Nghiên cứu phương pháp bảo vệ bản quyền ảnh số và ứng dụng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ LÂM MẠNH TUYÊN NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2011 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ - - LÂM MẠNH TUYÊN NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ VÀ ỨNG DỤNG Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60 48 05 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Trịnh Nhật Tiến HÀ NỘI - 2011 LỜI MỞ ĐẦU Một kiện công nghệ lớn hai thập kỉ trƣớc thâm nhập liệu đa phƣơng tiện vào khía cạnh đời sống Dữ liệu số lƣu trữ dễ dàng với chất lƣợng cao, đƣợc xử lý máy tính cách dễ dàng Hơn nữa, liệu số đƣợc truyền cách nhanh rẻ thông qua mạng truyền thông mà không bị suy giảm chất lƣợng “ Dữ liệu số đa phƣơng tiện” có lợi quan trọng nhƣ: liệu đa phƣơng tiện (âm số, hình ảnh, tín hiệu video …) không sai khác với gốc dễ dàng chỉnh sửa, liệu đa phƣơng tiện có tính “trung thực” cao (giống y hệt so với gốc) Cùng với phát triển Internet trình phân phối sản phẩm kỹ thuật số trở nên dễ dàng nhanh chóng, nhƣng điều lại làm cho “quyền sở hữu trí tuệ” (IPRIntellectual Property Right) bị đe dọa hết, khả chép không bị giới hạn Một giải pháp đƣợc đƣa để bảo vệ “quyền sở hữu trí tuệ” để hạn chế truy cập liệu cách sử dụng số kỹ thuật mã hóa.Tuy nhiên kỹ thuật mã hóa khơng cung cấp phƣơng thức bảo vệ sản phẩm cách “toàn diện” Đồng thời, q trình mã hóa giải mã gây trở ngại trình phân phối xử lý liệu Có giải pháp tốt cho vấn đề trên, giấu “dữ liệu quyền sở hữu”(ownership data) vào liệu đa phƣơng tiện, sau trích xuất liệu để chứng minh quyền sở hữu sản phẩm [E9] Hiện nay, vấn đề bảo vệ quyền tác giả có tác động tài lớn có tầm quan trọng đặc biệt, việc xây dựng ứng dụng thuật toán để ngăn chặn việc chép bất hợp pháp nội dung sản phẩm đa phƣơng tiện thực cần thiết Giấu tin nói chung hay thủy vân nói riêng lĩnh vực rộng lớn, luận văn sâu tìm hiểu số giải pháp bảo vệ quyền liệu đa phƣơng tiện nói chung bảo vệ quyền ảnh số nói riêng kỹ thuật thủy vân số Từ tìm hiểu để lựa chọn phƣơng pháp thủy vân phù hợp với ứng dụng cụ thể MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI MỞ ĐẦU DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Chương VẤN ĐỀ BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ 1.1 MỘT SỐ KHÁI NIỆM 1.1.1 Khái niệm ảnh số 1.1.2 Điểm ảnh 1.1.3 Độ phân giải ảnh 1.1.4 Các lân cận điểm ảnh (Image Neighbors) 1.2 BIỂU DIỄN ẢNH SỐ 10 1.2.1 Các giai đoạn xử lý ảnh 10 1.2.2 Biểu diễn tín hiệu ảnh số 11 1.3 BẢN QUYỀN VÀ CÁC QUY ĐỊNH 13 1.3.1 Bảo vệ quyền 13 1.3.2 Vi phạm quyền 14 1.3.3 Bản quyền quyền sở hữu trí tuệ 15 1.4 BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ 16 1.4.1 Một số vấn đề bảo vệ quyền ảnh số 16 1.4.2 Giải pháp kỹ thuật bảo vệ quyền 17 Chương KỸ THUẬT THỦY VÂN 20 2.1 TỔNG QUAN VỀ THỦY VÂN 20 2.1.1 Khái niệm thủy vân 20 2.1.2 Lịch sử phát triển 21 2.1.3 Phân loại thủy vân 22 2.1.4 Cấu trúc hệ thống thủy vân 24 2.1.5 Đặc tính thủy vân 26 2.1.6 Tiêu chuẩn hiệu suất lƣợc đồ thủy vân 29 2.2 KỸ THUẬT THỦY VÂN TRÊN ẢNH 31 2.2.1 Kỹ thuật thủy vân miền không gian 31 2.2.2 Kỹ thuật thủy vân miền tần số 40 Chương MỘT SỐ ỨNG DỤNG TRONG BẢO VỆ BẢN QUYỀN 70 3.1 HỆ THỐNG XÁC THỰC TRÊN MÁY ẢNH KỸ THUẬT SỐ 70 3.1.1 Tính pháp lý hình ảnh số 70 3.1.2 Máy ảnh kỹ thuật số 72 3.1.3 Dữ liệu sinh trắc học 74 3.1.4 Sơ đồ làm việc hệ thống an toàn máy ảnh số 78 3.2 BẢO VỆ NHÃN HIỆU SẢN PHẨM 81 3.2.1 Nhãn hiệu hàng hóa vấn đề quyền 81 3.2.2 Ý tƣởng mơ hình bảo vệ nhãn hiệu với thủy vân số 82 3.2.3 Tiền xử lý thủy vân 84 3.3 MỘT SỐ ỨNG DỤNG KHÁC 90 3.3.1 Tăng cƣờng bảo mật thẻ thông minh 90 3.3.2 