PHƯƠNG PHÁP BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG

Căn cứ vào đặc thù của dữ liệu số ta có thể định nghĩa về hệ thống dấu tin: Giấu thông tin là một kỹ thuật nhúng giấu một lượng thông tin số nào đó vào trong một đối tượng dữ liệu số kh

HOÀNG THỊ KIM OANH

PHƯƠNG PHÁP BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ VÀ KHẢ

MỤC LỤC

MỤC LỤC 1

Mở Đầu 3

Chương I:Tổng quan về dấu thông tin 5

1.1 Sơ lược về lịch sử dấu tin 5

1.2 Một số khái niệm và định nghĩa 6

1.2.1 Định nghiã 6

1.2.2 Một số khái niệm 7

1.2.2.1 Giấu tin và mã hoá thông tin 7

1.2.2.2 Thuỷ vân số và giấu tin 9

1.3 Các tính chất của giấu tin trong ảnh số 11

1.3 Các tính chất của giấu tin trong ảnh số 12

1.3.1 Tính vô hình 12

1.3.2 Khả năng chống giả mạo - Tính ẩn 13

1.3.3 Dung lượng giấu - Tỉ lệ giấu tin 14

1.3.4 Tính bền vững 15

1.3.5 Độ phức tạp tính toán 15

1.3.6 Ảnh môi trường đối với quá trình giải mã 16

1.4 Hệ thống cảm nhận mắt người 16

1.5 Mô hình kỹ thuật dấu tin 18

Mẫu tin 19

Khoá k 19

Chèn tin 19

Khoá k 19

Tin 19

Tách tin 19

1.6 Ứng dụng của giấu tin trong ảnh số 20

1.7 Tấn công một hệ thống giấu tin 21

1.8 Hướng tiếp cận của kỹ thuật dấu tin 24

1.8.1 Tiếp cận trên miền quan sát 24

1.8.2 Tiếp cận trên miền tần số ảnh 25

Chương II : Một số kỹ thuật dấu tin cho ảnh 27

2.1 GiớI thiệu chung 27

Kỹ thuật dấu tin 28

2.2 Kỹ thuật dấu tin dựa vào miền quan sát 29

2.2.1 Kỹ thuật gài vào các bít có trọng số thấp 29

a) Nền tảng kỹ thuật 29

b) Ví dụ minh hoạ 30

c) Dung lượng giấu 32

d) Tính bền vững 32

e) Khả năng phát hiện 33

f) Sự phù hợp cho dấu tin hay thuỷ vân 33

g) Vấn đề và giải pháp 33

2.2.2 Kỹ thuật giấu tin dựa trên bảng mầu 35

a) Nền tảng kỹ thuật 35

b) Các tính chất khác 37

2.3 Kỹ thuật dấu tin dựa vào miền tần số 37

2.3.1 Kỹ thuật nén ảnh Jpeg dựa vào biến đổi cosin rời rạc DCT 38

a, Ý tưởng 38

b, Mã hoá và giải mã 43

c, Nhận xét : 44

2.3.2 Kỹ thuật nén ảnh Jpeg dựa vào biến đổi sóng con DWT(wavelet transformation) 44

a, Tại sao phải mã hoá sóng con? 45

b, Ý tưởng của mã hoá sóng con 45

c,Mã hoá sóng con 45

d, Nhận xét 47

2.4 Một số thuật toán 48

2.4.1 Nghiên cứu các giải thuật đánh dấu tin cho ảnh trong miền quan sát 48

2.4.1.1 thuật toán CPT (Yuan Chen, Hsiang-Kuang Pan, Yu-Chee Tseng ) 48

2.4.1.2 Cải tiến thuật toán cho ảnh màu và ảnh đa cấp xám bằng cách sử dụng các bít LSB(Least Significant Bit) 49

2.4.2 Nghiên cứu các giải thuật giấu thông tin cho ảnh trong miền tần số 51

2.4.2.1 Thuật toán Chris Shoemarker áp dụng phép biến đổi DCT 51

2.4.2.2 Thuật toán Peining Tao và Ahmet M Eskicioglu 53

2.4.2.3 Thuật toán J.Cox 56

2.4.2.4 Thuật toán Corvi 58

2.4.2.5 Thuật toán Dugad 59

2.4.2.6 Thuật toán cdma 60

2.4.2.7 Thuật toán Emir Ganic và Ahmet M Eskicioglu 63

2.5 Các yêu cầu kỹ thuật 66

Chương III Phát triển chương trình thử nghiệm 67

3.1 Thuật toán 67

3.1.2 Hàm rải 68

Stego-key 68

3.1.3 Tìm một điểm ảnh chưa sử dụng 69

3.1.4 Giấu một byte vào trong ảnh 70

3.1.5 Giấu toàn bộ mẩu tin vào ảnh 71

3.1.6 Giải mã 71

3.2 Đánh giá 72

3.2.1 Dung lượng tin giấu 72

3.2.2 Độ phức tạp tính toán 72

3.2.3 Độ phức tạp thám tin 73

3.2.4 Tính bền vững 74

3.3 Cài đặt chương trình 74

3.3.1 Giao diện của chương trình: 74

Giao diện chính: 75

a Giao diện chọn ảnh nguồn: 75

b Giao diện chọn tập tin mật: 76

c.Giao diện giấu tin: 76

d Giao diện giải mã tập tin giấu: 77

Kết luận 78

Tài liệu tham khảo: 80

Mở Đầu

Cuộc cách mạng thông tin kỹ thuật số đã đem lại những thay đổi sâu sắc trong xã hội và trong cuộc sống của chúng ta Bên cạnh những thuận lợi mà thông tin kỹ thuật số mang lại cũng sinh ra những thách thức và cơ hội mới Sự ra đời những phần mềm có tính năng rất mạnh, các thiết bị mới như máy ảnh kỹ thuật số, máy quét chất lượng cao, máy in, máy ghi

âm kỹ thuật số v.v đã thúc đẩy khả năng sáng tạo, xử lý và ứng dụng các

dữ liệu đa phương tiện (multimedia data) Mạng Internet toàn cầu đã tạo ra những cơ cấu ảo - nơi diễn ra các quá trình trao đổi thông tin trong mọi lĩnh vực chính trị, quân sự, quốc phòng, kinh tế, thương mại…Và chính trong môi trường mở và tiện nghi như thế xuất hiện những vấn nạn, tiêu cực đang rất cần các giải pháp hữu hiệu nhằm đảm bảo an toàn thông tin, chống lại các nạn ăn cắp bản quyền, xuyên tạc thông tin, truy nhập thông tin trái phép v.v Việc tìm giải pháp cho những vấn đề này không chỉ giúp

ta hiểu thêm về công nghệ phức tạp đang phát triển rất nhanh này mà còn tạo ra những cơ hội phát triển mới

Với những yêu cầu đặt ra như trên, dưới góc độ của người nghiên cứu tin học Luận văn tốt nghiệp này đề cập tới vấn đề dấu thông tin cho ảnh, một dạng dữ liệu được sử dụng nhiều và cũng hay bị lợi dụng nhất trên

internet Luận văn được trình bày với nhan đề: Nghiên cứu phương pháp bảo vệ bản quyền ảnh số và khả năng ứng dụng

Kết quả của đề tài khi triển khai thực tế sẽ góp phần tăng thêm độ an toàn cho các thông điệp được dấu trong ảnh khi trao đổi, tăng khả năng chứng minh quyền tác giả khi nhúng các tin mật vào ảnh

Bố cục của luận van

Luận văn gồm 3 chương và một phần kết luận

Chương 1: Tổng quan về các khái niệm dấu thông tin trong ảnh

Chương này trình bày tổng quan tình hình nghiên cứu về giấu tin, những khái niệm cơ bản, mô hình kỹ thuật giấu tin, hướng nghiên cứu triển khai về giấu tin

Chương II: Một số kỹ thuật dấu tin cho ảnh

Chương này trình bày hai kỹ thuật điển hình về kỹ thuật dấu tin.Dấu tin trong miền quan sát và giấu tin trong miền tần số So sánh điểm mạnh điểm yếu của từng kỹ thuật và đưa ra các thuật toán áp dụng kỹ thuật đã nêu

Chương 3: Phát triển chương trình thử nghiệm

Trên cơ sở nghiên cứu , đánh giá các kỹ thuật giấu tin trong ảnh, Chương này cài đặt một ứng dụng được phát triển từ thuật toán đã nêu ở chương 2

