Tìm hiểu kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin dựa trên phân tích tương quan giữa các BIT LSB của ảnh

LỜI CẢM ƠN Trước hết em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới cô giáo hướng dẫn Thạc sỹ Hồ Thị Hương Thơm – giảng viên khoa CNTT trường ĐHDL Hải Phịng người tận tình giúp đỡ em nhiều suốt trình tìm hiểu nghiên cứu hoàn thành đồ án tốt nghiệp Em xin chân thành cảm ơn thầy cô môn công nghệ thông tin – trường DHDL hải phịng thầy trường trang bị cho em kiến thức cần thiết để em hồn thành báo cáo Xin gửi lời cảm ơn đến bạn bè người bên em động viên tạo điều kiện thuận lợi cho em, tận tình giúp đỡ bảo em em cịn thiếu sót q trình làm báo cáo tốt nghiệp Cuối em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới người thân gia đình dành cho em quan tâm đặc biệt ln động viên em Vì thời gian có hạn, trình độ hiểu biết thân cịn nhiều hạn chế Cho nên đồ án không tránh khỏi thiếu sót, em mong nhận đóng góp ý kiến tất thầy giáo bạn bè để đồ án em hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Hải phòng, ngày tháng năm 2010 Sinh viên thực Phạm Quang Tùng LỜI MỞ ĐẦU Ngày nay, Internet ngày phát triển mạnh mẽ dần trở thành môi trường giới ảo sử dụng tồn cầu Cùng với cách mạng thơng tin kỹ thuật số đem lại thay đổi sâu sắc xã hội sống Những thuận lợi mà thông tin kỹ thuật số mang lại sinh thách thức hội cho q trình phát triển Internet mạng khơng dây trợ giúp cho việc chuyển phát khối lượng thông tin lớn qua mạng giúp cho việc truyền thông giao tiếp trở nên thuận lợi Tuy nhiên làm tăng nguy sử dụng trái phép, ăn cắp thông tin, xuyên tạc bất hợp pháp thông tin lưu chuyển mạng, đồng thời việc sử dụng cách bình đẳng an toàn liệu đa phương tiện cung cấp cách kịp thời thông tin tới nhiều người dùng cuối thiết bị cuối vấn đề quan trọng nhiều thách thức Hơn phát triển phương tiện kỹ thuật số làm cho việc lưu trữ, sửa đổi chép liệu ngày đơn giản, từ việc bảo vệ quyền chống xâm phạm trái phép liệu đa phương tiện (âm thanh, hình ảnh, tài liệu) gặp nhiều khó khăn Một công nghệ đời giải phần số khó khăn giấu thơng tin nguồn đa phương tiện nguồn âm thanh, hình ảnh, ảnh tĩnh…Xét theo khía cạnh tổng qt giấu thơng tin hệ mật mã nhằm đảm bảo tính an tồn thơng tin, phương pháp ưu điểm chỗ giảm khả phát tồn thông tin nguồn mạng Khơng giống mã hố thơng tin để chống truy cập sửa chữa cách trái phép thông tin Giấu phát thông tin kỹ thuật tương đối phát triển nhanh thu hút quan tâm giới khoa học giới công nghiệp nhiều thách thức Bản báo cáo trình bày kỹ thuật giấu phát ảnh có giấu tin Đồng thời trình bày số kỹ thuật giấu phát thông tin ảnh số, từ đưa thực nghiệm đánh giá cho việc phát thông tin ẩn giấu ảnh số CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN VÀ PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN 1.1 Tổng quan kỹ thuật giấu tin (Steganography) 1.1.1 Định nghĩa kỹ thuật giấu tin Giấu thông tin kỹ thuật nhúng (giấu) lượng thơng tin số vào đối tượng liệu số khác (giấu thơng tin mang tính quy ước khơng phải hành động cụ thể) 1.1.2 Mục đích giấu tin Có hai mục đích giấu tin: Bảo mật cho liệu giấu Bảo đảm an toàn (bảo vệ quyền) cho đối tượng chứa liệu giấu phát xuyên tạc thơng tin Có thể thấy mục đích hồn toàn trái ngược dần phát triển thành lĩnh vực với yêu cầu tính chất khác Giấu thơng tin Giấu tin bí mật (Steganography) Thuỷ vân số (Watermarking) Hình 1.1 Hai lĩnh vực kỹ thuật giấu thông tin Kỹ thuật giấu thông tin bí mật (Steganography): với mục đích đảm bảo an tồn bảo mật thông tin tập trung vào kỹ thuật giấu tin để giấu nhiều thơng tin Thông tin mật giấu kỹ đối tượng khác cho người khác khó phát Kỹ thuật giấu thông tin theo kiểu đánh giấu – thủy vân (watermarking) với mục đích để bảo vệ quyền đối tượng dùng để chứa thơng tin, thường tập trung đảm bảo số yêu cầu đảm bảo tính bền vững… Đây ứng dụng kỹ thuật thuỷ vân số 1.1.3 Mơ hình kỹ thuật giấu thơng tin Giấu thông tin vào phương tiện chứa tách lấy thơng tin q trình trái ngược mơ tả qua sơ đồ khối hệ thống hình 1.2: Thơng tin giấu Phương tiện chứa(audio, ảnh, video) Bộ nhúng thông tin Phương tiện chứa giấu tin Phân phối mạng Khóa Hình 1.2 Lược đồ chung cho q trình giấu tin Thơng tin cần giấu tuỳ theo mục đích người sử dụng, thơng điệp (với tin bí mật) hay logo, hình ảnh quyền Phương tiện chứa: file ảnh, text, audio… môi trường để nhúng tin Bộ nhúng thơng tin: chương trình thực việc giấu tin Đầu ra: phương tiện chứa có tin giấu Tách thơng tin từ phương tiện chứa diễn theo quy trình ngược lại với đầu thơng tin giấu vào phương tiện chứa Phương tiện chứa sau tách lấy thơng tin sử dụng, quản lý theo yêu cầu khác 1.1.4 Mơ hình kỹ thuật tách thơng tin Khóa giấu tin Phương tiện chứa giấu tin Bộ nhúng thông tin Phương tiện chứa(audio, ảnh, video) Thông tin giấu Phân phối mạng Kiểm định Hình 1.3 Lược đồ chung cho q trình giải mã thơng tin Hình 1.3 cơng việc giải mã thơng tin giấu Sau nhận đối tượng phương tiện chứa có giấu thơng tin, q trình giải mã thực thông qua giải mã tương ứng với nhúng thơng tin với khố trình nhúng Kết thu gồm phương tiện chứa gốc thông tin giấu Bước thông tin giấu xử lý kiểm định so sánh với thông tin ban đầu 1.1.5 Yêu cầu thiết yếu hệ thống giấu tin Có yêu cầu thiết yếu hệ thống giấu tin: Tính khơng nhìn thấy: yêu cầu hệ giấu tin Tính khơng nhìn thấy tính chất vơ hình thơng tin nhúng phương tiện nhúng Tính mạnh mẽ: yêu cầu thứ hệ giấu tin Tính mạnh mẽ nói đến khả chịu thao tác biến đổi phương tiện nhúng cơng có chủ đích Khả nhúng: yêu cầu thứ hệ giấu tin Khả nhúng số lượng thơng tin nhúng nhúng phương tiện chứa 1.1.6 Môi trường giấu tin a Giấu tin ảnh Giấu tin ảnh quan tâm Nó đóng vai trị quan trọng hầu hết ứng dụng bảo