.
Việc xác định bit thấp nhất (LSB) của mỗi điểm ảnh trong bức ảnh phụ thuộc vào định dạng và số bit màu của ảnh Trong ảnh đa cấp xám, bit cuối cùng trong 8 bit của mỗi điểm ảnh được xem là LSB Đối với ảnh màu RGB, mỗi điểm ảnh bao gồm ba giá trị màu đỏ, xanh lục và xanh lam, mỗi giá trị được biểu diễn bởi 8 bit, trong đó bit ở bên phải nhất cũng được coi là LSB.
Một điểm ảnh RGB có giá trị màu (155, 217, 199) được biểu diễn dưới dạng nhị phân là 10011011.11011000.11000111, trong đó các bit nhị phân được bôi đen là LSB Khi thay đổi giá trị của các bit này, giá trị màu của điểm ảnh chỉ thay đổi lên hoặc xuống 1 đơn vị Cụ thể, nếu thay đổi bit cuối cùng của màu đỏ từ 1 thành 0, giá trị màu sẽ giảm từ 155 xuống 154.
Việc lựa chọn nhiều hơn một bit có trọng số thấp nhất (LSB) có thể mang lại lợi ích, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro, vì số lượng LSB thay đổi sẽ ảnh hưởng đến chất lượng của ảnh Do đó, cần cân nhắc kỹ lưỡng khi quyết định số lượng LSB được sử dụng.
Kỹ thuật giấu tin trên miền LSB gồm 2 cách nhúng: tuần tự và ngẫu nhiên Thuật toán nhúng tuần tự bắt đầu ở điểm ảnh đầu tiên của ảnh phủ
C 0,0 và nhúng các bit của thông điệp theo thứ tự cho đến khi không còn gì để nhúng Với thuật toán nhúng ngẫu nhiên, các vị trí chứa bit dữ liệu sẽ được phân tán và thay đổi, nhằm tăng độ phức tạp cho kẻ tấn công trong việc xác định xem ảnh có chứa thông tin mật hay không.
2.3.2 Kỹ thuật giấu tin trong khối bit
Kỹ thuật giấu tin trong khối bit là một phương pháp đơn giản, thường được áp dụng cho ảnh đen trắng Phương pháp này dựa trên việc chia nhỏ thông tin và nhúng nó vào các pixel của ảnh, giúp bảo mật dữ liệu mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh.
2.3.3 Kỹ thuật giấu tin Wu – Lee
Kỹ thuật giấu dữ liệu này được phát triển bởi M.Y.WU và J.H.Lee, bao gồm việc sử dụng một ảnh gốc nhị phân F, kết hợp với một khóa bí mật K (Secret Key) và các bit dữ liệu cần giấu Khóa K được định nghĩa là một ma trận nhị phân với kích thước nhất định.
Để đơn giản hóa, kích cỡ của ảnh F được coi là bội của một giá trị nhất định Thuật toán tập trung vào việc nhúng thông tin vào nhiều khối, mỗi khối chứa chỉ một bit dữ liệu.
Nếu một khối đáp ứng các điều kiện nhất định, một bit thông tin sẽ được ẩn giấu trong khối đó bằng cách điều chỉnh các phần tử của nó thành ' để đảm bảo rằng các điều kiện vẫn được duy trì.
Thuật toán này chỉ thay đổi một bit trong khối khi giấu thông tin, do đó, khi sử dụng khối có kích thước lớn, sự thay đổi trở nên không đáng kể.
Để nâng cao tính bảo mật của thông tin, chúng ta có thể thay đổi cách trượt của ma trận khóa K trên ma trận ảnh, sử dụng các phương pháp như thẳng, chéo, zic zắc, cong, hoặc xoắn ốc Mặc dù thuật toán hiện tại chưa đáp ứng đủ yêu cầu về khả năng giấu, độ an toàn thông tin và chất lượng ảnh đen trắng, nhưng nếu áp dụng cho ảnh màu, kết quả sẽ khả quan hơn.