Phần kết luận

Chương I:Tổng quan về dấu thông tin

1.1 Sơ lược về lịch sử dấu tin

Từ Steganography bắt nguồn từ Hi Lạp và được sử dụng cho tới ngày nay, nó có nghĩa là tài liệu được phủ (covered writing) Các câu chuyện kể về

kỹ thuật giấu thông tin được truyền qua nhiều thế hệ Có lẽ những ghi chép sớm nhất về kỹ thuật giấu thông tin (thông tin được hiểu theo nghĩa nguyên thủy của nó) thuộc về sử gia Hy-Lạp Herodotus Khi bạo chúa Hy-Lạp Histiaeus bị vua Darius bắt giữ ở Susa vào thế kỷ thứ năm trước Công nguyên, ông ta đã gửi một thông báo bí mật cho con rể của mình là Aristagoras ở Miletus Histiaeus đã cạo trọc đầu của một nô lệ tin cậy và xăm một thông báo trên da đầu của người nô lệ ấy Khi tóc của người nô lệ này mọc đủ dài người nô lệ được gửi tới Miletus

Một câu chuyện khác về thời Hy-Lạp cổ đại cũng do Herodotus ghi lại Môi trường để ghi văn bản chính là các viên thuốc được bọc trong sáp ong Demeratus, một người Hy-Lạp, cần thông báo cho Sparta rằng Xerxes định xâm chiếm Hy-Lạp Để tránh bị phát hiện, anh ta đã bóc lớp sáp ra khỏi các viên thuốc và khắc thông báo lên bề mặt các viên thuốc này, sau đó bọc lại các viên thuốc bằng một lớp sáp mới Những viên thuốc được để ngỏ và lọt qua mọi sự kiểm tra một cách dễ dàng

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 quả, nước tiểu và sữa để viết các thông báo bí mật giữa những hàng văn

tự thông thường Khi bị hơ nóng, những thứ mực không nhìn thấy này trở nên

sẫm màu và có thể đọc dễ dàng Mực không màu cũng được sử dụng rất gần đây, như trong thời gian chiến tranh Thế giới II

Ý tưởng về che giấu thông tin đã có từ hàng nghìn năm về trước nhưng

kỹ thuật này được dùng chủ yếu trong quân đội và trong các cơ quan tình báo Mãi cho tới vài thập niên gần đây, giấu thông tin mới nhận được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu và các viện 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 Những phiên bản sao chép hoàn hảo, các kỹ thuật thay thế, sửa đổi tinh vi, cộng với sự lưu thông phân phối trên mạng của các dữ liệu đa phương tiện đã sinh ra nhiều vấn đề nhức nhối về nạn ăn cắp bản quyền, phân phối bất hợp pháp, xuyên tạc trái phép

1.2 Một số khái niệm và định nghĩa

1.2.1 Định nghiã

Với sự phát triển của công nghệ số và internet, ý nghĩa của dấu tin có

sự thay đổi với các dữ liệu số,tuy mục đích không thay đổi nhưng kỹ thuật dấu tin đã có nhưng khác biệt cơ bản Kế thừa các kỹ thuật dấu tin thông thường đã và đang tồn tại Căn cứ vào đặc thù của dữ liệu số ta có thể định nghĩa về hệ thống dấu tin:

Giấu thông tin là một kỹ thuật nhúng (giấu) một lượng thông tin số nào

đó vào trong một đối tượng dữ liệu số khác mà không ảnh hưởng tới tính năng truyền đạt của dữ liệu

Giấu thông tin trong ảnh số là một phần của khái niệm giấu thông tin với việc sử dụng ảnh số làm phương tiện mang Ảnh nguồn mà ta đem nhúng thông tin vào được gọi là ảnh môi trường hay ảnh gốc (host image), trong

khoá luận ta sử dụng thuật ngữ ảnh môi trường để chỉ khái niệm này ảnh thu được sau khi đã giấu thông tin gọi là ảnh kết quả ( result image) ảnh kết quả

sẽ có những điểm khác so với ảnh gốc gọi là nhiễu ảnh kết quả càng ít nhiễu càng khó gây ra nghi ngờ về sự tồn tại thông tin trong ảnh Thông thường ta không nên chọn những bức ảnh được nhiều người biết làm ảnh môi trường mà nên chọn những bức ảnh lạ (chẳng hạn như ảnh cá nhân, ảnh phong cảnh, )

Mỗi kỹ thuật dấu tin trong ảnh có những đặc điểm nhất định xác định lĩnh vực áp dụng của nó Chẳng hạn như có hay không mối liên hệ giữa dữ liệu nhúng với phương tiện mang? Ai là người sẽ giải mã thông tin? Có bao nhiêu người nhận? Khoá là dùng chung hay bí mật? Tốc độ nhúng cao hay thấp, việc giải mã có là vấn đề quan trọng?

Kỹ thuật dấu thông tin nhằm hai mục đích: một là bảo mật cho dữ liệu được đem giấu, hai là bảo mật cho chính đối tượng được được dấu tin ở trong

Hai khuynh hướng này dẫn đến hai khuynh hướng kỹ thuật chủ yếu của giấu tin Thứ nhất giấu tin mật, khuynh hướng này tập trung vào các kỹ thuật dấu tin sao cho giấu được nhiều thông tin và quan trọng là khó phát hiện đối tượng được giấu.Thứ hai là thuỷ vân số(Watermarking), khuynh hướng này có miền ứng dụng lớn và được quan tâm nhiều, khuynh hướng này tập trung vào kỹ thuật làm sao cho thông tin giấu được bền trước sự tấn công thông thường trên ảnh

1.2.2 Một số khái niệm

1.2.2.1 Giấu tin và mã hoá thông tin

Có thể coi nghệ thuật viết mật là một nhánh của ngành mật mã với mục tiêu là nghiên cứu các phương pháp che giấu thông tin mật

MËt m·

Cryptography

GiÊu tin Information hiding

Thuû Ên sè Digital watermarking

ViÕt mËt Steganography

Ngµnh mËt m·

Cryptology

Hình 1.1: Phân cấp các lĩnh vực nghiên cứu của mật mã học

Giấu tin là nghệ thuật nhúng mẩu tin mật vào một vật mang tin khác Giấu tin trong ảnh số là dấu các mẩu tin cũng là dạng số trong máy tính vào các ảnh nhị phân sao cho không bị phát hiện

Giấu tin và mật mã tuy cùng có mục đính là để đối phương không phát hiện ra tin cần dấu, tuy nhiên nó khác với mật mã ở chỗ:

Mật mã là giấu đi ý nghĩa của thông tin còn Giấu tin là dấu đi sự hiện diện của thông tin Về bản chất giấu tin gần với nén dữ liệu hơn

Giả sử ta có đối tượng cần bảo mật R (một văn bản, một tấm bản đồ hoặc một tệp âm thanh chẳng hạn) Nếu dùng phương pháp mã hoá để bảo mật R ta sẽ thu được bản mật mã của R là R’ chẳng hạn Thông thường, R’ mang những giá trị “vô nghĩa” và chính điều này làm cho đối phương nghi ngờ và tìm mọi cách thám mã Ngược lại, nếu dụng phương pháp giấu R vào một đối tượng khác, một bức ảnh F chẳng hạn ta sẽ thu được bức ảnh F’ hầu như không sai khác với F Sau đó chỉ cần gửi ảnh F’ cho người nhận Để lấy

ra bản tin R từ ảnh F’ ta không cần ảnh gốc F Xem như vậy, khi đối phương bắt được tấm ảnh F’ nếu đó là ảnh lạ (ảnh cá nhân, ảnh phong cảnh của những nơi không nổi tiếng) thì khó nảy sinh nghi ngờ về khả năng chứa tin mật trong F’

Như vậy, sự khác biệt giữa mã hoá thông tin và giấu thông tin là mức

độ lộ liễu của đối tượng mang tin mật Nếu ta phối hợp hai phương pháp trên thì mức độ lộ liễu được giảm đến mức tối đa, đồng thời độ an toàn cũng được nâng cao Chẳng hạn, ta có thể mã hoá R thành R’ sau đó mới giấu R’ vào ảnh

F để thu được ảnh F’ Tóm lại, giấu thông tin và hệ mã mật có quan hệ mật thiết với nhau, cùng xây dựng nên một hệ thống an toàn và bảo mật thông tin