vệ an tồn thơng tin như: nhận thực thông tin, xác định xuyên tạc thông tin, bảo vệ quyền tác giả… Một đặc điểm giấu thơng tin ảnh thơng tin giấu cách vơ hình, cách truyền thông tin mật cho mà người khác biết sau giấu thông tin chất lượng ảnh gần không thay đổi đặc biệt ảnh màu hay ảnh xám b Giấu tin audio Khác với kỹ thuật giấu thông tin ảnh: phụ thuộc vào hệ thống thị giác người – HSV (Human Vision System), kỹ thuật giấu thông tin audio lại phụ thuộc vào hệ thống thính giác HAS (Human Auditory System) Bởi tai người việc phát khác biệt giải tần cơng suất, có nghĩa âm to, cao tần che giấu âm nhỏ, thấp cách dễ dàng Yêu cầu quan trọng giấu tin audio đảm bảo tính chất ẩn thơng tin giấu đồng thời không làm ảnh hưởng đến chất lượng liệu c Giấu tin video Cũng giống giấu thông tin ảnh hay audio, giấu tin video quan tâm phát triển mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng điều khiển truy cập thông tin, nhận thức thông tin, quyền tác giả… Một phương pháp giấu tin video đưa Cox phương pháp phân bố Ý tưởng phương pháp phân phối thông tin giấu dàn trải theo tần số liệu gốc d Giấu thông tin văn dạng text Giấu tin văn dạng text khó thực có thơng tin dư thừa, để làm điều người ta phải khéo léo khai thác dư thừa tự nhiên ngôn ngữ Một cách khác tận dụng định dạng văn (mã hố thơng tin vào khoảng cách từ hay dòng văn bản) => Kỹ thuật giấu tin áp dụng cho nhiều loại đối tượng không riêng liệu đa phương tiện ảnh, audio, video 1.1.7 Một số đặc diểm việc giấu tin ảnh Một kỹ thuật giấu tin ảnh có số đặc điểm sau: Tính vơ hình thơng tin giấu Số lượng thơng tin giấu Tính an tồn bảo mật thơng tin Ảnh mơi trường q trình giải mã 1.1.7.1 Tính vơ hình thơng tin Khái niệm dựa đặc điểm hệ thống thị giác người Thông tin nhúng không tri giác người với thị giác bình thường khơng phân biệt ảnh môi trường ảnh kết (tức không phân biệt ảnh trược sau giấu thông tin) Trong image hiding (Steganography) yêu cầu tính vơ hình thơng tin mức độ cao watermarking lại yêu cầu cấp độ định Chẳng hạn người ta áp dụng watermarking cho việc gắn biểu tượng mờ vào chương trình truyền hình để bảo vệ quyền 1.1.7.2 Tỷ lệ giấu tin Lượng thông tin giấu so với kích thước ảnh mơi trường vấn đề cần quan tâm thuật toán giấu tin Rõ ràng giấu bit thơng tin vào ảnh mà không cần lo lắng độ nhiễu ảnh hiệu mà thơng tin giấu có kích thước Kb Các thuật toán cố gắng đạt mục đích làm giấu nhiều thơng tin mà khơng gây nhiễu đáng kể 1.1.7.3 Tính bảo mật Thuật tốn nhúng tin coi có tính bảo mật thơng tin nhúng khơng bị tìm bị cơng cách có chủ đích sở có hiểu biết đầy đủ thuật tốn nhúng tin có giải mãn (trừ khóa bí mật), cịn có ảnh có mang thông tin (ảnh kết quả) Đây yêu cầu quan trọng ảnh image hiding 1.1.7.4 Ảnh mơi trường q trình giải mã u cầu cuối thuật toán phải cho phép lấy lại thông tin giấu ảnh mà khơng có ảnh mơi