Tổng quát hóa quá trình thực hiện nhƣ sau: - Giấu tin: M + F + K → F’
- Giải mã tin giấu: F’ + K → M + F Trong đó:
M- Thông tin cần giấu, F – vật mang (ảnh, audio, video,. . .), K – một hoặc nhiều khóa tùy thuộc và ứng dụng, F’ – vật mang chứa thông tin giấu
1.2.3 Tính chất của giấu tin mật
Giấu tin mật là một lĩnh vực mới, đã và đang đƣợc nghiên cứu, thực nghiệm theo nhiều phƣơng pháp khác nhau. Để đánh giá chất lƣợng của một phƣơng pháp giấu tin mật, ngƣời ta thƣờng dựa vào các tiêu chí sau:
Khóa K M - Thông tin cần giấu Bộ nhúng tin F- Vật mang
(ảnh, audio, video) F’- Vật mang chứa tin giấu
Khóa K M - Thông tin đã giấu Bộ giải mã tin F- Vật mang (ảnh, audio, video) F’ - Vật mang
chứa tin giấu
- Đảm bảo tính vô hình
Giấu tin mật sẽ làm biến đổi vật mang tin. Tính vô hình thể hiện mức độ bị biến đổi của vật mang. Phƣơng pháp giấu tin mật tốt sẽ làm cho thông tin cần giấu trở lên vô hình trên vật mang, tức là làm ngƣời dùng khó có thể nhận ra trong vật mang có ẩn chứa thông tin mật. Tuy nhiên, thực tế không phải lúc nào ngƣời ta cũng cố gắng để đạt đƣợc tính vô hình cao nhất. Ví dụ trong truyền hình, ngƣời ta gắn hình ảnh mờ gọi là thuỷ ấn để bảo vệ bản quyền bản tin.
- Khả năng chống giả mạo
Mục đích của giấu tin mật là để truyền đi thông tin mật. Nếu không thể do thám tin mật thì kẻ địch cũng cố tìm cách làm sai lạc tin mật, làm giả tạo tin mật để gây bất lợi cho đối phƣơng. Một phƣơng pháp giấu tin tốt phải đảm bảo tin mật không bị tấn công một cách chủ động trên cơ sở những hiểu biết về thuật toán nhúng tin (nhƣng không biết khoá giấu tin) và có vật mang.
Đối với lĩnh vực thủy ấn số thì khả năng chống giả mạo là yêu cầu vô cùng quan trọng vì có nhƣ vậy mới bảo vệ đƣợc bản quyền, minh chứng tính pháp lý của sản phẩm.
- Dung lượng nhúng
Dung lƣợng giấu đƣợc tính bằng tỷ lệ của lƣợng tin cần giấu so với kích thƣớc của vật mang tin. Các phƣơng pháp này đều cố gắng giấu đƣợc càng nhiều tin càng tốt nhƣng vẫn giữa đƣợc bí mật. Tuy nhiên trong thực tế ngƣời ta luôn phải cân nhắc giữa dung lƣợng và các chỉ tiêu khác nhƣ tính vô hình, tính bền vững (ổn định).
- 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 nhƣ nếu vật mang là ảnh số thì có thể sẽ phải qua các biến đổi nhƣ lọc (tuyến tính, lọc phi tuyến) thêm nhiễu, làm sắc nét, mờ nhạt, quay, nén mất dữ liệu…Tính bền vững là thƣớc đo sự nguyên vẹn của tin mật sau những biến đổi nhƣ vậy.
- 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 phƣơng pháp giấu tin mật. Yêu cầu về độ phức tạp tính toán phụ thuộc vào từng ứng dụng. Ví dụ một ứng dụng tạo thuỷ ấn để đánh dấu bản quyền cần phải có độ phức tạp tính toán cao thì mới đảm bảo chịu đƣợc sự tấn công của nhiều tin tặc nhằm phá huỷ thuỷ ấn.