2.3.3.1 Kỹ thuật giấu tin Chen – Pan – Tseng (CPT) Đây là thuật toán giấu thông tin trong ảnh đen trắng được Yu Yuan Chen, Hsiang Kuang Pan và Yu Chee Tseng, khoa Công nghệ thông tin và Khoa học máy tính thuộc trường Đại học Quốc gia Đài Loan phát triển. Trong thuật toán này, chúng ta sẽ nhắc đến một số khái niệm như sau: o Khóa bí mật K (Secret Key): Khóa K là một ma trận nhị phân có cùng kích thước với kích thước của khối ảnh Khóa được dùng một cách bí mật giữa người gửi và người nhận. o Ma trận trọng số cấp r (Weight Matrix): Có kích thước bằng kích thước của một khối ảnh và thỏa mãn các điều kiện sau:
- – là một ma trận số nguyên có các phần tử nằm trong khoảng giá trị với cho trước thỏa mãn điều kiện
- Mỗi phần tử có giá trị từ phải xuất hiện ít nhất 1 lần trong Với mỗi thỏa mãn sẽ có: x ( -1)! x khả năng chọn
- Ví dụ như với thì có 5.356.925.280 khả năng chọn Con số này đủ lớn để làm giảm nguy cơ thông tin bị giải mã bởi những kẻ phá hoại.
- Phép đảo bit: Đảo bit tương đương với phép biến đổi thay bởi
, tức là nếu ban đầu nhận các giá trị 0 thì sau khi đảo nó sẽ nhận giá trị 1 và ngược lại.
Trong thuật toán này, bên cạnh các phép toán cơ bản như AND, XOR, và SUM, còn có sự sử dụng phép toán nhân ma trận, được ký hiệu là ⊗.
Phân tích thuật toán: o Dữ liệu nhập:
Ma trận ảnh gốc F được sử dụng để nhúng thông tin và được chia thành các khối nhỏ Mỗi khối là một ma trận điểm ảnh có kích thước nhất định Để đơn giản, giả sử rằng F là bội của các khối này.
- là một ma trận khóa ngẫu nhiên có kích thước
- là một ma trận trọng số ngẫu nhiên, cùng kích thước của K
- là số lượng bit có thể giấu trong mỗi một khối ảnh
- là lượng thông tin cần giấu, (mỗi có bit).
- là độ chênh lệch trọng số. o Dữ liệu xuất: Các ma trận điểm ảnh ’ được thay đổi từ Các ’ cho ra ảnh có thông tin cần giấu.
Một số kỹ thuật ẩn mã trong ảnh trên miền tần số
Kỹ thuật ẩn mã trong miền tần số không giấu thông tin trực tiếp vào các điểm ảnh mà sử dụng các phép biến đổi để chuyển đổi miền biến số độc lập sang miền khác Những biến đổi này giúp biểu diễn tín hiệu và hệ thống rời rạc trong miền mới với các biến số mới Nếu cần, có thể áp dụng các biến đổi ngược để quay về miền biến số độc lập Trong bài viết này, tôi sẽ tìm hiểu về các phép biến đổi phổ biến như Biến đổi Fourier DFT, Biến đổi Cosin rời rạc DCT và Biến đổi sóng nhỏ SWT.
2.4.1 Kỹ thuật biến đổi Fourier rời rạc (DFT)
Các tín hiệu trong miền tần số được thể hiện bởi một vector bao gồm hai phần: Phần thực (ký hiệu là ); Phần ảo (ký hiệu là
) Trong phần thực chứa biên độ sóng cos, còn trong phần ảo chứa biên độ sóng sin
Công thức của hàm biến đổi fourier rời rạc (DFT) của miền tần số cho một hàm có kích thước là:
Biến đổi Fourier rời rạc được tính nghịch đảo theo công thức: cho x = 0, 1, …., M -1; y = 0, 1, … , N- 1
Để thực hiện ẩn mã bằng kỹ thuật Fourier rời rạc, đầu tiên, ảnh đầu vào được chia thành các khối có kích thước tối đa 16 bit Sau đó, các khối này sẽ trải qua quá trình biến đổi DFT Cuối cùng, thông tin được giấu vào các khối DFT bằng cách sử dụng phần thực của số phức thu được, trong khi phần ảo sẽ được lưu lại để phục vụ cho quá trình biến đổi ngược.