trường Điều thuận lợi ảnh môi trường lại làm giới hạn khả ứng dụng kỹ thuật giấu tin 1.2 Tổng quan kỹ thuật phát ảnh có giấu tin (Steganalysis) 1.2.1 Khái niệm Steganalysis kỹ thuật phát tồn thông tin ẩn giấu nguồn đa phương tiện(multimedia) Giống thám mã, mục đích Steganalysis phát ảnh có mang thơng tin mật phá vỡ tính bí mật vật mang tin ẩn Mục đích kỹ thuật phát để phân loại ảnh số có phải ảnh gốc (cover image) hay ảnh có giấu tin (stego image) hay khơng, để từ đưa bước xử lý 1.2.2 Phân tích tin ẩn giấu thường dựa vào yếu tố sau: - Phân tích dựa vào đối tượng mang tin - Phân tích so sánh đặc trưng: so sánh vật mang tin chưa giấu tin với vật mang tin giấu tin, đưa khác biệt chúng - Phân tích dựa vào thơng điệp cần giấu để dị tìm - Phân tích dựa vào thuật tốn giấu tin đối tượng giấu biết: Kiểu phân tích phải định đặc trưng đối tượng giấu tin, cơng cụ giấu tin (thuật tốn) sử dụng - Phân tích dựa vào thuật tốn giấu tin, đối tượng gốc đối tượng sau giấu tin 1.2.3 Các phương pháp phân tích ảnh có giấu tin - Phân tích trực quan: Thường dựa vào quan sát dùng biểu đồ histogram ảnh gốc ảnh chưa giấu tin để phát khác biệt hai ảnh đưa vấn đề nghi vấn Với phương pháp phân tích thường khó phát với ảnh có độ nhiễu cao kích cỡ lớn - Phân tích theo dạng ảnh: Phương pháp thường dựa vào dạng ảnh bitmap ảnh nén để đoán nhận kỹ thuật giấu hay sử dụng ảnh bitmap thường hay sử dụng giấu miền LSB, ảnh nén thường sử dụng kỹ thuật giấu hệ số biến đổi DCT, DWT, DFT - Phân tích theo thống kê: Đây phương pháp sử dụng lý thuyết thống kê thống kê toán sau xác định nghi vấn đặc trưng Phương pháp thường đưa độ tin cậy cao đặc biệt cho ảnh liệu lớn CHƢƠNG CẤU TRÚC ẢNH BITMAP 2.1 Cấu trúc ảnh Bitmap Ảnh BMP (Bitmap) phát triển Microsoft Corporation, lưu trữ dạng độc lập thiết bị cho phép Windows hiển thị liệu không phụ thuộc vào khung định màu phần cứng Tên file mở rộng mặc định file ảnh Bitmap “.BMP” Ảnh BMP sử dụng Microsoft Windows ứng dụng chạy Windows từ version 3.0 trở lên Mỗi file ảnh Bitmap gồm phần bảng 2.1: Bảng 2.1 Cấu trúc ảnh BitMap Bitmap Header (54 byte) Color Palette Bitmap Data 2.1.1 Bitmap Header Thành phần bitcount (Bảng 2.2 Thông tin Bitmap Header) cấu trúc Bitmap Header cho biết số bit dành cho điểm ảnh số lượng màu lớn ảnh Bitcount nhận giá trị sau: o 1: Bitmap ảnh đen trắng, bit biểu diễn điểm ảnh Nếu bit mang giá tri “0” điểm ảnh điểm đen, bit mang giá trị “1” thi điểm ảnh điểm trắng o 4: Bitmap ảnh 16 màu, điểm ảnh biểu diễn bit o 8: Bitmap ảnh 256 màu, điểm ảnh biểu diễn bit o 16: Bitmap ảnh High Color, dãy byte liên tiếp Bitmap biểu diễn cường độ tương đối màu đỏ, xanh xanh lơ (RGB) điểm ảnh 10 Hình 5.19 Tệp văn 1.txt dùng làm thử nghiệm Sau sử dụng chương trình phát tỉ lệ nhúng p cho ảnh với trường hợp Bảng 5.1 Kết kiểm tra tỉ lệ nhúng peppers 0% 10% 30% 50% 70% 100% 