Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện ảnh giấu tin
Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện ảnh giấu tin
Xem bên trong

Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện ảnh giấu tin

149 tr. + CD-ROM
Luận văn TS. Hệ thống thông tin — Trường Đại học Công nghệ. Đại học Quốc gia Hà Nội, 2012
Chương 1: Giới thiệu tổng quan về giấu tin trong ảnh, phát hiện ảnh có giấu tin và các nghiên cứu liện quan. Ngoài ra, chương này còn nêu ra phương pháp đánh giá các kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin theo chuẩn đánh giá độ chính xác (Precision), độ bao phủ (Recall), độ trung bình điều hòa (F-measure) và nguồn dữ liệu ảnh sử dụng để thử nghiệm. Chương 2: Trình bày một số kỹ thuật phát hiện mù cho ảnh có giấu tin trên LSB gồm các kỹ thuật phát hiện: “độ lệch chuẩn”, “12”, “tỉ lệ xám” và phát hiện bằng phương pháp ước lượng thông tin giấu trong sử dụng lý thuyết “trùng khớp”. Từ đó đưa ra kết quả so sánh giữa các kỹ thuật đề xuất và một số phương pháp phát hiện mù khác: 2 với n bậc tự do của A. Westfeld , LLRT (Logarithm Likelihood Ratio Test) của K. Sullivan và kỹ thuật ước lượng: RS (Regular /Singular) của Jessica Fridrich và cộng sự , DI của T. Zhang và X. Ping cho thấy kết quả tương đương và hiệu quả hơn ở một số trường hợp. Chương 3: Đề xuất bốn kỹ thuật phát hiện có ràng buộc cho ảnh có giấu tin sử dụng một số kỹ thuật giấu tin đã biết: DIH (Difference Image Histogram), HKC (Kỹ thuật giấu tin của ba tác giả J. Hwang, J. Kim và J.Choi), IWH và RVH (Reversible Vertical Horizontal Technique)
Electronic Resources

0.00

Tải về miễn phí bản đầy đủ PDF luận văn tại Link bản đầy đủ 1

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
——-——-

HỒ THỊ HƯƠNG THƠM

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT
PHÁT HIỆN ẢNH GIẤU TIN

LUẬN ÁN TIẾN SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

HÀ NỘI – 2012
2

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
——-——-

HỒ THỊ HƯƠNG THƠM

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT
PHÁT HIỆN ẢNH GIẤU TIN

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
Mã số: 62 48 05 01

LUẬN ÁN TIẾN SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. TS. Hồ Văn Canh
2. PGS. TS. Trịnh Nhật Tiến