1.2.2.2 Thuỷ vân số và giấu tin

Trong lĩnh vực bảo mật thông tin, giấu tin được phân nhánh như sau:

Hình1 2: Các nhánh của giấu tin

Kỹ thuật giấu thông tin nhằm mục đích đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin rõ ràng ở hai khía cạnh Một là bảo mật cho giữ liệu được đem giấu, hai là bảo mật cho chính đối tượng được dùng để giấu tin Hai khía cạnh khác nhau này dẫn đến hai khuynh hướng kỹ thuật chủ yếu của giấu tin Khuynh hướng thứ nhất là giấu tin mật (Steganography) Khuynh hướng này tập trung vào các kỹ thuật giấu tin sao cho thông tin giấu được nhiều và quan trọng là người khác khó phát hiện được một đối tượng có bị giấu tin bên trong hay không

Steganography là lĩnh vực nghiên cứu việc nhúng các mẩu tin mật vào một môi trường phủ Trong quá trình giấu tin để tăng bảo mật có thể người ta dùng một khoá viết mật khi đó người ta nói về Intrinsic Steganography (dấu tin có xử lý) Khi đó để giải mã người dùng cũng phải có khoá viết mật đó Chú ý rằng khoá này không phải là khoá dùng để lập mật mã mẩu tin, ví dụ

nó có thể là khoá để sinh ra hàm băm phục vụ rải tin vào môi trường phủ Ngược lại nếu không dùng khoá viết mật thì người ta chỉ dấu tin đơn thuần vào môi trường phủ thì khi đó người ta nói về Pure Steganography (dấu tin đơn thuần)

Khuynh hướng thứ hai là thuỷ vân số (watermarking) Khuynh hướng thuỷ vân số đánh giấu vào đối tượng nhằm khẳng định bản quyền sở hữu hay phát hiện xuyên tạc thông tin Thuỷ vân số có miền ứng dụng lớn hơn nên được quan tâm nghiên cứu nhiều hơn và thực tế đã có nhiều những kỹ thuật dành cho khuynh hướng này

Watermarking là kỹ thuật nhúng một biểu tượng vào trong ảnh môi trường để xác định quyền sở hữu ảnh môi trường, chống sự giả mạo và xuyên tạc thông tin Kích thước của biểu tượng thường nhỏ (từ vài bit tới vài nghìn bit) Kỹ thuật này cho phép đảm bảo nguyên vẹn biểu tượng khi ảnh môi trường bị biến đổi bởi các phép thao tác như lọc (filtering), nén mất dữ liệu (lossy compression), hay các biến đổi hình học, Tuy nhiên việc đảm bảo nguyên vẹn biểu tượng không kể đến khi có sự tấn công dựa trên việc hiểu rõ thuật toán 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)

Xét về tính chất thuỷ vân giống giấu tin ở chỗ tìm cách nhúng thông tin mật vào một môi trường Tuy nhiên xét về bản chất thì thuỷ vân có những nét khác ở một số điểm:

Mục tiêu của thuỷ vân là nhúng thông tin không lớn thường là biểu tượng, chữ ký hay các đánh dấu khác vào môi trường phủ nhằm phục vụ việc xác nhận bản quyền

Khác với giấu tin ở chỗ giấu tin sau đó cần tách lại tin còn thuỷ vân tìm cách biến tin giấu thành một thuộc tính của vật mang

Chỉ tiêu quan trọng nhất của một thuỷ vân là tính bền vững, của giấu tin là dung lượng

Điểm khác nữa giữa thuỷ vân và giấu tin là thuỷ vân có thể vô hình hoặc hữu trên ảnh bản quyền

Kỹ thuật dấu tin được áp dụng cho các loại dữ liệu ảnh,audio, vidio.Tuy nhiên đồ án này chỉ quan tâm đến phương pháp dấu tin cho ảnh số Chức năng của dấu tin trong ảnh sẽ khác nhau tuỳ theo các hình thức xâm phạm dữ liệu ảnh

Ảnh bị vi phạm bản quyền: nội dung của ảnh giống với nội dung ảnh bản quyền nhưng chúng được dùng với mục đích mà tác giả không cho phép

Để bảo vệ các sản phẩm chống lại các hành vi lấy cắp hoặc làm nhái cần phải

có một kỹ thuật để “dán tem bản quyền” vào sản phẩm này Việc dán tem hay chính là việc nhúng thuỷ vân cần phải đảm bảo không để lại một ảnh hưởng lớn nào đến việc cảm nhận sản phẩm Yêu cầu kỹ thuật đối với ứng dụng này

là thuỷ vân phải tồn tại bền vững cùng với sản phẩm, muốn bỏ thuỷ vân này

mà không được phép của người chủ sở hữu thì chỉ có cách là phá huỷ sản phẩm

Ảnh bị sửa đổi :nội dung của ảnh bị xuyên tạc.Trong trường hợp này dấu tin

có tác dụng phân biệt ảnh bản quyền với ảnh bị sửa đổi nội dung Áp dụng các bước tách tin giống nhau với các ảnh khác nhau,ta sẽ tách được dấu bản quyền đã được đăng ký trước đối với ảnh bị xuyên tạc

Hầu hết dấu tin được gắn cho ảnh là dấu không nhìn thấy nhưng trên thực tế tồn tại một loại dấu tin có thể nhìn thấy, chúng không trong suốt hoàn toàn.Tuy nhiên nội dung của đồ án này tôi chỉ đề cập tới loại dấu tin không nhìn thấy

1.3 Các tính chất của giấu tin trong ảnh số

Hầu hết dấu tin được gắn cho ảnh là dấu không nhìn thấy nhưng trên thực tế tồn tại một loại dấu tin có thể nhìn thấy, chúng không trong suốt hoàn toàn.Tuy nhiên nội dung của đồ án này tôi chỉ đề cập tới loại dấu tin không nhìn thấy

1.3 Các tính chất của giấu tin trong ảnh số

Vì là một lĩnh vực mới phát triển nhưng đã và đang được ứng dụng rộng rãi nên có rất nhiều phương pháp dấu tin trong ảnh được nghiên cứu và thực nghiệm Để đánh giá một phương pháp so với phương pháp khác người

ta dựa vào một số các tính chất của phương pháp hay tiêu chí đánh giá sau:

- Tính vô hình của thông tin được che dấu trong ảnh

- Số lượng thông tin được giấu

- Tính an toàn và bảo mật của thông tin

- Chất lượng của ảnh sau khi giấu thông tin bên trong

1.3.1 Tính vô hình

Khái niệm này dựa trên đặc điểm của hệ thống thị giác hay thính giác của con người Thông tin nhúng là không tri giác được nếu một người với thị giác bình thường không phân biệt được ảnh môi trường và ảnh kết quả Dấu tin trong ảnh sẽ làm biến đổi ảnh mang Tính vô hình thể hiện mức độ biến đổi ảnh mang Một phương pháp tốt sẽ làm cho thông tin mật trở nên vô hình trên ảnh mang, người dùng không thể phát hiện trong đó có ẩn chứa thông tin Tuy nhiên không phải lúc nào người ta cũng cố gắng để đạt được tính vô hình cao nhất, ví dụ trong truyền hình, người ta gắn hình ảnh mờ gọi là thuỷ vân

để bảo vệ bản quyền Trong khi image hiding yêu cầu tính vô hình của thông tin giấu ở một 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

1.3.2 Khả năng chống giả mạo - Tính ẩn

Vì mục đích của một phương pháp giấu tin là chuyển đi thông tin mật Nếu không thể do thám tin mật thì kẻ địch cũng sẽ cố tìm cách làm sai lạc thông tin mật, làm giả mạo thông tin để gây bất lợi cho đối phương Một phương pháp dấu tin tốt sẽ đảm bảo tin mật không bị tấn công một cách có chủ đích trên cơ sở những hiểu biết đầy đủ về thuật toán nhúng tin (nhưng không biết khoá) và có bộ giải mã (trừ khoá bí mật), hơn nữa còn có được ảnh

đã mang thông tin (ảnh kết quả)

Đối với lĩnh vực thuỷ vân số thì khả năng chống giả mạo là đặc tính vô cùng quan trọng Vì có như vậy mới bảo vệ được bản quyền, chứng minh tính pháp lý của sản phẩm Đối với image hiding đây là một yêu cầu rất quan trọng Chẳng hạn đối với thuật toán dò tin trong ảnh đen trắng kích thước m*n, độ phức tạp vẫn còn lên tới O(2mn) khi đã biết ma trận trọng số dùng trong quá trình dấu tin

