Một số kỹ thuật phát hiện và ước lượng thông điệp có giấu tin trên miền lsb của ảnh màu và ảnh cấp xám

LỜI CẢM ƠN Trước hết em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới cô giáo hướng dẫn Thạc sỹ Hồ Thị Hương Thơm – giảng viên khoa CNTT trường ĐHDL Hải Phịng tận tình giúp đỡ em nhiều suốt trình tìm hiểu nghiên cứu hoàn thành đồ án tốt nghiệp Em xin chân thành cảm ơn thầy cô môn tin thầy cô trường trang bị cho em kiến thức cần thiết để em hồn thành báo cáo Xin chân thành cảm ơn bạn lớp động viên tạo điều kiện thuận lợi cho em trình làm báo cáo Cuối em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới người thân gia đình dành cho em quan tâm động viên em Hải phòng, ngày …tháng …năm 2009 Sinh viên Đỗ Thị Nguyệt - - LỜI MỞ ĐẦU Cuộc cách mạng thông tin kỹ thuật số đem lại thay đổi sâu sắc xã hội sống Những thuận lợi mà thông tin kỹ thuật số mang lại sinh thách thức hội cho trình đổi Sự đời phần mềm có tính mạnh, thiết bị máy ảnh kỹ thuật số, máy quét chất lượng cao, máy in, máy ghi âm kỹ thuật số, v.v…, với tới giới tiêu dùng rộng lớn để sáng tạo, xử lý thưởng thức liệu đa phương tiện (multimedia data) Mạng Internet toàn cầu biến thành xã hội ảo nơi diễn trình trao đổi thơng tin lĩnh vực trị, quân sự, quốc phòng, kinh tế, thương mại… Và mơi trường mở tiện nghi xuất vấn nạn, tiêu cực cần đến giải pháp hữu hiệu cho vấn đề an tồn thơng tin nạn ăn cắp quyền, nạn xuyên tạc thông tin, truy nhập thông tin trái phép v.v Đi tìm giải pháp cho vấn đề không giúp ta hiểu thêm công nghệ phức tạp phát triển nhanh mà đưa hội kinh tế cần khám phá Trong trình phát triển lâu dài, nhiều phương pháp bảo vệ thông tin đưa giải pháp dùng mật mã học giải pháp ứng dụng rộng rãi Các hệ mã mật phát triển nhanh chóng ứng dụng phổ biến tận ngày Thông tin ban đầu mã hoá thành ký hiệu vơ nghĩa, sau lấy lại thơng qua việc giải mã nhờ khố hệ mã Đã có nhiều hệ mã phức tạp sử dụng DES, RSA, NAPSACK phương pháp chứng minh thực tế hiệu ứng dụng phổ biến Nhưng ta không định nói hệ mã mật mà ta tìm hiểu phương pháp nghiên cứu ứng dụng mạnh mẽ nhiều nước giới phương pháp giấu tin (data hiding) Đây phương pháp phức tạp, xem cơng nghệ chìa khố cho - - vấn đề bảo vệ quyền, nhận thực thông tin điều khiển truy cập… ứng dụng an tồn bảo mật thơng tin Nhưng kỹ thuật ngày tinh sảo trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho đối tượng phản động truyền bá thông tin cho đồng minh làm cho vấn đề kiểm sốt thơng tin an ninh ngày khó khăn Vấn đề phát phân loại đối tượng liệu môi trường truyền thông công cộng vấn đề cấp thiết Trong đồ án nghiên cứu số kỹ thuật phát ước lượng thơng điệp có giấu tin miền LSB ảnh màu ảnh cấp xám Nội dung đề tài trình bày chương: Chương 1: Một số kỹ thuật giấu tin miền LSB ảnh Chương 2: Một số kỹ thuật phát ước lượng thông điệp giấu ảnh Chương 3: Kết thực nghiệm CHƢƠNG I MỘT SỐ KỸ THUẬT GIẤU TIN TRÊN MIỀN LSB CỦA ẢNH - - 1.1 Tổng quan giấu tin 1.1.1 Định nghĩa giấu tin Giấu tin kỹ thuật giấu nhúng lượng thơng tin số vào đối tượng liệu số khác (giấu tin nhiều hành động giấu cụ thể mà mang