2.2 Yêu cầu đối với giấu tin trong ảnh
Hiện nay có nhiều công trình về ẩn giấu thông tin trong ảnh, cũng như phát hiện tin giấu trong ảnh được công bố. Theo các nghiên cứu đó, có ba hướng tiếp cận để dò tìm ảnh chứa thông tin ẩn là tiếp cận bằng kỹ thuật thống kê toán học, bằng cấu trúc ảnh và bằng mạng nơ ron. Trong đó việc tiếp cận bằng kỹ thuật thống kê được coi là nền tảng và nhiều ưu điểm, được tập trung khai thác nhiều nhất. Một số tài liệu nghiên cứu đã được công bố hầu
hết các kỹ thuật giấu tin trên LSB bởi việc thay đổi các bit trọng số thấp nhất hoặc cạnh bit có trọng số thấp nhất của các điểm ảnh với tỷ lệ thích hợp cũng không làm cho chất lượng ảnh bị thay đổi đáng kể và mắt thường khó có thể phát hiện được.
Ta đã biết, yếu tố quan trọng trong việc phát hiện ảnh có chứa thông tin bí mật là tỷ lệ độ lớn của thông điệp so với độ lớn file ảnh chứa. Tỷ lệ đó càng lớn thì khả năng phát hiện càng cao và ngược lại, tỷ lệ nhúng đó càng thấp thì khả năng phát hiện càng khó khăn và đến một giới hạn nào đó thì việc phát hiện ảnh chứa thông tin ẩn bằng kỹ thuật thống kê là không có hiệu quả. Với một ảnh môi trường C cố định thì tỷ lệ đó phụ thuộc vào độ dài của thông điệp cần nhúng.
Một số nghiên cứu đã đưa ra ngưỡng 10%, khi đó khả năng phát hiện bằng kỹ thuật thống kê toán là rất thấp, thậm chí không thể phát hiện được. Trường hợp này, người ta phải sử dụng kỹ thuật “phân tích cấu trúc” của ảnh đó. Nhưng nếu tỷ lệ giấu nhỏ hơn 3% thì việc phân tích bằng cấu trúc cũng khó có hiệu quả. Từ các nghiên cứu này, dưới góc độ ẩn giấu thông tin, chúng ta phải đảm bảo giải quyết được các nội dung như sau: Tác động tới ảnh ít nhất, giấu được nhiều thông tin nhất mà vẫn đảm bảo không bị phát hiện bằng trực quan hay các phương pháp phân tích thông thường.
Hiện nay giấu thông tin trong ảnh đang có xu hướng phát triển nhanh. Một kỹ thuật giấu tin trong ảnh được đánh giá dựa trên một số đặc điểm sau:
- Tính vô hình của thông tin được giấu trong ảnh. - Số lượng thông tin được giấu.
- Tính an toàn và bảo mật của thông tin.
- Chất lượng của ảnh sau khi giấu thông tin bên trong.
Tính vô hình của thông tin: Khái niệm này dựa trên đặc điểm của hệ
người với thị giác là bình thường không phân biệt được ảnh môi trường và ảnh kết quả.
2.2.1 Tính bảo mật
Thuật toán nhúng tin được coi là có tính bảo mật nếu thông tin được nhúng không bị tìm ra khi bị tấn công một cách có chủ đích trên cơ sở những hiểu biết đầy đủ về thuật toán nhúng tin và có bộ giải mã (trừ khoá bí mật), hơn nữa còn có được ảnh có mang thông tin (ảnh kết quả). Đối với ảnh image hiding đây là một yêu cầu rất quan trọng. Chẳng hạn đối với thuật toán dò tin trong ảnh đen trắng kích thước m*n, độ phức tạp vẫn còn lên tới 2mxn phép tính O(2mxn)khi đã biết ma trận trọng số dùng trong quá trình giấu tin.