HÀ NỘI – 2012
6

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN …………………………………………………………………………………………………… 1
LỜI CẢM ƠN ………………………………………………………………………………………………………… 4
MỤC LỤC …………………………………………………………………………………………………………….. 6
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT ………………………………………………………. 9
DANH MỤC CÁC BẢNG ……………………………………………………………………………………… 10
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ………………………………………………………………………………… 12
PHẦN MỞ ĐẦU ………………………………………………………………………………………………….. 14
CHƯƠNG 1. GIẤU TIN TRONG ẢNH, PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN VÀ CÁC
NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ………………………………………………………………………………… 21
1.1. GIẤU TIN TRONG ẢNH VÀ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ………………………………. 21
1.1.1. Khái niệm ……………………………………………………………………………………………….. 21
1.1.2. Phương pháp giấu tin và nghiên cứu liên quan …………………………………………….. 23
1.1.3. Phương pháp đánh giá độ an toàn của một lược đồ giấu tin …………………………… 27
1.2. PHÁT HIỆN ẢNH GIẤU TIN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ……………….. 29
1.2.1. Khái niệm ……………………………………………………………………………………………….. 29
1.2.2. Phương pháp phát hiện ảnh có giấu tin ……………………………………………………….. 29
1.2.3. Nghiên cứu liên quan và hướng phát triển của luận án ………………………………….. 31
1.2.3.1. Phương pháp phát hiện mù cho ảnh giấu trên LSB …………………………………. 32
1.2.3.2. Phương pháp phát hiện ảnh có ràng buộc ……………………………………………… 35
1.3. PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ ………………………………………….. 37
1.3.1. Tiêu chuẩn đánh giá ………………………………………………………………………………….. 37
1.3.2. Nguồn dữ liệu ảnh thử nghiệm …………………………………………………………………… 39
1.3.3. Công cụ hỗ trợ và môi trường thực nghiệm …………………………………………………. 41
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ………………………………………………………………………………………. 41
CHƯƠNG 2. KỸ THUẬT PHÁT HIỆN MÙ CHO ẢNH GIẤU TIN TRÊN LSB ……….. 42
2.1. KỸ THUẬT PHÁT HIỆN MÙ TRÊN LSB CỦA MIỀN KHÔNG GIAN ……………… 42
2.1.1. Phát hiện bằng phân tích “độ lệch chuẩn” ……………………………………………………. 42
2.1.1.1. Phân tích kỹ thuật giấu LSB ………………………………………………………………… 42
2.1.1.2. Phương pháp phát hiện ……………………………………………………………………….. 44
2.1.2. Phát hiện bằng thống kê 
2
một bậc tự do (1
2
) ……………………………………………. 48
2.1.2.1. Phân tích kỹ thuật “độ lệch chuẩn” ………………………………………………………. 48
2.1.2.2. Phương pháp phát hiện ……………………………………………………………………….. 48
2.1.3. Phát hiện dựa trên phân tích tỉ lệ xám …………………………………………………………. 52
2.1.3.1. Phát biểu bài toán ………………………………………………………………………………. 52
7

2.1.3.2. Phương pháp giải quyết bài toán ………………………………………………………….. 53
2.1.4. Phát hiện bằng phương pháp ước lượng thông tin giấu trên LSB ……………………. 62
2.1.4.1. Phương pháp ước lượng khi có ảnh gốc ………………………………………………… 63
2.1.4.2. Phương pháp ước lượng không dựa vào ảnh gốc ……………………………………. 66
2.2. KỸ THUẬT PHÁT HIỆN MÙ TRÊN LSB CỦA MIỀN TẦN SỐ ……………………….. 70
2.2.1. Phân tích kỹ thuật giấu LSB trên miền tần số ………………………………………………. 70
2.2.2. Phương pháp phát hiện ……………………………………………………………………………… 71
2.3. CÁC KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM ……………………………………………………………………… 72
2.3.1. Các kết quả thử nghiệm trên miền không gian ……………………………………………… 72
2.3.1.1. Thử nghiệm ………………………………………………………………………………………. 72
2.3.1.2. Nhận xét …………………………………………………………………………………………… 76
2.3.2. Các kết quả thử nghiệm trên miền tần số …………………………………………………….. 77
2.3.2.1. Thử nghiệm ………………………………………………………………………………………. 77
2.3.2.2. Nhận xét …………………………………………………………………………………………… 79
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ………………………………………………………………………………………. 79
CHƯƠNG 3. MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN CÓ RÀNG BUỘC………………………… 80
3.1. PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN SỬ DỤNG KỸ THUẬT GIẤU HKC ……………… 80
3.1.1. Tóm lược kỹ thuật giấu HKC …………………………………………………………………….. 80
3.1.2. Phương pháp phát hiện và ước lượng thông tin giấu trong ảnh ………………………. 81
3.1.2.1. Phương pháp phát hiện của Kuo và Lin ………………………………………………… 81
3.1.2.2. Phương pháp phát hiện cải tiến từ phương pháp của Kuo và Lin …………….. 83
3.1.2.3. Phương pháp phát hiện HKC khác và ước lượng thông tin giấu ………………. 86
3.1.3. Các kết quả thử nghiệm …………………………………………………………………………….. 89
3.1.3.1. Thử nghiệm ………………………………………………………………………………………. 89
3.1.3.2. Nhận xét …………………………………………………………………………………………… 91
3.2. PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN SỬ DỤNG KỸ THUẬT GIẤU DIH ………………. 92
3.2.1. Tóm lược kỹ thuật giấu tin DIH …………………………………………………………………. 92
3.2.2. Phương pháp phát hiện ảnh có giấu tin sử dụng kỹ thuật giấu DIH …………………. 93
3.2.2.1. Phân tích kỹ thuật giấu DIH ………………………………………………………………… 93
3.2.2.2. Phương pháp phát hiện và ước lượng thông tin giấu ………………………………. 95
3.2.3. Các kết quả thử nghiệm …………………………………………………………………………….. 99
3.2.3.1. Thử nghiệm ………………………………………………………………………………………. 99
3.2.3.2. Nhận xét …………………………………………………………………………………………. 101
3.3. PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN SỬ DỤNG KỸ THUẬT GIẤU IWH ……………. 101
3.3.1. Tóm lược kỹ thuật giấu tin IWH ………………………………………………………………. 101
8