ý nghĩa quy ước) 1.1.2 Mục đích giấu tin: có mục đích giấu thơng tin - Bảo mật cho liệu giấu Có thể thấy mục đích hồn tồn trái ngược dần phát triển thành lĩnh vực với u cầu tính chất khác Hình 1: Hai lĩnh vực kỹ thuật giấu thơng tin - Kỹ thuật giấu thơng tin bí mật (Steganography): với mục đích đảm bảo an tồn bảo mật thơng tin tập trung vào kỹ thuật giấu tin để giấu nhiều thông tin Thông tin mật giấu kỹ đối tượng khác cho người khác không phát - Kỹ thuật giấu thông tin theo kiểu đánh giấu (watermarking) để bảo vệ quyền đối tượng chứa thơng tin lại tập trung đảm bảo số yêu cầu đảm bảo tính bền vững… ứng dụng kỹ thuật thuỷ vân số 1.1.3 Mô hình kỹ thuật giấu thơng tin Giấu thơng tin vào phương tiện chứa tách lấy thông tin q trình trái ngược mô tả qua sơ đồ khối hệ thống sau: - - Hình 2:Lược đồ chung cho trình giấu tin - Thông tin cần giấu tuỳ theo mục đích người sử dụng, thơng điệp (với tin bí mật) hay logo, hình ảnh quyền - Phương tiện chứa: file ảnh, text, audio… môi trường để nhúng tin Bộ nhúng thơng tin: chương trình thực việc giấu tin Đầu ra: phương tiện chứa có tin giấu - Tách thơng tin từ phương tiện chứa diễn theo quy trình ngược lại với đầu thông tin giấu vào phương tiện chứa Phương tiện chứa sau tách lấy thơng tin sử dụng, quản lý theo yêu cầu khác Hình 3: Lược đồ chung cho trình giải mã Hình vẽ công việc giải mã thông tin giấu Sau nhận đối tượng phương tiện chứa có giấu thơng tin, q trình giải mã - - thực thông qua giải mã tương ứng với nhúng thơng tin với khố q trình nhúng Kết thu gồm phương tiện chứa gốc thông tin giấu Bước thông tin giấu xử lý kiểm định so sánh với thông tin ban đầu 1.1.4 Phân loại kỹ thuật giấu tin theo môi trường 1.1.4.1 Giấu tin ảnh - Hiện giấu thông tin ảnh phận chiếm tỷ lệ lớn chương trình ứng dụng, phần mềm, hệ thống giấu tin đa phương tiện lượng thông tin trao đổi ảnh lớn giấu thơng tin ảnh đóng vai trị quan trọng hầu hết ứng dụng bảo vệ an tồn thơng tin như: nhận thực thơng tin, xác định xuyên tạc thông tin, bảo vệ quyền tác giả…Thông tin giấu với liệu ảnh chất lượng ảnh thay đổi chẳng biết đằng sau ảnh mang thơng tin có ý nghĩa Ngày ảnh số sử dụng phổ biến giấu thơng tin ảnh đem lại nhiều ứng dụng quan trọng lĩnh vực đời sống xã hội Ví dụ nước phát triển chữ ký tay số hoá lưu trữ sử dụng hồ sơ cá nhân dịch vụ ngân hàng tài - Phần mềm WinWord Microsoft cho phép người dùng lưu trữ chữ ký ảnh nhị phân gắn vào vị trí file văn để đảm bảo tính an tồn thông tin - Một đặc điểm giấu thông tin ảnh thơng tin giấu cách vơ hình, cách truyền thơng tin mật cho mà người khác biết sau giấu thông tin chất lượng ảnh gần không thay đổi đặc biệt ảnh màu hay ảnh xám 1.1.4.2 Giấu tin audio - Giấu thông tin audio mang đặc điểm riêng khác với giấu thông tin đối tượng đa phương tiện khác Một yêu - - cầu giấu tin đảm bảo tính chất ẩn thông tin giấu đồng thời không làm ảnh hưởng đến chất lượng liệu Để đảm bảo yêu cầu ta lưu ý kỹ thuật giấu thông tin ảnh phụ thuộc vào hệ thống thị giác người – HSV (Human Vision System) cịn kỹ thuật giấu thơng tin audio lại phụ thuộc vào hệ thống