Để bắt đầu, chúng ta chuyển đổi chuỗi cần giấu thành chuỗi bit nhị phân Mỗi khối DFT chỉ cho phép giấu một bit, do đó số bit tối đa có thể giấu được là hạn chế Chúng ta sử dụng ký hiệu # với mã ASCII là 35 để đánh dấu vị trí của các bit thông điệp đã được giấu vào cuối chuỗi.
Với mỗi khối được xử lý như sau:
Xét hai khoá là vị trí [1,1] và [2,2] của mỗi khối.
Cho với t – kích thước của khối DFT
Nếu bit cần giấu là 1, không cần thay đổi giá trị khối Tuy nhiên, nếu bit cần giấu là 0, cần điều chỉnh giá trị của hai khoá Cụ thể, ta sẽ giảm giá trị tuyệt đối của khoá có giá trị lớn hơn một cách hợp lý.
Nếu bit cần giấu là 0, không cần thay đổi giá trị khối Tuy nhiên, nếu bit cần giấu là 1, ta phải điều chỉnh giá trị của hai khoá Cụ thể, xác định khoá có giá trị tuyệt đối lớn hơn và tăng giá trị tuyệt đối của khoá đó lên một giá trị nhất định.
Để giấu thông điệp bí mật, thực hiện lần lượt cho đến khi hoàn tất Bước 4: Sau khi nhúng tin vào các giá trị thực của các khối DFT, tiến hành biến đổi ngược các khối IDFT theo công thức đã định.
Trong đó , ReF’(u,v) là biến đổi của ReF(u,v) sau khi sử dụng ReF(u,v) o Bước 5: Ghép ảnh để có được ảnh kết quả.
Cương độ có thể được sử dụng làm ma trận cho hình ảnh sau khi giấu thông tin, hoặc có thể thay thế bằng phần thực do sự khác biệt giữa chúng rất nhỏ hoặc không đáng kể Cần phải làm tròn cương độ về dạng số byte.
Các bước thực hiện tách tin với kỹ thuật fourier rời rạc: o Bước 1: Bên nhận cho ảnh đã giấu tin vào và 2 khoá là vị trí [1,1] và
[2,2] được trao đổi bởi bên gửi. o Bước 2: Chia ảnh thành khối có kích thước nhỏ hơn hoặc bằng
Kích thước ảnh đầu vào là 16 bit, đây là dữ liệu cần xử lý để thực hiện biến đổi DFT Bước tiếp theo là thực hiện biến đổi DFT cho các khối đã được chia Cuối cùng, quá trình lấy tin được thực hiện bằng cách so sánh d với (2t+1).
Nếu thì lấy ra bit 1
Nếu thì lấy ra bit 0
Cứ 8 bit được lấy ra ta chuyển về mã ASCII là temp, lưu temp vào mảng, so sánh nếu biến temp có giá trị ASCII bằng 35 thì dừng lại Sau đó chuyển các bit nhị phân này về dạng string là t lấy được thông tin cần giấu.
Phương pháp sử dụng biến đổi DFT để giấu tin trong ảnh có thể làm thay đổi giá trị ảnh, nhưng sự thay đổi này thường rất nhỏ và khó nhận thấy Mặc dù phương pháp này mang lại độ bảo mật cao, nhưng chỉ có thể giấu được một lượng thông tin hạn chế (MxN/16 bit) Để đạt hiệu quả tốt nhất, cần chọn ký tự đánh dấu không có trong thông điệp được giấu.
2.4.2 Kỹ thuật biến đổi trực giao Cosine rời rạc (DCT)
Phép biến đổi Cosine rời rạc (DCT) chuyển đổi thông tin hình ảnh từ miền không gian sang miền tần số, giúp biểu diễn dữ liệu một cách gọn gàng hơn Thông tin cần bảo mật sẽ được nhúng vào miền tần số của hình ảnh.
Kỹ thuật biến đổi DCT thuận và ngược một chiều gồm N mẫu được định nghĩa như sau:
Lần lượt là vị trí ảnh trong miền không gian và vị trí ảnh trong miền tần số.
