Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật giấu tin nhạy cảm cao để xác định tính toàn vẹn của tài liệu được quyets và lưu trữ dưới dạng số mã số v2018 02

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG KỸ THUẬT GIẤU TIN NHẠY CẢM CAO ĐỂ XÁC ĐỊNH TÍNH TOÀN VẸN CỦA TÀI LIỆU ĐƯỢC QUÉT VÀ LƯU TRỮ DƯỚI DẠNG SỐ Mã số: V2018-02 Chủ nhiệm đề tài: TS Nguyễn Đức Tuấn Hà Nội, 04/2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG KỸ THUẬT GIẤU TIN NHẠY CẢM CAO ĐỂ XÁC ĐỊNH TÍNH TỒN VẸN CỦA TÀI LIỆU ĐƯỢC QUÉT VÀ LƯU TRỮ DƯỚI DẠNG SỐ Mã số: V2018-02 PTK Phụ trách Khoa CNTT Hà Nội, 04/2019 Chủ nhiệm đề tài DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI TT Họ Tên Đơn vị công tác Nội dung nghiên cứu cụ thể giao Nguyễn Đức Tuấn Khoa CNTT Chủ nhiệm đề tài Lê Hữu Dũng Khoa CNTT Thiết kế chế trao đổi khố, dùng để mã hố thơng tin MỤC LỤC TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU PHẦN MỞ ĐẦU 1.1 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Tình hình nghiên cứu đề tài 1.2.1 Ngoài nước 1.2.2 Trong nước 1.3 Mục tiêu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Nội dung nghiên cứu PHẦN NỘI DUNG CHƯƠNG 1: CÁC TÀI LIỆU THƯỜNG ĐƯỢC SỐ HOÁ TẠI ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI 1.1 Các tài liệu thường số hố gửi thơng qua thư điện tử Trường Đại học Mở Hà Nội 1.2 Các đặc tính tài liệu số hố CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ GIẤU TIN TRONG ẢNH SỐ 11 2.1 Giấu tin 11 2.2 Ẩn giấu thông tin vào ảnh số 12 2.2.1 Các yếu tố xem xét kỹ thuật giấu tin vào ảnh số 13 2.3 Các định dạng ảnh số phổ biến 14 2.3.1 Ảnh số biểu diễn (lưu trữ) máy tính 14 2.3.2 Ảnh số định dạng không nén 15 2.3.3 Ảnh số định dạng nén (mất liệu) 19 2.4 Các phương án giấu tin miền giá trị/không gian ảnh số 23 2.4.1 Kỹ thuật giấu tin vào bit có trọng số thấp (Least Significant Bit) 23 2.4.2 Kỹ thuật giấu tin lựa chọn theo điều kiện 24 2.4.3 Kỹ thuật giấu tin dựa sai khác điểm ảnh (Pixel Value Differencing – PVD) 25 2.4.4 Kỹ thuật giấu tin dựa bảng màu 26 2.5 Kỹ thuật giấu tin miền tần số 26 2.5.1 Kỹ thuật giấu tin dựa LSB 26 2.5.2 Kỹ thuật giấu tin theo khối (matrix embedding) 27 CHƯƠNG 3: CÁC GIẢI PHÁP XÁC ĐỊNH TÍNH TỒN VẸN CỦA ẢNH SỐ 31 3.1 Giả mạo ảnh lịch sử 31 3.2 Ảnh số tính tồn vẹn 32 3.3 Các kỹ thuật phát chỉnh sửa ảnh số 34 3.3.1 Kỹ thuật phân tích phát chủ động 34 3.3.2 Kỹ thuật phân tích phát bị động 34 CHƯƠNG 4: LƯỢC ĐỒ GIẤU TIN NHẠY CẢM VÀ ỨNG DỤNG 37 4.1 Các phép biểu diễn nhị phân máy tính 37 4.1.1 Mã nhị phân - Pure binary code 37 4.1.2 Mã Gray (mã nhị phân phản xạ - Canonical Gray Code) 37 4.2 Giấu tin theo khối lựa chọn thích nghi 38 4.3 Lược đồ giấu tin theo khối lựa chọn thích nghi 39 4.3.1 Thuật toán nhúng tin theo khối lựa chọn thích nghi 39 4.3.2 Ứng dụng lược đồ việc xác định tính tồn vẹn tài liệu 40 4.4 Ứng dụng ký xác định tính tồn vẹn tài liệu 41 4.4.1 Cơ chế chuyển giao khoá: 41 4.4.2 Các chức hệ thống 43 4.4.3 Giao diện người dùng 44 4.4.4 Chất lượng cảm quan tính an ninh ảnh quét tài liệu nhúng tin 47 4.4.5 An ninh trước dạng cơng trích lọc 50 4.4.6 Hiệu hoạt động: 50 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 54 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2-1 Các tuỳ chọn màu định dạng PNG 17 Bảng 4-1 Bảng gom nhóm chức cụ thể 43 Bảng 4-2 Thời gian thực nhúng chữ ký 50 Bảng 4-3 Thời gian thực xác nhận chữ ký 51 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết Ý nghĩa tắt Tiếng