thính giác HAS (Human Auditory System) - Một vấn đề khó khăn hệ thống thính giác người nghe tín hiệu giải tần rộng công suất lớn nên gây khó dễ phương pháp giấu tin audio Nhưng tai người lại việc phát khác biệt giải tần cơng suất có nghĩa âm to, cao tần che giấu âm nhỏ thấp cách dễ dàng - Vấn đề khó khăn thứ hai giấu tin audio kênh truyền tin, kênh truyền hay băng thông chậm ảnh hưởng đến chất lượng thông tin sau giấu Giấu thơng tin audio địi hỏi u cầu cao tính đồng tính an tồn thông tin Các phương pháp giấu thông tin audio lợi dụng điểm yếu hệ thống thính giác người 1.1.4.3 Giấu tin video - Cũng giống giấu thông tin ảnh hay audio, giấu tin video quan tâm phát triển mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng điều khiển truy cập thông tin, nhận thức thông tin, quyền tác giả… - Một phương pháp giấu tin video đưa Cox phương pháp phân bố Ý tưởng phương pháp phân phối thông tin giấu dàn trải theo tần số liệu gốc Nhiều nhà nghiên cứu dùng hàm cosin riêng hệ số truyền sóng riêng để giấu tin Trong thuật toán khởi nguồn thường kỹ thuật cho phép giấu - - ảnh vào video thời gian gần kỹ thuật cho phép giấu âm hình ảnh vào video 1.1.4.4 Giấu thơng tin văn dạng text - Giấu tin văn dạng text khó thực có thông tin dư thừa, để làm điều người ta phải khéo léo khai thác dư thừa tự nhiên ngôn ngữ Một cách khác tận dụng định dạng văn (mã hố thơng tin vào khoảng cách từ hay dòng văn bản) => Kỹ thuật giấu tin áp dụng cho nhiều loại đối tượng khơng rỉêng liệu đa phương tiện ảnh, audio, video Gần có số nghiên cứu giấu tin sở liệu quan hệ, gói IP truyền mạng chắn sau tiếp tục phát triển tiếp 1.1.5 Phân loại theo cách thức tác động lên phương tiện - Phương pháp chèn liệu: Phương pháp tìm vị trí file dễ bị bỏ qua chèn liệu cần giấu vào đó, cách giấu khơng làm ảnh hưởng tới thể file liệu ví dụ giấu sau ký tự EOF - Phương pháp tạo phương tiện chứa: Từ thông điệp cần chuyển tạo phương tiện chứa để phục vụ cho việc truyền thơng tin đó, từ phía người nhận dựa phương tiện chứa tái tạo lại thơng điệp 1.1.6 Phân loại theo mục đích sử dụng - Giấu thơng tin bí mật: ứng dụng phổ biến từ trước đến nay, giấu thơng tin bí mật người ta quan tâm chủ yếu tới mục tiêu: + Độ an toàn giấu tin - khả không bị phát giấu tin + Lượng thơng tin tối đa giấu phương tiện chứa cụ thể mà đảm bảo an tồn + Độ bí mật thông tin trường hợp giấu tin bị phát - - - Giấu thơng tin bí mật không quan tâm tới nhiều yêu cầu bền vững phương tiện chứa, đơn giản người ta thực việc gửi nhận nhiều lần phương tiện chứa giấu tin - Giấu thông tin thuỷ vân: yêu cầu bảo vệ quyền, xác thực… nên giấu tin thuỷ vân có yêu cầu khác với giấu tin bí mật Yêu cầu dấu hiệu thuỷ vân đủ bền vững trước cơng vơ hình hay cố ý gỡ bỏ Thêm vào dấu hiệu thuỷ vân phải có ảnh hưởng tối thiểu (về mặt cảm nhận) phương tiện chứa Như thông tin cần giấu nhỏ tốt Tuỳ theo mục đích khác bảo vệ quyền, chống xuyên tạc nội dung, nhận thực thông tin,… thuỷ vân có u cầu khác Hình 4: Phân loại kỹ thuật giấu tin Che giấu thông tin nói chung có nhiều ứng dụng tuỳ theo hồn cảnh cụ thể Giấu