Bảo vệ quyền đồ vectơ 95 Chương THỬ NGHIỆM THỦY VÂN TRÊN ẢNH SỐ 99 4.1 CẤU HÌNH HỆ THỐNG CHO CHƢƠNG TRÌNH 99 4.1.1 Cấu hình hệ thống 99 4.1.2 Chức 99 4.2 CÁC THÀNH PHẦN CHƢƠNG TRÌNH 100 4.2.1 Module nhúng thủy vân 100 4.2.2 Module tách thủy vân 102 4.2.3 Module xác thực ảnh 104 4.3 CHƢƠNG TRÌNH 110 4.4 HƢỚNG DẪN SỬ DỤNG CHƢƠNG TRÌNH 113 4.4.1 Quy trình nhúng thủy vân 113 4.4.2 Xác thực ảnh 113 4.4.3 Trích thủy vân 115 KẾT LUẬN 117 TÀI LIỆU THAM KHẢO 118 TIẾNG VIỆT 118 TIẾNG ANH 118 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DCT (Discrete Cosine Transform) Phép biến đổi Cosin rời rạc IDCT (Invert DiscreteCosineTransform) Phép biến đổi ngƣợc DCT DFT (Discrete Fourier Transform) Phép biến đổi Forier rời rạc IDFT (Invert Discrete FourierTransform ) Phép biến đổi ngƣợc DFT DWT (Discrete Wavelet Transform) Phép biến đổi Wavelet rời rạc IDWT (Invert Discrete Wavelet Transform) Phép biến đổi ngƣợc DWT IPR- Intellectual Property Right Quyền sở hữu trí tuệ LSB (Least Significant Bit) Bít quan trọng Watermarking Kĩ thuật thủy vân Watermark Thủy vân Blind Watermarking Kĩ thuật thủy vân mù Visible Watermark Thủy vân Invisible Watermark Thủy vân ẩn Private watermarking scheme Lƣợc đồ thủy vân bí mật Public watermarking scheme Lƣợc đồ thủy vân cơng khai Blind Extract Trích xuất mù JPEG (Joint Photographic Expert Group) Chuẩn nén ảnh quốc tế HVS (Human Visual System) Hệ thống thị giác ngƣời TRNG (True Radom Number Genenerator) Sinh số ngẫu nhiên Chương VẤN ĐỀ BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ Hiện nay, ảnh loại liệu phổ biến thu hút đƣợc nhiều quan tâm nghiên cứu Cùng với phát triển Internet vấn đề bảo vệ quyền ảnh số ngày trở nên quan trọng Thơng tin đƣợc số hóa dễ dàng chép mà không làm giảm chất lƣợng hỗ trợ phân phối cách hiệu Do tính dễ chép, phát tán chí chỉnh sửa, nên kẻ gian xâm phạm quyền chủ sở hữu thực Việc giải toán bảo vệ quyền yêu cầu dịch vụ đa phƣơng tiện nhƣ tƣơng lai Trong chƣơng này, luận văn đề cập tới khái niệm thuộc tính ảnh số, vấn đề vi phạm quyền, bảo vệ quyền Đồng thời tập trung nghiên cứu toán đặt bảo vệ quyền ảnh số đề xuất giải pháp phù hợp để giải toán 1.1 MỘT SỐ KHÁI NIỆM 1.1.1 Khái niệm ảnh số Hình ảnh vẽ, họa hình (Picture, Photograph) hay nói cách khác liệu đƣợc cảm nhận thị giác (Visual data) Một hình ảnh số thơng thƣờng có số chiều 3.[V3] Trong kỹ thuật tƣơng tự, ảnh thƣờng đƣợc biểu diễn dƣới dạng dòng nằm ngang Mỗi dịng tín hiệu tƣơng tự mang theo thông tin cƣờng độ sáng dọc theo đƣờng nằm ngang ảnh gốc Ảnh TV đƣợc lên qua dòng quét Mặc dù thuật ngữ "tƣơng tự" đƣợc dùng để mô tả cho ảnh quét liên tiếp nhƣng thực tế ảnh tƣơng tự theo hƣớng nằm ngang Nó rời rạc xét theo hƣớng dọc mà tín hiệu ảnh tín hiệu lai nửa tƣơng tự, nửa số Nhƣ vậy, định nghĩa ảnh số ảnh đƣợc rời rạc hóa khơng gian hai chiều có ảnh hƣởng cƣờng độ ánh sáng đƣợc mô tả nhƣ ma trận hai chiều Dựa màu sắc phân loại ảnh số thành ảnh đen trắng ảnh màu a) Ảnh đen trắng Ảnh đen trắng bao gồm màu: màu đen màu trắng Ngƣời ta phân mức đen trắng thành L mức Nếu sử dụng số bit B=8 bít để mã hóa mức đen trắng (hay mức xám) L đƣợc xác định : L=2B (trong ví dụ ta L=28= 256 mức) Nếu L 2, B=1, nghĩa có mức: mức mức 1, gọi ảnh nhị phân Mức ứng với màu sáng, mức ứng với màu tối Nếu L lớn ta có ảnh đa cấp xám Nói cách khác, với ảnh nhị phân điểm ảnh đƣợc mã hóa bit, cịn với ảnh 256 mức, điểm ảnh đƣợc mã hóa bit Nhƣ vậy, với ảnh đen trắng: dùng bit (1 byte) để biểu diễn mức xám, số mức xám biểu diễn đƣợc 256 Mỗi mức xám đƣợc biểu diễn dƣới dạng số nguyên nằm khoảng từ đến 255, với mức biểu diễn cho mức cƣờng độ tối 255 biểu diễn cho mức cƣờng độ sáng Ảnh