3.3.2. Phương pháp phát hiện ảnh có giấu tin sử dụng kỹ thuật giấu IWH ………………. 104
3.3.2.1. Phân tích kỹ thuật giấu IWH ……………………………………………………………… 104
3.3.2.2. Phương pháp phát hiện và ước lượng thông tin ……………………………………. 105
3.3.3. Các kết quả thử nghiệm …………………………………………………………………………… 109
3.3.3.1. Thử nghiệm …………………………………………………………………………………….. 109
3.3.3.2. Nhận xét …………………………………………………………………………………………. 110
3.4. PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN SỬ DỤNG KỸ THUẬT GIẤU RVH ……………. 111
3.4.1. Tóm lược kỹ thuật giấu tin RVH ………………………………………………………………. 111
3.4.2. Phương pháp phát hiện ảnh có giấu tin sử dụng kỹ thuật giấu RVH ……………… 114
3.4.2.1. Phân tích vấn đề giấu tin RVH …………………………………………………………… 114
3.4.2.2. Phương pháp phát hiện và ước lượng thông tin ……………………………………. 117
3.4.3. Các kết quả thử nghiệm …………………………………………………………………………… 124
3.4.3.1. Thử nghiệm …………………………………………………………………………………….. 124
3.4.3.2. Nhận xét …………………………………………………………………………………………. 126
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 …………………………………………………………………………………….. 127
KẾT LUẬN CHUNG ………………………………………………………………………………………….. 128
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ ……………………………….. 133
TÀI LIỆU THAM KHẢO ……………………………………………………………………………………. 134
PHỤ LỤC – CHƯƠNG TRÌNH ĐỀ MÔ GIẤU TIN TRONG ẢNH VÀ PHÁT HIỆN
ẢNH CÓ GIẤU TIN …………………………………………………………………………………………… 145

9

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT
DCT Discrete Cosine Transform
DFT Discrete Fourier Transform
DWT Discrete Wavelet Transform
DIH Difference Image Histogram
FIR Finite Impulse Response
HVS Human Visual System
HKC Kỹ thuật giấu tin của ba tác giả J. Hwang, J. Kim và J.Choi
IWT Integer Wavelet Transform
IDCT Inverse Discrete Cosine Transform
IDWT Inverse Discrete wavelet transform
i.i.d Independent and Identically Distributed
JPEG Joint Photographic Experts Group
LLRT Logarithm Likelihood Ratio Test
LSB Least Significant Bit
MBNS Multiple-Base Notational System
MOS Mean Opinion Score
MSB Most Significant Bit
MSE Mean Squared Error
NSAS Kỹ thuật giấu thuận nghịch NSAS
Pdf Probability Density Function
PNG Portable Network Graphics
PMF Probability Mass Function
PR Pseudo Random
PSNR Peak Signal To Noise Ratio
PoV Pair of Value
QIM Quantization Index Modulation
RS Regular /Singular
RVH Reversible Vertical Horizontal Technique
RCM Reversible Contrast Mapping
SS Spread Spectrum
SSIS Spread Spectrum Image Steganography
10