Việt CNTT Công nghệ Thông tin CSDL Cơ sở liệu Tiếng Anh JPEG Joint Photographic Experts Group DWT Discrete Wavelet Transformation (phép biến đổi wavelet rời rạc) DCT Discrete Cosine Transformation (phép biển đổi cô sin rời rạc) ROI Region of Interest (vùng quan tâm) SHA Secure Hash Algorithm (thuật toán băm an ninh) MD5 Message Digest (thuật toán băm 5) LSB Least Significant Bit (bit có trọng số thấp nhất) AES Advanced Encrytion Standard (chuẩn mã hoá tiên tiến) RGB Red Gren Blue (3 thành phần màu điểm ảnh) GIF Graphic Interchange Format PNG Portable Network Graphics PGM Portable Graymap TIFF Tagged Image File Format RLE Run Length Encoder (thuật toán nén liệu đơn giản dựa độ dài) PVD Pixel Value Differencing (sai khác giá trị điểm ảnh) ME Matrix Embedding (nhúng tin theo khối) MME Modified Matrix Embedding (nhúng tin theo khối điều chỉnh) SVD Singular Value Decomposition (phép phân tích) PCA Principle Component Analysis (phân tích thành phần chính) PBC Pure Binary Code (mã Nhị phân quy ước) CGC Canonical Gray Code (mã Gray phản xạ) AC Hệ số AC DC Hệ số DC (hệ số DCT lớn nhất) PNRG Pseudorandom Number Generator (bộ sinh số giả ngẫu nhiên) dB Đơn vị Decibel PSNR Peak signal-to-noise ration (tỉ số tín hiệu cực đại nhiễu) MSE Mean squared error (sai số toàn phương trung bình) PDF Portable Document Format DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Một phần cơng văn việc triển khai kế hoạch hoạt động NCKH Hình 1.2 Một phần thơng báo kết công tác trao giải Cuộc thi Olympic Tin học Hình 1.3 Một phần Kế hoạch tổ chức xét giải sinh viên nghiên cứu khoa học Hình 1.4 Một phần Danh mục mơn/học phần xin xét miễn Hình 2.1 Ảnh dạng bitmap (mành) ảnh dạng véc-tơ [14] 15 Hình 2.2 Ảnh dạng sử dụng bảng màu [16] 16 Hình 2.3 Ảnh PNG sử dụng bảng màu (color palette) [18] 17 Hình 2.4 Cách màu sắc biểu diễn ảnh PNG [20] 18 Hình 2.5 Thuật tốn nén ảnh JPEG [24] 20 Hình 2.6 Thuật tốn nén ảnh JPEG-2000 21 Hình 2.7 Mã liệu theo dạng Zig-zig [26] 22 Hình 2.8 bit liệu ẩn giấu phương pháp LSB vào byte liệu mang 23 Hình 2.9 Cách giá trị màu điểm ảnh lưu trữ ảnh mục [30] 26 Hình 3.1 Ảnh chân dung tổng thống Mỹ Abraham Lincoln ảnh chỉnh sửa [35] 31 Hình 3.2 Số tiền bị chỉnh sửa ảnh số (được quét máy quét) séc [36] 33 Hình 3.3 Hoạt động thử tên lửa Iran bị chỉnh sửa [37] 33 Hình 4.1 Sơ đồ khái niệm hệ thống kiểm tra tính tồn vẹn tài liệu quét 40 Hình 4.2 Sơ đồ chuyển giao khoá 42 Hình 4.3 Sơ đồ phân cấp chức Hệ thống xác thực tính tồn vẹn ảnh qt tài liệu 43 Hình 4.4 Giao diện thực đơn ngữ cảnh với ứng dụng HOU-DIGI-VERI 45 Hình 4.5 Giao diện rút gọn ứng dụng HOU-DIGI-VERI 45 Hình 4.6 Giao diện đầy đủ ứng dụng HOU-DIGI-VERI 46 Hình 4.7 Ảnh quét ảnh kết sau ký 48 Hình 4.8 Ảnh gốc thư viện SIPI ảnh ký 49 TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Tên đề tài: Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật giấu tin nhạy cảm cao để xác định tính tồn vẹn tài liệu quét lưu trữ dạng số Mã số: V2018-2 Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Đức Tuấn Tel: 0902260782 E-mail: nguyenductuan@hou.edu.vn Cơ quan chủ trì đề tài: Trường Đại học Mở Hà Nội Cơ quan cá nhân phối hợp thực hiện: ThS Lê Hữu Dũng, Khoa Công nghệ Thông tin Thời gian thực hiện: 04/2018 – 05/2019 Mục tiêu: - Nghiên cứu phát triển lược đồ giấu tin vào ảnh số nhạy cảm với biến đổi nhỏ đối tượng mang tin - Xây dựng phần mềm ứng dụng lược đồ giấu tin vào ảnh số để xác định tính tồn vẹn tài liệu in, quét