Tính ẩn của tin là một yêu cầu rất quan trọng của phương pháp dấu tin Nếu tính ẩn của tin không được đảm bảo thì không những nó làm ảnh hưởng tới chất lượng của ảnh mà còn dễ dàng tạo điều kiện cho các hình thức tấn công nhằm loại bỏ tin ra khỏi ảnh Với ảnh được đánh dấu một cách lý tưởng , ảnh có bản quyền và ảnh gốc sẽ không thể phân biệt được bằng mắt thường.Như vậy giá trị của bức ảnh sẽ không bị thay đổi và việc các tin như vậy sẽ là rào cản lớn cho những kẻ phá hoại trong việc cố gắng xoá hoặc sửa đổi các thông tin về bản quyền ảnh Trên thực tế khi chèn tin vào ảnh thì ảnh kết quả và ảnh gốc sẽ có nhưng sai khác , để không thể nhận ra được những

thay đổi về nội dung dữ liệu này, người ta thường khai thác các đặc điểm về khả năng cảm thụ của mắt ngườI(1.5)

1.3.3 Dung lượng giấu - Tỉ lệ giấu tin

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 Dung lượng giấu được tính bằng tỷ lệ của lượng tin giấu so với kích thước ảnh Vì tin mật được gửi cùng với ảnh mang qua mạng nên đây cũng là một chỉ tiêu quan trọng Các phương pháp đều cố làm sao giấu được nhiều tin trong khi vẫn giữ được bí mật Tuy nhiên trong thực tế người ta luôn phải cân nhắc giữa dung lượng và các chỉ tiêu khác như tính vô hình, tính ổn định

Rõ ràng là có thể chỉ giấu một bit thông tin vào mỗi ảnh mà không cần

lo lắng về độ nhiễu của ảnh nhưng như vậy sẽ rất kém hiệu quả khi mà thông tin cần dấu có kích thước tính bằng kb Các thuật toán đều cố gắng đạt được mục đích làm thế nào để giấu được nhiều thông tin mà không gây ra nhiễu đáng kể

Hình 1.3: Cân nhắc giữa chất lượng, dung lượng và tính bền vững

1.3.4 Tính bền vững

Tính bền của dấu tin liên quan đến việc tách tin từ ảnh có bản quyền một ảnh sau khi được đánh dấu có thể được đem ra xử lý để phục vụ cho các mục đích khác nhau như nén ảnh,biến đổi hình học,lọc ảnh cải thiện ảnh ,các biến đổi cố tình để xoá dấu tin ra khỏi ảnh,…v.v Vấn đề được đặt ra liệu sau khi ảnh bị xử lý ta còn có thể tách được khi chất lượng tin ra khỏi ảnh không

và tách được thì chất lượng của tin có đảm bảo tin cậy không.như ta đã biết khi chèn một dấu ẩn vào ảnh thì trước hết phảI đảm bảo tính ẩn của nó ,nói cách khác thong tin về dấu ẩn có năng lượng rất nhỏ so vớI thong tin ảnh Mặt khác để tăng tính bền cho dấu ẩn ta phảI tăng năng lượng của thông tin dấu ẩn được chèn vào dấu ẩn(điều này đốI nghịch vớI yêu cầu của tính ẩn.Do vậy việc đảm bảo sự tồn tạI của dấu ẩn trong ảnh cũng giống như việc đảm bảo truyền tín hiệu có năng lượng nhỏ trong môi trường có nhiễu lớn Đây là

cơ sở để áp dụng các phương pháp xử lí tín hiệu số trong chèn dấu ẩn

Trong trường hợp một ảnh được chèn nhiều ký hiệu bản quyền thì các

ký hiệu này phảI đảm bảo có thể phân biệt được Tuy nhiên việc tăng số lượng các dấu ẩn cũng đồng nghĩa vớI việc tăng lượng của các thông tin được chèn vào ảnh do đó tính ẩn của ảnh cũng bị ảnh hưởng theo chiều hướng giảm.Tóm lạI các yêu cầu đặt ra đốI vớI nhúng thuỷ vân cho ảnh có chiều hướng xung đột nhau,nếu thoả mãn tốt yêu cầu này thì không đáp ứng được yêu cầu kia và ngược lạI Qua đó ta có kết luận rằng không thể có mô hình đánh dấu ẩn nào cho ảnh một cách lí tưởng Để có thể có được một phương pháp nhúng thuỷ vân ảnh hợp lý ,ngườI ta thường đưa ra hệ số cân đốI và tuỳ theo những yêu cầu cụ thể ,hệ số cân đốI này sẽ được chọn thích hợp

1.3.5 Độ phức tạp tính toán

Chỉ tiêu độ phức tạp trong mã hoá và giải mã cũng là một yếu tố quan trọng trong đánh giá các phương pháp giấu tin trong ảnh Yêu cầu về độ phức tạp tính toán phụ thuộc vào từng ứng dụng Ví dụ một ứng dụng tạo thuỷ vân

để đánh giấu bản quyền cần phải có độ phức tạp tính toán cao thì mới đảm bảo chịu được sự tấn công của nhiều tin tặc nhằm phá huỷ thuỷ vân

1.3.6 Ảnh môi trường đối với quá trình giải mã

Yêu cầu cuối cùng là thuật toán phải cho phép lấy lại được thông tin đã dấu trong ảnh mà không cần có ảnh môi trường Điều này là một thuận lợi khi ảnh môi trường là duy nhất nhưng lại làm giới hạn khả năng ứng dụng của kỹ thuật giấu tin

1.4 Hệ thống cảm nhận mắt người

Chúng ta cảm nhận được hình ảnh nhờ hệ thống quang học trong mắt Hình ảnh thực tế được hội tụ trên võng mạc, ở đó các dây thần kinh nối tới não bộ và kích thích não gây nên cảm giác về hình ảnh Mỗi dây thần kinh trên võng mạc có các đặc tính cảm nhận sau:

Cảm nhận về hình khối của ảnh(ta gọi là cảm nhận trong không gian quan sát ảnh)

cảm nhận về tần số:độ mịn, độ sắc nét

Cảm nhận về các phương của ảnh:phương ngang, phương dọc,phương chéo

Để có thể xây dựng được một hệ nhúng thuỷ vân tối ưu, ta không thể

bỏ qua việc nghiên cứu các đặc tính cảm nhận của mắt Để kết luận một ảnh sau khi chèn dấu ẩn có chất lượng tốt hay không ,người ta quan sát bằng mắt thường Một trong những đặc tính cảm nhận của mắt liên quan trực tiếp tới

hệ thống nhúng thuỷ vân đó là khả năng phân biệt độ tương phản

Quan hệ giữa độ tương phản và độ chói

Với một ảnh thông thường ,các yếu tố để tạo nên cảm giác hình khối của ảnh luôn là:

Độ chói:đặc trưng cho độ sáng hay tối của ảnh

Độ tương phản :đặc trưng cho sự khác biệt biểu diễn các chi tiết khác nhau của ảnh

Để đảm bảo tính ẩn của dấu tin,trong quá trình chèn dấu ta phải khống chế biên độ tín hiệu tại nơi được chèn dấu ẩn sao cho sự thay đổi độ tương phản

so với ảnh gốc không làm cho mắt người cảm nhận được.Hình 1.4 là mô hình kiểm chứng của Weber-Fechner về khả năng cảm nhận độ chói Bài toán đặt

ra là với một ảnh có độ chói nền là i0 , vùng ở giữa ảnh có độ chói i0+Ai, giá trị của Ai là bao nhiêu thì mắt người phân biệt được hai vùng sáng này với nhau? Qua các thử nghiệm và nghiên cứu , người ta đã tìm ra được quan hệ giữa Ai và I0 quan hệ này phản ảnh với biểu đồ Hình 1.5 và được gọi là quan

hệ JND (Just Noticeable Difference).Với độ chói ở mức trung bình ,độ tương phản và mắt cảm nhận được là Ai/i=13%, nói cách khác về độ chói giữa đối tượng ảnh và nền trong khoảng 0.01 đến 0.03 lần trở lên sẽ làm cho mắt phân biệt được Ở các mức độ chói thấp hoặc rất thấp tương phản giữa AI và I sẽ thay đổi theo chiều tăng đột biến