nhị phân đơn giản, phần tử ảnh coi nhƣ phần tử logic Ứng dụng đƣợc dùng theo tính logic để phân biệt đối tƣợng ảnh với hay để phân biệt điểm biên với điểm khác b) Ảnh màu Ảnh màu theo lý thuyết ảnh tổ hợp từ màu bản: đỏ (R), lục (G), lơ (B) thƣờng thu nhận dải băng tần khác Với ảnh màu, cách biểu diễn tƣơng tự nhƣ với ảnh đen trắng, khác số phần tử ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ gồm: đỏ (red), lục (green) lam (blue) Để biểu diễn cho điểm ảnh màu cần 24 bit 24 bit đƣợc chia thành ba khoảng bit Mỗi màu phân thành L cấp màu khác (thƣờng L=256) Mỗi khoảng biểu diễn cho cƣờng độ sáng màu Do đó, để lƣu trữ ảnh màu ngƣời ta lƣu trữ màu riêng biệt, màu lƣu trữ nhƣ ảnh đa cấp xám Do đó, khơng gian nhớ dành cho ảnh màu lớn gấp lần ảnh đa cấp xám kích cỡ 1.1.2 Điểm ảnh Ảnh tự nhiên ảnh liên tục không gian độ sáng Để xử lý đƣợc máy tính, ảnh cần phải đƣợc số hoá Số hoá ảnh biến đổi gần ảnh liên tục thành tập điểm phù hợp với ảnh thật vị trí (khơng gian) độ sáng (mức xám) Khoảng cách điểm ảnh đƣợc thiết lập cho mắt ngƣời không phân biệt đƣợc ranh giới chúng Mỗi điểm nhƣ gọi điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt Pixel Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, pixel ứng với cặp tọa độ (x, y) Điểm ảnh (Pixel) phần tử ảnh số toạ độ (x, y) với độ xám màu định Kích thƣớc khoảng cách điểm ảnh đƣợc chọn thích hợp cho mắt ngƣời cảm nhận liên tục không gian mức xám (hoặc màu) ảnh số gần nhƣ ảnh thật Mỗi phần tử ma trận đƣợc gọi phần tử ảnh 1.1.3 Độ phân giải ảnh Độ phân giải (Resolution) ảnh mật độ điểm ảnh đƣợc ấn định ảnh số đƣợc hiển thị Theo định nghĩa, khoảng cách điểm ảnh phải đƣợc chọn cho mắt ngƣời thấy đƣợc liên tục ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ phân bổ, độ phân giải đƣợc phân bố theo trục x y không gian hai chiều Ví dụ: Độ phân giải ảnh hình CGA (Color Graphic Adaptor) lƣới điểm theo chiều ngang hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh (320*200) Rõ ràng, hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hình CGA 17” độ phân giải 320*200 Lý do: mật độ (độ phân giải) nhƣng diện tích hình rộng độ mịn (liên tục điểm) 1.1.4 Các lân cận điểm ảnh (Image Neighbors) Một ảnh số giả sử đƣợc biểu diễn hàm f(x, y) Tập điểm ảnh S; cặp điểm ảnh có quan hệ với ký hiệu p, q Chúng ta có lân cận điểm ảnh nhƣ sau: Giả sử có điểm ảnh p toạ độ (x, y) p có điểm lân cận gần theo chiều đứng ngang (có thể coi nhƣ lân cận hƣớng chính: Đơng, Tây, Nam, Bắc) {(x-1, y); (x, y-1); (x, y+1); (x+1, y)} = N4(p) đó: số giá trị logic; N4(p) tập điểm lân cận p Hình 1.1 Lân cận điểm ảnh tọa độ (x,y) Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo NP(p) (Có thể coi lân cận chéo hƣớng: Đông-Nam, Đông-Bắc, Tây-Nam, Tây-Bắc) Np(p) = { (x+1, y+1); (x+1, y-1); (x-1, y+1); (x-1, y-1)} Tập kết hợp: N8(p) = N4(p) + NP(p) tập hợp lân cận điểm ảnh p Nếu (x, y) nằm biên (mép) ảnh; số điểm nằm ảnh 1.2 BIỂU DIỄN ẢNH SỐ 1.2.1 Các giai đoạn xử lý ảnh 1) Thu nhận hình ảnh: Đây giai đoạn quan trọng tồn q trình xử lý ảnh Ảnh nhận đƣợc ảnh gốc để đƣa vào xử lý giai đoạn sau, trƣờng hợp ảnh gốc có chất lƣợng hiệu bƣớc xử lý bị giảm 2) Tiền xử lý ảnh: Giai đoạn xử lý tƣơng đối đơn giản nhằm nâng cao chất lƣợng ảnh để trợ giúp cho trình xử lý nâng cao tiếp theo, ví dụ: tăng độ tƣơng phản, làm đƣờng biên, khử nhiễu v.v 3) Phân đoạn: Là trình tách hình ảnh thành phần vật thể riêng biệt Đây nhƣng vấn đề khó giải lĩnh vực xử lý ảnh Nếu thực tách q chi tiết tốn nhận dạng thành phần đƣợc tách trở nên phức tạp, cịn ngƣợc lại q trình phân đoạn đƣợc thực q thơ phân đoạn sai kết nhận đƣợc cuối khơng xác 4) Biểu diễn mơ tả: Là q trình xử