18 34 48 64 97 milk 26 37 41 56 67 93 lena 12 27 44 51 81 91 tiffany baboon airplane 17 34 47 75 86.7 -22 -29 -36 38 60 83 15 40 52 68 85 tiffany baboon airplane 10 -27 Bảng 5.2 Kết kiểm tra ảnh nhúng tệp văn peppers 1.txt milk 28 lena 14 5.4 Đánh giá kỹ thuật phát theo F-measure 5.4.1 Độ đo đánh giá Trong thử nghiệm này, em sử dụng độ đo đánh giá là: precision, recall f-measure thường áp dụng phân loại liệu Precision độ đo tính xác đắn việc phân loại Recall độ đo tính tồn vẹn việc phân lớp Cụ thể cho tốn phân loại ảnh có giấu tin ảnh chưa giấu tin, giả sử ta có tập ảnh đầu vào E (gồm ảnh giấu tin ảnh chưa giấu tin) cần phân thành tập E1 (ảnh có giấu tin) E2 (ảnh khơng giấu tin) Sau thực phân lớp bảng sau: 41 E1 Kết phân lớp đạt E2 Kết phân lớp E1 E2 fp (false (true positive) positive) fn (false negative) tn (true negative) Khi precision recall tính tốn theo cơng thức sau: Pr ecision tp fp Re call fn (5.1) (5.2) Mặc dù precsion recall độ đo dùng rộng rãi phổ biến nhất, chúng lại gây khó khăn phải đánh giá tốn phân loại hai độ đo lại khơng tăng/giảm tương ứng với Bài tốn đánh giá có recall cao có precision thấp ngược lại Hơn nữa, việc so sánh mà dựa precision recall khơng phải ý hay Với mục tiêu này, độ đo F-measure sử dụng để đánh giá tổng quát toán phân loại F-measure trung bình điều hồ có trọng số precision recall có cơng thức: F precision.recall precision recall β tham số có giá trị nằm Nếu β = 1, F-measure với precision β = 0, F-measure với recall Giữa đoạn đó, giá trị β cao, độ quan trọng precision cao so với recall Ta sử dụng giá trị thường dùng β = 0.5, nghĩa là: F precision.recall precision recall (5.3) 42 5.4.2 Kết thử nghiệm Tập ảnh thử nghiệm D1 gồm 50 ảnh chưa giấu tin kích cỡ 800x600 (từ Image01.jpg đến Image50.jpg), kích thước tùy ý D2 gồm 50 ảnh dùng để giấu tin với lượng giấu 50%, 100% 43 Hình 5.20 Tập 50 ảnh chưa giấu tin 44 Hình 5.21 Tập 50 ảnh có giấu tin ngẫu nhiên 50% 100% 45 Chọn tập ảnh D50_percent gồm 100 ảnh có 50 ảnh khơng giấu tin (D1) 50 ảnh có giấu tin với lượng giấu 50% (D2) Một tập ảnh khác D100_percent gồm 100 ảnh với 50 ảnh chưa giấu (D1) 50 ảnh có giấu với lượng giấu 100% (D2) Sau dùng kỹ thuật phát tập thử nghiệm ta thu kết bảng 5.3: Bảng 5.3 Bảng kết thử nghiệm hai tập ảnh D50_percent D100_percent Tập thử nghiệm D50_percent D100_percent Image01.jpg F (False) F Image02.jpg F F Image03.jpg T (True) T Image04.jpg T T Image05.jpg F F Image06.jpg T T Image07.jpg F F Image08.jpg F F Image09.jpg T T Image10.jpg F F Image11.jpg F F Image12.jpg T T Image13.jpg T T Image14.jpg T T Tên ảnh 46 Tập thử nghiệm D50_percent D100_percent Image15.jpg F F Image16.jpg T T Image17.jpg T T Image18.jpg F F Image19.jpg T T Image20.jpg F F Image21.jpg T T Image22.jpg T T Image23.jpg T T Image24.jpg F F Image25.jpg T T Image26.jpg T T Image27.jpg F