Bài viết đề xuất một giải pháp bảo vệ bản quyền ảnh số sử dụng kết hợp hai kỹ thuật đang được quan tâm, đó là kỹ thuật thủy vân và kỹ thuật mã hóa trực quan. Trong giải pháp của chúng tôi, thông tin bản quyền (logo bản quyền) sẽ được phân tán thành n mảnh sử dụng lược đồ phân tán k − out − of − n, còn gọi là lược đồ phân tán (k, n).
Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh GIẢI PHÁP BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ DỰA TRÊN KỸ THUẬT KẾT HỢP THUỶ VÂN VÀ MÃ HOÁ TRỰC QUAN ∗ Học Giang Ngọc Dân∗ , Tạ Minh Thanh‡∗ Viện Kỹ Thuật Quân Sự, 236 Hoàng Quốc Việt, Bắc Từ Liêm, Hà Nội Tóm tắt—Bài báo đề xuất giải pháp bảo vệ quyền ảnh số sử dụng kết hợp hai kỹ thuật quan tâm, kỹ thuật thuỷ vân kỹ thuật mã hoá trực quan Trong giải pháp chúng tôi, thông tin quyền (logo quyền) phân tán thành n mảnh sử dụng lược đồ phân tán k − out − of − n, gọi lược đồ phân tán (k, n) Một số mảnh thông tin phân tán sử dụng để nhúng vào ảnh số để minh chứng quyền người dùng; n−1 mảnh phân tán lại sử dụng để đăng ký với Cục quyền tác giả Khi xác nhận quyền thuộc người dùng, nhà xác minh cần trích rút thông tin thuỷ vân từ ảnh số, kết hợp với k − mảnh phân tán đăng ký từ n − mảnh phân tán để phục hồi thơng tin quyền Kết thí nghiệm phương pháp đề xuất so sánh với phương pháp dùng thuỷ vân số cho thấy phương pháp chúng tơi có hiệu thực tế ứng dụng bảo vệ quyền sản phẩm số Từ khóa—Thủy vân ảnh kỹ thuật số, Mã hố trực quan, Bảo vệ quyền hình ảnh, Biến đổi sóng rời rạc (DWT), Biến đổi Cosine rời rạc (DCT), Xác thực quyền tác giả I GIỚI THIỆU Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đem lại thay đổi sâu sắc xã hội sống Sự đời phần mềm có tính mạnh, thiết bị máy ảnh kỹ thuật số, máy quét chất lượng cao, máy in, máy ghi âm kỹ thuật số, v.v với tới giới tiêu dùng rộng lớn để sáng tạo, xử lý thưởng thức Tác giả liên hệ: Giang Ngọc Dân, Email: giangngocdan3110@gmail.com Đến tòa soạn: 10/2020, chỉnh sửa: 11/2020, chấp nhận đăng: 12/2020 ‡ Corresponding author SOÁ 04A (CS.01) 2020 liệu đa phương tiện (multimedia data) Mạng Internet toàn cầu biến thành “xã hội ảo” nơi diễn q trình trao đổi thơng tin lĩnh vực như: trị, qn sự, quốc phịng, kinh tế, thương mại Chính mơi trường mở tiện nghi xuất vấn nạn, tiêu cực nạn ăn cắp quyền, nạn xuyên tạc thông tin, truy cập thông tin trái phép Một giải pháp bảo vệ sản phẩm số, bảo toàn thông tin bảo vệ quyền tác giả cho sản phẩm số yêu cầu cách cấp thiết Trong giải pháp nay, thuỷ vân số giải pháp nhiều chuyên gia ủng hộ cho vấn đề bảo vệ quyền sản phẩm đa phương tiện Để phương pháp thủy vân kỹ thuật số có hiệu tính ẩn tính bền vững trước thao tác hình ảnh phổ biến như: nén, lọc, xoay, cắt xén theo tỷ lệ, cuôc công thông đồng số nhiều hoạt động xử lý tín hiệu kỹ thuật số khác cần đảm bảo Các kỹ thuật thủy vân ảnh kỹ thuật số nhóm lại thành hai nhóm chính: kỹ thuật thủy vân miền khơng gian kỹ thuật thủy vân miền tần số So với kỹ thuật thủy vân miền không gian, kỹ thuật thủy vân miền tần số chứng minh hiểu việc đạt yêu cầu tính ẩn tính bền vững thuật toán thủy vân kỹ thuật số Các biến đổi miền tần số thường sử dụng bao gồm: Biến đổi sóng rời rạc (Discrete Wavelet Transform - DWT), Biến đổi Cosine rời rạc (Discrete Consine Tranform - DCT) Biến đổi Fourier rời rạc (Discrete Fourier Transform - DFT) Những đề xuất sử dụng biến đổi miền tần số đề cập nhiều nghiên cứu gần đề xuất kỹ thuật thuỷ vân miền tần số DCT [1]–[4], miền tần số DWT [5]–[8], miền tần số DFT [9], [10] TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 28 Giải pháp bảo vệ quyền ảnh số dựa kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số mã hoá trực quan Những phương pháp đề xuất rõ ưu điểm việc giấu thông tin miền tần số để tạo giải pháp thuỷ vân bền vững, phù hợp cho ứng dụng bảo vệ quyền sản phẩm số Các kỹ thuật thuỷ vân miền tần số thường lựa chọn cho thích hợp với đối tượng chịu tác động kỹ thuật nén áp dụng cho giải pháp thuỷ vân miền tần số DCT, cải tiến chất lượng ảnh sau nhúng thuỷ vân áp dụng cho giải pháp thuỷ vân miền tần số DWT, Tuy nhiên, DWT sử dụng thủy vân ảnh kỹ thuật số thường xuyên đặc tính định vị khơng gian đa độ phân giải nó, tương tự mơ hình lý