lý tiếp sau khâu phân đoạn hình ảnh Các vật thể sau phân đoạn đƣợc mô tả dƣới dạng chuỗi điểm ảnh tạo nên ranh giới vùng, tập hợp tất điểm ảnh nằm vùng Phƣơng pháp mô tả thông qua ranh giới vùng thƣờng đƣợc sử dụng tập trung ý vào hình dạng bên chi tiết ảnh nhƣ: độ cong, góc cạnh v.v Biểu diễn vùng thƣờng sử dụng quan tâm tới đặc tính bên vùng ảnh nhƣ đƣờng vân (texture) hay hình dạng xƣơng (skeletal) 5) Nén ảnh: Bao gồm biện pháp giảm thiểu dung lƣợng nhớ cần thiết để lƣu trữ hình ảnh, hay giảm băng thơng kênh truyền, cần thiết để truyền tín hiệu hình ảnh số 6) Nhận dạng: Là trình phân loại vật thể dựa sở chi tiết mơ tả vật thể Các q trình xử lý liệt kê đƣợc thực dƣới giám sát điều khiển dựa sở kiến thức lĩnh vực xử lý ảnh Các kiến thức đơn giản nhƣ vị trí vùng ảnh nơi có thơng tin cần quan tâm, nhƣ thu nhỏ vùng tìm kiếm Trƣờng hợp phức tạp hơn, sở kiến thức chứa danh sách tất hƣ hỏng gặp q trình kiểm sóat chất lƣợng thành phẩm ảnh có độ chi tiết cao theo dõi thay đổi mơi trƣờng vùng Ngồi việc điều khiển hoạt động modul xử lý ảnh (hình 1.2), sở kiến thức cịn sử dụng để thực việc điều khiển tƣơng tác modules 10 for (i = 0; i < height - && countbit < 32; i++) for (int j = 0; j < width && countbit < 32; j++) { byte2bool(HashCode[countbit], ref t); pixel = inputBitmap.GetPixel(j, i); r = pixel.R; g = pixel.G; b = pixel.B; byte2bool(r, ref rb); byte2bool(g, ref gb); byte2bool(b, ref bb); if (j % == 0) { rb[layer] = t[0]; gb[layer] = t[1]; bb[layer] = t[2]; } else if (j % == 1) { rb[layer] = t[3]; gb[layer] = t[4]; bb[layer] = t[5]; } else { rb[layer] = t[6]; gb[layer] = t[7]; countbit++; } Color result = Color.FromArgb((int)bool2byte(rb), (int)bool2byte(gb), (int)bool2byte(bb)); outputBitmap.SetPixel(j, i, result); } } return outputBitmap; } //Đọc mã băm lưu ảnh private byte[] ReadWaterMarkHcode(Bitmap inputBitmap) { bool[] t = new bool[8]; bool[] rb = new bool[8]; bool[] gb = new bool[8]; bool[] bb = new bool[8]; Color pixel = new Color(); byte r, g, b; pixel = inputBitmap.GetPixel(width - 3, height - 1); int Rpostion = pixel.R*256 + pixel.G; int Rlayer = pixel.B; int countbit = 0; int i = Rpostion; byte temp; byte[] hcode=new byte[32]; int hso = 256 / width + 1; if (Rpostion + * hso >= height - 1) { if (Rpostion + hso >= height - 1) hso = -hso; for (; i < height - && countbit < 32; i++) for (int j = 0; j < width && countbit < 32; j++) 106 { pixel = inputBitmap.GetPixel(j, i); r = pixel.R; g = pixel.G; b = pixel.B; byte2bool(r, ref rb); byte2bool(g, ref gb); byte2bool(b, ref bb); if (j % == 0) { t[0] = rb[Rlayer]; t[1] = gb[Rlayer]; t[2] = bb[Rlayer]; } else if (j % == 1) { t[3] = rb[Rlayer]; t[4] = gb[Rlayer]; t[5] = bb[Rlayer]; } else { t[6] = rb[Rlayer]; t[7] = gb[Rlayer]; temp = bool2byte(t); hcode[countbit] = temp; countbit++; } } } else { Rlayer ; for (i = 0; i < height - && countbit < 32; i++) for (int j = 0; j < width && countbit < 32; j++) { pixel = inputBitmap.GetPixel(j, i); r = pixel.R; g = pixel.G; b = pixel.B; byte2bool(r, ref rb); byte2bool(g, ref gb); byte2bool(b, ref bb); if (j % == 0) { t[0] = rb[Rlayer]; t[1] = gb[Rlayer]; t[2] = bb[Rlayer]; } else if (j % == 1) { t[3] = rb[Rlayer]; t[4] = gb[Rlayer]; t[5] = bb[Rlayer]; } else { t[6] = rb[Rlayer]; t[7] = gb[Rlayer]; temp = bool2byte(t); hcode[countbit] = temp; 107 countbit++; } } } return hcode; } // Sao chép bit thông tin private Bitmap WriteBit(int layer, Bitmap inputBitmap,bool write) { Bitmap outputBitmap = inputBitmap; byte r, g, b; Color pixel = new Color(); if (write==true) { //Ghi vao diem anh toa (width - 3, height - 1)vi tri r = (byte)(HPosition / 256); g = (byte)(HPosition % 