thơng tin bí mật góp phần thực “tàng hình” phiên liên lạc, bổ sung lý tưởng cho công tác bảo mật thông tin 1.2 Tổng quan ảnh BMP 1.2.1 Khái niệm ảnh đen trắng, ảnh màu, ảnh cấp xám  Ảnh đen trắng - - Đó ảnh mà điểm ảnh điểm đen trắng, quy định bit Nếu bit mang giá trị điểm ảnh điểm đen, cịn mang giá trị điểm ảnh điểm trắng Do để biểu diễn điểm ảnh đen trắng ta dùng ma trận nhị phân, ma trận mà phần tử nhận hai giá trị  Ảnh màu Quá trình giấu tin vào ảnh màu tương tự với ảnh đen trắng trước hết ta phải chọn từ điểm ảnh bit có trọng số thấp (LSB) để tạo thành ảnh nhị phân gọi ảnh thứ cấp Sử dụng ảnh thứ cấp ảnh môi trường để giấu tin, sau biến đổi ảnh thứ cấp ta trả lại ảnh ban đầu để thu ảnh kết  Ảnh đa cấp xám Đối với ảnh đa cấp xám bảng màu có sẵn, tức cặp màu bảng màu có số chênh lệch giống Vì ảnh đa cấp xám bit LSB điểm ảnh bit cuối điểm ảnh Quá trình tách bit LSB ảnh đa cấp xám thay đổi bit thuật toán giấu tin ảnh đen trắng làm số điểm màu bị thay đổi tăng giảm đơn vị, điểm ảnh có độ sáng tối ô màu liền trước liền sau ô màu điểm ảnh cũ Bằng mắt thường khó nhận thấy thay đổi độ sáng tối  Ảnh nhỏ màu Những ảnh thuộc loại gồm có 16 màu (4 bit màu) ảnh 256 màu (8 bit màu) Khác với ảnh màu, ảnh xám với số bit nhỏ bit luôn xếp màu bảng màu Những màu liền kề bảng màu khác chẳng hạn màu đen với màu trắng xếp cạnh - - ảnh bitmap thường hay sử dụng giấu miền LSB, ảnh nén thường sử dụng kỹ thuật giấu hệ số biến đổi DCT, DWT, DFT Phương pháp rộng - Phân tích theo thống kê: Đây phương pháp sử dụng lý thuyết thống kê thống kê toán sau xác định nghi vấn đặc trưng Phương pháp thường đưa độ tin cậy cao đặc biệt cho ảnh liệu lớn Trong phần trình bày số phương pháp phát ảnh có giấu tin miền LSB thống kê toán học Các phương pháp đưa độ tin cậy cao liệu giấu lớn có số hạn chế cho số ảnh có tỷ lệ nhiễu lớn 2.2 Một số kỹ thuật phát ảnh có giấu tin ƣớc lƣợng ảnh có giấu tin 2.2.1 Kỹ thuật phát RS (Regular Singular) Thuật toán để xuất nhóm tác giả J Fridrich, M Goljan, and R Du Đây kỹ thuật phát tin cậy cho trường hợp ảnh giấu thông điệp ngẫu nhiên miền Ý tưởng Chia miền giá trị ảnh thành nhóm có miền giá trị đặn (RRegular), miền giá trị dị thường (S-Singular) Ta thấy với ảnh có giấu tin tổng số miền R gần với tổng số miền S Thuật toán phát Input: + C file ảnh màu ảnh cấp xám (đã giấu tin) + M mặt nạ Output: + Đánh giá S file ảnh giấu tin hay chưa giấu tin Cách bước thực - - Đặt C ảnh test với giá trị thuộc P={0,…, 255} Sau chia C thành nhóm G khác nhóm có n pixel G=(x1,…,xn) Để thực việc phân liệu ảnh thành miền có giá trị đặn miền giá trị dị thường ta sử dụng hàm phụ trợ: + Hàm Hamming xác định khoảng cách điểm tập n f x1 , x , , x n xi (1) xi i + Một ánh xạ F xác định tập P gọi Flipping F2 = I I ánh xạ đồng Ta sử dụng hai tập ánh xạ F1 F-1 sau: F1: 254, 3, …, 254 1, 255 255, F-1: -1 0, 2, …, 253 256 (2) Ta có cơng thức F-1(x)=F1(x+1) –1 với tất x => Nhóm G định thuộc nhóm nhóm (Regular Group (R), Singular Group (S), Unusable Group (U)) khi: G R f(FM(G)) > f(G) G S f(FM(G)) < f(G) G U f(FM(G)) = f(G) + Với