thuyết hệ thống thị giác người Các cải tiến hiệu tốt thuật toán thủy vân ảnh kỹ thuật số dựa DWT đạt nhiều cách cho phù hợp với đối tượng sản phẩm số khác nhạc số, phim số, ảnh số Để cân việc cải tiến chất lượng ảnh số sau nhúng thuỷ vân tính bền vững thông tin thuỷ vân, nghiên cứu miền tần số mở rộng q -DCT [11], q -DWT [12], hay q SVD [13] đề xuất nhằm cân hai mục tiêu Tuy nhiên, việc điều chỉnh giá trị tham số q để thoả mãn điều kiện cân hai tiêu chí khó đạt Các tác giả phải thực bước đánh giá khảo sát tiêu chí chất lượng ảnh sau nhúng độ bền vững thuỷ vân để chọn giá trị thích hợp cho tham số q Một kỹ thuật khác nhằm bảo vệ quyền ảnh số kỹ thuật thuỷ vân rỗng, đó, thông tin thuỷ vân không nhúng trực tiếp vào ảnh số mà đặc trưng bền vững ảnh số trích chọn để mã hố với thơng tin quyền để tạo thông tin đăng ký với Cục quyền tác giả [14] Tuy nhiên, thuỷ vân rỗng phụ thuộc nhiều vào tính chất đặc trưng ảnh số Đối với ảnh có độ “phức tạp” lớn đặc trưng trích rút bền vững với công ảnh Trong báo này, để làm phong phú tính ứng dụng sử dụng miền tần số DWT, đề xuất thuật toán thủy vân ảnh kỹ thuật số dựa việc kết hợp kỹ thuật mật mã trực quan (Visual Secret Sharing) phép biến đổi sóng rời rạc DWT Điểm bật thuật tốn thủy vân, cịn gọi thông tin quyền, chia thành mảnh chia sẻ bí mật (shares) kỹ thuật mật mã trực quan, sau nhúng vào SỐ 04A (CS.01) 2020 băng DWT lựa chọn ảnh chứa thông tin Việc xác định quyền sản phẩm số thực việc trích thơng tin từ ảnh số, đồng thời phải kết hợp với giải mã mật mã trực quan để phục hồi lại thơng tin quyền Chính vậy, tính bảo mật thông tin quyền tác giả cải thiện đảm bảo an toàn cho người sử dụng Trong báo này, tổ chức nội dung sau: Các kiến thức liên quan trình bày mục II Trong mục III, kiến trúc chi tiết mơ tả mơ hình đề xuất đưa Thí nghiệm đánh giá trình bày phần IV Kết luận, dự kiến nội dung cải thiện xu hướng nghiên cứu đưa mục V II CÁC KỸ THUẬT LIÊN QUAN Phép biến đổi DWT sử dụng rộng rãi nhiều ứng dụng xử lý tín hiệu kỹ thuật số Trong đó, kỹ thuật mật mã trực quan kỹ thuật mã hóa mà thơng tin trực quan (hình ảnh, văn bản, ) mã hóa cho việc giải mã thực hệ thống thị giác người Trong phần này, giới thiệu ngắn gọn hai kỹ thuật phác họa liên quan chúng việc triển khai kỹ thuật thủy vân ảnh kỹ thuật số A Biến đổi DWT Biến đổi DWT: Sóng hàm đặc biệt dạng tương tự hình sin cosin phân tích Fourier, sử dụng hàm sở để biểu diễn tín hiệu [21]–[24] Do nhu cầu tính tốn xử ly kiện thực máy tính, Daubechies (1990) đưa một họ Wavelet quan trọng dùng để tính biến đổi Wavelet rời rạc (DWT) Theo cách tiếp cận này, ứng với hàm Wavelet Ψ(x), người ta đưa hàm số tỉ lệ Φ(x) dùng để tính Ψ(x) Mối quan hệ hàm tỉ lệ hàm wavelet cho công thức (1) (2): N −1 ck φ(2x − k) Φ(x) = (1) k=0 N −1 (−1)k ck Φ(2x + k − N + 1) Ψ(x) = (2) k=0 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 29 Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh Với Φ(x) hàm tỉ lệ, Ψ(x) hàm Wavelet, N số chẵn k ∈ Z Các phép lọc tiến hành với nhiều tầng (level) khác để khối lượng tính tốn khơng tăng, qua lọc, tín hiệu lấy mẫu xuống Ứng với tầng, tín hiệu có độ phân giải khác Do đó, phép biến đổi sóng rời rạc gọi phân tích đa phân giải (MRA Multiresolution Analysis) Tại tầng lọc, biểu thức phép lọc cho công thức (3) (4): S(n).g(2k − n), yhigh (n) = (3) n S(n).h(2k − n), ylow (n) = (4) n đó, S(n) tín hiệu, h(n) đáp ứng xung lọc thông thấp tương ứng với hàm (1) g(n) đáp ứng xung lọc thông cao tương ứng với hàm (2) Hai lọc liên hệ theo hệ thức (5): h(N − − n) = (−1)n g(n), (5) đó, N số mẫu tín hiệu Tín hiệu S(n) tái tạo theo bước ngược lại gọi phép biến đổi sóng rời rạc nghịch (IDWT, inverse discrete wavelet transform) Hình 1: Hệ thống thị giác người có chức phép OR SỐ 04A (CS.01) 2020 Hình 2: Ví dụ cho lược đồ chia sẻ bí mật Shamir B Mật mã trực quan - Visual Secret Sharing Mật mã trực quan kỹ thuật mã hóa mà đó, thơng tin trực quan (hình ảnh, văn ) mã hóa theo cách mà việc giải mã thực thông qua hệ thống thị giác người (Hình 1) mà khơng cần đến trợ giúp máy tính [15] Ý tưởng chia sẻ bí mật đề xuất Adi Shamir [16] G.Blakley [17] vào năm 1979 Bốn năm sau đó, vào năm 1983, phương pháp chia sẻ bí