Hình 1.4 mô hình xác định độ tương phản mà mắt cảm nhận được

I 0

I 0 +Ai

Ai/i

1~3%

Log I

Hình 1.5 Quan hệ độ tương phản cảm nhận được vớI độ chói

Cảm nhận về tần số của ảnh trong không gian quan sát

Cảm nhận về tần số khi quan sát ảnh là sự phân biệt được độ mịn hay độ sắc nét của ảnh Đặc điểm cảm nhận của mắt là rất nhậy với nhiễu tần số thấp (thuộc vùng ảnh mịn) và kém nhậy hơn đối với miền tần số cao(miền có độ tương phản lớn ) Đây chính là đặc điểm mà ta có thể lợi dụng để chọn miền đánh dấu, miền được chọn để nhúng thuỷ vân không thể là miền có tần số thấp

Một kết luận quan trọng nữa được áp dụng cho nhúng thuỷ vân là giá trị chói của miền được đánh dấu không vượt qua ngưỡng JND so với độ chói ảnh gốc

1.5 Mô hình kỹ thuật dấu tin

 Mẩu tin mật: có thể là văn bản hoặc tệp ảnh hay bất kỳ một tệp nhị phân nào, vì quá trình xử lý chúng ta đều chuyển chúng thành chuỗi các bit

 Ảnh phủ hay ảnh gốc: là ảnh được dùng để làm môi trường nhúng tin mật

 Khoá K: khoá viết mật tham gia vào quá trình dấu tin để tăng tính bảo mật

 Ảnh bản quyền: là ảnh sau khi đã nhúng tin mật vào đó

Hệ thống dấu tin nói chung bao gồm 2 phần chính:chèn tin và tách tin

(Hình 1.5).Giai đoạn chèn tin,các thông tin khoá (công khai hoặc bí mật) và dấu tin được chèn vào ảnh gốc để được ảnh có bản quyền

Giai đoạn tách tin dữ liệu khoá(bí mật) và hoặc ảnh gốc(ảnh không chèn tin)

sẽ làm dữ liệu cơ sở để tách tin từ ảnh có bản quyền

(a)

(b)

Hình 1.6 (a) Chèn tin ,(b) Tách tin

Khoá k trong hệ đánh dấu trên là để đảm bảo tính bí mật của dấu tin chống lạI các hình thức khai thác quy lật về ký hiệu được chèn vào ảnh.Đây là

Mẫu tin

Ảnh ban đầu

Khoá k

Ảnh có bản quyền

hình thức bảo vệ an toàn cho ảnh bản quyền đốI vớI mọI hình thức tấn công

cố ý nhằm xoá dấu tin ra khỏI ảnh

1.6 Ứng dụng của giấu tin trong ảnh số

Giấu tin trong ảnh số ngày càng được ứng dụng rộng rãi Các ứng dụng rơi vào một trong các nhóm sau:

Gán nhãn: Tiêu đề, chú giải và nhãn thời gian cũng như các minh hoạ khác

có thể được nhúng vào ảnh, ví dụ đính tên người lên ảnh của họ hoặc đính tên vùng địa phương lên bảng đồ Khi đó nếu sao chép ảnh thì cũng sẽ sao chép

cả các dữ liệu nhúng trong nó Và chỉ có chủ sở hữu của tác phẩm, người có được khoá mật (Stego-Key) mới có thể tách ra và xem các chú giải này Trong một cơ sở dữ liệu ảnh, người ta có thể nhúng các từ khoá để các động

cơ tìm kiếm có thể tìm nhanh một bức ảnh Nếu ảnh là một khung ảnh cho cả một đoạn phim, người ta có thể gán cả thời điểm diễn ra sự kiện (timing) để đồng bộ hình ảnh với âm thanh Người ta cũng có thể gán số lần ảnh được xem để tính tiền thanh toán theo số lần xem

Liên lạc bí mật: Trong nhiều trường hợp sử dụng mật mã có thể gây ra sự chú ý ngoài mong muốn Ngoài ra việc sử dụng công nghệ mã hoá có thể bị hạn chế hoặc cấm sử dụng Ngược lại việc giấu tin trong môi trường nào đó rồi gửi đi trên mạng ít gây sự chú ý Có thể dùng nó để gửi đi một bí mật thương mại, một bản vẽ hoặc các thông tin nhạy cảm khác

1.7 Tấn công một hệ thống giấu tin

Tấn công một hệ thống giấu tin được gọi là Steganalysis Người ta dùng các phương pháp để phát hiện, phá huỷ, trích hay sửa dữ liệu mật Hiểu

về các biện pháp kẻ tấn công sử dụng sẽ hữu ích cho việc thiết kế và triển khai một hệ giấu tin tốt

Thí dụ với kiểu tấn công Robustness (cố gắng làm giảm hay loại bỏ một watermark)

Để chống lại cách tấn công này ta đoán trước một số phép biến đổi thường dùng, nhúng nhiều bản copy của mark theo phép biến đổi ngược

Hay với kiểu tấn công Presentation (thay đổi nội dung của file để ngăn cản việc tìm ra watermark)

Việc tấn công được coi là thành công hay không tuỳ theo ứng dụng Đối với liên lạc bí mật việc phát hiện và chứng minh một ảnh có chứa tin mật được coi là thành công Đối với bản quyền, chống giả mạo thì việc tấn công được coi là thành công nếu không chỉ phát hiện ra thuỷ vân và còn phá huỷ hoặc sửa nó đi mà không làm giảm chất lượng của ảnh Có một mối quan hệ tương đồng giữa mà hoá và dấu tin là trong cả hai lĩnh vực người ta giả thiết bên thám tin biết trước phương pháp dùng để mã hoá hay dấu tin Toàn bộ bí mật của một phương pháp cụ thể phụ thuộc vào việc chọn khoá chứ không phải vào độ phức tạp của phương pháp (nguyên lý Kerkhoff trong lý thuyết mật mã )

Tương tự như thám mã, các kỹ thuật thám tin trong giấu tin được chia ra làm năm nhóm:

 Biết ảnh mang

 Biết ảnh gốc và ảnh mang

 Biết thông tin giấu trong ảnh mang

 Biết thuật toán giấu tin

 Biết thuật toán trích tin mật

Thám tin để phát hiện thuỷ vân hoặc dữ liệu mật có thể được thực hiện bằng cách phân tích vùng nhiễu quá mức trên ảnh Đôi khi những tin tặc kinh nghiệm có thể nhận thấy các vùng nhiễu này bằng mắt thường Nếu biết được ảnh gốc thì phương pháp này còn đơn giản hơn nữa vì khi đó người ta có thể

so sánh ảnh mang với ảnh gốc để tách nhiễu

Nếu bên thám tin biết được thông tin ẩn, người ta có thể sinh ra các cặp ảnh gốc và ảnh mang để phân tích và xem xem liệu ảnh đang xét có mang giấu ấn của chữ ký hay thông tin mật hay không

Việc phá huỷ thông tin mật có thể đơn giản hay vô cùng phức tạp tuỳ thuộc vào phương pháp giấu tin sử dụng Đối với phương pháp nhúng tin vào bit có trọng số thấp thì việc phá thông tin chỉ đơn thuần là thay đổi lại các bit này

Phá huỷ tin mật đối với các phương pháp dấu tin ổn định mà vẫn giữ nguyên ảnh mang là một việc khó Vì mục tiêu của những chương trình tạo thuỷ vân chính là đạt được độ bền vững sao cho nếu có ai đó phá các thuỷ vân thì cũng làm hỏng ngay cả bức ảnh Thường người ta tìm cách áp dụng nhiều phép biến đổi ảnh với hy vọng rằng tuy từng phép biến đổi không có tác dụng nhưng có thể tổ hợp của chúng sẽ giúp cho việc phá huỷ thuỷ vân trong khi vẫn giữ được ảnh mang

Nếu biết thông tin lẫn ảnh mang thì cơ hội phá mẩu tin cao hơn Nếu biết thuật toán giấu tin thì kẻ thám tin có thể dùng nó thử dấu tin lên nhiều ảnh khác nhau, và qua đó dùng các phương pháp thống kê để tìm ra các quy luật gây nhiễu cũng như dùng nó để kiểm thử xem một ảnh có mang tin mật hay không