F Image28.jpg T T Image29.jpg F F Image30.jpg F F Image31.jpg F F Image32.jpg F F Tên ảnh 47 Tập thử nghiệm D50_percent D100_percent Image33.jpg T T Image34.jpg T T Image35.jpg F F Image36.jpg T T Image37.jpg T T Image38.jpg F F Image39.jpg T T Image40.jpg T T Image41.jpg F F Image42.jpg T T Image43.jpg T T Image44.jpg F F Image45.jpg T T Image46.jpg T T Image47.jpg T T Image48.jpg F F Image49.jpg T T Image50.jpg T T Tên ảnh 48 Tập thử nghiệm D50_percent D100_percent Image51.tiff T T Image52.tiff T T Image53.tiff T T Image54.tiff T T Image55.tiff F T Image56.tiff T T Image57.tiff T T Image58.tiff T T Image59.tiff F T Image60.tiff T T Image61.tiff F T Image62.tiff T T Image63.tiff T T Image64.tiff T T Image65.tiff F T Image66.tiff T T Image67.tiff T T Image68.tiff T T Tên ảnh 49 Tập thử nghiệm D50_percent D100_percent Image69.tiff T T Image70.tiff F T Image71.tiff T T Image72.tiff T T Image73.tiff T T Image74.tiff T T Image75.tiff T T Image76.tiff T T Image77.tiff F T Image78.tiff T T Image79.tiff T T Image80.tiff T T Image81.tiff T T Image82.tiff F T Image83.tiff T T Image84.tiff T T Image85.tiff T T Image86.tiff T T Tên ảnh 50 Tập thử nghiệm D50_percent D100_percent Image87.tiff T T Image88.tiff T T Image89.tiff T T Image90.tiff T T Image91.tiff F T Image92.tiff T T Image93.tiff F T Image94.tiff F T Image95.tiff T T Image96.png T T Image97.png T T Image98.png T T Image99.png T T Image100.png T T Tên ảnh Sau ta dùng độ đo đánh giá là: Precision, Recall F-measure để phân loại ảnh có giấu tin ảnh chưa giấu tin Sau thực phân lóp hai tập thử nghiệm D50_percent D100_percent ta kết bảng 5.4 bảng 5.5 Bảng 5.4 Tổng hợp kết từ bảng 5.3 tập thử nghiệm D50_percent 51 Kết phân lớp Kết D1 phân lớp đạt D2 D1 D2 29 21 10 40 Áp dụng công thức (5.1) (5.2) (5.3) ta có: 29 29 21 Precision 0.58 29 29 10 Recall F - measure 2* 0.74 0.58 * 0.74 0.58 0.74 0.65 Bảng 5.5 Tổng hợp kết từ bảng 5.3 tập thử nghiệm D100_percent Kết phân lớp Kết D1 phân lớp đạt D2 D1 D2 29 21 50 Áp dụng cơng thức (5.1), (5.2) (5.3) ta có: Precision 29 29 21 0.58 Recall 29 29 F - measure 2* 0.58 * 0.58 0.73 52 Bảng 5.5 Bảng thử nghiệm hai tập ảnh D50_percent D100_percent Độ đo Kỹ thuật Precision Recall F-measure Kỹ thuật phát cho lượng giấu 50% 0.58 0.74 0.65 Kỹ thuật phát cho lượng giấu 100% 0.58 0.73 5.4.3 Nhận xét Nếu dùng tỉ lệ nhúng p=0% làm mốc để kiểm tra ảnh có mang tin hay khơng với phương pháp phát nghiên cứu khơng xác Bởi ý tưởng thuật toán phát sử dụng so sánh tương quan sai khác biểu đồ tần số sai khác ảnh Đối với ảnh chuẩn thực nghiệm biểu đồ tần số sai khác ảnh đối xứng qua gốc tọa độ, thực tế tùy vào ảnh thường khơng cân số điểm ảnh tối điểm ảnh sang nên biểu đồ tần số sai khác ảnh khơng đối xứng Vì kết độ đo đánh giá đạt không cao Qua nhiều lần thử nghiệm em thấy có ảnh mơi trường (cover