lưu trữ dạng ảnh số Nội dung Nghiên cứu thuật tốn nhúng tin vào ảnh số Sau xác định, thuật toán phù hợp để ứng dụng phát sửa đổi Dựa thơng tin đó, nghiên cứu thiết kế lược đồ ẩn giấu thông tin vào ảnh số, có độ nhạy cảm cao, có thay đổi dù nhỏ đối tượng mang tin (ảnh số) làm thay đổi liệu nhúng thuật tốn Từ đó, ứng dụng để xác định tính tồn vẹn tài liệu in số hố máy qt thơng qua phần mềm Phần mềm cịn cho phép ký tài liệu thơng qua chuỗi định danh tài liệu cung cấp tài liệu Nếu ảnh quét tài liệu bị chỉnh sửa (dù nhỏ), phần mềm khoanh vùng khu vực bị chỉnh sửa ảnh quét tài liệu Kết đạt được: Kết nghiên cứu - Một lược đồ ẩn giấu thơng tin có độ nhạy cảm cao trước biến đổi nhỏ đối tượng mang tin - Một chế chuyển giao khoá dùng để mã hoá chữ ký Sản phẩm - Sản phẩm ứng dụng: 01 phần mềm ứng dụng để ký gửi ảnh số số hố máy qt Từ xác định liệu tài liệu nguyên hay bị chỉnh sửa (với phép chỉnh sửa dù nhỏ nhất) - Sản phẩm khoa học: 01 báo tạp chí danh mục tính điểm hội đồng chức danh giáo sư nhà nước, “Lược đồ giấu tin an ninh theo khối cải tiến nhiều lớp bít ảnh số sử dụng mã Gray phản xạ”, số 13 (04/2019) chuyên sang Công nghệ Thông tin Truyền thơng, thuộc Tạp chí Khoa học Kỹ thuật, Học viện Kỹ thuật Quân - Sản phẩm đào tạo: o 01 đề tài nghiên cứu khoa học sinh viên “Nghiên cứu thuật toán giấu tin theo khối ứng dụng vào tốn kiểm tra tính tồn vẹn ảnh số” Đề tài đạt giải Nhì NCKH SV cấp Khoa giải B NCKH SV cấp Trường o 01 luận văn thạc sỹ học viên Nguyễn Thị Tươi với đề tài “Nghiên cứu thuật toán giấu tin điều chỉnh thích nghi ảnh số ứng dụng để phân phối khoá đối xứng” Đề tài bảo vệ thành công vào ngày 12/05/2019 trước hội đồng theo định 1821/QĐ-ĐHM Hình 4.2 Sơ đồ chuyển giao khoá Trong chế này, thuật toán mã hoá khố cơng khai RSA sử dụng để tạo khóa bí mật (private key) khóa cơng khai (public key) Khố bí mật (khố riêng) sử dụng để mã hoá liệu băm (được tạo hàm băm với liệu chuỗi định danh Việc người ký sử dụng khố bí mật/khố riêng để đảm bảo có khóa cơng khai (public key) tương ứng giải mã để xác nhận chữ ký ký vào ảnh số tài liệu Dữ liệu mã hoá nhúng vào ảnh tài liệu trước chuyển đến người nhận Ở phía người nhận, khố cơng cộng/cơng khai cung cấp cách công khai sử dụng để giải mã liệu băm (được trích xuất từ ảnh tài liệu) Từ giúp xác định chỉnh sửa có ảnh mang (ảnh quét tài liệu) Cơ chế chuyển giao khoá giúp chống lại việc chỉnh sửa ảnh, sau chèn liệu băm băm từ ảnh chỉnh sửa vào ảnh Lúc này, trích xuất liệu băm khớp với liệu băm tạo từ chuỗi định danh người nhận nhập vào Vì ảnh tài liệu có chứa số định danh kẻ cơng dễ dàng thực hành động Trong trường hợp tài liệu khơng có chuỗi định danh chuỗi mặc định tương ứng với phịng ban lưu trữ ứng dụng sử dụng Với kẻ cơng có kỹ năng, việc dịch ngược mã nguồn hồn tồn có danh sách chuỗi định danh mặc định 42 4.4.2 Các chức hệ thống 4.4.2.1 Gom nhóm chức Bảng 4-1 Bảng gom nhóm chức cụ thể Chức chi tiết (1.1) Tạo liệu băm từ chuỗi định danh tài liệu Chức sau gom nhóm (1) Ký tài liệu (1.2) Nhúng liệu băm vào ảnh quét Hệ thống xác thực tính tồn vẹn ảnh qt tài liệu (1.3) Mã hoá liệu băm (1.4) Giải mã liệu băm (1.5) Trích xuất liệu băm từ ảnh qt tài liệu (2) Kiểm thực tính tồn vẹn ảnh qt tài liệu (1.6) Xác thực tính tồn vẹn 4.4.2.2 Sơ đồ phân cấp chức Hình 4.3 Sơ đồ phân cấp chức Hệ thống xác thực tính tồn vẹn ảnh qt tài liệu (1.1) Tạo liệu băm từ chuỗi định danh tài liệu Để ký xác thực tính tồn vẹn ảnh quét tài liệu, liệu băm từ chuỗi