1.2.4 Ứng dụng của giấu tin mật - Liên lạc bí mật - Liên lạc bí mật
Trong mã hoá, bản mã của tin mật có thể gây ra sự chú ý của tin tặc nhƣng tin mật đƣợc giấu vào trong môi trƣờng nào đó rồi gửi đi trên mạng máy tính thì ít gây ra sự chú ý của tin tặc. Đó là một ứng dụng của giấu tin.
Hiện nay ngƣời ta phối hợp đồng thời nhiều giải pháp để truyền tin mật trên mạng công khai. Đầu tiên tin mật đƣợc nén lại, sau đó đƣợc mã hoá, cuối cùng giấu bản mã vào môi trƣờng nào đó.
- Bảo vệ bản quyền
+ Thuỷ ấn: Một biểu tƣợng bí mật gọi là thuỷ ấn đƣợc nhúng vào trong một tài liệu (hình ảnh, âm thanh…) để xác nhận quyền sở hữu tài liệu.Thuỷ ấn đƣợc đính lên tranh ảnh khi bán hoặc phân phối, thêm vào đó có thể gán một nhãn thời gian để chống giả tạo. Thuỷ ấn cũng đƣợc dùng để phát hiện xem các sản phẩm có bị sửa đổi hay không. Việc phát hiện thuỷ ấn đƣợc thực hiện bằng thống kê, so sánh độ tƣơng quan hoặc bằng cách đo đạc xác định chất lƣợng của thuỷ ấn trong vật mang.
+ Điểm chỉ số : tƣơng tự nhƣ số seri của phần mềm. Điểm chỉ số dùng để truyền thông tin về ngƣời nhận sản phẩm số (không phải chủ sở hữu) nhằm chứng thực bản sao duy nhất của sản phẩm.
+ Gán nhãn: Tiêu đề, chú giải, nhãn thời gian…có thể đƣợc nhúng vào sản phẩm số. Gắn tên ngƣời lên ảnh của họ, gắn tên địa phƣơng lên bản đồ. Khi đó nếu sao chép sản phẩm thì cũng sẽ sao chép cả thông tin đã nhúng vào nó. Chủ sở hữu của sản phẩm, ngƣời có khoá viết mật có thể tách ra và xem các chú giải.
Trong một cơ sở dữ liệu ảnh, ngƣời ta có thể nhúng các từ khoá để các động cơ tìm kiếm có thể tìm nhanh một bức ảnh nào đó. Nếu là một khung ảnh cho cả một đoạn phim, ngƣời ta có thể gán cả thời điểm diễn ra sự kiện để đồng bộ hình ảnh với âm thanh. Ngƣời ta cũng có thể gán số lần mà hình ảnh đƣợc xem để tính tiền thanh toán.
1.2.5 Kỹ thuật tấn công hệ giấu tin mật
Tấn công một hệ giấu tin mật đƣợc gọi là steganalysis. Đó là các phƣơng pháp để phát hiện, phá huỷ, trích rút hay sửa đổi thông tin mật. Việc nghiên cứu các biện pháp của kẻ tấn công sẽ hữu ích cho việc thiết kế một hệ ẩn giấu thông tin tốt. Việc tấn công đƣợc coi là thành công hay không tuỳ theo ứng dụng. Đối với liên lạc bí mật, việc phát hiện và chứng minh đƣợc một vật có chứa tin mật đƣợc coi là thành công. Đối với bảo vệ bản quyền hay chống giả mạo thì việc tấn công đƣợc coi là thành công nếu không chỉ phát hiện ra thuỷ ấn mà còn phá huỷ hay sửa đổi nó nhƣng không làm giảm chất lƣợng của vật mang.