Thuật toán này áp dụng phương pháp trải phổ trong truyền thông để nhúng thông tin, sử dụng miền tần số giữa của khối biến đổi cosine rời rạc DCT 8x8 để chứa tín hiệu thông tin Các khối DCT 8x8 được tạo ra từ ảnh gốc và trải qua phép biến đổi cosine rời rạc DCT để chuyển đổi sang miền tần số.
Để thực hiện giấu tin, bước đầu tiên là chia ảnh có kích thước NxN thành các khối 8x8 bit, trong đó mỗi bit sẽ được giấu trong một khối riêng biệt Sau đó, chúng ta cần chuyển đổi xâu cần giấu thành chuỗi bit nhị phân.
Với mỗi khối DCT ta chỉ giấu 1 bit nên số bit tối đa có thể giấu là: N
Ta dùng bit đánh dấu là # có mã ASCII là 35 để cộng vào sau
Biến đổi DCT các khối B trong ma trận ảnh đố và thu được các khối B’ trong ma trận tần số mới với công thức như sau:
Chọn hai hệ số ở vị trí bất kỳ trong miền tần số ở giữa của khối DCT, giả sử đó là và Ta tính:
Trong đó a là một tham số thoả mãn điều kiện: a=2(2t+1), t là kích thước của khối DCT.
Nếu bit gốc là 1 và bit cần giấu cũng là 1, không cần thay đổi giá trị của khối Tuy nhiên, nếu bit cần giấu là 0, thì cần điều chỉnh giá trị của hai hệ số tương ứng.
+ Với hệ số có giá trị lớn hơn, ta giảm giá trị của nó xuống một giá trị là:
. + Hoặc với hệ số có giá trị nhỏ hơn, ta tăng giá trị của nó lên một giá trị là:
Nếu bit cần giấu là 0, hệ số không cần thay đổi Tuy nhiên, nếu bit cần giấu là 1, ta sẽ điều chỉnh giá trị của hệ số lớn hơn bằng cách giảm nó đi một giá trị nhất định.
. + Hoặc với hệ số có giá trị nhỏ hơn, ta giảm giá trị của nó lên một giá trị là:
NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT ẨN MÃ DPIS
Giới thiệu
Thông tin là tài nguyên thiết yếu của mọi tổ chức, do đó, an toàn thông tin trở thành mối quan tâm lớn trong xã hội hiện đại Mật mã là một kỹ thuật bảo mật thông tin liên lạc, với nhiều phương pháp mã hóa và giải mã đã được phát triển Tuy nhiên, việc mã hóa có thể thu hút sự chú ý của kẻ tấn công, vì vậy ẩn mã là một cách tiếp cận khác để truyền tải thông điệp bí mật, nhằm che giấu sự tồn tại của thông tin Kỹ thuật ẩn mã liên quan đến việc giấu thông tin trong các phương tiện truyền thông như hình ảnh, âm thanh hoặc video Một số phương pháp ẩn mã hình ảnh phổ biến bao gồm LSB, nhúng đơn kênh và đa kênh RGB.
Trong đồ án tốt nghiệp này, dưới sự hướng dẫn của giáo viên, tôi đã nghiên cứu kỹ thuật ẩn mã DPIS và phát triển chương trình ứng dụng Kỹ thuật DPIS nổi bật với nhiều ưu điểm vượt trội so với các thuật toán ẩn mã khác, đặc biệt về dung lượng nhúng tin và chất lượng sau khi nhúng Kết quả thực nghiệm sẽ được trình bày chi tiết trong chương 4 của đồ án.
Kỹ thuật ẩn mã DPIS
Có nhiều phương pháp để thực hiện kỹ thuật giấu tin trong hình ảnh kỹ thuật số, bao gồm kỹ thuật ẩn dữ liệu Fibonacci, thuật toán DCT và sử dụng số nguyên tố Bài viết này sẽ tập trung vào các thuật toán áp dụng kênh RGB trong kỹ thuật giấu tin Nghiên cứu của Adnan Gutub chỉ ra rằng một kênh bất kỳ có thể được sử dụng làm kênh chỉ thị cho thuật toán, giúp xác định dữ liệu trong hai kênh còn lại, trong đó kênh chỉ thị đầu tiên được chọn là kênh RGB.