mật khác để xuất Asmuth Bloom [18] Theo đó, lược đồ Shamir dựa phép nội suy đa thức; lược đồ Blakley dựa hình học siêu phẳng lược đồ Asmuth Bloom dựa định lý số dư Trung Quốc Trong số lược đồ chia sẻ bí mật đề xuất, lược đồ chia sẻ bí mật Shamir xem tiềm cho việc bảo vệ quyền hình ảnh Nền tảng lược đồ chia hình ảnh thành mảnh chia sẻ bí mật (shares hay shadows) Để thu hình ảnh gốc, cần kết hợp shadows lại với Hình Trong báo này, sử dụng phương pháp tạo mảnh chia sẻ bí mật từ hình ảnh gốc (Original Image) "Chuỗi ngẫu nhiên" RandomSequence [19] Với lược đồ k − out − of − n, giả sử, ta có tập P n phần tử, hình ảnh bí mật S mã hóa n phần tử gọi mảnh chia sẻ bí mật Với thành phần tập P nhận mảnh chia sẻ, với k mảnh chia sẻ nhiều xếp chồng lên thơng điệp (hình ảnh) hiển thị Nhưng có k mảnh chia sẻ cố gắng phân tích phương pháp khác thơng điệp mã hóa Đối với lược đồ k −out−of −n sử dụng Chuỗi TAÏP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 30 Giải pháp bảo vệ quyền ảnh số dựa kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số mã hố trực quan Hình 3: Chuỗi ngẫu nhiên ngẫu nhiên - Random Sequence, chuỗi ngẫu nhiên cấu thành từ (n − k + 1) giá trị “1” (k − 1) giá trị “0” Trong lược đồ này, có số lượng chuỗi ngẫu nhiên (ns) tổ hợp chập (k − 1) n (ns = nC(k - 1)) Khi tiến hành tạo mảnh chia sẻ bí mật, trước tiên, chúng tơi khởi tạo tồn bit n mảnh chia sẻ bí mật “0”, sau chuyển giá trị tất điểm ảnh ảnh gốc I thành bit nhị phân Tại điểm ảnh I , xác định vị trí bit có giá trị “1” Nếu bit vị trí xác định có giá trị “1” vị trí bit (n − k + 1) mảnh chia sẻ bí mật tập hợp n mảnh chia sẻ phải gán giá trị “1” vị trí (k − 1) mảnh chia sẻ cịn lại mang giá trị “0” Nếu nhìn từ phía xếp chồng mảnh chia sẻ với chuỗi bit vị trí xác định có (n − k + 1) số “1” (k − 1) số “0” Điều mô tả trực quan Hình Các bước tiến hành tạo mảnh chia sẻ bí mật chuỗi ngẫu nhiên Random Sequence sau: Bước 1: Đưa vào ảnh gốc logo I , số mảnh chia sẻ cần tạo (n) số mảnh chia sẻ tối thiểu để tái tạo lại ảnh gốc (k) Bước 2: Tính số lượng chuỗi ngẫu nhiên (ns) Với ns = nC(k-1) khởi tạo chuỗi ngẫu nhiên: Sq1 , Sq2 , , Sqns Bước 3: Giả sử mảnh chia sẻ ảnh gốc (I) ký hiệu S1 , S2 , , Sn tạo SOÁ 04A (CS.01) 2020 logic sau: + Khởi tạo tất bit St giá trị “0”, với (1 ≤ t ≤ n) + Nếu bit thứ i điểm ảnh I mang giá trị “1” thì: Tạo số ngẫu nhiên r khoảng từ đến ns Tiến hành phép tính tốn OR bit thứ i Sj (Với ≤ j ≤ n) với bit thứ j chuỗi Sqr , với ≤ r ≤ ns Các bước tiến hành tái tạo hình ảnh ban đầu: Bước 1: Chọn s mảnh chia sẻ (với s ≥ k ) số n mảnh chia sẻ bí mật tạo trước Bước 2: Tiến hành phép OR bit thứ j mảnh chia sẻ với Với ≤ j ≤ w ∗h để phục hồi hình ảnh logo I với kích thước w ×h Với việc áp dụng thuật tốn VSS trên, chúng tơi phân tán ảnh logo thơng tin quyền để cải thiện tính bảo mật thơng tin tác giả nhúng thông tin quyền vào sản phẩm số C Một số kỹ thuật bảo vệ quyền ảnh số Để bảo vệ quyền tác giả sản phẩm số, kỹ thuật bảo vệ phải đảm bảo sản phẩm mang thơng tin đặc biệt, thông tin tác giả, ngày sinh, nhằm chứng minh với người sản phẩm thuộc quyền sở hữu người tạo sản phẩm số Dựa yêu cầu đó, số giải pháp bảo vệ quyền ảnh số đề xuất như: Thủy vân số: Đây kỹ thuật mới, phương pháp thủy vân tiến hành giấy với mục đích truyền tin mật Đó thơng tin nhỏ nhúng chìm giấy để thể gốc mẩu tin Đối với thủy vân ảnh số, kỹ thuật nhúng lượng thơng tin vào ảnh thơng tin gắn liền với ảnh Điều có nghĩa là, thơng tin sau nhúng vào ảnh trở thành thành phần ảnh Chính yếu tố mà thủy vân ảnh số áp dụng phổ biến cho mục đích bảo vệ quyền ảnh số Mã hóa: Các kỹ thuật mã hóa vấn đề bảo vệ quyền ảnh số, hoàn toàn khác so với thủy vân Mã hóa cung cấp phương thức bảo mật thơng qua việc mã hóa giải mã Tuy nhiên, TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 31 Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh Ảnh Gốc LOGO ff n shares… (k,n) share + AES Biến đổi DWT mức nhúng vào kênh Red ảnh gốc R R DWT Biến đổi DWT mức nhúng vào kênh Green ảnh gốc G G DWT Biến đổi DWT mức nhúng vào kênh Blue ảnh gốc B B DWT NC = IDWT IDWT IDWT PSNR = R G B LOGO Ảnh nhúng thủy vân Kết hợp K share + key AES R DWT G DWT B DWT R G B IDWT Share nhúng