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1. Bảng phân lớp đối tượng trong tập ………………………………………………………… 38
Bảng 2.1. Giá trị t0 ứng với giá trị x0 theo bảng lập sẵn trong [108] …………………………….. 47
Bảng 2.2. Phân loại ảnh theo t0 trên tập 0_1, LSB_30, LSB_50, LSB_70, LSB_100 …………….. 48
Bảng 2.3. Giá trị 1
2
ứng với giá trị  theo bảng lập sẵn trong [108] ……………………………. 51
Bảng 2.4. Kết quả phân loại ảnh ứng với các giá trị 1
2
trong bảng 2.3 ………………………… 51
Bảng 2.5. Phân loại ảnh trên 0_1, LSB_30, LSB_50, LSB_70, LSB_100 bằng kỹ thuật “Độ lệch
chuẩn” và 1
2
…………………………………………………………………………………………. 52
Bảng 2.6: Kết quả thử nghiệm đánh giá c_f theo (2.14) …………………………………………….. 59
Bảng 2.7: Kết quả thử nghiệm đánh giá T theo (2.11) ………………………………………………. 61
Bảng 2.8: Kết quả thử nghiệm đánh giá T sau khi ước lượng ảnh “mốc” …………………….. 61
Bảng 2.9. Bảng thống kê tần suất xuất hiện của các chữ cái trong văn bản tiếng Anh ……. 64
Bảng 2.10. Thử nghiệm độ chênh lệch |ci
j
– si
j
| của ảnh có giấu tin và ảnh gốc ……………… 65
Bảng 2.11. Độ sai lệch giữa tần suất của ảnh kiểm tra và ảnh ước lượng làm “mốc” ……… 67
Bảng 2.12. Kết quả ước lượng xấp xỉ trung bình thông tin giấu trên LSB với tập 10 ảnh .. 69
Bảng 2.13. Kết quả ước lượng xấp xỉ theo (2.19) và (2.20) trên tập 10 ảnh chuẩn …………. 69
Bảng 2.14. Kết quả phân loại ảnh có giấu tin trên LSB trên các tập 0, LSB_30, LSB_50,
LSB_70, LSB_100 bằng một số kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin …………………….. 73
Bảng 2.15. Kết quả đánh giá bằng các độ đo P, R, F trên tập ảnh gồm 10440 ảnh ( 0 và
LSB_30, LSB_50, LSB_70, LSB_100)………………………………………………………………… 73
Bảng 2.16. Kết quả đánh giá bằng các độ đo P, R, F trên tập ảnh gồm 4176 ảnh (tập 0,
LSB_100) …………………………………………………………………………………………………. 74
Bảng 2.17. Kết quả ước lượng trên năm tập 0, LSB_30, LSB_50, LSB_70, LSB_100 …………… 75
Bảng 2.18. Kết quả thời gian thực hiện phân loại trên tập 0 (2088 ảnh) ……………………… 75
Bảng 2.19: Tỉ lệ phân loại ảnh của kỹ thuật “tỉ lệ xám 3” và n
2
[71] với các tập ảnh 0,
25, 50, 100………………………………………………………………………………………….. 78
Bảng 2.20. Kết quả đánh giá bằng các độ đo P, R, F trên tập ảnh …………………………… 78
Bảng 2.21. Thời gian thực hiện trên tập J0………………………………………………………………… 78
Bảng 3.1. Bảng kết quả phân loại trên tập 0 và HKC_2500 …………………………………………. 89
11