256); b = (byte)(layer); Color fnlenColor = Color.FromArgb(r, g, b); outputBitmap.SetPixel(width - 3, height - 1, fnlenColor); } else { // Đọc ảnh vị trí (width - 1, height - 1) pixel = inputBitmap.GetPixel(width - 3, height - 1); HPosition = pixel.R * 256 + pixel.G; layer = pixel.B; } //Ghi thong tin bool[] rb = new bool[8]; bool[] gb = new bool[8]; bool[] bb = new bool[8]; //Lay thong tin bool[] rb1 = new bool[8]; bool[] gb1 = new bool[8]; bool[] bb1 = new bool[8]; int countbit = 0; int i = HPosition - 1; int hso = 256 / width+1; if (HPosition + 2*hso >= height-1) { //layer ; truong hop nguoc lai if (HPosition + hso >= height-1) hso = -hso; for (; i < height - && countbit < 256; i++) for (int j=0; j < width && countbit < 256; j++) { pixel = inputBitmap.GetPixel(j, i); r = pixel.R; g = pixel.G; b = pixel.B; byte2bool(r, ref rb); byte2bool(g, ref gb); byte2bool(b, ref bb); //Lay thong tin pixel = inputBitmap.GetPixel(j, i+hso); r = pixel.R; g = pixel.G; 108 b = pixel.B; byte2bool(r, ref rb1); byte2bool(g, ref gb1); byte2bool(b, ref bb1); rb[layer] = rb1[layer]; gb[layer] = gb1[layer]; bb[layer] = bb1[layer]; countbit++; Color result = Color.FromArgb((int)bool2byte(rb), (int)bool2byte(gb), (int)bool2byte(bb)); outputBitmap.SetPixel(j, i, result); } } else { layer ; for (i=0; i < height - && countbit < 256; i++) for (int j = 0; j < width && countbit < 256; j++) { pixel = inputBitmap.GetPixel(j, i); r = pixel.R; g = pixel.G; b = pixel.B; byte2bool(r, ref rb); byte2bool(g, ref gb); byte2bool(b, ref bb); //Lay thong tin pixel = inputBitmap.GetPixel(j, i + hso); r = pixel.R; g = pixel.G; b = pixel.B; byte2bool(r, ref rb1); byte2bool(g, ref gb1); byte2bool(b, ref bb1); rb[layer] = rb1[layer]; gb[layer] = gb1[layer]; bb[layer] = bb1[layer]; countbit++; Color result = Color.FromArgb((int)bool2byte(rb), (int)bool2byte(gb), (int)bool2byte(bb)); outputBitmap.SetPixel(j, i, result); } } return outputBitmap; } // Tạo hàm băm ảnh số private byte[] GetHashCode(Bitmap BMImage) { System.Drawing.ImageConverter ic = new System.Drawing.ImageConverter(); byte[] btImage1 = new byte[1]; btImage1 = (byte[])ic.ConvertTo(BMImage, btImage1.GetType()); SHA256Managed shaM = new SHA256Managed(); byte[] hash = shaM.ComputeHash(btImage1); return hash; } 109 4.3 CHƢƠNG TRÌNH + Thẻ thủy vân (Watermarking Image): Đƣờng dẫn tới file ảnh Đƣờng dẫn tới tệp thủy vân Hình 4.1 Giao diện thẻ nhúng thủy vân 110 + Thẻ trích thủy vân (Extract Watermark): Đƣờng dẫn tới file ảnh Trích thơng tin thủy vân Đƣờng dẫn để lƣu tệp thủy vân Hình 4.2 Giao diện thẻ tách thủy vân 111 + Thẻ xác thực (Check Image): Đƣờng dẫn tới file ảnh Xác thực ảnh Hình 4.3 Giao diện thẻ xác thực ảnh 112 4.4 HƢỚNG DẪN SỬ DỤNG CHƢƠNG TRÌNH 4.4.1 Quy trình nhúng thủy vân Bƣớc 1: Chạy chƣơng trình WaterMark Bƣớc 2: Chọn tab Watermarking Image, nhấn nút Browse phần Load Image, chọn ảnh cần thủy vân Hình ảnh đƣợc hiển thị Image Preview chƣơng trình Bƣớc 3: nhấn nút Browse phần Load file, chọn tệp thông tin thủy vân (có thể hỗ trợ giấu thơng tin dạng văn bản, hình ảnh, âm số định dạng khác) Bƣớc 4: nhấn nút Watermarking để thực nhúng thông tin thủy vân Xuất hộp thoại Save As cho phép lƣu ảnh nhúng thủy vân Hình 4.4 Hộp thoại lưu ảnh thủy vân Bƣớc 5: Đặt tên tệp tin ảnh đƣợc thủy vân nhấn nút Save để thực lƣu trữ ảnh Xuất dịng chữ Ảnh đƣợc lƣu trữ thành cơng trạng thái q trình thủy vân hồn tất 4.4.2 Xác thực ảnh Chức đƣợc sử dụng để kiểm tra ảnh đƣợc thủy vân có bị thay đổi thông tin hay không 113 Bƣớc 1: Chạy chƣơng trình WaterMark Bƣớc 2: Chọn tab Check Image, nhấn nút Browse phần Load Image, chọn ảnh cần xác thực Hình ảnh đƣợc hiển