vào ảnh gốc Hình 4: Sơ đồ mơ tả thuật tốn mã hóa khơng thể cung cấp khả giám sát bảo vệ nội dung thông tin sau giải mã Ngồi ra, việc cơng hệ thống mã hóa hệ thống thủy vân có nhiều khác biệt Đối với mã hóa, kẻ cơng giải mã thơng điệp bí mật tức hệ thống mã hóa bị phá vỡ Nhưng để phá vỡ hệ thống thủy vân cần hai giai đoạn là: kẻ công phải phát kỹ thuật thủy vân sử dụng, hai là, kẻ công phải đọc, sửa đổi loại bỏ thủy vân nhúng Như vậy, kỹ thuật thủy vân mã hóa, hai có ưu nhược điểm riêng, đó, nhiều trường hợp nên sử dụng kết hợp hai kỹ thuật Ở phần báo này, đề xuất giải pháp kết hợp thủy vân mã hóa nhằm đảm bảo hai yếu tố bảo mật thông tin bảo vệ quyền tác giả cho ảnh số SOÁ 04A (CS.01) 2020 III ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ KẾT HỢP THUỶ VÂN VÀ VSS Trong báo này, tập trung nghiên cứu thuật tốn nhúng trích thủy vân ảnh màu (color image) sử dụng phép biến đổi sóng DWT Dữ liệu đầu vào thuật toán là: 01 ảnh màu để làm ảnh chứa thủy vân (Cover Image) 01 ảnh màu khác để làm logo (Secret Image) Để tăng mức độ bảo mật cho thủy vân, sử dụng kỹ thuật mật mã trực quan để chia ảnh thủy vân thành n mảnh chia sẻ bí mật Một số n mảnh chia sẻ bí mật tạo chọn làm ảnh thủy vân (Watermark) nhúng vào ảnh chứa thủy vân Kỹ thuật nhúng thuỷ vân báo triển khai ba kênh màu R, G, B ảnh gốc sau biến đổi tần số DWT Để xác minh quyền tác giả ảnh số, sau trích xuất thủy vân (mảnh chia sẻ bí mật nhúng vào ảnh chứa), tiếp tục áp dụng kỹ TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 32 Giải pháp bảo vệ quyền ảnh số dựa kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số mã hoá trực quan thuật mật mã trực quan để tổng hợp mảnh chia sẻ để thu logo ban đầu Sơ đồ quy trình hoạt động thuật tốn mơ tả Hình Ảnh Gốc Logo R G B R G B DWT DWT DWT DWT DWT DWT A Thuật tốn nhúng thuỷ vân Hình mô tả hệ thống đề xuất kết hợp kỹ thuật mật mã trực quan vào trình nhúng thủy vân Thuật tốn nhúng thủy vân dựa phương pháp biến đổi sóng rời rạc ảnh màu kết hợp với kỹ thuật mật mã trực quan giúp nâng cao nhiều khả ứng dụng lĩnh vực bảo vệ quyền tác giả Sau áp dụng kỹ thuật mật mã trực quan để tạo n mảnh chia sẻ bí mật từ ảnh logo, chọn mảnh chia sẻ nhúng vào ảnh chứa Quá trình nhúng thủy vân vào ảnh chứa mơ tả Hình Bước 1: Tiến hành tách ảnh gốc ảnh logo thành kênh màu riêng biệt Red (R), Green (G), Blue (B) Bước 2: Áp dụng DWT để phân tích ảnh gốc thành bốn băng con: LL1, HL1, LH1 HH1 Tiếp tục biến đổi DWT cho băng HL1 để có bốn băng nhỏ chọn băng LL2 Bước 3: Thực nhúng thủy vân Thuật toán nhúng thủy vân IDWT IDWT IDWT Kết hợp kênh màu R G B Ảnh nhúng thủy vân Hình 6: Thuật tốn nhúng thủy vân sử dụng DWT kênh màu theo công thức sau: W atermarkedi,j = Vi,j + αWi,j , (6) đó: V i, j băng với hệ số tương ứng α cường độ nhúng kênh màu Bước 4: Thực phép biến đổi IDWT mức kết hợp kênh màu để thu ảnh nhúng thủy vân B Thuật tốn trích xuất thủy vân Q trình trích rút thơng tin thực ngược lại so với quy trình nhúng thơng tin, mơ tả Hình Bước 1: Tiến hành phân tích ảnh gốc ảnh thủy vân thành kênh màu riêng biệt Red (R), Green (G), Blue (B) Hình 5: Mơ tả việc ứng dụng mật mã trực quan vào thuật toán SOÁ 04A (CS.01) 2020 Bước 2: Thực phép biến đổi DWT mức cho ảnh chứa thủy vân ảnh gốc TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 33 Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh Ảnh chứa thủy vân Ảnh Gốc R G B R G B DWT DWT DWT DWT DWT DWT Thuật toán trích thủy vân IDWT IDWT IDWT Hình 8: Ảnh gốc (a), Logo gốc (b), Watermarked Image (c), Thủy vân trích xuất (d) Kết hợp kênh màu R G B Bảng I: Kết PSNR NC ảnh chứa khác Logo Hình 7: Thuật tốn trích rút thủy vân sử dụng DWT Bước 3: Tiến hành trích xuất thủy vân theo cơng thức sau: Extractedi,j = (Wi,j − Vi,j )/α, (7) đó, Wi,j Vi,j thành phần LL2 ảnh giấu thuỷ vân ảnh gốc Extractedi,j thành phần thuỷ vân trích rút Bước 4: Tái tạo ảnh logo ban đầu cách kết hợp thủy vân vừa trích xuất với mảnh chia sẻ bí mật thu phần mật mã trực quan IV KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ KHẢO SÁT Ở mục này, sử dụng hình ảnh Lena, Pepper, Couple, Mandrill, Parrots kích thước 256 × 256 để làm ảnh chứa thủy vân ảnh logo Học viện Kỹ thuật quân để