images) kiểm tra có tỉ lệ nhúng tin cao p>20%, thơng thường p≈10% Vì nhìn vào kết tỉ lệ giấu tin p>0% đưa mà kết luận ảnh giấu tin kết khơng ta mong đợi Giải pháp đưa so sánh tỉ lệ kiểm tra với tỉ lệ giấu thu ảnh môi trường (cover image) 53 KẾT LUẬN Phát thông tin ẩn giấu liệu đa phương tiện, đặc biệt ảnh số vấn đề quan tâm nhiều lĩnh vực Để phát phân biệt ảnh số có mang tin mật hay khơng địi hỏi nhiều yếu tố kỹ thuật phức tạp Trong đồ án đưa nhìn tổng quan giấu tin miền LSB phát ảnh có giấu tin sử dụng kỹ thuật giấu LSB Trong thời gian làm đồ án em nghiên cứu vấn đề sau: - Nghiên cứu tổng quan kỹ thuật giấu tin ảnh - Nghiên cứu cấu trúc ảnh BITMAP PNG - Tìm hiểu chi tiết kỹ thuật giấu tin miền LSB ảnh - Nghiên cứu kỹ thuật phát ảnh có giấu tin sử dụng kỹ thuật giấu LSB - Cài đặt thử nghiệm matlab 2007b Trong trình làm đồ án, kiến thức cịn thiếu sót, hạn chế thời gian nên việc nghiên cứu đề tài tránh khỏi thiếu sót Rất mong nhận đóng góp ý kiến thầy, tồn thể bạn đồng mơn để báo cáo em hồn thiện Em xin chân thành cảm ơn! 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] T.Zhangand X.Ping, “Reliable detection of LSB steganography based on the difference image histogram”, IEEE International Conferenceon Acoustics, Speech, and Signal Processing, Volume3, April2003, pp.545-548 [2] Đỗ Thị Nguyệt, Đồ án tốt nghiệp, ngành Công nghệ thông tin, năm 2009 [3] Vũ Văn Tập, Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin, năm 2010 [4] Fridrich, M.Goljan, R.Du, “Detecting LSB Steganography in Color and Gray-Scale Images”, IEEE Multimedia, October-November issue, 2001, pp [5] J.Fridrich, M.Goljanand R.Du, “Detecting LSB Steganography in Color and Grayscale Images”, IEEE, vol.8(4) Multimedia, October – December 2001, pp 22-28 [6] of Reversible Contrast Mapping Watermarking, proceedings of the world congress on engineering 2008 Vol I WCE 2008, London, UK [7] J.Fridrich, M.Goljan, R.Du, “Reliable detection of LSB Steganography in grayscale and color images”, Proceeding of ACM, Special Sessionon Multimedia Securityand Watermarking, Ottawa, Canada, 2001, pp 27-30 [8] CBIR Image Database, University of Washington, http://www.cs.washing 55 ... việc phát thông tin ẩn giấu ảnh số CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN VÀ PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN 1.1 Tổng quan kỹ thuật giấu tin (Steganography) 1.1.1 Định nghĩa kỹ thuật giấu tin Giấu thông... dị tìm - Phân tích dựa vào thuật toán giấu tin đối tượng giấu biết: Kiểu phân tích phải định đặc trưng đối tượng giấu tin, công cụ giấu tin (thuật toán) sử dụng - Phân tích dựa vào thuật tốn giấu. .. giấu tin, đối tượng gốc đối tượng sau giấu tin 1.2.3 Các phương pháp phân tích ảnh có giấu tin - Phân tích trực quan: Thường dựa vào quan sát dùng biểu đồ histogram ảnh gốc ảnh chưa giấu tin để phát