M mặt lạ phụ trợ chứa giá trị -1, 0, để trộn Pixel nhóm FM(G) xác định sau: FM(G)={F M(1)(x1), FM(2)(x2), …, FM(n)(xn)} với xi G - Đặt RM số nhóm R, SM số nhóm S, UM số nhóm U Chúng ta có: - Theo giả thuyết thống kê phương pháp ảnh điển hình (chưa giấu thơng tin) giá trị RM gần giá trị R_M tương tự giá trị SM gần giá trị S_M RM R_M SM S_M (3) - Sự ngẫu nhiên LSB gây khác RM SM Khi độ dài thông điệp giấu LSB tăng lên làm cho RM R_M khác nhau, tương tự SM khác S-M RM SM có giá trị gần Tức với ảnh có giấu thơng tin ẩn LSB ảnh - - RM SM RM R_M (R_M > RM) SM S_M (S M > S_M) 2.2.2 Kỹ thuật ước lượng RS Chúng cho phép kí hiệu số miền đặn cho mặt nạ M R M (trong % tất miền) Tương tự thế, SM kí hiệu có liên quan số miền dị thường Ta có RM + SM ≤ R-M + S-M ≤ cho mặt nạ âm Các giả thiết thống kê phương pháp phát hình ảnh tiêu biểu, giá trị RM xấp xỉ giá trị R-M, tương tự cho SM S-M: RM ≈ R-M SM ≈ S-M (4) Giả thiết tìm chứng minh cách xem xét tỉ mỉ biểu thức (2) Áp dụng thao tác trộn hàm F-1 giống hàm F1 tới ảnh màu, thay đổi vị trí Cho hình ảnh tiêu biểu, lý khẳng định số nhóm R S thay đổi đáng kể thay đổi vị trí màu sắc Các giả thiết xác minh thực nghiệm cho hình ảnh chụp với máy ảnh kỹ thuật số cho định dạng thông tin khơng bị thơng tin Nó làm tốt cho việc xử lý ảnh với thao tác xử lý ảnh thơng thường cho hầu hết hình ảnh quét Tuy nhiên, vi phạm sau thay đổi miền LSB mối quan hệ (2) Ví dụ phát miền LSB Sự ngẫu nhiên miền LSB tập trung vào khác biệt R M SM tới độ dài thông điệp m nhúng tăng lên Sau trộn LSB 50% pixels ( Đó xảy sau nhúng cách ngẫu nhiên bit thông điệp vào điểm ảnh ), thu RM ≈ SM Điều tương đương với việc nói rằng, khả nhúng miền LSB không thông tin Điều bất ngờ ảnh hưởng miền LSB thay đổi ngẫu nhiên làm ảnh hưởng trực tiếp R-M S-M Chúng làm tăng khác biệt với độ dài thông điệp m nhúng Đồ thị cho thấy RM, SM, R-M, S-M có chức số - - điểm ảnh trộn với LSB xuất hình (biểu đồ RS) Giải thích riêng cho việc làm tăng khác biệt R-M S-M bỏ qua cho tính khơng bền vững Hình 5: Đồ thị RS cho hình ảnh tiêu biểu Trục x có liên quan số điểm ảnh trộn với LSB, trục y có liên quan số miền đặn dị thường với mặt nạ M –M, M = [0 1 0] Nguồn gốc phương pháp phát (phương pháp RS) ước tính bốn đường cong biểu đồ RS tính tốn khác, giao chúng cách sử dụng ngoại suy Thơng thường hình dạng bốn đường cong biểu đồ gần đường thẳng hoàn toàn ảnh gốc Những thực nghiệm chứng tỏ đường cong R-M S-M biểu diễn với đường thẳng hợp lý, “bên trong” đường cong R M SM biểu diễn gần với phương trình bậc Các tham số đường cong xác định từ điểm đánh dấu hình Nếu có ảnh giấu tin với thông điệp độ dài chưa biết p(trong % điểm ảnh) nhúng rải rác ngẫu nhiên vào LSB điểm ảnh Theo ước lượng ban đầu số nhóm R S tương ứng với điểm RM (p/2), SM (p/2), R-M (p/2), S-M (p/2) (nhìn vào Hình 1) Nhân tố - - nửa việc vì, giả định thơng điệp chuỗi bit ngẫu nhiên trung bình có nửa pixels trộn Nếu trộn LSB tất pixels ảnh tính tốn số nhóm R S, thu bốn điểm RM (1-p/2), SM (1-p/2), R-M (1-p/2), S-M (1-p/2) (nhìn hình 1) Bằng cách thay đổi ngẫu nhiên