Có điểm giống nhau giữa mã hoá và giấu tin mật là ngƣời ta giả thiết thám tin biết trƣớc phƣơng pháp mã hoá hay giấu tin mật. Nhƣ vậy, việc thám tin theo một phƣơng pháp cụ thể (mã hoá hay giấu tin) phụ thuộc vào ―khoá‖ chứ không phải là phụ thuộc vào độ phức tạp của phƣơng pháp này (nguyên lý Kerkhoff). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tƣơng tự nhƣ thám mã trong mã hoá, các kỹ thuật thám tin trong giấu tin mật cũng đƣợc chia thành 5 nhóm:
- Biết vật mang tin (stego-object)
- Biết vật gốc (original object) và vật mang tin - Biết có tin giấu trong vật mang tin
- Biết thuật toán giấu tin
- Biết thuật toán trích (tách) tin mật
Có nhiều phƣơng pháp để thám tin. Thám tin có thể phát hiện thủy ấn hay tin mật bằng cách phân tích các trạng thái, ví dụ với ảnh có thể thám tin bằng cách phân tích vùng nhiễu quá mức trên ảnh. Tin tặc kinh nghiệm có thể nhận thấy các vùng nhiễu này bằng mắt thƣờng. Nếu biết đƣợc vật mang gốc thì việc thám tin còn
đơn giản hơn nữa, vì khi đó có thể so sánh ảnh mang tin với ảnh gốc để tách nhiễu. Nếu thám tin biết đƣợc có tin ẩn giấu, ngƣời ta có thể tạo ra các cặp ảnh gốc và ảnh mang để phân tích và xem xét liệu ảnh đang tìm hiểu có mang dấu ấn của chữ ký hay tin mật hay không.
Việc phá tin mật có thể đơn giản hay phức tạp tuỳ thuộc vào phƣơng pháp giấu tin mật. Ví dụ, đối với phƣơng pháp nhúng tin vào bit có trọng số thấp khi giấu tin trong ảnh thì việc phá tin mật chỉ đơn thuần là thay đổi lại các bit này, nhƣ vậy ảnh mang tin trở về trạng thái ban đầu.
Phá tin mật đối với các phƣơng pháp giấu tin mật mà vẫn giữ nguyên vật mang là một việc khó. Vì mục tiêu của thuỷ ấn là phải đạt đƣợc độ bền vững sao cho nếu có ai phá thuỷ ấn thì cũng làm hỏng ngay cả vật gốc.
Thông thƣờng ngƣời ta tìm cách áp dụng nhiều phép biến đổi vật mang với hy vọng rằng: tuy từng phép biến đổi không có tác dụng nhƣng tổ hợp của chúng có thể giúp cho việc phá huỷ thủy ấn mà vẫn giữ đƣợc nội dung vật mang.
Nếu biết tin mật và vật mang tin thì cơ hội phá tin mật sẽ cao hơn.
Nếu biết thuật toán giấu tin thì kẻ thám tin có thể dùng nó thử giấu tin lên nhiều vật mang khác nhau, qua đó dùng phƣơng pháp thống kê để tìm ra các quy luật gây nhiễu cũng nhƣ dùng nó để kiểm thử xem một vật có mang tin mật hay không.
1.3 Kết chƣơng
Chƣơng 1 đã trình bày một số nội dung cơ bản, bao gồm các khái niệm, tính chất và ứng dụng của các kỹ thuật mã hoá thông tin và giấu tin mật. Qua nội dung vừa trình bày, có thể thấy các kỹ thuật này đều có tác dụng biến đổi thông tin sang dạng khác, giúp cho việc truyền tải thông tin trên mạng và có nhiều ứng dụng trên thực tế. Trong khi kỹ thuật mã hoá thông tin đảm bảo an toàn cho thông tin trao đổi thì kỹ thuật giấu tin mật có tác dụng che giấu hoạt động trao đổi thông tin bằng cách giấu thông tin trên các vật mang.
Chƣơng tiếp theo sẽ giới thiệu về ảnh số và khả năng giấu tin mật áp dụng trên định dạng này.
CHƢƠNG 2
GIẤU TIN MẬT TRONG ẢNH SỐ
2.1 Ảnh số
Thông thƣờng thu nhận ảnh số từ các phƣơng pháp sau [4]:
- Số hóa ảnh chụp và ảnh in bằng scanner. Nguyên tắc số hóa ảnh tƣơng tự số hóa âm thanh. Trong máy ảnh số có hệ thống ADC.