định danh tài liệu tạo Chuỗi định danh tài liệu chuỗi ký tự số 43 định, số công văn, Nếu tài liệu chuỗi định danh chuỗi ký tự viết tắt tương ứng với đơn vị gửi tài liệu (được lựa chọn trình thực ký) Quá trình tạo liệu băm từ chuỗi định danh tài liệu thực trước ký tài liệu xác thực tính tồn vẹn tài liệu (1.2) Nhúng liệu băm vào ảnh quét Dữ liệu băm nhúng vào ảnh quét tài liệu trước gửi cách sử dụng thuật toán nhúng tin theo khối (thuật toán nhúng tin nhạy cảm với thay đổi thành phần khối liệu mang tin) (1.3) Mã hoá liệu băm Để bảo vệ liệu băm nhúng vào ảnh quét tài liệu, liệu mã hố thuật tốn mã hố khố cơng khai (2.1) Giải mã liệu băm Dữ liệu băm trích xuất giải mã trước so sánh với liệu băm có người dùng cung cấp q trình xác thực tính tồn vẹn ảnh quét tài liệu (2.2) Trích xuất liệu băm từ ảnh quét tài liệu Để xác định tính tồn vẹn ảnh qt tài liệu, liệu băm trích xuất trước so sánh với liệu băm có từ chuỗi định danh cung cấp người nhận tài liệu Việc trích xuất thực thuật toán dựa khối liệu (2.3) Xác thực tính tồn vẹn Dữ liệu băm trích xuất từ ảnh quét nhận từ người gửi Sau thực việc so sánh liệu băm băm từ chuỗi định danh người nhận cung cấp Nếu hai liệu giống nhau, tài liệu nhận không bị chỉnh sửa 4.4.3 Giao diện người dùng Nhằm tạo thuận lợi cho người sử dụng, có 02 giao diện thiết kế: - Giao diện rút gọn gắn vào trình đơn ngữ cảnh (context menu) hệ điều hành Windows (như Hình 4.4.) Với chế này, người dùng nhanh chóng truy nhập đến chức ký tài liệu xác thực tính tồn vẹn ảnh qt tài liệu 44 - Giao diện đầy đủ cho phép người dùng thực việc ký kiểm tra nhiều tệp ảnh quét tài liệu a) Giao diện rút gọn Hình 4.4 Giao diện thực đơn ngữ cảnh với ứng dụng HOU-DIGI-VERI Với giao diện này, người dùng giao diện chương trình Windows Explorer lựa chọn tệp ảnh, nhấn phải chuột lựa chọn “Ký xác thực tài liệu (HOU-DIGI-VERI) từ trình đơn ngữ cảnh Lúc giao diện rút gọn hiển thị (như Hình 4.5 bên dưới) Hình 4.5 Giao diện rút gọn ứng dụng HOU-DIGI-VERI Tại giao diện này, người dùng thực hiện: 45 1) Chọn tệp ảnh quét tài liệu tệp chưa phù hợp cách nhấn vào nút “Mở tệp” Sau lựa chọn tệp ảnh muốn thực Ký Kiểm tra tính toàn vẹn ảnh quét tài liệu 2) Nếu tài liệu có mã định danh (như số định, số thơng báo, …) lựa chọn “Có mã định danh” nhập chuỗi mã định danh tài liệu vào “Mã định danh” 3) Nếu tài liệu khơng có mã định danh lựa chọn tuỳ chọn “Khơng có mã định danh” chọn đơn vị nơi gửi tài liệu từ danh mục “Gửi từ” Với lựa chọn này, mã định danh theo đơn vị (được định nghĩa trước) sử dụng 4) Lựa chọn thao thác cần thực hiện: a “Ký tài liệu”: tệp ảnh kết tạo thư mục với tệp ảnh tài liệu nguồn b “Kiểm tra tính tồn vẹn tài liệu” Nếu tài liệu xác định bị chỉnh sửa thơng báo xuất người dùng xem cụ thể tệp ảnh quét tài liệu bị sửa đổi đâu b) Giao diện đầy đủ: Giao diện cho phép người dùng thực việc ký kiểm tra tính tồn vẹn danh sách ảnh quét tài liệu lựa chọn Hình 4.6 Giao diện đầy đủ ứng dụng HOU-DIGI-VERI Để thực việc ký kiểm tra tính tồn vẹn cho danh sách ảnh quét tài liệu, người dùng thực bước: 46 1) Lựa chọn danh sách tệp ảnh quét tài liệu cách nhấn nút “Mở tệp” Tại giao diện mở tệp, lựa chọn tệp ảnh quét cần sử dụng 2) Chọn loại tài liệu: Có khơng có mã định danh Nếu lựa chọn khơng có mã định danh cần xác định tài liệu gửi đến từ đơn vị Khi lựa chọn đơn vị danh sách mã định danh mặc định điền vào mã định danh 3) Lựa chọn thao tác: Ký kiểm tra tính tồn vẹn Lựa chọn ảnh qt tài liệu cách tích