Việc tấn công thám tin khó nhất đó là sửa tin trong ảnh mang và suy ra được khoá viết mật (stego-key) dùng để nhúng tin Nếu đã biết khoá rồi thì kẻ thám tin có thể làm giả các tin khác giống như nó được gửi đi từ chính chủ Phương pháp thám tin để biết thuật toán dấu tin và thuật toán lấy tin hay được dùng trong các hệ thám tin Rất nhiều kỹ thuật thám tin đưa sang từ kỹ thuật thám mã nên về lĩnh vực này có sự tương đồng giữa giấu tin và mật mã

1.8 Hướng tiếp cận của kỹ thuật dấu tin

1.8.1 Tiếp cận trên miền quan sát

Đây là hướng tiếp cận cơ bản và tự nhiên trong số các kỹ thuật dấu tin Miền không gian ảnh là miền dữ liệu ảnh gốc, tác động lên miền không gian ảnh chính là tác động lên các điểm ảnh, thay đổi trực tiếp của điểm ảnh Đây

là hướng tiếp cận tự nhiên bởi vì khi nói đến việc dấu tin trong ảnh người ta thường nghĩ ngay đến việc thay đổi các giá trị của điểm anh nguồn Một phương pháp phổ biến của hướng tiếp cận này là phương pháp tác động đến bit it quan trọng nhất của mỗi điểm ảnh[12]

Ý tưởng cơ bản của phương pháp tác động đến bit ít quan trọng nhất của các điểm ảnh là chọn ra từ mỗi điểm ảnh các bit có ý nghĩa nhất về mặt tri giác để sử dụng cho việc dấu tin Việc bít nào được coi là ít tri giác nhất và bao nhiêu bit có thể lấy được để thay thế đều phụ thuộc vào tính chất hệ thống thị giác con người và nhu cầu về chất lượng ảnh trong các ứng dụng Ví dụ, trong ảnh 24 bit, mỗi điểm ảnh được biểu diễn bởi 24 bit tương ứng với 3 màu RGB, mỗi màu chiếm một byte Người ta sử dụng một tính chất của mắt người là sự cảm nhận về màu B(blue) kém hơn so với màu R(Red) và G(green), chính vì thế mà người ta thường chọn bít cuối cùng trong 8 bit biểu diễn màu B của mỗi điểm ảnh để giấu tin Thay đổi bit cuối cùng trong 8 bit

biểu diễn màu B chỉ làm cho giá trị biểu diễn màu B tăng hoặc giảm đi một đơn vị Do vậy, các Bít ít quan trọng nhất trong trường hợp này là bit 24 của mỗi điểm ảnh Một số thuật toán muốn giấu nhiều thông tin hơn và chấp nhận chất lượng ảnh thấp hơn một chút có thể sử dụng Bít cuối cùng của byte màu RGB làm bít ít quan trọng nhất Trong trường hợp, đối với mỗi điểm ảnh màu

24 bit, ta sẽ chọn ra được 3 bít ít qian trọng nhất

Tuy nhiên Phương pháp này cũng có nhiều hạn chế, chẳng hạn như không đảm bảo được tính bền vững của thông tin giấu đối với các thao tác biến đổi như quay ảnh hoặc nén ảnh Jpeg

1.8.2 Tiếp cận trên miền tần số ảnh

Hướng tiếp cận dựa trên miền không gian ảnh như đã trình bày ở trên là cách tiến hành khảo sát tín hiệu và hệ thống rời rạc một cách trực tiếp trên miền giá trị rời rạc của các điểm ảnh gọi là trên biến số độc lập tự nhiên Nhưng trong nhiều trường hợp, cách khảo sát trực tiếp này gặp những khó khăn nhất định hoặc rất phức tạp và hiệu quả không cao

Ngoài phương pháp khảo sát trực tiếp thông qua các kỹ thuật biến đổi Các biến đổi này làm nhiệm vụ chuyển miền biến số độc lập sang các miền khác và như vậy tín hiệu và hệ thống rời rạc sẽ được biểu diễn trong các miền mới với các biến số mới

Mỗi cách biến đổi sẽ có những thuận lợi riêng, tuỳ từng trường hợp mà chúng ta dùng biến đổi nào Sau khi khảo sát, biến đổi xong các tín hiệu và hệ thống rời rạc trong miền các biến số mới này, nếu cần thiết có thể dùng các biến đổi ngược để đưa chúng trở lại miền biến số độc lập

Phương pháp khảo sát gián tiếp sẽ làm đơn giản rất nhiều các công việc

mà chúng ta gặp phải khi dùng phương pháp khảo sát trực tiếp trong miền biến số độc lập tự nhiên Có nhiều phép biến đổi cho dữ liệu ảnh trong đó có

một số phương pháp biến đổi được sử dụng nhiều trong các xử lý ảnh như Fourier, biến đổi cosin rời rạc, Wavelet Đây là phép biến đổi được sử dụng nhiều trong các kỹ thuật xử lí ảnh Trong dấu tin và đặc biệt trong thuỷ vân tiếp cận miền tần số, các phép biến đổi từ miền biến số tự nhiên của ảnh sang miền tần số như biến đổi Cosin rời rạc, biến đổi Fourier, hay biến đổi Wavelet được sử dụng phổ biến

Chương II : Một số kỹ thuật dấu tin cho ảnh

2.1 GiớI thiệu chung

Các kỹ thuật dấu tin được trình bày trong chương này áp dụng cho ảnh

đa mức xám ĐốI vớI ảnh màu có thể dung cách biến đổI RGB Thành YUV(dành cho nén ảnh jpeg)

Hầu hết các kỹ thuật dấu tin bao gồm các vấn đề sau:

Chọn vùng của ảnh để chèn dấu tin:thong thường , các vị trí được chọn

là nơi có tần số trung bình tớI các tần số cao(các biên ảnh).Như đã trình bày trong mục 1.4, các miền có tần số càng cao thì thì mắt càng kém phân biệt được sự thay đổI Tuy nhiên các miền ảnh có tần số cao thường bị loạI bỏ qua các các phép nén ảnh có mất mát thông tin do vậy miền ảnh có tần số trung bình sẽ được chọn để chèn dấu ẩn

Chọn miền làm việc của thuật toán : thuật toán chèn tin có thể được thực hiện trực tiếp trên ma trận dữ liệu ảnh ,gọI là thuật toán chèn tin trong miền quan sát.Trong trường hợp ảnh được biến đổI từ miền quan sát sang miền khác trước khi áp dụng thuật toán chèn tin(ví dụ biến đổI Fourier, coin, Ưavelet) gọI là thuật toán chèn tin trong miền DFT,DCT,DWT Tin được chèn vào miền này sau đó ta tiến hành biến đổI ngược về miền quan sát để nhận được ảnh đã chèn tin

Chọn cách chèn tin vào ảnh: Tin có thể được chèn bằng cách cộng trực tiếp vào các miền giá trị được chọn của ảnh hoặc thay đổI cách biểu diễn giá trị ảnh theo cách biểu diễn giá trị của tin

Chọn cách tách tin ra khỏI ảnh:Do năng lượng của tin được chèn vào ảnh rất nhỏ so vớI năng lượng của toàn bộ dữ liệu ảnh nên việc tách tin ra khỏI ảnh giống như tách tín hiệu trong miền truyền thông chứa rất nhiều

nhiễu Thông thường quá trình tách tách tin khỏI ảnh phụ thuộc vào phương pháp chèn tin Các bước tách tin sẽ giống vớI chèn tin theo thứ tự ngược lạI

Sơ đồ tổng quan mô tả các kỹ thuật dấu tin cho ảnh

Hình 2.1 Tổng quan các kỹ thuật dấu tin đốI vớI ảnh

Các phương pháp giấu tin trong ảnh hiện nay đều thuộc vào một trong hai nhóm:

1 Dựa vào miền quan sát

2 Dựa vào miền tần số

Nhóm phương pháp dựa vào miền quan sát của ảnh hay được áp dụng trên các ảnh bitmap không nén và các ảnh dùng bảng mầu (như gif, tif) Ý tưởng chính của phương pháp này là lấy từng bít của mẩu tin mật rồi rải nó lên ảnh mang, gài vào các bít có trọng số thấp của điểm bị rải trúng

Nhóm phương pháp dựa trên các phép biến đổi ảnh lợi dụng việc biến đổi ảnh

từ miền biểu diễn này sang miền biểu diễn khác để giấu các bít tin

Kỹ thuật dấu tin

Chọn miền đánh dấu miền quan sát

miền DFT miền DCT miền DWt

Chọn kiểu tách tin

có sử dụng ảnh gốc để đốI chiếu không sử dụng ảnh gốc

2.2 Kỹ thuật dấu tin dựa vào miền quan sát

2.2.1 Kỹ thuật gài vào các bít có trọng số thấp

 8-bit mầu: mỗi điểm có thể nhận một trong 256 mầu, chọn từ một bảng mầu (palette)

 8-bit dải xám: mỗi điểm nhận một trong 256 (2^8) sắc thái xám

Phương pháp LSB sửa bít hay các bít có trọng số thấp nhất (ít quan trong nhất để tạo nên mầu điểm ảnh), gài các thông tin mật vào đó Các thông tin được dấu sẽ lẩn vào đâu đó giống như nhiễu ảnh

Hình 2.2: Giấu tin vào các bít ít quan trọng của điểm ảnh

Áp dụng kỹ thuật LSB, một điểm ảnh 24-bit có thể giấu được ba bit thông tin (vì mỗi điểm được thể hiện bằng ba byte) Mọi sự thay đổi trên điểm ảnh có trọng số thấp đều không gây nên sự chú ý của mắt người

b) Ví dụ minh hoạ

Chữ cái A có mã ascii là 65 hệ thập phân (1000001 hệ nhị phân) Các điểm ảnh trước khi dấu Để giấu chữ 'A' cần ba điểm ảnh liên tiếp Ví dụ các điểm ảnh trước khi giấu là:

Nếu ta có giấu từ “dig” trong ảnh, ta lấy LSB của mỗi mầu và giấu mỗi bit các chữ của từ trong RGB Để chèn chữ “D”, ta thay đổi ba pixel mầu bằng 3 bit trong mỗi pixel mầu, ta dùng 9 đến 10 bit để giấu chữ với một bit ở pixel thứ 10

Host Pixel: 10110001

Secret Pixel: 00111111

New Image Pixel: 10110011

Để lấy lại ảnh gốc ta cần biết có bao nhiêu bit đã dùng để lưu ảnh bí mật Ta quét ảnh kết hợp và ảnh gốc, tìm ra được số bit chênh lệch và dùng chúng để tạo ra ảnh mới có một thay đổi là gồm có đủ hầu hết các bit

Host Pixel: 10110011

Bits used: 4

New Image: 00110000

0101010 0 of red LSB

c) Dung lượng giấu

Phương pháp này giấu được lượng thông tin rất lớn

Với ảnh 24 bit/ điểm ảnh, dùng một bít có trọng số thấp có thể dấu được:

3 bít ẩn / 1 điểm ảnh (24 bít dữ liệu) = 1/8 bít ẩn / bít dữ liệu

Nếu dùng 2 bít có trọng số thấp

6 bít ẩn / 1 điểm ảnh (24 bít dữ liệu) = 1/4 bít ẩn / bít dữ liệu

Trong các ảnh sặc sỡ chúng ta có thể dùng thậm chí 3 bit LSB, khi đó thu được tỷ lệ bít ẩn/bit dữ liệu là 3/8

Đôi khi người ta hỏi ngược lại là cần bao nhiêu byte ảnh để có thể giấu 1 byte tin mật Nếu chỉ dùng 1 bit thấp ta cần 8 byte, nếu dùng đến 2 bit, ta chỉ cần 4 byte dữ liệu là đã giấu được 1 byte thông tin

Nếu áp dụng kỹ thuật LSB lên ảnh bit, cần phải chú ý hơn vì ảnh bit không đễ chấp nhận thay đổi như ảnh 24-bit Nên tránh dùng các ảnh vẽ phức tạp (như Mona Lisa) Các ảnh đơn giản như ảnh động vật, ví dụ chó, mèo phù hợp hơn Khi sửa bit trọng số thấp trong ảnh 8-bit, các con trỏ chỉ đến bảng mầu cũng bị thay đổi theo Chú ý rằng đôi khi chỉ cần thay đổi 1 bit

8-có thể dẫn đến sự khác biệt về dải Red và dải Blue Các thay đổi như vậy sẽ bị nhận ra ngay Vì vậy các chuyên gia về giấu tin trong ảnh khuyên nên dùng bảng mầu xám vì sự khác biệt giữa các cấp mầu không dễ thấy

chính là yếu tố mà phương pháp nén mất dữ liệu dựa lên đó để giảm mức dữ liệu của một ảnh

Các phép biến đổi hình học như dịch chuyển hay xoay cũng dễ làm mất

dữ liệu mật vì khi đó vị trí của các bít dấu sẽ bị thay đổi Chỉ có một phép dịch chuyển đơn giản thì mới có thể phục hồi lại dữ liệu mật

Các phép xử lý ảnh khác như làm mờ ảnh cũng sẽ làm mất dữ liệu hoàn toàn

Tóm lại phương pháp LSB là phương pháp có tính ổn định kém nhất

e) Khả năng phát hiện

Về điểm này phương pháp LSB cũng không phải là phương pháp tốt

Có thể dễ dàng trích ra các bit có trọng số thấp nhất với một chương trình đơn giản, sau đó kiểm tra xem liệu chúng có ý nghĩa gì không hoặc phá huỷ mẩu tin bằng cánh phá các bit này

f) Sự phù hợp cho dấu tin hay thuỷ vân

Trước hết, vì đây là kỹ thuật dễ bị tổn thương ngay cả với phép biến đổi đơn giản nên phương pháp LSB hầu như vô dụng đối với thuỷ vân số vì thuỷ vân phải chịu được sự tấn công phá huỷ và phải chịu được các phép biến đổi ảnh như nén/ giải nén hoặc chuyển đổi từ số sang tương tự và ngược lại

Vì dung lượng giấu dữ liệu cao cho nên phương pháp này phù hợp với giấu tin, trong lĩnh vực ứng dụng này, độ ổn định không phải là một điều kiện quá khắt khe

g) Vấn đề và giải pháp

Phương pháp LSB tốt cho ứng dụng giấu tin, chúng ta có thể tìm ra những thuật toán để cải tiến phương pháp này theo hướng khắc phục các nhược điểm của nó

Để tăng tính bảo mật có hai cách:

 Mã hoá mẩu tin gửi đi, và như vậy phải giải mã khi nhận được

 Rải ngẫu nhiên các bít của mẩu tin mật lên bề mặt ảnh sử dụng một hàm ngẫu nhiên được mã hoá và như vậy hầu như không thể tái tạo lại mẩu tin nếu không có hạt giống dùng để tạo các số ngẫu nhiên

Theo cách này, mẩu tin được bảo vệ bởi hai lần khoá, làm cho tính bí mật cao hơn nữa Cách này cũng bảo vệ sự nguyên vẹn của mẩu tin mật, làm cho việc giả mạo tin càng khó hơn nữa, thậm chí không thể được (ít nhất về mặt tính toán) Tuy nhiên mục tiêu của chúng ta không chỉ mã hoá và xáo trộn mẩu tin

mà phải giấu tin nên chúng ta cần phải cân nhắc thêm hai yếu tố nữa:

 Chọn các ảnh mang

 Chọn định dạng ảnh (24-bit, 8-bit, nén hay không nén)

Ảnh phủ phải được chọn sao cho nhìn thật tình cờ, nó phải là chủ đề mà cả người gửi lẫn người nhận đang quan tâm tới

Ảnh phủ nên có nhiều mầu khác nhau, nó phải thật "sặc sỡ", để các nhiễu thêm vào sẽ bị chìm lẫn trong các mầu đã có Các ảnh có các vùng ảnh đồng nhất rộng lớn dễ làm nổi bật lên các tạp nhiễu thêm vào

Một vấn đề khác cần cân nhắc đó là kích thước ảnh Nếu gửi qua lại các ảnh quá lớn sẽ gây nên sự chú ý của đối phương Ví dụ như một ảnh cỡ 500 x 300 (150,000 điểm ảnh), là ảnh thông dụng trên Internet, với các biểu diễn mầu khác nhau:

 24-bit mầu: 150,000 điểm x 24 bits/điểm/ 8 bits/byte = 90,000 Bytes 

câu hỏi nghi ngờ tại sao người gửi không nén ảnh đó (có thể sợ nén sẽ mất dữ liệu mật chẳng hạn)