làm thủy vân, nhằm đánh giá hiệu thuật toán thủy vân miền tần số DWT kết hợp kỹ thuật mật mã trực quan để đánh giá thử nghiệm mơ hình đề xuất Hiệu thuật tốn thường đánh giá hai đặc trưng là: tính khơng thể nhận biết tính bền vững SỐ 04A (CS.01) 2020 Ảnh thử nghiệm Lena Pepper Couple Mandrill Parrots PSNR 34.7672 34.7935 34.8068 34.8077 34.9288 NC 0.974729 0.975822 0.975416 0.976204 0.973707 A Tính khơng thể nhận biết Được định nghĩa chất lượng cảm nhận hình ảnh mang tin không làm biến dạng diện ảnh thủy vân Để đánh giá chất lượng hình ảnh có chứa thủy vân, sử dụng tỷ số tín hiệu cực đại nhiễu (Peak signal to noise ratio - PSNR) PSNR tính băng đơn vị decibel (dB) đưa công thức (8) đây: M AX(I) P SN R = 20 log10 √ , M SE (8) đó, M AX(I) = 255 giá trị MSE tính cơng thức (9): M SE = pxq p q (I(i, j) − Iw (i, j))2 (9) i=1 j=1 B Tính bền vững Tính bền vững thước đo khả miễn nhiễm thủy vân trước loại công khác Để đánh giá tính bền vững thủy vân TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THOÂNG 34 Giải pháp bảo vệ quyền ảnh số dựa kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số mã hố trực quan Hình 9: Kết trích xuất thủy vân sau thử nghiệm công Bảng II: Giá trị NC sử dụng phương pháp đề xuất ảnh chứa Lena điều kiện bị công Loại công salt and pepper gaussian poisson equalization median sharpening blur JPEG NC 0.92044 0.82326 0.91805 0.70237 0.9567 0.95019 0.8814 0.78889 điều kiện bị công, chúng tơi sử dụng hệ số tương quan chéo chuẩn hóa NC (Normalization Cross - Correlation), tính cơng thức đây: NC = M1 i=1 M2 j=1 W (i, j).W (i, j) M1 M2 i=1 j=1 , W (i, j) (10) đó, W (i, j), W (i, j) giá trị phần tử logo gốc logo sau phục hồi Hệ số tương quan chéo chuẩn hóa NC, có giá trị khoảng từ đến Giá trị NC gần với 1, tính bền vững giải pháp thuỷ vân tốt Tuy nhiên, với NC lớn 0.75 ngưỡng chấp nhận SỐ 04A (CS.01) 2020 Hình 10: Ảnh gốc (a), Watermarked khơng phân tán (b) phân tán (c), Thủy vân gốc (d), thủy vân không phân tán (e) phân tán (f) C Các phép công ảnh Dựa vào biến đổi có chủ đích hay khơng có chủ đích hệ thủy vân mà ta phân biệt thành số loại công sau: - Biến đổi tín hiệu: làm sắc nét, thay đổi độ tương phản, màu, gamma - Nhiễu cộng, nhiễu nhân - Lọc tuyến tính - Nén thơng tin - Giảm liệu: cropping, sửa histogram - Thủy vân nhiều lần Trong báo này, tiến hành thử nghiệm công ảnh nhúng thuỷ vân đánh giá kết hiệu thuật toán trước số loại công như: nhiễu salt and pepper, làm mờ ảnh, lọc trung bình thay đổi độ tương phản, D Kết thực Chúng thực thuật tốn mật mã trực quan cho hình "logo" đề cập phần trước để thu mảnh chia sẻ bí mật, sau mã hóa qua kỹ thuật mật mã trực quan thủy vân gọi thủy vân phân tán, sau áp dụng phép biến đổi sóng rời rạc DWT mức cho ảnh màu chọn mảnh chia sẻ bí mật để nhúng vào băng LL2 ảnh TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 35 Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh Bảng III: Đánh giá kết NC phương pháp thủy vân đề xuất phương pháp thủy vân không phân tán điều kiện bị công Loại công Salt and pepper Nhiễu Gaussian Nhiễu Poisson Equaliz ation Lọc Median Sharpenn ing Làm mờ (Blur) Nén JPEG Lena Pepper Couple Mandrill Parrots Không phân tán Đề xuất Không phân tán Đề xuất Không phân tán Đề xuất Không phân tán Đề xuất Không phân tán Đề xuất 0.90158 0.92044 0.94793 0.95103 0.9316 0.99298 0.93381 0.95273 0.93565 0.94549 0.85641 0.82326 0.77968 0.82737 0.61476 0.79696 0.83546 0.98768 0.83709 0.88191 0.87501 0.91805 0.94305 0.95751 0.95824 0.97769 0.93233 0.94267 0.93043 0.94571 0.06346 0.70237 0.72598 0.7627 0.58557 0.50587 0.56728 0.84345 0.71602 0.78542 0.95222 0.9567 0.96127 0.9734 0.96353 0.97186 0.93928 0.9477 0.96776 0.97002 0.87414 0.95019 0.90326 0.93317 0.93011 0.95518 0.91084 0.92884 0.94194 0.95003 0.49682 0.8814 0.61922 0.88519 0.64215 0.89293 0.60383 0.90287 0.68032 0.90587 0.71298 0.78889 0.69397 0.84741 0.74213 0.86872 0.72753 0.841 0.74494 0.84613 Hình 11: So sánh, đánh giá thủy vân khơng phân tán thủy vân phân tán đề xuất ảnh chứa Lena 1) Tính khơng thể nhận biết được: Chúng tơi đánh giá tính chất ảnh sau nhúng thủy vân thuật toán kết hợp mật mã trực quan DWT cách đo PSNR ảnh gốc ảnh nhúng thủy vân tiến