Bảng 3.2. Kết quả đánh giá bằng các độ đo P, R, F trên tập ảnh gồm 4176 ảnh ( 0 và
HKC_2500) ………………………………………………………………………………………………. 90
Bảng 3.3. Kết quả ước lượng thông tin giấu trên tập 0 và HKC_2500 …………………………… 90
Bảng 3.4. Bảng kết quả phân loại bằng ba kỹ thuật phát hiện: của Kuo và Lin, của Kuo và
Lin cải tiến và kỹ thuật đề xuất mới trên tập HKC_R100 ………………………………… 91
Bảng 3.5. Kết quả đánh giá bằng các độ đo P, R, F trên tập ảnh U gồm 4176 ảnh ( 0 và
HKC_R100) ……………………………………………………………………………………………… 91
Bảng 3.6. Sử dụng kỹ thuật phát hiện tổng quát trên miền LSB để phân loại ảnh trên tập
DIH_7168 ………………………………………………………………………………………………… 94
Bảng 3.7. Ước lượng thông tin giấu cho ảnh Lena.bmp trước và sau khi giấu tin sử dụng
DIH bằng kỹ thuật ước lượng thông tin trên miền LSB: RS, DI, “Trùng khớp” 94
Bảng 3.8. Bảng kết quả phân loại ảnh có giấu tin bằng DIH trên tập 0 và DIH_6000 ……… 99
Bảng 3.9. Kết quả ước lượng thông tin giấu trên tập 0 và DIH_6000 ………………………….. 100
Bảng 3.10. Kiểm tra ảnh Lena.bmp trước và sau khi giấu tin sử dụng IWH bằng kỹ thuật
phát hiện mù trên miền LSB của các hệ số wavelet. ………………………………….. 104
Bảng 3.11. Kết quả thử nghiệm ước lượng trên ảnh Lena nhúng 7168 bit…………………… 109
Bảng 3.12. Bảng kết quả phân loại ảnh có giấu tin bằng IWH trên tập 0 và IWH_6000 … 109
Bảng 3.13. Kết quả ước lượng thông tin giấu trên tập 0 và IWH_6000 ……………………….. 109
Bảng 3.14. Kiểm tra ảnh stego trên tập RVH_7168 bằng các kỹ thuật phát hiện tổng quát trên
miền LSB …………………………………………………………………………………………….. 116
Bảng 3.15. Ước lượng thông tin giấu cho tập RVH_7168 bằng kỹ thuật RS, DI và “Trùng
khớp” ………………………………………………………………………………………………….. 116
Bảng 3.16. Tỉ lệ phân loại ảnh (gốc và giấu tin) với một số giá trị ngưỡng T ……………… 126
Bảng 3.17. Kết quả ước lượng thông tin giấu trên tập 0 và RVH_7500 ……………………….. 126

12

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1: Sơ đồ quá trình giấu tin trong ảnh [84]. ……………………………………………. 21
Hình 1.2: Sơ đồ quá trình tách tin trong ảnh. …………………………………………………… 22
Hình 1.3. Minh họa giấu thông tin trong LSB của ảnh cấp xám 8 – bit [84]. ……….. 24
Hình 1.4. Lược đồ quy trình phát hiện ảnh có giấu tin [84] ………………………………. 29
Hình 1.5. biểu đồ mật độ xác suất: a) của tập p, b) của tập p sau khi lọc bằng FIR . 34
Hình 2.1: Ảnh thử nghiệm cho kỹ thuật “tỉ lệ xám 1” ………………………………………. 59
Hình 2.2. Tập 10 ảnh chuẩn lấy về từ [107]…………………………………………………….. 68
Hình 2.3. Biểu đồ tần suất các hệ số cosine: a) ảnh cover, b) ảnh stego [94] ……….. 71
Hình 3.1. Biểu đồ tần suất: (a) ảnh gốc, (b) ảnh giấu tin bằng HKC …………………… 81
Hình 3.2. Điểm Peak: (a) trước khi giấu tin, (b) sau khi giấu tin ……………………….. 82
Hình 3.3. Biểu đồ tần suất của: (a) ảnh gốc, (b) ảnh giấu tin bằng HKC …………….. 83
Hình 3.4. (a) Ảnh Lena.bmp, (b) thông tin cần giấu là ảnh nhị phân kích cỡ 128 x 56
điểm ảnh, các biểu đồ sai phân: (c) ảnh Lena (gốc), (d) khi dịch chuyển,
(e) sau khi giấu tin………………………………………………………………………….. 93
Hình 3.5. Tập ảnh thử nghiệm ………………………………………………………………………. 95
Hình 3.6. Biểu đồ tần suất hệ số sai phân của ảnh trước khi giấu tin bằng DIH: a)
Airplane.bmp, b) Beer.bmp, c) Elaine.bmp, d) House.bmp, e) Lena.bmp,
f) Peppers.bmp, g) Sailboat.bmp, h) Tiffany.bmp ………………………………. 96
Hình 3.7. Biểu đồ tần suất hệ số sai phân của ảnh sau khi giấu tin bằng DIH: a)
Airplane.bmp, b) Beer.bmp, c) Elaine.bmp, d) House.bmp, e) Lena.bmp,
f) Peppers.bmp, g) Sailboat.bmp, h) Tiffany.bmp ………………………………. 96
Hình 3.8. Kết quả ước lượng độ dài thông tin giấu: a) trên tập ảnh 0, b) trên tập
DIH_6000 ………………………………………………………………………………………. 100
Hình 3.9. Biểu đồ tần suất các hệ số wavelet: (a) Biểu đồ ảnh gốc ban đầu, (b) Biểu
đồ sau khi làm rỗng một cột tần suất hệ số có giá trị Z [99]. ……………… 102
Hình 3.10. Biểu đồ tần suất hệ số wavelet trên các băng tần cao của: (a) ảnh Lena
gốc và ảnh giấu tin với các vị trí ban đầu: (b) T = 3, (c) T = -3, (d) T = 5,
(e) T = -6, (f) T = 8. ……………………………………………………………………… 103
13