thị Image Preview chƣơng trình Bƣớc 3: nhấn nút Check để kiểm tra thơng ảnh có bị thay đổi hay không Nếu thông tin chƣa bị thay đổi xuất hộp thoại nhƣ hình dƣới Hình 4.5 Ảnh chưa bị thay đổi thông tin Bây sửa thông tin ảnh nhúng thủy vân cách vẽ nét ảnh kiểm tra lại thấy xuất thông báo thông tin ảnh bị thay đổi 114 Nét vẽ thêm ảnh Hình 4.6 Thơng báo ảnh bị thay đổi thơng tin 4.4.3 Trích thủy vân Chức đƣợc sử dụng để trích thủy vân nhúng thơng tin ảnh bị thay đổi để xác thực nguồn gốc ảnh Hoặc đƣợc sử dụng để trích thơng tin giấu Bƣớc 1: Chạy chƣơng trình WaterMark Bƣớc 2: Chọn tab Extract Watermark, nhấn nút Browse phần Load Image, chọn ảnh cần trích thủy vân Hình ảnh đƣợc hiển thị Image Preview chƣơng trình Bƣớc 3: nhấn nút Browse phần Save file to, để chọn đƣờng dẫn lƣu tệp thông tin thủy vân Bƣớc 4: nhấn nút Extract để thực trích thơng tin thủy vân 115 Hình 4.7 Hộp thoại lưu thủy vân trích xuất Bây sửa thông tin ảnh kiểm tra lại thủy vân trích xuất đƣợc Ảnh thủy vân gốc Ảnh sau vẽ thêm thủy vân trích xuất đƣợc Ảnh sau vẽ thêm, xóa số vùng ảnh thủy vân trích xuất đƣợc 116 KẾT LUẬN Bảo vệ quyền ảnh số nói chung bảo vệ nhãn hiệu sản phẩm nói riêng vấn đề đƣợc quan tâm không nhà sản xuất sản phẩm mà ngƣời tiêu dùng Đặc biệt, công nghệ ngày phát triển giao dịch thƣơng mại điện tử ngày đƣợc áp dụng nhiều hơn, vấn đề bảo vệ quyền trở nên cấp thiết Kĩ thuật thủy vân số giải pháp có nhiều triển vọng việc giải vấn đề quyền sở hữu, bảo vệ liệu số khỏi chép bất hợp pháp hỗ trợ lần vết thông tin Luận văn tập trung tìm hiểu đặc trƣng ảnh số vấn đề bảo vệ quyền ảnh số Đồng thời, luận văn nghiên cứu, tìm hiểu đánh giá số kỹ thuật thủy vân ảnh, tập trung chủ yếu vào kỹ thuật thủy vân bền vững, tính ẩn cho phép trích xuất thủy vân mà không cần tới ảnh gốc Các kỹ thuật thủy vân miền không gian miền tần số dựa phép biến đổi DCT, DFT, DWT lƣợc đồ thủy vân kết hợp Từ làm sở để ứng dụng giải số vấn đề thực tiễn nhƣ: nâng cao tính pháp lý cho ảnh số, bảo vệ nhãn hiệu sản phẩm, tăng tính bảo mật cho thẻ thông minh bảo vệ quyền đồ số Bên cạnh đó, việc tìm hiểu kỹ thuật thủy vân ảnh số hỗ trợ làm tăng mức độ an toàn lĩnh vực giấu tin việc kết hợp nhiều kỹ thuật nhƣ trộn ảnh, mã hóa…bù đắp cho hạn chế kỹ thuật thủy vân Luận văn đạt đƣợc kết sau: 1) Nghiên cứu tài liệu để tổng hợp lại vấn đề: + Thực trạng vấn đề bảo vệ quyền ảnh số + Kỹ thuật thủy vân ảnh số + Một số ứng dụng bảo vệ quyền 2) Xây dựng thử nghiệm chƣơng trình với chức sau: + Nhúng thủy vân vào ảnh số + Tách thủy vân ảnh đƣợc thủy vân + Kiểm tra xác thực thông tin ảnh + Hỗ trợ giấu tin với nhiều định dạng khác nhau: văn bản, âm thanh, hình ảnh Hƣớng phát triển luận văn: nghiên cứu xây dựng chƣơng trình thủy vân tất định dạng ảnh đặc biệt ảnh 3D Đồng thời, tiếp tục nghiên cứu phƣơng pháp bảo vệ quyền nhiều lĩnh vực khác nhƣ văn bản, thẻ web, audio, video 117 TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT [V1] Trịnh Nhật Tiến, Bài giảng An toàn liệu, 2008 [V2] Nguyễn Xuân Huy, Trần Quốc Dũng, Một thuật toán thủy vân ảnh miền DCT, Hội thảo Quốc gia Các vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông, 2002 [V3] Nguyễn Quang Hoan, Giáo trình xử lý ảnh, Học viện bƣu viễn thơng, 2006 [V4] Luật sở hữu trí tuệ, đƣợc sửa đổi, bổ sung theo Nghị số 51/2001/QH11 tháng 11 năm 2005 [V5] Trịnh Nhật Tiến, Trƣơng Thị Thu Hiền, Đặng Thu Hiền, Mô hình kết hợp thủy vân số mã hóa đảm bảo an toàn liệu ảnh y sinh học, Tạp chí ĐHQG 2009 [V6] Ngơ Thái Hà, Nghiên cứu kỹ thuật bảo vệ quyền đồ họa vector, 2009 TIẾNG ANH [E1] Alper Koz, “Digital Watermarking Based on Human Visual System”, pp – 8, Sep 2002 [E2] A.Nikolaidis,S.Tsekeridou,A.Tefas, V.Solachidis, “A Survey On Watermarking Application Scenarios And Related Attacks”, IEEE international Conference on Image Processing, Vol 3, pp 988– 993, Oct 2001 [E3] Dr Martin Kutter and Dr Frederic Jordan, “Digital Watermarking Technology”, in AlpVision, Switzerland, pp – 5, 2002 [E4] Deepthi Anand, U.C Niranjan, “Watermarking Medical Images With Patient Information”, Vol 20, No 2, pp 700 – 706,1998 [E5] A White paper on “Digital Watermarking: A Technology Overview”, Wipro Technologies, Aug 2003 [E6] CHAN Pik-Wah, “Digital Video Watermarking Techniques for Secure Multimedia Creation and Delivery”, The Chinese University of Hong Kong, July 2004 [E7] Frank Hartung, Martin Kutter “Multimedia Watermarking Techniques”, Proceedings of The IEEE, Vol 87, No.7 pp 1085-1103, 1999 [E8] Harpuneet Kaur, R.S Salaria , “Robust Image Watermarking Technique to Increase Security and Capacity of Watermark”, May 2006 [E9] VIKAS SAXENA, A Novel Watermarking Scheme for JPEG Images , 2007 [E10] Fabien A P Petitcolas, Ross J Anderson and Markus G Kuhn, Information Hiding-A Survey, Proceedings of the IEEE, special issue on protection of multimedia content, July 1999, page:1062–1078 [E11] Artech House, computer security series, Information Hiding Techniques for Steganography and Digital Watermarking, 2002 [E12] Eric cole, Hiding in plain Sight Steganography and the Art of convert Communication , nhà xuất Wiley-2003 118 [E13] F Hartung, J Su, B Girod, “Spread-spectrum watermarking: Malicious attacks and counterattacks”, in Security and Watermarking of multimedia contents, January 1999 [E14] Michael Arnold-Martin Schmucker-Stephen D.Wolthusen, Techniques Applications of Digital Watermarking and Content Protection, chap 1,2,3,4, 2004 and [E15] Chun-Shien Lu, Multimedia Security Steganography and Digital Watermarking for Protection Of Intellectual, IDEA GROUP PUBLISHING, 2004 [E16] M Barni, F Bartolini, V Cappelini and A piva, Robust Watermarking of Still Images For Copyright Protection, in Proceedings 13th International Conference On Digital Signal Processing DSP97, 1997, pp.499-502 [E17] Joseph I.K.O Ruanaidh and Thierry Pun, Rotation, Scale and Translation Invariant Digital Image Processing, in Proceediings IEEE international Conference on Image Processing 1997, ICIP 1997, vol.1, pp.530-539,1997 [E18] Josef Pauli, Natasa Terijza, Robust Digital Image Watermarking Algorithms for Copyright Protection, 2006 [E19] F Hartung, M Kutter, "Multimedia watermarking techniques" Proceedings of the IEEE, vol 87, issue 7, pp 1079-1107, Jul 1999 [E20] D P Mukherjee, S Maitra, and S T Acton, “Spatial Domain Digital Watermarking of Multimedia Objects for Buyer Authentication” IEEE Transactions on Multimedia, vol 6, no 1, pp 1-15, Feb 2004 [E21] Yu Yan Chen, Hsiang Kuang Pan and Yu Chee Tseng “A Secure Data Hiding Scheme for Two Color Image” IEEE Trans Image Processing, 2000 [E22] I.J Cox, J.Kilian, T.Leighton and T Shamoon, “Secure Spread Spectrum watermarking for Multimedia,” IEEE Tras on Image Processing , Vol 6,No12, 1997, pp 1673-1687 [E23] J-B Zheng, D D Feng, and R-C Zhao, “A Multi-Channel Framework for Image Watermarking”, Proceedings of the Fourth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Guangzhou, 18-21 August 2005 [E24] P Dong, et al., “Digital Watermarking Robust to Geometric Distortions”, IEEE Transactions on Image Processing, vol 14, no.12, Dec 2005 [E25] M A Suhail and M S Obaidat, “Digital Watermarking-based DCT and jpeg Model” IEEE Trans on Instrumentation and Measurement, vol 52, no 5, pp 1640-1647, Oct 2003 [E26] Chaw Seeng Wo, Digital Image