miền LSB ảnh giấu thông tin, thu trung điểm RM (1/2) SM (1/2) Có thể gắn đường thẳng qua đỉnh R-M (p/2), R-M (1-p/2) S-M (p/2), S-M (1-p/2) Các điểm RM (p/2), RM (1/2), RM (1-p/2) SM (p/2), SM (1/2), SM (1-p/2) xác định hai parabol Nó tránh thời gian sử dụng thống kê dự toán trung điểm RM (1/2) SM (1/2) thời điểm, muốn làm cho độ dài thông điệp tăng lên hợp lý cách chấp nhận thêm hai điều kiện (tự nhiên):  Điểm giao đường cong RM R-M điểm giao đường cong SM S-M có trục tọa độ x Bản chất phiên mạnh theo giả thiết (2)  Giao điểm đường cong RM SM m = 50%, hay RM (1/2) = SM (1/2) Giả thiết tương đương với việc nói khả thu nhận miền LSB ngẫu nhiên nhúng mà không thông tin [1] Những giả thiết xác minh qua thực nghiệm cho sở liệu lớn hình ảnh BMPs, JPEGs chưa xử lý hình ảnh BMP xử lý Sự biến đổi xuất phát từ cơng thức đơn giản cho độ dài thơng điệp p bí mật Sau định lại kích thước trục x từ mức p/2 → 100-p/2→ 1, giao điểm trục tọa độ x nghiệm phương trình bậc hai 2(d1 + d0)x2 + (d-0 – d-1 – d1 – 3d0)x + d0 – d-0 = (5) d0 = RM (p/2) – SM (p/2), d1 = RM (1- p/2) – SM (1-p/2), d-0 = R-M (p/2) – S-M (p/2), d-1 = R-M (1-p/2) – S-M (1-p/2) Độ dài thơng điệp p tính tốn từ nghiệm x, có giá trị tuyệt đối nhỏ phương trình Được tính bằng: - - p = x/(x-1/2) (6) Do khơng gian có phần hạn chế, bỏ qua phép tính cơng thức tốn học Nó thỏa mãn để nói đường thẳng xác định số nhóm R S p/2 1-p/2 2.2.3 Kỹ thuật ước lượng RS cải tiến 2.2.3.1.Diễn giải phương trình ước lượng độ dài thơng điệp RS Theo hình R-M, S-M tuyến tính RM SM mơ hai phương trình bậc chúng tơi diễn giải phương trình (5), mà khơng chứng minh kỹ thuật ước lượng độ dài thông điệp RS Trước hết,chúng sử dụng phép biến đổi tọa độ T 1: [p/2,1p/2] → [0,1],và tọa độ 0, p/2, 1/2, 1-p/2 hệ thống tọa độ ban đầu chuyển sang p/(p-2), 0, 1/2, hệ thống tọa độ Trong hệ thống tọa độ mới, điểm (0, R-M(p/2)) 1, R-M(1p/2) định phương trình: R-M(x) = [R-M(1-p/2) – R-M(p/2)]x + R-M(p/2) (7) Tương tự vậy, S-M(x) định điểm (0, S-M(p/2)) (1,S-M(1-p/2)) S-M(x) = [S-M(1-p/2) – S-M(p/2)]x + S-M(p/2) (8) SM(x) định điểm (0, SM(p/2)), (1/2, SM(p/2)) (1, SM(1-p/2)) SM(x) = 2[SM(p/2) + SM(1-p/2) – 2SM(1/2)]x2 + [-SM(1-p/2) – 3SM(p/2) + 4SM(1/2))] + SM(p/2) (9) RM(x) định điểm (0,RM(p/2)), (1/2, RM(p/2)) (1, RM(1-p/2)) RM(x) = 2[RM(p/2) + RM(1-p/2) – 2RM(1/2)]x2 + [-RM(1-p/2) – 3RM(p/2) + 4RM(1/2))] +RM(p/2) (10) Theo giả thiết (3), RM(x) R-M giao x = hệ thống tọa độ ban đầu, x= p/(p-2) hệ thống tọa độ mới, tính tốn - - 2[RM(p/2) + RM(1 - p/2) – 2RM(1/2)]x2 + [-RM(1 - p/2) – 3RM(p/2 + 4RM(1/2))] + RM(p/2) = [R-M(1 - p/2) – R-M(p/2)]x + R-M(p/2) (11) Tương tự vậy,S-M SM cúng giao p/(p-2), sau đó: 2[SM(p/2) + SM(1 - p/2) – 2SM(1/2)]x2 + [-SM(1 - p/2) – 3SM(p/2 + 4SM(1/2))] + SM(p/2) = [S-M(1 - p/2) – S-M(p/2)]x + S-M(p/2) (12) Từ (11) trừ (12) mang lại 2[RM(p/2) – SM(p/2) + RM(1-p/2) – SM(1 - p/2)]x2 + [R-M(p/2) – S-(p/2) – R-M(1 - p/2) – S-M(1 – p/2) – RM(1 – p/2) – SM(1 – p/2) – 3RM(p/2) – SM(p/2)]x + RM(p/2) – SM(p/2) – R-M(p/2) – S-M(p/2) (13) Giả sử d0 = RM (p/2) – SM (p/2), d1 = RM (1- p/2) – SM (1-p/2), d-0 = R-M (p/2) – S-M (p/2), d-1 = R-M (1-p/2) – S-M (1-p/2) 2(d1 + d0)x2 + (d-0 – d-1 – d1 – 3d0)x + d0 – d-0 = 2.2.3.2 Sự linh hoạt thuật tốn phát RS Sự xác RS dựa giả thiết (3) (4) Một giả thiết khơng nắm giữ phương trình bậc hai (5) khơng giữ Vì vậy, tỷ lệ nhúng thấp, sai sót giả thiết tạo nên khơng xác Và khơng có thơng điệp nhúng ảnh, tỷ lệ báo động sai cao Trong phần này, phân tích thêm giả thiết (3), thuật toán ước lượng tỷ lệ thực tế nhúng cách xác Mặt nạ M [0 1 0] cố định: sử dụng phương pháp quy ước RS Tuy nhiên, thực tế RM(0) khơng hồn tồn với R-M(0) mặt nạ Điều ban đầu sai dẫn đến ước lượng sai nghiêm trọng Trong thuật toán này, cần thiết lập mặt nạ cách lựa chọn loại N mặt nạ khác Ví dụ, 4_tuple mặt nạ mặt nạ thiết lập kí hiệu Mi i = 1, 2, …, N Giả sử RM i R Mi (0) RM i (0) trình (5) chuyển sang - - SM i S M i (0) S M i (0) , phương d 0M i x 2 d1M i d d 0M i d1M i 1M i 3d 0M i x d 0M i d 0M i RM i (14) SM i Theo phương pháp RS, lựa chọn phiên mặt nạ khác nhau, cho Mi nhận giá trị RM i p / , S M i p / , R Mi p/2 ,S Mi p / , RM i p / , S M i p / , R p/2 ,S Mi Mi p / Sau tính tốn tham số (5) có phương trình tương ứng với Mi Chỉ RM i SM ban đầu gần tới 0, kết phát i xác Giả sử a d1M i d 0M i , b d d 0M i d1M i 1M i 3d 0M i , c d 0M i d 0M i Sau bên trái phương trình (14) d1M i d 0M i x d 0M i d 1M i d1M i 3d 0M i x d 0M i d 0M i (15) Được thay đổi vào ax2 + bx + c, sau bình phương, trở thành a2 x4 2abx3 2ac b x 2bcx c (16) Sau tính tốn khác (16), nhận 4a x 6abx 4ac 2b x 2bc (17) Để có giá trị tối thiểu RM i SM , cho giá trị i (16) sau: 4a x 6abx 4ac 2b x 2bc (18) Lựa chọn cách thích hợp từ ba gốc (18) p, thay vào (15), thu giá trị (15) QM mặt nạ Mj, j tương tự thu khác QM mặt nạ Mi, i = 1, j 2, …, N, i j Chọn giá trị tối thiểu từ tất tập hợpcủa Q, ghi lại tương ứng với p mặt nạ Sau mặt nạ tối ưu cho hình ảnh thời p giá trị ước lượng xác - - CHƢƠNG III: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 3.1 Mơi trƣờng cài đặt chƣơng trình Trong q trình thực cài đặt chương trình có sử dụng chương trình MATLAB để viết chương trình đưa kết 3.2 Cơ sở liệu thử nghiệm - - Dữ liệu thực gồm có 100 ảnh JPEG, bao gồm 50 ảnh chụp từ máy ảnh kỹ thuật số khôi phục sang ảnh bitmap cấp xám trình xử lý photoshop Chất lượng ảnh sau nhúng thủy vân đánh giá thông qua ước lượng độ dài thông điệp nhúng ngẫu nhiên thông điệp từ 10% đến 100% Thực thực nghiệm kỹ thuật phát RS kỹ thuật phát RS cải tiến Bảng 3: bảng đưa số ảnh sử dụng để phát - - 3.3 Bảng kết thực nghiệm 3.3.1 Kết thử nghiệm kỹ thuật RS Bảng 4: Bảng thông kê ước lượng độ dài thông điệp kỹ thuật RS Lƣợng tin giấu 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% (%) Kết phát Số ảnh phát Tỉ lệ % 38 76 48 96 46 92 45 90 47 94 48 96 42 84 46 92 49 98 50 100 48 96 - - Nhận xét: Phương pháp phát RS xác cho thông điệp rải rác ngẫu nhiên ảnh giấu tin thông điệp giấu ảnh Trong trường hợp, ảnh giấu tin phân biệt từ ảnh gốc ban đầu ước lượng độ dài thông điệp phần trăm độ dài thông điệp 3.3.2 Kết thực nghiệm kỹ thuật RS cải tiến Bảng 5: bảng đưa ảnh chuẩn sử dụng để thống kê phương pháp RS cải tiến Bảng 6: Là bảng thông kê ước lượng độ dài thông điệp kỹ thuật RS cải tiến Lƣợng tin giấu (%) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% ảnh chuẩn RS 1.48 11.66 22.90 32.70 41.90 52.98 59.81 72.07 79.67 91.08 96.95 DRS 0.26 10.56 20.83 30.07 40.20 50.50 60.00 70.33 79.04 90.19 99.16 50 ảnh chụp từ máy ảnh kỹ thuật số RS 1.89 8.71 18.91 29.42 39.37 50.56 58.55 72.44 80.61 90.85 97.37 DRS 0.76 9.45 19.54 29.51 39.52 50.20 58.01 70.87 78.88 89.69 99.78 Nhận xét: Phương pháp cải tiến từ phương pháp phát RS truyền thống cách lựa chọn mặt nạ cách linh hoạt Phương pháp có lợi tỉ lệ báo động sai tỉ lệ mát thông tin thấp, tỉ lệ ước lượng nhúng xác tơc độ phát nhanh - - Lý thuyết suy diễn phương trình ước lượng độ dài phương pháp RS đưa Đánh giá: Để so sánh tỉ lệ xác phương pháp DRS phương pháp truyền thống RS, thực thử nghiệm 100 ảnh Để giảm tỉ lệ báo động sai tỉ thông tin, lựa chọn 0.03 ngưỡng dựa thực nghiệm Tỉ lệ xác kết thực nghiệm bảng Đối với phương pháp truyền thống RS, phương pháp tỉ lệ báo động sai giảm nhiều, vào khoảng 8% Trong đó, tỉ lệ thơng tin giảm từ bảng 6, chúng tơi thấy ước lượng xác cao so với phương pháp truyền thống RS tỉ lệ nhúng 5% Nếu tỉ lệ nhúng cao 5%, tỉ lệ thông tin phương pháp DRS tất KẾT LUẬN Việc kết hợp giấu thông tin công nghệ thông tin vấn đề nghiên cứu phát triển để phục vụ nhiều lĩnh vực khác Trên giới người ta nghiên cứu nhiều vấn đề Kỹ thuật giấu thơng tin ảnh nói chung giấu thơng tin ảnh màu nói riêng hướng nghiên cứu kỹ thuật giấu thơng tin đạt nhiều kết khả quan Trong đề tài em trình bày số khái niệm liên quan đến việc che giấu thông tin nói chung cụ thể kỹ thuật ước lượng độ dài thơng điệp giấu bit có trọng số thấp thông qua kỹ thuật phát RS kỹ thuật phát DIH nói riêng Do kiến thức nhiều hạn chế hạn chế thời gian nghiên cứu nên đề tài không tránh khỏi thiếu sót, em mong nhận đóng góp ý kiến thầy Em xin chân thành cảm ơn! - - TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Xuân Huy Trần Quốc Dũng, “Giáo trình giấu tin thuỷ vân ảnh”, Thông tin tư liệu, ĐHKHTN, 2003 [2] Lƣơng Mạnh Ba, Nguyễn Thanh Thủy, “Nhập môn xử lý ảnh số” [3] Romana Machado, “http://www.stego.com”, 1996 [4] A Westfeld, “Detecting low embedding rates,” in Proc Information Hiding Workshop, Springer LNCS 2578, pp 324–339, 2002 [5] A Westfeld and A Pfitzmann, “Attacks on steganographic systems,” in Proc Information Hiding Workshop, Springer LNCS 1768, pp 61–76, 1999 [6] N F Johnson and S Jajodia, “Steganalysis of Images Created Using Current Steganography Software.” Proc 2nd Information Hiding Workshop, Portland, OR, April 1998 [7] Steganography software for Windows, - - http://members.tripod.com/steganography/stego/software.html [8] J Fridrich and M Goljan, “Steganalysis of LSB Embedding in Color and Grayscale Images”, in preparation for the special issue [9] S Katzenbeisser, F A P Petitcolas, Information Hiding Techniques for Steganography and Digital Watemarking, Artech House, 2000 - -