SOÁ 04A (CS.01) 2020 hành đo giá trị NC thủy vân gốc thủy vân sau trích xuất Kết q trình nhúng trích xuất thủy vân ảnh Lena thể Hình Kết sau nhúng ảnh phân tán logo Hình 8(b) TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 36 Giải pháp bảo vệ quyền ảnh số dựa kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số mã hoá trực quan Salt&Pepper Gaussian Poisson Equalization Median Sharpenning Blur JPEG NC = 0.947933 NC = 0.779689 NC = 0.943053 NC = 0.725986 NC = 0.96127 NC = 0.903263 NC = 0.619219 NC = 0.693972 NC = 0.951003 NC = 0.827365 NC = 0.957508 NC = 0.762725 NC = 0.973411 NC = 0.933171 NC = 0.885192 NC = 0.8474 Ảnh bị công Thủy vân không phân tán Phương pháp đề xuất Hình 12: So sánh, đánh giá thủy vân khơng phân tán thủy vân phân tán đề xuất ảnh chứa Pepper Salt&Pepper Gaussian Poisson Equalization Median Sharpenning Blur JPEG NC = 0.931603 NC = 0.614759 NC = 0.958237 NC = 0.585571 NC = 0.963529 NC = 0.930116 NC = 0.642151 NC = 0.742127 NC = 0.962978 NC = 0.796967 NC = 0.977687 NC = 0.50587 NC = 0.971867 NC = 0.955187 NC = 0.892936 NC = 0.868721 Ảnh bị công Thủy vân không phân tán Phương pháp đề xuất Hình 13: So sánh, đánh giá thủy vân không phân tán thủy vân phân tán đề xuất ảnh chứa Couple vào ảnh gốc Hình 8(a), ta thu ảnh nhúng thơng tin Hình 8(c) với giá trị PSNR = 34.7672dB SỐ 04A (CS.01) 2020 Hình ảnh logo sau trích rút thể Hình 8(d) TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 37 Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh Salt&Pepper Gaussian Poisson NC = 0.933811 NC = 0.835464 NC = 0.932334 NC = 0.952739 NC = 0.917683 NC = 0.942674 Equalization Median Sharpenning Blur JPEG NC = 0.567289 NC = 0.939288 NC = 0.910843 NC = 0.60383 NC = 0.727533 NC = 0.843451 NC = 0.947701 NC = 0.928842 NC = 0.902879 NC = 0.841004 Ảnh bị công Thủy vân không phân tán Phương pháp đề xuất Hình 14: So sánh, đánh giá thủy vân không phân tán thủy vân phân tán đề xuất ảnh chứa Mandrill Salt&Pepper Gaussian Poisson NC = 0.935651 NC = 0.837092 NC = 0.930437 NC = 0.945493 NC = 0.881919 NC = 0.945711 Equalization Median Sharpenning Blur JPEG NC = 0.716026 NC = 0.967763 NC = 0.941942 NC = 0.680324 NC = 0.744943 NC = 0.785425 NC = 0.970026 NC = 0.950036 NC = 0.905879 NC = 0.846138 Ảnh bị công Thủy vân khơng phân tán Phương pháp đề xuất Hình 15: So sánh, đánh giá thủy vân không phân tán thủy vân phân tán đề xuất ảnh chứa Parrots Chúng thử nghiệm số ảnh chứa thủy vân khác thu kết SOÁ 04A (CS.01) 2020 Bảng I Từ kết cho thấy giải pháp thuỷ vân đề xuất tương đối hiệu với ảnh màu mà TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 38 Giải pháp bảo vệ quyền ảnh số dựa kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số mã hoá trực quan lựa chọn để thực nghiệm 2) Tính bền vững: Hình cho thấy kết thử nghiệm trích xuất thủy vân từ dải LL2 ảnh chứa Lena sau chịu công khác Ta thấy rõ ràng, với công ảnh hưởng nhiều đến chất lượng ảnh chứa thuỷ vân, thơng tin quyền ảnh đảm bảo xác thực rõ nét với hình ảnh logo nhúng ảnh thuỷ vân Bảng II thể giá trị NC thủy vân gốc thủy vân trích xuất từ băng LL2 ảnh Lena chứa thông tin quyền sau chịu ảnh hưởng loại công khác E Kết thí nghiệm so sánh Tại phần này, tiếp tục thử nghiệm ảnh Lena với thủy vân không phân tán so sánh với kết thử nghiệm phần trước để đánh giá hiệu thuật tốn Hình 10 so sánh kết nhúng trích thủy vân sử dụng thủy vân không phân tán thủy vân phân tán Từ kết ta thấy nhúng logo không phân tán dung lượng logo nhúng vào ảnh gốc lớn, dẫn đến chất lượng ảnh sau nhúng thông tin bị ảnh hưởng nhiều Điều phương án đề xuất đạt ưu điểm so với phương án nhúng thuỷ vân không phân tán Thử nghiệm thuật tốn sử dụng thủy vân khơng phân tán điều kiện ảnh nhúng thủy vân chịu ảnh hưởng số loại công Kết thể Bảng III Từ kết thử nghiệm Bảng III, ta thấy phương án đề xuất có ưu điểm tốt so với phương án sử dụng thuỷ vân miền tần số DWT So sánh giá trị NC phương pháp thủy vân lấy từ Bảng III kết trực quan Hình 11; 12; 13; 14 15 cho thấy ảnh thuỷ vân không phân tán bị cơng phép biến đổi ảnh mạnh, tính bền vững logo không đảm bảo ảnh thuỷ vân phân tán Đặc biệt, số công equalization, blur, nén JPEG làm biến đổi hoàn toàn thông tin logo nhúng