Khi phân tích chỉ số, nếu 2 bit cuối cùng là "00", không có dữ liệu nào được gắn trong kênh 1 và kênh 2 Nếu là "01", không có dữ liệu trong kênh 1 và 2 bit dữ liệu được gắn trong kênh 2 Trường hợp "10" cho thấy 2 bit dữ liệu được gắn trong kênh 1, trong khi kênh 2 không có dữ liệu Cuối cùng, nếu 2 bit cuối cùng là "11", 2 bit dữ liệu sẽ được gắn trong cả kênh 1 và kênh 2.
Tác giả Mohammad Tanvir Parevez đề xuất sử dụng giá trị màu sắc từ các kênh màu có ảnh hưởng ít hơn đến màu sắc của pixel để gắn dữ liệu, cho phép nhúng nhiều bit hơn vào kênh màu thấp hơn Số bit gắn vào mỗi kênh phụ thuộc vào giản đồ phân vùng tĩnh trong suốt quá trình nhúng Bất kỳ kênh nào trong số R, G và B có thể được chọn làm kênh chỉ thị một cách ngẫu nhiên, và chuỗi kênh này quay theo chu trình đều đặn Tuy nhiên, các kỹ thuật này gặp phải một số hạn chế, bao gồm việc dữ liệu phải được gắn tuần tự trong tất cả các điểm ảnh, sử dụng phân vùng tĩnh giản đồ hoặc cùng một số bit trong kênh, và không phát hiện được ảnh đã bị sửa đổi bởi kẻ xâm nhập.
Kỹ thuật DPIS khắc phục những hạn chế này và nó đã được chứng minh bằng kết quả thực nghiệm.
- Đầu vào: Ảnh phủ, thông điệp
- Đầu ra: Ảnh mang tin
Quá trình nhúng tin bắt đầu bằng việc tạo một chuỗi ngẫu nhiên có độ dài "N" cho ba kênh màu R, G và B Sau đó, từ chuỗi chỉ báo, kênh chỉ báo được chọn và kiểm tra xem nó có giá trị thấp nhất trong số các kênh hay không; nếu đúng, pixel sẽ bị bỏ qua, ngược lại, dữ liệu sẽ được nhúng Tiếp theo, một trong hai kênh còn lại sẽ được chọn làm kênh dữ liệu Số lượng bit được nhúng trong kênh dữ liệu sẽ được xác định trong quá trình thực hiện và không được xác định trước.
Hình 3.1: Lưu đồ thuật toán DPIS cho quá trình nhúng
- Đầu vào: Ảnh mang tin chứa thông điệp mật
- Đầu ra: Thông điệp mật
Tại phần trích xuất, kênh trong đó dữ liệu được nhúng được quy đổi trong kênh LSB của kênh chỉ thị. ĐÚNG
TẤT CẢ PIXEL ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG ẢNH?
CHỈ BÁO CÓ GIÁ TRỊ THẤP NHẤT
DỮ LIỆU NHÚNG PHỤ THUỘC VÀO GIÁ TRỊ CỦA KÊNH DỮ LIỆU
TẤT CẢ CÁC BIT TIN NHẮN BÍ MẬT ĐƯỢC NHÚNG
Để trích xuất số bit chính xác được nhúng trong kênh dữ liệu, cần chú ý đến thông tin sau: nếu LSB của kênh thứ ba là ‘0’, thì ba bit dữ liệu sẽ được nhúng; còn nếu LSB của kênh thứ ba là ‘1’, bốn bit dữ liệu sẽ được nhúng vào kênh dữ liệu.
Sơ đồ nguyên lý thực hiện thuật toán được mô tả chi tiết dưới đây:
Hình 3.2 Lưu đồ thuật toán DPIS cho quá trình trích xuất
Đánh giá phương pháp
Kỹ thuật giấu tin trên hình ảnh sử dụng mô hình động nhằm giải quyết các vấn đề quan trọng như tính năng động trong quá trình nhúng dữ liệu Phương pháp này không chỉ cải thiện khả năng bảo mật mà còn tối ưu hóa hiệu suất truyền tải thông tin.