Hình 3.11. Biểu đồ tần suất hệ số wavelet trên các băng tần cao của các ảnh gốc: a)
Airplane.bmp, b) Beer.bmp, c) Elaine.bmp, d) House.bmp, e) Lena.bmp,
f) Peppers.bmp, g) Sailboat.bmp, h) Tiffany.bmp …………………………….. 105
Hình 3.12. Biểu đồ tần suất hệ số wavelet trên các băng tần cao: (a) của ảnh Lena
gốc và sau khi giấu tin với các vị trí chọn ban đầu: (b) T = 2, (c) T = 4, (d)
T = 6. ………………………………………………………………………………………….. 106
Hình 3.13. Thử nghiệm ước lượng thông tin trên tập ảnh: a) tập 0 và b) tập
IWH_6000 ……………………………………………………………………………………… 110
Hình 3.14. Mô hình tổng quát quá trình nhúng RVH ……………………………………… 111
Hình 3.15. Ảnh Baboon ……………………………………………………………………………… 115
Hình 3.16. Biểu đồ tần suất của: (a) ảnh cover_Baboon, (b) ảnh stego_Baboon … 115
Hình 3.17. Histogram trên các cột: (a) chẵn, (b) lẻ của ảnh cover_Baboon. Bmp . 117
Hình 3.18. Histogram trên các cột: (a) chẵn,(b) lẻ của ảnh stego_Baboon. Bmp … 118
Hình 3.19. Sự phân bố của các giá trị |PLSB(0) – PLSB(1)| của các điểm ảnh trên các
hàng chẵn trong tập:a) 0, b) RVH_R25, c) RVH_R50, d) RVH_R75, e) RVH_R100
…………………………………………………………………………………………………… 125

