Thuật toán DWT
Các ví dụ minh họa thực nghiệm của DWT với ảnh giả mạo dạng cát – dán được thể hiện trong các hình từ Hình 3-5 đến Hình 3-12.
Trước hết, thuật toán DWT được sử dụng để kiểm tra một ảnh giả mạo 64 x 64 (ở bên trái Hình 3-5). Kết quả thử nghiệm đã phát hiện được hai vùng giống nhau trên ảnh (ở bên phải Hình 3-5) . Kết luận ảnh này là ảnh giả mạo dạng cắt-dán.
44
Hình 3- 5 Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 64 x 64.
Tiếp theo, thuật toán DWT được kiểm tra với các ảnh giả mạo bị tấn
công thêm nhiễu 40dB, 29dB, 24dB.
Thuật toán kiểm tra với ảnh giả mạo bị tấn công thêm nhiễu 40dB (ở Hình 3-6 bên trái). Kết quả thử nghiệm chưa phát hiện được hai vùng giống nhau trên ảnh (ở bên phải Hình 3-6) . Kết luận ảnh này không phải là ảnh giả mạo dạng cắt – dán.
45
Hình 3. 6. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 40 dB Thuật toán kiểm tra với ảnh giả mạo bị tấn công thêm nhiễu 29dB (ở Hình 3-7 bên trái). Kết quả thử nghiệm chưa phát hiện được hai vùng giống nhau trên ảnh (ở bên phải Hình 3-7) . Kết luận ảnh này không phải là ảnh giả mạo dạng cắt – dán.
46
Hình 3. 7. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 29 dB Thuật toán kiểm tra với ảnh giả mạo bị tấn công thêm nhiễu 24dB (ở Hình 3-8 bên trái). Kết quả thử nghiệm chưa phát hiện được hai vùng giống nhau trên ảnh (ở bên phải Hình 3-8) . Kết luận ảnh này không phải là ảnh giả mạo dạng cắt – dán.
47
Hình 3- 8. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 24 dB. Tiếp đến, thuật toán DWT được kiểm tra với các ảnh giả mạo bị tấn công xoay góc 20 đô, 10 độ.
Thuật toán kiểm tra với ảnh giả mạo bị tấn công xoay góc 20 độ (ở Hình 3-9 bên trái). Kết quả thử nghiệm chưa phát hiện được hai vùng giống nhau trên ảnh (ở bên phải Hình 3-9) . Kết luận ảnh này không phải là ảnh giả mạo dạng cắt – dán.
48
Hình 3-9. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 20 độ. Thuật toán kiểm tra với ảnh giả mạo bị tấn công xoay góc 10 độ (ở Hình 3-10 bên trái). Kết quả thử nghiệm chưa phát hiện được hai vùng giống nhau trên ảnh (ở bên phải Hình 3-10) . Kết luận ảnh này không phải là ảnh giả mạo dạng cắt – dán.
49
Hình 3- 10. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 10 độ Thuật toán kiểm tra với ảnh giả mạo đổi ngẫu nhiên giá trị một bit thấp nhất của từng điểm ảnh (ở Hình 3-11 bên trái). Kết quả thử nghiệm chưa phát hiện được hai vùng giống nhau trên ảnh (ở bên phải Hình 3-11) . Kết luận ảnh này không phải là ảnh giả mạo dạng cắt – dán
50
Hình 3- 11. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo đổi ngẫu nhiên giá trị một bit thấp nhất của từng điểm ảnh
Sau cùng, thuật toán kiểm tra sự giả mạo đối với ảnh giả mạo bị cắt – dán theo đường viền một pixel, sau đó dãn ra bằng kích thước cũ của ảnh được thể hiện (ở Hình 3-12 bên trái). Kết quả sau thử nghiệm chưa phát hiện được hai vùng giống nhau trên ảnh (ở Hình 3-12 bên phải). Kết luận ảnh này không phải là ảnh giả mạo dạng cắt – dán.
51
Hình 3-12 Hình thử nghiệm của DWT với ảnh sau khi làm giả sẽ cắt theo đường viền một pixel, sau đó dãn ra bằng kích thước cũ của ảnh.
Từ các ví dụ kiểm tra sự giả mạo ở trên, chúng ta thấy rằng phương pháp DWT có thể phát hiện ảnh giả dạng cắt – dán trước phép tấn công JPEG.
Thuật toán SVD
Chương trình “Phát hiện hiện ảnh giả mạo dạng cắt - dán dựa trên phép biến đổi cosine rời rạc” được chạy trên phần mềm Matlab. Chương trình có giao diện thân thiện và dễ sử dụng.
Một số ví dụ khi sử dụng chương trình với thuật toán dùng SVD để đánh giá các ảnh thật, ảnh giả và ảnh giả sau khi bị tấn công (thêm nhiễu, xoay, …) được minh họa trong các hình từ Hình 3-13 đến Hình 3-21. Đầu tiên chúng ta thực hiện quy trình kiểm tra phát hiện giả mạo dùng thuật toán SVD với ảnh gốc CM_origin (ở hình 3-13 bên trái). Kết quả sau khi thử nghiệm là ảnh (ở hình 3-13 bên phải).