Các hướng giải quyết vấn đề này là người ta tìm cách hoán sửa thuật toán nén JPEG và chèn các LSB vào các công đoạn không mất dữ liệu của thuật toán hoặc thử dấu qua việc làm tròn các hệ số của biến đổi Cosin rời rạc dùng

để nén ảnh

Để đảm bảo tính bí mật chúng ta phải dùng đến ảnh 8-bit nếu chúng ta muốn sử dụng phương pháp LSB, vì với ảnh này kích thước như vậy là bình thường đối với các ảnh trên mạng

Rất nhiều ý kiến chuyên gia cho rằng nên dùng ảnh 8-bit xám vì bảng mầu của nó ít thay đổi hơn là bảng mầu của ảnh mầu, và do vậy kỹ thuật LSB sẽ khó bị phát hiện bởi mắt người

Một số giải pháp khác liên quan đến việc làm sao để phân bổ đều các điểm dấu ảnh lên toàn ảnh Có nhiều cách để sinh ra hàm rải ví dụ người ta có thể dùng một bộ sinh số giả ngẫu nhiên hoặc một bộ sinh các số nguyên tố rồi đưa vào tập ZMN, trong đó MN là kích thước của ảnh (số điểm ảnh)

Một hướng nữa là phân tích ảnh và tìm ra các vùng có dải xám khó nhận biết bằng mắt thường để giấu tin vào đó

2.2.2 Kỹ thuật giấu tin dựa trên bảng mầu

a) Nền tảng kỹ thuật

Ảnh Gif được nén không mất dữ liệu Ảnh GIF có độ xâu mầu tối đa là

256, nghĩa là 8 bit điểm ảnh Thuật toán nén là LZW (Lempel-Ziv-Welch) Ảnh BMP cũng là ảnh dựa trên bảng mầu khác với độ sâu mầu là 4 đến 24 bit

Hỗ tự nén mã loạt dài 4 bít và 8 bít nhưng ít khi được sử dụng Bảng mầu thường được dùng khi độ sâu mầu dưới 24 bít Trong các ảnh 24 bít, bảng

mầu không được dùng đến Thay vào đó mỗi điểm được biểu diễn bằng ba byte (đỏ, lục và lam)

Các ảnh dưới 256 mầu dùng một bảng mầu được đánh chỉ mục Mỗi điểm ảnh là một số trỏ đến bảng mầu Phương pháp dấu hay sử dụng nhất đối với loại ảnh sử dụng bảng mầu là phương pháp LSB Vấn đề nẩy sinh khi đảo bit thấp nhất của một điểm, lúc này điểm trỏ sang vị trí kế cận trong bảng mầu Và nếu mầu kế cận trong bảng mầu là mầu đối lập thì có thể dẫn đến thay đổi mầu đột ngột, kéo theo sự lộ liễu của thông tin mật Vấn đề này hay xảy ra khi các mầu trong bảng mầu rất khác nhau Trường hợp cực đoan là hai mầu trên ảnh gốc bị tráo đổi hoàn toàn trên ảnh mang Ví dụ chúng ta có một ảnh có hình vuông tô mầu đỏ, viền đen Nếu gặp trường hợp cực đoan này chúng ta sẽ nhận được một hình vuông đen với nền đỏ

Để giải quyết vấn đề này có hai cách :

 Cách thứ nhất là sắp xếp lại bảng mầu, như vậy các mầu giống nhau sẽ nằm cạnh nhau trong bảng mầu, và việc lật một bít của điểm ảnh khó bị phát hiện

 Cách thứ hai là mở rộng bảng mầu bằng cách đưa thêm vào các mầu lân cận

Hình 2.3: Bảng mầu trước và sau khi sắp xếp của một ảnh

Tuy nhiên, cả hai cách này đều bày ra những kẽ hở cho kẻ thám tin Ở cách thứ nhất điểm dễ phát hiện là bảng mầu được sắp xếp Còn cách thứ hai điểm yếu là xuất hiện thêm các mầu không dùng đến Một số phương pháp cải tiến nhắm vào việc tính các mầu kế cận sao cho ít bị phát hiện

Trình tự kỹ thuật sắp xếp lại bảng mầu gồm các bước:

1 Copy bảng mầu gốc

2 Sắp xếp bảng mầu Copy được bảng có trật tự

3 Ánh xạ ma trận các chỉ số của các điểm ảnh đến bảng mầu có trật tự

4 Nhúng thông tin mật vào các LSB bằng cách thay thể mầu

Nếu sắp xếp bảng mầu theo độ chói (luminance) sẽ thành các nhóm điểm mầu không phân biệt được bằng mắt thường Độ chói được tính theo công thức:

L = 0.299R + 0.587G + 0.114B

b) Các tính chất khác

Bản chất đây là phương pháp LSB chỉ thêm các bước sắp xếp hay mở rộng bảng mầu nên ngoài phần kỹ thuật ra thì các tính chất khác đều giống như kỹ thuật dùng các bit có trọng số thấp

2.3 Kỹ thuật dấu tin dựa vào miền tần số

Một tính chất chung nhất của tất cả các ảnh số đó là tương quan giữa các pixel ở cạnh nhau lớn, điều này dẫn đến dư thừa thông tin để biểu diễn ảnh Dư thừa thông tin sẽ làm cho việc mã hoá không tối ưu Do đó công việc cần làm để nén ảnh là phải tìm được các biểu diễn ảnh với tương quan nhỏ nhất để giảm thiểu độ dư thừa thông tin của ảnh Thực tế, có hai kiểu dư thừa thông tin được phân loại như sau:

Dư thừa trong miền không gian: tương quan giữa các giá trị pixel của ảnh, điều này có nghĩa rằng các pixel lân cận của ảnh có giá trị gần giống nhau (trừ những pixel ở giáp đường biên ảnh)

Dư thừa trong miền tần số: Tương quan giữa các mặt phẳng màu hoặc dải phổ khác nhau

Trọng tâm của các nghiên cứu về nén ảnh là tìm cách giảm số bit cần để biểu diễn ảnh bằng việc loại bỏ dư thừa trong miền không gian và miền tần số càng nhiều càng tốt

Các kỹ thuật nén ảnh được sử dụng:

Nén ảnh không mất thông tin : với phương pháp này sau khi giải nén ta khôi phục được chính xác ảnh gốc Các phương pháp nén này bao gồm mã hoá Huffman, mã hoá thuật toán…

Nén ảnh có mất thông tin: ảnh giải nén có một sự sai khác nhỏ so với ảnh gốc Các phương pháp này bao gồm:

Lượng tử hoá vô hướng: PCM và DPCM

Lượng tử hoá vector

Mã hoá biến đổi: biến đổi cosin rời rạc (DCT), biến đổi Fourier nhanh (FFT)

Mã hoá sóng con

Hình 2.4 Sơ đồ khối một hệ thống nén ảnh điển hình

2.3.1 Kỹ thuật nén ảnh Jpeg dựa vào biến đổi cosin rời rạc DCT

a, Ý tưởng

Nguyên tắc chính của phương pháp mã hoá này là biến đổi tập các giá trị pixel của ảnh trong miền không gian sang một tập các giá trị khác trong miền

tần số sao cho các hệ số trong tập giá trị mới này có tương quan giữa các điểm ảnh gần nhau nhỏ hơn

Hình 2.5 Sơ đồ mã hóa và giải mã dùng biến đổi DCT b,Biến đổi cosin thuận nghịch

Vì ảnh gốc có kích thước rất lớn cho nên trước khi đưa vào biến đổi DCT, ảnh được phân chia thành các khối vuông, mỗi khối này thường có kích thước 8 x

8 pixel và biểu diễn các mức xám của 64 điểm ảnh, các mức xám này là các

số nguyên dương có giá trị từ 0 đến 255 Việc phân khối này sẽ làm giảm được một phần thời gian tính toán các hệ số chung, mặt khác biến đổi cosin đối với các khối nhỏ sẽ làm tăng độ chính xác khi tính toán với dấu phẩy tĩnh, giảm thiểu sai số do làm tròn sinh ra

Biến đổi DCT là một công đoạn chính trong các phương pháp nén sử dụng biến đổi 2 công thức ở đây minh hoạ cho 2 phép biến đổi DCT thuận nghịch đối với mỗi khối ảnh có kích thước 8 x 8 Giá trị x(n1, n2) biểu diễn các mức xám của ảnh trong miền không gian, X(k1, k2) là các hệ số sau biến đổi DCT trong miền tần số

(1)