Các kỹ thuật ẩn dữ liệu trên ảnh và mô hình 3D

LÝ THUYẾT VỀ ẨN DỮ LIỆU

• Các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình ẩn dữ liệu
• Các kỹ thuật ẩn dữ liệu trên văn bản
• Các kỹ thuật ẩn dữ liệu trên ảnh tĩnh
• Các kỹ thuật ẩn dữ liệu trên mô hình ba chiều

Một kỹ thuật nếu hỗ trợ tính năng bền vững của dữ liệu nhúng cao thì số lượng dữ liệu nhúng lại giảm đi đáng kể, và ngược lại nếu nâng cao số lượng dữ liệu nhúng thì dữ liệu nhúng đó lại ít có khả năng tránh được các thao tác trên đối tượng chứa, tín hiệu chứa càng bị nhiễu. Tính năng này gần giống với tính năng thay đổi tối thiểu trên đối tượng chứa, tuy nhiờn lại cú sự khỏc nhau rừ ràng: một đối tượng chứa cú thể thay đổi ít nhưng dữ liệu nhúng lại trực quan, ngược lại dữ liệu nhúng có thể khó bị phát hiện trong khi thay đổi trên đối tượng chứa khá nhiều. Để chống lại sự xâm phạm bản quyền này, Brassil đã đưa ra một phương pháp đánh dấu trên các văn bản với một từ mã duy nhất mà người đọc không thể phát hiện, nhưng có thể sử dụng để xác định người nhận hợp lệ văn bản đó chỉ bằng cách thao tác trên văn bản đó.

Các kỹ thuật ẩn dữ liệu trên ảnh tĩnh được chia thành hai loại theo kích thước dữ liệu nhúng: (1) ẩn dữ liệu với tỉ lệ bit thấp, lượng dữ liệu được nhúng trong ảnh rất ít, có kỹ thuật chỉ nhúng một bit vào ảnh vì thế tính bền vững của dữ liệu nhúng cao và (2) ẩn dữ liệu với tỉ lệ bit cao, lượng dữ liệu được nhúng cao hơn nhiều và do đó tính bền vững cũng thấp hơn. ™ Dựa vào các số trên dãy số ngẫu nhiên, chọn ra mỗi lần hai mảnh trên ảnh chứa, một mảnh có giá trịsáng (A-ai) và một mảnh có giá trị tối hơn (B-bi). ™ Sử dụng hàm phân phối Gaussian để tính S với độ tin cậy tốt. Sau đây là bảng số liệu mô tả mối quan hệ giữanvà độ tin cậy, với δ =2:. Mối quan hệgiữa n và độtin cậy. Vì n hoặc δ tăng, nên đồ thị hàm phân bố của Sn′ dịch chuyển qua phải. Sau đây là một số cải tiến của phương pháp Patchwork:. ™ Các mảnh bao gồm nhiều pixel tốt hơn các mảnh chỉ có một pixel. ™ Kết hợp với mã affine hay các thông tin heuristic dựa trên đặc điểm nhận biết sẽ làm phương pháp này mạnh hơn. Mã hóa Patchwork nhạy với các phép biến đổi affine, nếu các điểm trên ảnh chứa bị dịch chuyển bới các phép tịnh tiến hay biến đổi tỉ lệthì dữliệu nhúng sẽbị mất. ™ Patchwork có khả năng chống lại các thao tác xén ảnh, nếu các mảnh không nằm trong phạm vi bịxén thì dữliệu nhúng vẫn giữnguyên. Hình dáng của mảnh:. Hình 10 mô tả ba loại hình dáng mảnh và sự phân bố tương ứng với mảnh đó. Hình 10a) mảnh nhỏ, cạnh sắc, kết quả là phần lớn năng lượng của mảnh tập trung ở phần tần số cao của mảnh: dễ bị mất dữ liệu khi qua thao tác nén mất dữ liệu. Hình 10b) thì năng lượng tập trung ở phần tần số thấp. Hình 10c) phân phối năng lượng đều ở phần tần số cao và tần số thấp. Hình dáng các mảnh. Lựa chọn hình dáng mảnh tối ưu nhất phụ thuộc vào từng loại ảnh và các thao tác trênảnh. Nếu ảnh chứa có định dạng là JPEG thì mảnh có dạng như hình 10b) là tốiưu nhất vì năng lượng phân bố tại phần tần số thấp. Nếu trên ảnh chứa có thao tác tăng độ tương phản thì mảnh như hình 10a) là tốt nhất. Nếu trong trường hợp không biết các thao tác trên ảnh thì chọn mảnh như hình 10c) là tốt nhất. Sự sắp xếp các mảnh cũng ảnh hưởng đến hiệu quả của phương pháp. Hình 11 mô tả ba phương pháp sắp xếp mảnh. Hình 11a) là sắp xếp theo dạng lưới thẳng, phương pháp này ít được sử dụng khi nlớn vì HSV rất nhạy với dạng này. Hình 11b) là sắp xếp theo dạng lục giác đều. Hình 11c) là sắp xếp theo ngẫu nhiên. Hai phương pháp này nhúng dữ liệu bằng cách thay thế các bit trong dữ liệu ảnh, chúng không tránh được các phép biến đổi affine, nhưng số lượng dữ liệu được nhúng lớn và khả năng một người thứ ba giải mã được là rất khó, tuy nhiên cả hai phương pháp đều sử dụng ảnh nhị phân làm đối tượng nhúng.

Ẩn dữ liệu trên mô hình ba chiều có một số khác biệt so với ẩn dữ liệu trên ảnh tĩnh: (1) các đối tượng trong mô hình ba chiều không theo một dạng sắp xếp nào trong khi trên mỗi ảnh tĩnh, các pixel được sắp xếp theo vị trí của chúng trên ảnh, (2) sự biến đổi các giá trị định lượng (tọa độ đỉnh) trong mô hình ba chiều sẽ gây ra một sai số trong phép tính toán trên số chấm động, sai số này có thể làm cho quá trình rút trích dữ liệu đưa ra một kết quả sai. Thuật giải này sử dụng phương pháp sắp xếp theo chỉ số và bộ bốn tam giác liền kề nhằm mục đích khi lưới tam giác bị thay đổi trong cách thức lưu trữ thì dữ liệu nhúng vẫn không bị thay đổi, nói chính xác hơn là thuật giải không lệ thuộc vào thứ tự lưu trữ các tam giác trong tập tin.

CÁC THỬ NGHIỆM TRÊN STEGANOGRAPHY

• Các phần mềm ứng dụng
• Steganography trên ảnh tĩnh
• Steganography trên mô hình ba chiều

Mục đích của Steganography là ẩn thông điệp bên trong một thông điệp vô hại khác mà không cho phép kẻ thù phát hiện có một thông điệp thứ hai hiện diện trong thông điệp thứ nhất. Ngành này bao gồm các kỹ thuật như phổ dãy rộng trên vô tuyến, được sử dụng trong các hệ thống quân sự mang tính chiến lược, được sử dụng trong điện thoại số để cung cấp cho người dùng các vùng bảo mật và trình mail nặc danh, che dấu người gửi. ™ Nếu ảnh chứa là ảnh 8 bit màu hay 24 bit màu thì sự vô hình cao, mắt người khó có thể nhận biết được sự khác biệt giữa ảnh chứa và ảnh gốc (một pixel có chứa dữ liệu nhúng chỉ thay đổi trên giá trị màu ±1/256 đối với 8 bit.

Trong phạm vi một chương trình thử nghiệm, ma trận K trong thuật giải LSB1bit (gọi tắt của thuật giải nhúng 1 bit dữ liệu vào một khối các bit LSB) và LSB2bit (gọi tắt của thuật giải nhúng nhiều bit dữ liệu vào một khối các bit LSB) được chọn có giá trị xen kẽ 0 và 1. ™ Với cấu trúc một MEP (hình 18), việc nhúng một ký hiệu vào một tam giác sẽ làm ảnh hưởng đến các đỉnh của các tam giác khác, như thế có thể làm thay đổi giá trị đỉnh của các tam giác đã được nhúng dữ liệu và thế là dữ liệu nhúng trong tam giác bị mất. Phương pháp sau đây sẽ lần lượt nhúng dữ liệu vào bốn tam giác mà không làm thay đổi dữ liệu nhúng trong các tam giác khác: trước tiên tam giác Mark được nhúng một ký hiệu nhận biết, như thế ba đỉnhv1, v2, v4 đã bị thay đổi giá trị, sau đó nhúng một chỉ số vào Subscript sao cho chỉ có giá trị đỉnh v0 bị thay đổi, cuối cùng nhúng hai ký tự vào hai tam giác Data1 và Data2 sao cho chỉ có giá trị hai đỉnh v3 và v5, tương ứng, bị thay đổi.

Tam giác đáy cũng được chuyển về không gian hai chiều và biến đổi tương tự như trong TSQ, sau khi tam giác đáy đã bị biến đổi, tam giác đáy sẽ được chuyển về không gian hai chiều bằng các phép biến đổi ngược. Trong hộp thoại tham số của thuật giải LSB2bit, kích thước khối là kích thước của mỗi khối con trong ảnh, mỗi khối sẽ được nhúng một bit, tham số thứ hai là số bit được nhúng trong mỗi khối.

KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

• Kết quả thực nghiệm
• Hướng phát triển

“If an application attempts to draw within a locked window, the system records the extent of the attempted operation in a. ™ Các kỹ thuật mà luận văn đã đề cập được lấy ở các bài báo tại các hội nghị, các kỹ thuật này không được mô tảchi tiết. ™ Các kỹ thuật được sử dụng để áp dụng vào ứng dụng Steganography mang tính chủ quan, chỉ mới được thử nghiệm trên một số mô hình nên khó có thể đánh giá chính xác mức độhiệu quảcủa chúng.

Trờn ảnh nhị phõn, khi số vựng đen và vựng trắng tỏch rời nhau rừ rệt thỡ ảnh sau khi nhúng dữ liệu sẽ dễ bị nhìn thấy sự biến dạng, để làm phân tán các điểm ảnh bị thay đổi ta có thể dùng một hàm Sobol[13] có phân phối tương đối đồng đều. Với thuật giải TVR, khi thao tác trên lưới tam giác quá lớn, thể tích của các tứ diện có các tam giác nằm càng xa trọng tâm thì càng lớn, do đó sẽ dẫn đến những biến đổi lớn trên tọa độ các đỉnh trong qua trình chèn bit. Một cải tiến để làm giảm khuyết điểm này là phân hoạch lưới tam giác thành các lưới con, sau đó nhúng dữ liệu vào từng lưới con bằng thuật giải TVR.