- Các frame của video số.
- Ảnh tạo ra từ các phần mềm đồ họa.
2.1.1 Biểu diễn ảnh số
Ảnh có thể là ảnh véctơhay ảnh raster.
- Ảnh véctơ: Là các dữ liệu đồ họa (graphics). Ba loại đối tƣợng đồ họa riêng biệt là điểm, đƣờng và vùng. Ảnh véctơ đƣợc hình thành từ nhiều đối tƣợng đồ họa đơn giản: đoạn thẳng, elíp. Khuôn mẫu ảnh có thể là DXF, WMF, PIC, CGM...
- Ảnh raster: Bao gồm các dữ liệu ảnh (Image). Khuôn mẫu ảnh raster có thể là BMP, JPEG, GIF... Mỗi điểm ảnh (pixel) của loại ảnh này cần đƣợc xác định màu cụ thể. Ảnh raster có thể là đa mức xám hay ảnh màu.
Biểu diễn ảnh đa mức xám
Ảnh đƣợc hiển thị trên màn hình bởi các pixel. Các pixel có độ chói (cƣờng độ) khác nhau. Dải cƣờng độ từ đen đến trắng phụ thuộc vào chất lƣợng ảnh, hay tổng số bít sử dụng cho mỗi pixel. Thí dụ với 8 bit biểu diễn pixel thì có tới 255 mức cƣờng độ khác nhau có thể biểu diễn.
Tóm lại, ảnh đa mức xám đƣợc biểu diễn bằng mảng 2 chiều. Mỗi phần tử của mảng tƣơng ứng với 1 pixel.
Việc sắp xếp các giá trị pixel này trong vùng bộ nhớ liên tục đƣợc gọi là bitmap. Khái niệm này xuất phát từ ánh xạ (map) các pixel ảnh vật lý vào các địa chỉ liên tục trong bộ nhớ. Bộ nhớ sử dụng để lƣu trữ dữ liệu ảnh bitmap đƣợc gọi là ―frame buffer‖. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Biểu diễn ảnh màu
Ảnh màu cũng bao gồm trƣờng chữ nhật các pixel. Khác biệt với các ảnh đa cấp xám là cần 3 giá trị để biểu diễn ảnh. Mỗi giá trị biểu diễn một màu cơ sở. Cách biểu diễn này xuất phát từ lý thuyết rằng màu có thể hình thành từ trộn ba màu cơ sở. Các màu cơ sở sử dụng trong TV và màn hình máy tính là Red, Green và Blue.
Ảnh màu có thể biểu diễn bởi ba mảng hai chiều tƣơng ứng với các màu cơ sở Red, Green và Blue của ảnh.
Màu và mô hình màu
Màu là phân bổ bƣớc sóng ánh sáng (màu blue - 440 nm, màu green– 545 nm và màu red – 580 nm). Mắt ngƣời cảm nhận ba màu red, green và bluenhờ các tế bào hình nón (khoảng 6-7 triệu) trên võng mạc. Mắt ngƣời cảm nhận màu (bƣớc sóng điện từ) trong dải từ 400 nm đến 700 nm.
Phần lớn màu sắc xung quanh ta không có bƣớc sóng đơn mà chúng đƣợc tạo bởi do trộn nhiều bƣớc sóng khác nhau, mắt ngƣời nhạy với bƣớc sóng trội.
Mô hình màu là mô hình toán học trừu tƣợng mô tả cách biểu diễn màu mà con ngƣời có thể nhận biết bởi bộ các giá trị (thông thƣờng là 3 hay 4 giá trị) hay bởi các thành phần màu.
Có nhiều mô hình màu khác nhau dành cho các mục đích sử dụng khác nhau. Thí dụ, mô hình màu RGB dành cho màn hình máy tính, CMYK dành cho máy in màu, HSV dành cho ngƣời sử dụng (trực quan hơn), YUV dành cho nén ảnh, nén video và là chuẩn của TV.