NHẬN CHUỖI CHỈ BÁO ĐÚNG
CHỈ BÁO LÀ GIÁ TRỊ THẤP NHẤT
TÍNH TOÁN KÊNH DỮ LIỆU VÀ SỐ BIT ĐƯỢC NHÚNG TRONG ĐÓ
TRÍCH XUẤT TẤT CẢ CÁC BIT
Kỹ thuật DPIS không chỉ phát hiện liệu ảnh có bị sửa đổi bởi kẻ xâm nhập trong quá trình truyền hay không, mà còn mang lại hiệu suất cao với độ méo hình ảnh thấp Các kết quả thực nghiệm đã chứng minh hiệu quả của DPIS và so sánh nó với các thuật toán ẩn mã khác Dưới đây là một số kết quả thử nghiệm và so sánh phương pháp DPIS.
3.3.1 Độ bền vững, tính bảo mật của thuật toán Độ bền vững và tính bảo mật thuật toán được đo bằng mức độ khó để hacker trích xuất bằng bất kỳ phương pháp nào Việc trích xuất hình ảnh RGB có thể được thực hiện bằng cách xác định chính xác vị trí của chỉ báo. Nếu chỉ báo được xác định thì kênh dữ liệu có thể được truy tìm dễ dàng và thông điệp bí mật có thể được trích xuất
Số lượng mẫu riêng biệt của chuỗi chỉ thị trong được tính theo công thức:
Trong đó n là độ dài của chuỗi chỉ thị Đối với đồ án này, độ dài chỉ báo được tạo ra tối đa là 20 từ đó tạo ra
774840978 chuỗi chỉ báo riêng biệt, rất khó bị phá vỡ để trích xuất thành công.
Bảng 3.3 Bảng tính số mẫu riêng biệt Độ dài chỉ báo Số mẫu riêng biệt
3.3.2 Phát hiện ảnh mang tin giả mạo
Kỹ thuật DPIS được sử dụng để xác định xem ảnh mang tin có bị sửa đổi hay không Trước khi trích xuất thông điệp nhúng, cần kiểm tra tính toàn vẹn của mật mã để phát hiện các thay đổi từ người xâm nhập Nếu ảnh không bị giả mạo, quá trình trích xuất sẽ được thực hiện DPIS đạt được điều này bằng cách kết hợp thông tin từ các pixel chưa bị sửa đổi vào bộ đếm Bảng 4.2 trình bày sự so sánh các tính năng quan trọng giữa DPIS và các kỹ thuật hiện tại.
Bảng 3.4 So sánh một số yếu tố quan trọng giữa các thuật toán
Hình thức Mật độ RGB dựa trên số bit
Pixel chỉ thị Kỹ thuật DPIS
Chu trình chỉ báo Đa dạng với chiều dài là 3
Tĩnh Đa dạng với chiều dài khác nhau
Khả năng bị bẻ khóa
Có thể bẻ Có thể bẻ Không thể bẻ
Số lượng bit nhúng vào dữ liệu kênh
Tĩnh và dựa vào khung riêng
Tĩnh Động và giảm trong khi chạy
Dữ liệu nhúng vào tất cả pixel
Phát hiện ảnh mang tin giả mạo
Không thể Không thể Có thể
3.3.3 So sánh với phương pháp khác dựa trên dung lượng Để đánh giá phương pháp DPIS, ta sẽ so sánh với 2 phương pháp khác đó là RGB Intensity dựa trên các bit và Pixel Indicator dựa vào dung lượng nhúng Dung lượng là một yếu tố để đánh giá các tham số trong ấn mã. Dung lượng được định nghĩa là số pixel được sử dụng để nhúng bản tin với độ dài bất kì vào trong ảnh màu Phương pháp DPIS sử dụng số lượng pixel tối thiểu so với các phương pháp khác để tăng tính bảo mật được chỉ ra trực quan bằng biểu đồ dưới đây.
Hình 3.3 So sánh dung lượng giữa các phương pháp
Phương pháp ẩn mã DPIS được phân tích thực nghiệm cho thấy là một giải pháp tối ưu, với sự gia tăng đáng kể về độ bảo mật và độ nhiễu ảnh thấp hơn so với các phương pháp khác đã được đề cập.