14

PHẦN MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của luận án
“Giấu thông tin” (Steganography
1
) là kỹ thuật liên lạc mật dựa trên hình
thức giấu thông tin quan trọng vào đối tượng khác. Từ thời kỳ cổ đại người ta đã sử
dụng phương pháp này để liên lạc mật cho nhau. Một ví dụ cổ điển hình về giấu tin
[76] (485-525 trước công nguyên) là câu chuyện của một người tên là Histaiæus
muốn gửi thông tin quan trọng về “Kế hoạch ủng hộ cuộc nổi dậy chống lại đức vua
Ba tư Xerxes” cho nhà nhiếp chính thành phố Miletus bằng cách xăm thông tin lên
da đầu người nô lệ tin cậy của mình, cho đến khi tóc mọc dài trở lại ông ta cử người
nô lệ đó đến gặp nhà nhiếp chính. Hay một phát minh khác của Pliny T. Elder (23-
79 sau công nguyên) về mực “không màu” chính là sữa động vật, khi mực này viết
trên giấy để khô khó phát hiện ra, và chỉ khi giấy đó được hơ nóng các vết mực sẽ
chuyển sang nâu. Vào thời kỳ phục hưng, năm 1518 Johannes Trithemius viết cuốn
sách về mã hóa “Polygraphia”. Trong cuốn sách này người ta thấy xuất hiện đầu
tiên thuật ngữ “Steganographia”, đây là một từ ghép bắt nguồn từ ngôn ngữ Hy lạp
steganos nghĩa là bao bọc “cover” và graphia nghĩa là bản viết “writing” [27].
Trải qua nhiều thời kỳ biến động của xã hội loài người, ngày nay khi mà kỹ
thuật số bùng nổ, con người cũng “số hoá” lĩnh vực giấu tin phục vụ cho cuộc sống
hiện đại. Do tính ưu việt của các kỹ thuật giấu tin là “vô hình” nên nó trở thành
công cụ hữu ích cho một số tổ chức trao đổi thông tin quan trọng trong môi trường
truyền thông công cộng. Vì vậy giấu tin mật phát triển một cách nhanh chóng và
ngày càng tinh sảo hơn với một lượng lớn công trình giấu tin được công bố thường
niên (chưa kể đến số kỹ thuật giấu không công bố công khai) như thống kê trong
biểu đồ hình 1 giai đoạn từ năm 1992 đến 2007 của Jessica Fridrich [32].
Giấu tin có một ưu điểm mà mật mã học (Cryptography) còn hạn chế đó là
có thể “bảo vệ được bản quyền số, hay khi giữa các đối tượng liên lạc mật với nhau
trên các kênh thông tin công cộng mà ít bị nghi ngờ”. Lý do vì bản quyền số đã mã

1
Thuật ngữ Steganography được tạm dịch thành “Giấu tin” và được sử dụng trong toàn bộ luận án này
15

hóa sau khi được giải mã thì khó có thể giữ được bản quyền, hay thông tin mật cần
trao đổi giữa các bên, sau khi được mã hóa sẽ làm cho người khác biết rõ là các bên
có trao đổi thông tin mật nào đó cho nhau. Giấu tin trong dữ liệu đa phương tiện
chính là những “bổ khuyết” cho các vấn đề trên của mật mã học.

Hình 1. Kỹ thuật giấu tin công bố trong giai đoạn 1992 – 2007[32]
Về nguyên lý, giấu tin trong dữ liệu video, dữ liệu âm thanh hay trong dữ
liệu ảnh số không khác gì nhiều. Tuy nhiên, do giấu tin trong ảnh dễ thực hiện hơn,
giấu được nhiều thông tin hơn, và ảnh là đối tượng được sử dụng khá phổ biến trên
Internet hiện nay, nên kỹ thuật giấu tin trong ảnh chiếm tỉ lệ nhiều nhất trong các
loại dữ liệu đa phương tiện (hình 2).

Hình 2. Tỉ lệ phương tiện được lựa chọn để giấu tin năm 2008 [32]
Vậy giấu tin trong ảnh là gì ? Tại sao nó lại phát triển nhanh và sôi động như
vậy ? Theo [18, 27], giấu thông tin là kỹ thuật “nhúng” một lượng thông tin vào dữ
liệu ảnh số sao cho đảm bảo các yêu cầu sau:
16