vào vng Sau nhấn nút “Thực hiện” 4.4.4 Chất lượng cảm quan tính an ninh ảnh quét tài liệu nhúng tin Chất lượng cảm quan yếu tố quan trọng ảnh quét tài liệu Là biến đổi mặt cảm quan (có thể phát mắt người) sau liệu nhúng vào ảnh quét tài liệu Chất lượng cảm quan cao có nghĩa biến đổi gây trình nhúng tin thấp Và việc đồng nghĩa người dùng hay kẻ cơng khó phát khác biệt gốc ảnh quét tài liệu phiên ký (nhúng thông tin chữ ký) a) Ảnh quét tài liệu ban đầu b) Ảnh quét tài liệu ký 47 c) Ảnh quét tài liệu ban đầu d) Ảnh quét tài liệu ký Hình 4.7 Ảnh quét ảnh kết sau ký Để đo lường chất lượng cảm quan, độ đo Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), tỉ số tín hiệu cực đại nhiễu, sử dụng Tín hiệu liệu ảnh gốc, nhiễu lỗi (suy biến) xuất trình nhúng tin đo ảnh chứa tin PSNR tính dựa sai số tồn phương trung bình (Mean Squared Error – MSE) [43]: I J{I ( 𝑀𝑆𝐸 = aJ ∑a{I "H} ∑|H} [𝐼 (𝑖, 𝑗) − 𝐾(𝑖, 𝑗)] với I K ảnh gốc ảnh khôi phục tương ứng PSNR định nghĩa: 𝑀𝐴𝑋…( † 𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10 logI} ‚ 𝑀𝑆𝐸 Trong MAX giá trị cao điểm ảnh ảnh Chẳng hạn với điểm ảnh sử dụng bit, MAX 255 Đơn vị PSNR decibel (dB) thông thường giá trị độ đo cao chất lượng cảm quan ảnh tốt Đối với trình nén ảnh vi-đê-ơ giá trị PSNR thường nằm khoảng 30 – 50 dB Nếu ảnh gốc ảnh nghi vấn bị thay đổi PSNR có giá trị NaN (không xác định) 48 Qua thực đo lường, ảnh quét ký (nhúng chữ ký) hình 4.7 (b d) cho kết 86.1857 dB 86.0815 dB Kết cho thấy chất lượng cảm quan ảnh ký cao Hay nói cách khác, việc nhúng chữ ký vào ảnh sử dụng thực nghiệm không tạo nhiều suy biến Tiếp theo, để đảm bảo độ xác kết thực nghiệm, ảnh CSDL ảnh SIPI [44] sử dụng Các ảnh gốc ảnh ký CSDL thể hình bên (a) Ảnh 4.1.0.1 gốc (b) Ảnh 4.1.0.1 ký (c) Ảnh 4.1.0.5 gốc (d) Ảnh 4.1.0.5 ký (e) Ảnh 4.1.0.7 gốc (f) Ảnh 4.1.0.7 ký (g) Ảnh 4.2.0.7 gốc (h) Ảnh 4.2.0.7 ký Hình 4.8 Ảnh gốc thư viện SIPI ảnh ký Như thể Hình 4.8, ảnh ký có chất lượng cảm quan tốt, khó phát biến đổi ảnh (gây trình nhúng liệu chữ ký) Và giá trị PSNR trung bình 14 ảnh SIPI sử dụng thực nghiệm 91.63 dB Như vậy, với suy biến tạo nhỏ ảnh ký giảm thiểu khả bị nghi ngờ tồn thông tin giấu bên ảnh 49 4.4.5 An ninh trước dạng công trích lọc Nếu tồn thơng tin nhúng bên ảnh tài liệu bị phát Kẻ tiến cơng thực việc trích lọc liệu nhúng Bởi vì, liệu nhúng cố định vào LSB điểm ảnh ảnh tài liệu Tuy nhiên, liệu mã hố trước nhúng Vì vậy, có trích xuất liệu nhúng, kẻ công giải mã để khai thác nội dung Ngồi ra, mục đích kẻ tiến công chỉnh sửa ảnh theo cách mà người nhận khơng thể biết Do đó, điều họ quan tâm chèn ngược lại liệu chữ ký vào ảnh khớp với đặc tính ảnh sau chỉnh sửa để người dùng xác định sửa đổi Tuy nhiên, nhờ có chế mã hóa liệu băm trước nhúng vào ảnh quét tài liệu nên kẻ cơng khơng thể có khóa riêng để tạo liệu hệ thống 4.4.6 Hiệu hoạt động: Thời gian thực nhúng chữ ký vào bên ảnh số tài liệu quan trọng, định việc tích hợp giải pháp vào hệ thống trực tuyến hoạt động Bằng việc tối ưu lựa chọn kích thước khối điểm ảnh ảnh số, giải pháp đề xuất giảm thiểu thời gian thực thi so với phương pháp LSB Bảng 4-2 Thời gian thực nhúng chữ ký Thời gian thực (giây) 491 x 327 778 x 715 1700 x 2339 Ảnh (Rộng x Cao) LSB AMEMB LSB AMEMB LSB AMEMB 0.7 8.2 1.0 15.6 2.5 Như vậy, theo kết thể bảng 4-2, thời gian thực giải pháp đề xuất (AMEMB) thấp nhiều so với thuật toán LSB thao tác nhúng chữ ký với nhiều ảnh tài liệu có kích thước khác Trong thao tác xác nhận chữ ký, cần thực việc so sánh giá trị mã băm (có từ mã định danh tài liệu) nên thời gian thực lâu so với thao tác ký chữ ký Tuy nhiên, theo kết thể bảng 4-3 50 thời gian cần thiết để xác nhận xác định vị trí bị chỉnh sửa giải pháp đề xuất so với giải pháp sử dụng thuật toán LSB Bảng 4-3 Thời gian thực xác nhận chữ ký Thời gian thực (giây) 491 x 327 778 x 715 1700 x 2339 Ảnh (Rộng x Cao) LSB AMEMB LSB AMEMB LSB AMEMB 0.77 11.2 1.5 21.7 2.8 Với hiệu thực tốt giải pháp đề xuất hồn tồn đáp ứng yêu cầu thời gian, phù hợp với việc tích hợp vào hệ thống hoạt động 51 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Với trình thu thập tài liệu cần thiết, nghiên cứu thuật tốn giấu tin dựa khối có tính nhạy cảm cao chỉnh sửa đối tượng mang tin, nhóm tác giả đề tài thực hiện: - Tổng hợp tài liệu thường số hoá triển khai trực tuyến đơn vị Trường Đại học Mở Hà Nội - Xây dựng lược đồ nhúng tin theo khối sử dụng ảnh số, có tính nhạy cảm cao chỉnh sửa áp dụng đối tượng mang tin Bất kỳ theo tác chỉnh sửa dù nhỏ thay đổi bit ảnh mang tin (điểm ảnh) liệu nhúng bị biến đổi Từ dễ dàng phát chỉnh sửa cách nhanh chóng Và xác định vị trí vùng bị chỉnh sửa ảnh tài liệu - Xây dựng ứng dụng áp dụng lược đồ nhúng tin theo khối với đối tượng mang tin ảnh số Ứng dụng có giao diện đơn giản gồm 02 phiên bản: • Một phiên tích hợp vào trình đơn ngữ cảnh hệ điều hành Windows Người dùng kích hoạt ứng dụng cách nhấn phải chuột lên tệp định dạng ảnh số cửa sổ Windows Explorer • Một phiên đầy đủ cho phép người dùng thực ký kiểm tra tính tồn vẹn nhiều tài liệu số hoá lúc - Xây dựng chế chuyển giao khoá sử dụng q trình xác thực tính tồn vẹn tài liệu số hoá nhằm đảm bảo thuận tiện cho người dùng đảm bảo tính an ninh chống giả mạo cho chữ ký Tuy nhiên, hệ thống chưa thể xác vùng bị chỉnh sửa ảnh quét tài liệu lưu trữ định dạng ảnh JPEG Đây định dạng ảnh nén liệu nên thay đổi vùng ảnh có ảnh hưởng đến nhiều vùng khác Dẫn đến việc xác định cách xác vùng ảnh bị chỉnh sửa rào cản mà đề tài chưa giải Nhưng thông thường, vấn đề thường liên quan đến tệp PDF chứa ảnh quét tài liệu (tạo số máy quét) lưu trữ định dạng JPEG để giảm dung lượng tệp PDF Và giải pháp thực 52 chuyển đổi ảnh bên tệp PDF sang dạng PNG/BMP (các định dạng ảnh không nén) Việc dung lượng tệp PDF bị gia tăng thực tế muốn xác định xác vùng bị sửa đổi Về hướng nghiên cứu tương lai, với phát triển mạnh mẽ Trường Đại học Mở Hà Nội đào tạo trực tuyến Một số hoạt động áp dụng công cụ Công nghệ Thông tin để tự động hoá đơn giản hoá thủ tục cho người quản lý/tổ chức đào tạo người học Chẳng hạn, hoạt động xét công nhận chuyển đổi kết học tập, với ứng dụng CNTT, người học nhập thông tin môn học muốn xin xét công nhận, quét tải lên tài liệu liên quan theo yêu cầu bảng điểm, cấp,…Việc xác nhận tính tồn vẹn, tính chống chối bỏ quan trọng hoạt động Vì vậy, đề tài tiếp tục nghiên cứu mở rộng áp dụng hệ thống Nhà trường nhằm đảm bảo tính hiệu tin cậy 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] D Elliman, P Blanchfield, and A Albakaa, “Integrity Check for Printed Binary Document Images,” in Networked Digital Technologies, Berlin, Heidelberg, 2010, pp 523–532 [2] Jagan Raj J and Prasath S, “Validating Data Integrity in Steganographed Images using Embedded Checksum Technique,” presented at the National Conference on Research Issues in Image Analysis and Mining Intelligence, 2015 [3] A A Kobozeva, I I Bobok, and A I Garbuz, “General Principles of Integrity