vào ảnh gốc ban đầu V KẾT LUẬN Bài báo đề xuất giải pháp bảo vệ quyền ảnh số dựa phương pháp kết hợp thuỷ vân số với hệ mật mã trực quan để SOÁ 04A (CS.01) 2020 tạo phương pháp bền vững hiệu ứng dụng bảo vệ quyền sản phẩm số Từ kết thu qua thử nghiệm khác với thuật toán sử dụng thủy vân phân tán không phân tán Chúng nhận thấy rằng, sử dụng thủy vân không phân tán, chất lượng ảnh sau nhúng thủy vân so với sử dụng thủy vân phân tán Tuy nhiên, chất lượng thủy vân sau trích xuất thủy vân khơng phân tán lại tốt Đối với thử nghiệm điều kiện có ảnh hưởng công cho thấy rằng: việc sử dụng thủy vân phân tán đảm bảo tính bền vững thủy vân so với sử dụng thủy vân không phân tán Như vậy, báo rằng: với việc áp dụng kỹ thuật mật mã trực quan để phân tán thủy vân, đồng thời kết hợp thuật toán thủy vân dựa phép biến đổi sóng rời rạc DWT, góp phần nâng cao tính khơng thể nhận biết tính bền vững thủy vân trước phép công thông thường ACKNOWLEDGEMENT Nghiên cứu tài trợ Quỹ Phát triển khoa học công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) đề tài mã số 102.01-2019.12 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hsu C T., Wu J L., “Hidden digital watermarks in images,” IEEE Transactions on image processing, 8(1), pp.58-68, 1999 [2] Das C., Panigrahi S., Sharma V K., Mahapatra, K K., “A novel blind robust image watermarking in DCT domain using inter-block coefficient correlation,” AEU International Journal of Electronics and Communications, 68(3), pp 244-253, 2014 [3] Zear A., Singh A K., Kumar P., “A proposed secure multiple watermarking technique based on DWT, DCT and SVD for application in medicine,” Multimedia Tools and Applications, pp 1–20, 2016 [4] Singh A K., Kumar B., Singh S K., Ghrera S P., Mohan, A., “Multiple watermarking technique for securing online social network contents using Back Propagation Neural Network,” Future Generation Computer Systems, 2016 [5] Barni M., Bartolini F., Piva, A., “Improved waveletbased watermarking through pixel-wise masking,” IEEE transactions on image processing, 10(5), pp.783–791, 2001 [6] Singh A K., Kumar B., Dave M., Mohan A., “Robust and imperceptible dual watermarking for telemedicine applications,” Wireless Personal Communications, 80(4), pp 1415–1433, 2015 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 39 Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh [7] Singh A K., Dave M., Mohan A.,“ Robust and secure multiple watermarking in wavelet domain,” Journal of medical imaging and health informatics, 5(2), pp 406– 414, 2015 [8] Singh AK, Dave M, Mohan A, “Hybrid technique for robust and imperceptible multiple watermarking using medical images,” Multimed Tools Appl:121, 2015 [9] Urvoy M., Goudia D., Autrusseau F., “Perceptual DFT watermarking with improved detection and robustness to geometrical distortions,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 9(7), pp 1108–1119, 2014 [10] Cedillo-Hernandez M., Garcia-Ugalde F., NakanoMiyatake M., Perez-Meana H., “Robust digital image watermarking using interest points and DFT domain,” In: 35th IEEE International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), pp 715–719, 2014 [11] T M Thanh, K Tanaka, “The novel and robust watermarking method based on q-logarithm frequency domain,” Multimedia Tools and Applications, volume 75, pp 11097–11125, 2016 [12] T M Thanh, K Tanaka,“A proposal of novel q-DWT for blind and robust image watermarking,” Proceeding of IEEE 25th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications - (PIMRC), Washington D.C., pp 2066–2070, 2014 [13] T M Thanh, P T Hiep, T M Tam, “A New Spatial q-log Domain for Image Watermarking,” IJIIP: International Journal of Intelligent Information Processing, Vol 5, No 1, pp.12–20, ISSN 2093-1964, 2014 [14] T M Thanh, K Tanaka, “An image zero-watermarking algorithm based on the encryption of visual map feature with watermark information,” International Journal of Multimedia Tools and Applications (MTAP), ISSN: pp 1573–7721, 2016 [15] M Naor and A Shamir, “Visual Cryptography,” Advances in Cryptology (EUROCRYPTO 94), (Lecture Notes in Computer Science), vol 950, A De Santis, Ed Berlin, Germany: Springer-Verlag, pp 1-12, 1995 [16] A Shamir, “How to share a secret?” Comm ACM, 22(11):612-613, 1979 [17] G Blakley, “Safeguarding cryptographic keys,” Proc of AFIPS National Computer Conference, 1979 [18] C Asmuth and J Bloom, “A modular approach to key safeguarding,” IEEE transaction on Information Theory, 29(2), pp 208–210, 1983 [19] Shyamalendu Kandar and Bibhas Chandra Dhara, “k-n Secret Sharing Visual Cryptography Scheme on Color Image using Random Sequence,” International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 25– No.11, July 2011 [20] S Kumar and R K Sharma, “Threshold visual secret sharing based on Boolean operations,” Security and Communication Networks, 2013 DOI:10.1002/sec.769 [21] Ersin Elbasi and Ahmet M Eskicioglu, Naăve Bayes Classifier Based Watermark Detection in Wavelet Transform,” Multimedia Content Representation, Classification and Security MRCS, Lecture Notes in Computer Science, vol 4105, 2006 [22] Song Huang and Wei Zang, “Blind Watermarking Scheme Based on Neural Network,” The 7th World Congress on Intelligent Control and Automation, Chongqing, pp 5985–5989, 2008 [23] Ngô Nhật Nguyên Lê Nhật Thắng, “Xây dựng ứng SOÁ 04A (CS.01) 2020 dụng giấu tin ảnh,” Đề tài nghiên cứu khoa học, Đại học Lạc Hồng, 2012 [24] Trần Thị Tú Uyên, “Hệ thống thủy vân số ứng dụng thủy vân số bảo vệ quyền ảnh số,” Luận văn Thạc sỹ Công nghệ thông tin, Đại học Công nghệ, 2018 A PROPOSAL OF IMAGE COPYRIGHT PROTECTION TECHNIQUE BASED ON THE COMBINATION OF WATERMARKING WITH VISUAL SECRET SHARING Tóm tắt—This paper proposes a solution for digital image copyright protection technique using the combination of watermarking and visual encryption technique In our solution, the copyright information (copyright logo) is distributed into n shares using k − out − of − n distributed algorithm, also called (k, n) visual secret sharing method One of the shares is randomly selected to embed into the original image to prove the user’s copyright The remaining n − shares is used to register with Vietnamese Copyright Office When claiming the copyright belongs to the user, the verifier only needs to extract the watermark information from the watermarked image, then decodes with any registered k − shares from n − shares for restoring copyright information Experimental results of the proposed method compared with the method using only digital watermark show that our method has more practical effectiveness in the application of digital product copyright protection Từ khóa—Digital watermarking, visual secret sharing - VSS, Copyright Protection, Discrete Wavelet Transform (DWT), Discrete Cosine Transform (DCT), Copyright authority Giang Ngọc Dân Hiện theo học kỹ sư Công nghệ mạng trường Đại học Lê Quý Đôn Lĩnh vực nghiên cứu thuộc lĩnh vực thủy vân số TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 40 Giải pháp bảo vệ quyền ảnh số dựa kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số mã hoá trực quan Tạ Minh Thanh nhận kỹ sư CNTT Thạc sĩ Khoa học Máy tính Học viện Phòng vệ Nhật Bản, vào năm 2005 2008 Ông Thanh giảng viên trường Đại học Lê Quý Đôn từ năm 2005 Năm 2015, ông nhận Tiến sĩ Khoa học Máy tính Học viện Cơng nghệ Tokyo, Nhật Bản Ơng cơng nhận chức danh Phó giáo sư Hội đồng Giáo sư nhà nước vào năm 2019 Ông thành viên Hiệp hội IPSJ Nhật Bản Hiệp hội IEEE Lĩnh vực nghiên cứu ông thuộc lĩnh vực thủy vân số, công nghệ mạng, bảo mật thông tin thị giác máy SỐ 04A (CS.01) 2020 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 41 ... cho mục đích bảo vệ quyền ảnh số Mã hóa: Các kỹ thuật mã hóa vấn đề bảo vệ quyền ảnh số, hoàn toàn khác so với thủy vân Mã hóa cung cấp phương thức bảo mật thơng qua việc mã hóa giải mã Tuy nhiên,... áp dụng kỹ TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 32 Giải pháp bảo vệ quyền ảnh số dựa kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số mã hoá trực quan thuật mật mã trực quan để tổng hợp mảnh chia.. .Giải pháp bảo vệ quyền ảnh số dựa kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số mã hoá trực quan Những phương pháp đề xuất rõ ưu điểm việc giấu thông tin miền tần số để tạo giải pháp thuỷ vân bền vững, phù hợp