2.2.2 Tỷ lệ giấu tin
Lượng thông tin giấu so với kích thước ảnh môi trường cũng là một vấn đề cần quan tâm trong một thuật toán giấu tin. Rõ ràng là có thể chỉ giấu một bit thông tin vào mỗi ảnh mà không cần lo lắng về độ nhiễu của ảnh nhưng như vậy sẽ rất kém hiệu quả khi mà thông tin cần giấu có kích thước được tính bằng KB. Các thuật toán đều cố gắng đạt được mục đích làm thế nào giấu được nhiều thông tin nhất mà không gây ra nhiễu đáng kể.
2.2.3 Tính bền vững
Sau khi giấu tin vào vật mang, bản thân vật mang có thể phải trải qua các biến đổi khác nhau, ví dụ như nếu vật mang là ảnh số thì có thể sẽ phải qua các biến đổi như lọc (tuyến tính, phi tuyến) thêm nhiễu, làm sắc nét, mờ nhạt, nén mất dữ liệu. Tính bền vững là thước đo sự nguyên vẹn của tin mật sau những biến đổi như vậy.
2.2.4 Độ phức tạp tính toán
Chỉ tiêu độ phức tạp trong giấu tin và tách tin cũng là một yếu tố quan trọng trong đánh giá các phương pháp giấu tin mật. Yêu cầu về độ phức tạp tính toán phụ thuộc vào từng ứng dụng.
Yêu cầu với chủ thể giấu tin thì thời gian thực hiện phải nhanh, nhưng với kẻ thám tin thì tách tin phải là bài toán khó. Ví dụ một ứng dụng tạo thủy ấn để đánh dấu bản quyền cần phải có độ phức tạp tính toán cao thì mới đảm bảo chịu được sự tấn công của nhiều tin tặc nhằm phá hủy thủy ấn.
2.3 Hai tiêu chí đánh giá giấu tin trong ảnh
Để đánh giá chất lượng của bức ảnh ở đầu ra của bộ mã hóa hay giấu tin, người ta thường sử dụng hai tham số: sai số bình phương trung bình_MSE (Mean Square Error) và phương pháp đề xuất với hệ số tỷ lệ tín hiệu tạp PSNR [6], [16].
MSE giữa ảnh gốc và ảnh đã giấu tin như sau:
MSE n m 1 m i 1 2 1 ) ( n j ij ij y x
Ở đây: xijbiểu thị giá trị điểm ảnh gốc và yijbiểu thị giá trị điểm ảnh đã được biến đổi, m và n lần lượt là chiều rộng và chiều cao của ảnh.
PSNR, đơn vị deciben (dB) thường được sử dụng trong nghiên cứu xử lý hình ảnh: PSNR 10 log10 MSE 2 255
Thông thường nếu PSNR37 thì hệ thống mắt thường gần như không phân biệt được giữa ảnh gốc và ảnh giấu tin. PSNR càng cao thì chất lượng ảnh đã giấu tin càng tốt. Khi hai hình ảnh giống hệt nhau, MSE sẽ bằng 0 và
PSNR sẽ đạt vô cùng.
2.4 Một số phương pháp giấu tin trong ảnh
Phân nhóm phương pháp giấu tin theo “kỹ thuật” thì các phương pháp giấu tin trong ảnh thuộc một trong các nhóm sau:
2.4.1 Giấu tin mật vào các bit có trọng số thấp LSB
Đây là phương pháp ẩn giấu thông tin bằng cách thay thế các bit thông tin vào bit LSB của điểm ảnh [2]. Trong một điểm ảnh của ảnh cấp độ xám 8- bit, biểu diễn dưới dạng nhị phân, ví dụ 01110101 ta có thể thấy rõ vai trò của
các bit trong dãy bit hoàn toàn khác nhau. 7 bit liên tiếp đầu tiên có ý nghĩa quan trọng hơn đối với điểm ảnh được gọi là các bit MSBs (Most Significant Bit), khi thay đổi các bit này sẽ là cho giá trị của các điểm ảnh bị biến đổi trạng thái sẽ làm giá trị điểm ảnh bị biến đổi nhiều. Bit cuối cùng (bit 1) khi biến đổi sẽ làm cho giá trị thay đổi không đáng kể, không ảnh hưởng tới chất lượng trực quan của ảnh. Bit thứ 8 này gọi là bit có trọng số thấp nhất hay là bit có giá trị thấp nhất.