Checking of Digital Images and Application for Steganalysis,” Transp Telecommun J., vol 17, no 2, Jan 2016 [4] M K Baby, A Madhu, and R P Aneesh, “Biomedical Image Integrity Check for Telemedicine Applications by Hash Embedding & Wavelet Compression,” 2017, pp 178–185 [5] M S Sreekutty and P S Baiju, “Security enhancement in image steganography for medical integrity verification system,” 2017, pp 1–5 [6] Đỗ Minh Đức, “Nghiên cứu xây dựng phương pháp giấu tin đơn giản, an toàn,” Trường Đại học Công nghệ, Hà Nội, 2011 [7] Thái Duy Quý, “Một đề xuất sử dụng lưới 3D khép kín để giấu tin,” Tạp Chí Khoa Học Đại Học Đà Lạt, vol 6, no 2, pp 197–206, 2016 [8] Trần Quang Sơn and Nguyễn Văn Tảo, “Một thuật toán giấu tin ảnh có bảng màu áp dụng giấu tin mật ảnh GIF,” Tạp Chí Khoa Học Cơng Nghệ, vol 4, no 52, pp 52–55, Apr 2009 [9] Hồ Thị Hương Thơm, Trịnh Thị Ngọc Hương, and Nguyễn Thị Thu Hà, “Nghiên cứu kỹ thuật giấu tin audio - ứng dụng cho quyền audio số truyền tin mật audio,” Đại học Hàng Hải, May 2015 [10] “Tổng quan Trường Đại học Mở Hà Nội.” [Online] Available: https://hou.edu.vn:443/tin-tuc/28/qua-trinh-xay-dung-va-phat-trien.html [Accessed: 19Mar-2019] [11] Sabu M Thampi, “Information Hiding Techniques: A Tutorial Review,” LBSCE, 2004 [12] Tayana Morkel, Jan H P Eloff, and Martin S Olivier, “An overview of image steganography,” in Proceedings of the ISSA 2005, Balalaika Hotel, Sandton, South Africa, 2005 [13] N F Johnson and S Jajodia, “Exploring steganography: Seeing the unseen,” Computer, vol 31, no 2, pp 26–34, Feb 1998 [14] “THẾ GIỚI IN ẤN - Ảnh Vector bitmap gì?” [Online] Available: http://thegioiinan.com/faq-37-anh-Vector-va-bitmap-la-gi-.html [Accessed: 17-Apr2017] [15] “GIF,” Wikipedia 15-Apr-2017 [16] “Types of Bitmaps (Windows).” [Online] Available: https://msdn.microsoft.com/enus/library/windows/desktop/ms536393(v=vs.85).aspx [Accessed: 13-May-2018] [17] “PNG – Wikipedia tiếng Việt.” [Online] Available: https://vi.wikipedia.org/wiki/PNG [Accessed: 17-Apr-2017] [18] “The Human Factor: Creating Color Palettes (The Easy Way) by Mary Arnold,” Learning Solutions Magazine [Online] Available: https://www.learningsolutionsmag.com/articles/678/the-human-factor-creating-colorpalettes-the-easy-way [Accessed: 17-Apr-2017] 54 [19] “Portable Network Graphics - Wikipedia.” [Online] Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Portable_Network_Graphics [Accessed: 17-Apr-2017] [20] “Portable Network Graphics (PNG) Specification (Second Edition).” [Online] Available: https://www.w3.org/TR/PNG/ [Accessed: 17-Apr-2017] [21] “Microsoft Word - pgm_files.doc - pgm_files.pdf.” [22] “JPEG,” Wikipedia 17-Apr-2017 [23] G K Wallace, “The JPEG still picture compression standard,” Consum Electron IEEE Trans On, vol 38, no 1, pp xviii–xxxiv, Feb 1992 [24] “Graphics: Blur Backgrounds for Optimized JPEGs - optimize jpegs by blurring background for smaller jpeg optimization in lab color mode.” [Online] Available: http://www.websiteoptimization.com/speed/tweak/blur/ [Accessed: 07-Apr-2019] [25] Clifford Lui, “A Study of the JPEG-2000 Image Compression Standard,” Queen’s University, 2001 [26] “Short note on: JPEG 2000.” [Online] Available: http://www.ques10.com/p/7320/short-note-on-jpeg-2000-1/ [Accessed: 03-May-2017] [27] Y Zhong, F Huang, and D Zhang, “New Channel Selection Criterion for Spatial Domain Steganography,” in Digital Forensics and Watermaking, vol 7809, Y Q Shi, H.