Mô hình màu RGB Hình 2.1 Mô hình màu RGB Green (0,1,0) Magenta (1,0,1) Yellow (1,1,0) White (1,1,1) Red (1,0,0) Blue (0,0,1) Cyan (0,1,1) Black (0,0,0) R G B B
Là mô hình màu đơn giản nhất và hay sử dụng nhất. Màu đƣợc hình thành từ ba thành phần R, G và B (hình 2.1). Chúng đƣợc sử dụng cho màn hình, máy quét và lƣu trữ ảnh.
Mô hình màu YUV
Trong khi, với không gian màu RGB, màu đƣợc hình thành từ ba thành phần R, G và B, thì màu trong không gian màu YUV đƣợc hình thành từ ba thành phần Y, U và V. Không gian màu YUV đƣợc hình thành nhƣ sau đây (hình 2.2).
Hình 2.2 Mô hình màu YUV
Nối gốc tọa độ O với điểm màu trắng W ta có đƣờng tổng hợp ánh sáng của 3 màu với giá trị bằng nhau. Nó chính là đƣờng thể hiện mức độ sáng của màu sắc.
Không gian màu YUV đƣợc hình thành từ không gian màu RGB bằng cách sử dụng mặt phẳng đi qua ba điểm Red, Green và Blue làm mặt phẳng màu. Gọi mặt phẳng này là mặt UV. Chúng đi qua I, điểm giữa của đọan OK. Trên mặt UV hình thành 2 đƣờng U và V vuông góc với nhau và đi qua I. Gọi trục Y qua I và vuông góc với mặt UV, gọi chúng là trục thể hiện độ chói của điểm ảnh.
Ta có mô hình màu YUV hay YcbCr: Y: Luminance U, Cb: trục U, thành phần blue. V, Cr: trục V, thành phần red. Green (0,1,0) Yellow (1,1,0) Red (1,0,0) Magenta (1,0,1) Blue (0,0,1) Cyan (0,1,1) R G B O W
Mô hình màu YUV đƣợc sử dụng làm chuẩn cho TV PAL, SECAM và nén ảnh JPEG/MPEG. YUV (PAL): Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B U = 0.492(B-Y) V= 0.877(R-Y) YUV (SECAM): Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B U = 1.5(B-Y) V= -1.9(R-Y)
Mô hình mầu YCbCr là tập con của YUV, hay còn gọi là YUV số (giá trị thành phần màu biểu diễn bới 8 bit không dấu).
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B Cr = ((B-Y)/2) + 0.5
Cb = ((R-Y)/1.6) + 0.5
Mô hình màu YIQ
Mô hình màu này đƣợc sử dụng làm chuẩn cho TV Mỹ (NTSC). Việc hình thành mô hình màu này tƣơng tự YUV, nhƣng mặt phẳng màu đƣợc xoay đi một góc 330 theo chiều kim đồng hồ sao cho I là trục có phƣơng Orange – Blue và Q có phƣơng Purple – Green.
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
I = 0.74(R-Y) – 0.27(B-Y) = 0.596R – 0.275G – 0.321B Q = 0.48(R-Y) + 0.41(B-Y) = 0.212R – 0.523G + 0.311B
2.1.2 Các tham số chính của ảnh số
Chất lƣợng ảnh đƣợc đo bởi các tham số chính sau đây:
Kích thước ảnh: Tổng số pixel trên hàng và tổng số cột pixel. Ta thƣờng nói kích thƣớc ảnh là x pixel và y dòng. Để đạt đƣợc chất lƣợng ảnh gốc thì tổng số điểm ảnh/dòng và tổng số dòng phải bằng giá trị tối thiểu xác định theo định lý
Nyquist. Thí dụ mật độ ảnh gốc là 300 dpi thì tổng số pixel (mẫu) / inch phải ít nhất 300. Nếu không nó bị suy giảm so với ảnh gốc.
Tổng số bit biểu diễn từng pixel (pixel depth): Với ảnh đa mức xám chất lƣợng chấp nhận đƣợc đòi hỏi 8 bit/pixel. Với ảnh màu, cần 24 bít/pixel (mỗi thành
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});