52 (a) Ảnh gốc
(b) ảnh kiểm tra
Hình 3-13. Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh gốc
Từ kết quả thực nghiệm ở trên chúng ta thấy rằng ảnh sau khi kiểm tra dùng thuật toán SVD ảnh gốc không bị phát hiện nhầm về sự giả mạo. Kết luận là ảnh không là giả mạo
Các ảnh dùng để kiểm tra là ảnh giả được tạo ra bằng cách copy khối 64×64 và dán vào vị trí bất kỳ.
Tiếp đến, thuật toán SVD được sử dụng để kiểm tra một ảnh giả. Kết quả thử nghiệm đã phát hiện được hai vùng giống nhau trên ảnh (Hình 3-14). Kết luận ảnh này là ảnh giả mạo dạng cắt-dán.
53
Từ đây chúng ta lần lượt thử nghiệm với các ảnh sau khi làm giả được thêm nhiễu Gaussion với các giá trị lần lượt là 40, 29, 24 decibel (dB). Thuật toán kiểm tra sự giả mạo đối với ảnh 40dB (ở Hình 3-15 bên trái). Kết quả sau khi thử nghiệm đã phát hiện được vùng giống nhau (ở Hình 3-15 bên phải). Kết luận là ảnh này là ảnh giả mạo dạng cắt - dán
Hình 3-15 Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo 40 dB Thuật toán kiểm tra ảnh giả mạo có thêm nhiễu 29 dB(ở Hình 3-16 ). Kết quả sau thử nghiệm phát hiện được vùng giống nhau trên ảnh (ở Hình 3- 16). Kết luận ảnh này là ảnh giả mạo dạng cắt – dán.
Hình 3-16 Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo 29 dB Thuật toán kiểm tra ảnh giả mạo có thêm nhiễu 24 dB. ). Kết quả sau thử nghiệm phát hiện được vùng giống nhau trên ảnh (ở Hình 3-17). Kết luận ảnh này là ảnh giả mạo dạng cắt – dán.
54
Hình 3- 17. Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo 24 dB Tiếp đến chúng ta tiếp tục kiểm tra sự phát hiện giả mạo trên ảnh giả mạo bị tấn công xoay một góc tương ứng là 10 độ, 20 độ thì lần lượt có các hình là 3.18, 3.19.
Hình 3- 18. Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo góc xoay 10 độ
Thuật toán kiểm tra với ảnh giả mạo bị xoay góc 10 độ Kết quả sau thử nghiệm phát hiện được vùng giống nhau trên ảnh. Kết luận ảnh này là ảnh giả mạo dạng cắt – dán.
55
Hình 3-19 Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo góc xoay 20 độ
Kiểm tra thực nghiệm với ảnh giả mạo bị xoay góc 20 độ (ở Hình 3-19 bên trái). Kết quả thí nghiệm phát hiện vùng giả mạo.
Tương tự như trên chúng ta kiểm tra sự giả mạo đối với ảnh giả mạo thay đổi ngẫu nhiên giá trị một bit thấp nhất của từng điểm ảnh (ở Hình 3-20 bên trái). Kết quả sau thử nghiệm chưa phát hiện được hai vùng giống nhau trên ảnh (ở Hình 3.20 bên phải). Kết luận ảnh này không phải là ảnh giả mạo dạng cắt – dán.
Hình 3-20 Hình thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo đổi ngẫu nhiên giá trị một bit thấp nhất của từng điểm ảnh
Cuối cùng, thuật toán kiểm tra sự giả mạo đối với ảnh giả mạo bị cắt – dán theo đường viền một pixel, sau đó dãn ra bằng kích thước cũ của ảnh được thể hiện (ở Hình 3-21 bên trái). Kết quả sau thử nghiệm chưa phát hiện được hai vùng giống nhau trên ảnh (ở Hình 3-21 bên phải). Kết luận ảnh này không phải là ảnh giả mạo dạng cắt – dán
56
Hình 3-21 Hình thử nghiệm của SVD với ảnh sau khi làm giả sẽ cắt theo đường viền một pixel, sau đó dãn ra bằng kích thước cũ của ảnh.
Qua quá trình thực nghiệm cho thấy thuật toán SVD với ảnh giả mạo dạng cắt – dán phát hiện ra được sự giả mạo trên các bức ảnh khi chưa có sự tấn công như thêm nhiễu, xoay ảnh, co giãn....Còn khi các bức ảnh có sự tấn công thì sự phát hiện giả mạo đôi khi còn bị nhầm hoặc chưa phát hiện ra.
Từ các ví dụ kiểm tra sự giả mạo ở trên, chúng ta thấy rằng phương pháp DWT có thể phát hiện ảnh giả dạng cắt – dán trước phép tấn công JPEG. Tuy nhiên, tính bền vững của phương pháp DWT không cao bằng phương pháp SVD. Và cũng giống như phương pháp SVD, phương pháp DWT cũng có thể phát hiện nhầm một số vùng giả mạo.
Nhận xét
Sau khi áp dụng thuật toán DWT và SVD để xây dựng, thử nghiệm thì chương trình đã thực hiện được:
Phát hiện được ảnh nào là ảnh thật, ảnh nào là ảnh giả và khoanh vùng ảnh giả. Chương trình thực hiện được cả trên ảnh thật và ảnh đa mức xám.
Thuật toán phát hiện được ảnh giả và khoanh vùng ảnh giả là dạng hình vuông.