-J Kim, and F Pérez-González, Eds Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013, pp 1–7 [28] Y Kim, Z Duric, and D Richards, “Modified Matrix Encoding Technique for Minimal Distortion Steganography,” in Information Hiding, vol 4437, J L Camenisch, C S Collberg, N F Johnson, and P Sallee, Eds Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2007, pp 314–327 [29] D.-C Wu and W.-H Tsai, “A steganographic method for images by pixel-value differencing,” Pattern Recognit Lett., vol 24, no 9–10, pp 1613–1626, Jun 2003 [30] “Steganography 11- Indexed Images and their Palettes - CodeProject.” [Online] Available: https://www.codeproject.com/Articles/7535/Steganography-Indexed-Imagesand-their-Palettes [Accessed: 19-May-2018] [31] A Westfeld, “F5—A Steganographic Algorithm,” in Information Hiding, vol 2137, I S Moskowitz, Ed Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001, pp 289–302 [32] N Provos and P Honeyman, “Hide and seek: An introduction to steganography,” IEEE Secur Priv Mag., vol 1, no 3, pp 32–44, May 2003 [33] F Huang, W Luo, J Huang, and Y.-Q Shi, “Distortion function designing for JPEG steganography with uncompressed side-image,” 2013, p 69 [34] M Mishra and M C Adhikary, “Digital Image Tamper Detection Techniques - A Comprehensive Study,” CoRR, vol abs/1306.6737, 2013 [35] “Digital Forensics: Photo Tampering Throughout History [Slide Show],” Scientific American [Online] Available: https://www.scientificamerican.com/slideshow/phototampering-throughout-history/ [Accessed: 21-Dec-2018] [36] K Saini and S Kaur, “Forensic examination of computer-manipulated documents using image processing techniques,” Egypt J Forensic Sci., vol 6, no 3, pp 317–322, 2016 [37] “Digitally altered images: famous pictures that have been manipulated using Photoshop,” 29-Dec-2011 [38] J Fridrich, D Soukal, and J Lukás, “Detection of Copy-Move Forgery in Digital Images,” Int J Comput Sci Issues, vol 3, pp 55–61, 2003 [39] Y Q Shi, C Chen, and W Chen, A Natural Image Model Approach to Splicing Detection 55 [40] H Zhou, Y Shen, X Zhu, B Liu, Z Fu, and N Fan, “Digital image modification detection using color information and its histograms,” Forensic Sci Int., vol 266, pp 379–388, Sep 2016 [41] R W Doran and C for D M & T C Science, The Gray Code Centre for Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science, University of Auckland, 2007 [42] “Mã Gray,” Wikipedia tiếng Việt 02-Apr-2017 [43] “Peak Signal-to-Noise Ratio as an Image Quality Metric - National Instruments.” [Online] Available: http://www.ni.com/en-vn/innovations/white-papers/11/peak-signalto-noise-ratio-as-an-image-quality-metric.html [Accessed: 08-Apr-2019] [44] “SIPI Image Database.” [Online] Available: http://sipi.usc.edu/database/ [Accessed: 05-Apr-2019] 56 ... QUẢ NGHIÊN CỨU Tên đề tài: Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật giấu tin nhạy cảm cao để xác định tính toàn vẹn tài liệu quét lưu trữ dạng số Mã số: V2018- 2 Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Đức Tuấn Tel: 0 9022 60782... tin vào ảnh số nhạy cảm với biến đổi nhỏ đối tượng mang tin - Xây dựng phần mềm ứng dụng lược đồ giấu tin vào ảnh số để xác định tính toàn vẹn tài liệu in, quét lưu trữ dạng ảnh số Nội dung Nghiên. .. nhỏ liệu mang tin làm thay đổi liệu nhúng - Nghiên cứu để áp dụng kỹ thuật ẩn giấu thơng tin có độ nhạy cảm cao ảnh số - Nghiên cứu chế xác định tính tồn vẹn thông tin sử dụng ẩn giấu thông tin