Watermark Methods for Copyright Protection and Authentication, March 2007 at Queensland University of Technology [E27] Q Cheng, and T S Huang, “Robust Optimum Detection of Transform Domain Multiplicative Watermarks” IEEE Trans Signal Processing, vol 51, no 4, pp 906-924, April 2003 [E28] M Barni, F Bartolini, V Cappellini, A Piva, Robust Watermarking of Still Images For Copyright Protection,2003 [E29]A.M.Kothari1, A.C.Suthar2, R.S.Gajre3, Performance Analysis of Digital Image Watermarking Technique Combined DWT–DCT over individual DWT, Jan 2010 [E30] Paul a Blythe, Biometric Authentication System For Secure Digital Cameras, 2006 119 [E31] R Mukherjee, Indexing techniques for fingerprint and iris databases, M.S.Thesis, West Virginia University, 2007 [E32] XIE Mei Iris Recognition Technique School of Elictrionic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, 2006 [E33] John Daugman How Iris RecognitionWorks, PhD, OBE, University of Cambridge, The Computer Laboratory, Cambridge CB2 3QG, U.K, 2004 [E34] Nick Bartlow, Nathan Kalka, Bojan Cukic, and Arun Ross, Protecting Iris Images through Asymmetric Digital Watermarking, 2007 [E35] Musheer Ahmada, Omar Farooq, Jonathan Blackledge, Chaotic image encryption algorithm based on frequency domain scrambling, October 2010 [E36] Zhenjun Tang and Xianquan Zhang, Secure Image Encryption without Size Limitation Using Arnold Transform and Random Strategies, April 2011 [E37] V Venkata Rama Prasad and Rama Kurupati, Secure Image Watermarking in Frequency Domain using Arnold Scrambling and Filtering,pp 236–244 Volume3 2010 [E38] Apvision, International Medical Products Anti-Counterfeiting Taskforce, March 2007 [E39] Roland Meylan, Solutions to combat counterfeit medicines worldwide-Apvision White Paper, 2008 [E40] Schreiner Group IT Ramas, Product security and brand protection solutions and technologies, 2010 [E41] Card Logix, EvoLis, SCM Corporate, Smart Card and Security Basics, 2010 [E42] Xavier Leroy, Smart Card Security From a Programing Language and Static Analysis Perspective, 2008 [E43] S Schimkea, S Kiltza, C Vielhauera, T Kalkerb, Security Steganography and Watermarking of Multimedia Contents VII, pages 475 – 485, 2005 [E44] Digimarc Corporation, Enhancing Personal Indentity Verification With Digital Watermarks, 2005 [E45] Thirimachos Bourlai, Arun Ross, Anil Jain, On Matching Digital Face Images Against Scanned Passport Photos, IEEE International Conference on Biometrics, Identity and Security (BIdS), September 2009 [E46] Elias Horness, Nikos Nikolaidis and Ioannis Pitas, Blind City Maps Watermarking Utilizing Road Width Information, Aristotle University of Thessaloniki, 2007 [E47] Shen Tao, Xu Dehe, Li Chengming, Sun Jianguo, Watermarking Gis Data For Digital Map Copyright Protection, 2009 [E48] Yasser Dakroury, Ismail Abd El-ghafar and Ashraf Tammam, Protecting GIS Data Using Cryptography and Digital Watermarking, International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.10 No.1, 2010 120 ... phạm quyền 14 1.3.3 Bản quyền quyền sở hữu trí tuệ 15 1.4 BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ 16 1.4.1 Một số vấn đề bảo vệ quyền ảnh số 16 1.4.2 Giải pháp kỹ thuật bảo vệ quyền. .. CƠNG NGHỆ - - LÂM MẠNH TUYÊN NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ VÀ ỨNG DỤNG Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60 48 05 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI... biệt với liệu số chẳng hạn nhƣ ảnh số với nhiều định dạng vấn đề bảo vệ quyền lại trở nên khó khăn 1.4.1 Một số vấn đề bảo vệ quyền ảnh số Trong mua bán trao đổi tác phẩm số nảy sinh số vấn đề cụ