Nhƣ đã trình bày ở phần trƣớc, các kỹ thuật giấu tin trong ảnh có 2 phƣơng pháp chính. Phƣơng pháp đầu tiên là phát hiện giấu tin cụ thể cho một thuật toán đặc biệt đƣợc gọi là kỹ thuật phát hiện giấu tin dựa trên thuật toán nhúng. Để giải mã thì chúng ta cần biết thuật toán mã hóa. Việc phục hồi hoàn toàn dữ liệu là có thể. Trong khi đó các kỹ thuật khác tổng quát hơn và đƣợc thiết kế để có thể làm việc với bất kỳ thuật toán giấu tin mật nào. Kỹ thuật này có sau và đƣợc gọi là kỹ thuật phát hiện giấu tin phổ dụng hoặc kỹ thuật phát hiện giấu tin mù.
Các kỹ thuật phát hiện giấu tin mù về cơ bản đƣợc thiết kế một phân loại dựa trên một tập huấn luyện các ảnh gốc và ảnh sau khi giấu tin đến từ hang loạt các thuật toán giấu tin khác nhau. Việc phân loại thực hiện dựa trên một số các chỉ định. Đặc điểm của hình ảnh tự nhiên điển hình có thể bị vi phạm sau quá trình nhúng tin giúp chúng ta phát hiện ảnh giấu tin. Do đó thiết kế một phân loại mù giải quyết hai vấn đề độc lập. Việc đầu tiên là tìm và tính toán các đặc trƣng có thể nắm bắt đƣợc những thay
20
đổi thống kê đƣợc trích xuất từ hình ảnh sau quá trình nhúng. Thứ hai là việc đến với một thuật toán phân loại mạnh hơn có thể tối đa hóa sự khác biệt bắt bởi các tính năng và đạt đƣợc độ phân loại cao.
Thông thƣờng một tính năng tốt phải chính xác, phù hợp và đơn điệu trong việc nắm bắt các ký hiệu đƣợc thống kê lại bởi quá trình nhúng. Dự đoán chính xác có thể hiểu là khả năng phát hiện tin giấu trong ảnh vỡi lỗi tối thiểu trên trung bình. Tƣơng tự nhƣ vậy, dự đoán đơn điệu có nghĩa rằng các nét đặc trƣng nên đƣợc đơn điệu trong các mối quan hệ của nó với kích thƣớc của ảnh nhúng tin. Cuối cùng, tính thống nhất dự đoán liên quan đến đặc tính của các nét đặc trƣng cung cấp những dự đoán chính xác, nhất quán cho một tập hơn lớn các kỹ thuật giấu tin và các loại ảnh số. Tức là kỹ thuật phải độc lập về các loại và các hình ảnh cung cấp cho việc nhận biết thông tin giấu trong ảnh.
Các phƣơng pháp tiếp cận khác nhau đƣợc đƣa ra bởi bởi các nhà nghiên cứu khác nhau để khai thác các đặc trƣng của hình ảnh. Các tác giả cho rằng hầu hết các kỹ thuật phát hiện giấu tin tập trung vào số liệu thống kê thứ tự trƣớc tiên (ví dụ nhƣ biểu đồ histogram hệ số DCT). Bộ lọc gƣơng bậc 2 (quadratic mirror filters) đƣợc sử dụng để phân hủy hình ảnh, sau đó thống kê thứ tự bậc cao nhƣ : giá trị trung bình, phƣơng sai, độ nhọn (kurtosis), độ xiên đƣợc tính toán cho mỗi băng con. Ngoài ra các lỗi thu đƣợc từ dự đoán tuyến tính tối ƣu của độ lớn hệ số của mỗi băng phụ đƣợc sử dụng nhƣ một bộ thứ hai của các đặc trƣng. Các phân loại khác nhau đƣợc sử dụng bởi các tác giá khác nhau; Ascribes sử dụng dự đoán tuyến tính MMSE [10], trong khi Farad sử dụng một phân biệt tuyến tính Fisher [10] và máy phân loại vector (Super vector machine) [11].