1/. Không thể phát hiện (undetectability) thông tin giấu trong ảnh gốc bằng
cảm nhận của con người.
2/. Không thể phân biệt được (undistinguishable) đâu là ảnh gốcvà đâu là ảnh
có giấu tin bằng cảm nhận của con người.
3/. Lượng thông tin giấu lớn nhất có thể (steganographyic capacity) trong
gốc sao cho không vi phạm yêu cầu 1/ và yêu cầu 2/ nêu trên. Ngoài ra, việc giấu
thông tin trong ảnh còn đem lại khả năng tiết kiệm bộ nhớ và thời gian truyền tin
đáng kể. Ví dụ: Giả sử một ảnh xám 8 – bit có kích cỡ 4×6 cm tương ứng với
630×945 pixel (tương đương 595350 pixel). Nếu mỗi pixel giấu được một bit thông
tin, thì 595350 pixel có thể giấu lượng thông tin lấp đầy 19 trang giấy A4 (trung
bình mỗi trang A4 chứa được 75 ký tự × 50 dòng).
Thông tin có thể được giấu trên miền không gian hoặc trên các hệ số biến đổi
của ảnh như biến đổi tần số cosine rời rạc, wavelet rời rạc, fourier rời rạc hay biến
đổi sai phân (difference image).
Kỹ thuật giấu tin trong ảnh đa số là phương pháp giấu trên bit có ít ý nghĩa
nhất LSB (Least Significant Bit) của điểm ảnh hoặc của các hệ số biến đổi, vì thay
đổi trên bit LSB ít ảnh hưởng đến chất lượng ảnh theo khả năng cảm nhận của con
người [16, 17, 19, 50, 51, 53 – 55, 65, 67, 69, 75, 77, 91, 100]. Ngoài ra còn có một
số phương pháp giấu khác theo cách thức có sự thay đổi nhỏ trên ảnh như phương
pháp giấu theo hình thức chèn nhiễu – kỹ thuật giấu tin SS (Spread Spectrum) [3, 4,
26, 60], phương pháp giấu tin theo hình thức điều chỉnh hệ số lượng tử QIM
(Quantization Index Modulation) [5, 23, 42, 65, 79], hay một số kỹ thuật giấu đặc
biệt khác: MBNS [101], RCM [25], RVH [45],…
Giống như trong Mật mã học, Thám mã (Cryptanalysis) là kỹ thuật đối lập
nhưng song song tồn tại và phát triển cùng với sự phát triển của kỹ thuật Mật mã,
nhằm giải mã các “bản mã” thu nhận được để hiểu rõ nội dung ban đầu của bản mã,
17

thì phát hiện ảnh có giấu tin (image steganalysis
2
) là kỹ thuật đối lập với kỹ thuật
giấu tin nhằm dò tìm ảnh số nào đó có giấu thông tin hay không.
Việc nghiên cứu phát hiện ảnh giấu tin ngoài ý nghĩa khoa học còn có hai ý
nghĩa thực tiễn, đó là: Thứ nhất, nhằm phục vụ đắc lực cho an ninh quốc phòng của
mỗi quốc gia; Thứ hai, nhằm nâng cấp và thúc đẩy sự phát triển của kỹ thuật giấu
tin trong ảnh. Chính vì vậy, ở các nước, nhất là các nước có nền công nghiệp phát
triển như: Mỹ, Anh, Đức, Israel, Trung Quốc, Hàn Quốc, Nhật Bản … đã đầu tư rất
nhiều kinh phí cho việc nghiên cứu này. Tại Việt Nam, cũng đã có một số cơ quan
đơn vị nghiên cứu về giấu tin trong ảnh và phát hiện ảnh có giấu tin như: Tổng Cục
an ninh I – Bộ Công An, Viện Công Nghệ Thông tin – Viện khoa học Việt Nam,
trường Đại học bách khoa Hà Nội, trường Đại học Khoa học Tự nhiên Thành phố
Hồ Chí Minh… nhưng vẫn còn rời rạc và chưa được đầu tư đúng mức.
Với hai mục đích nêu trên dẫn đến hai hướng nghiên cứu khác nhau : Hướng
thứ nhất, cố gắng xây dựng thuật toán phát hiện mù (blind steganalysis) cho ảnh có
giấu tin sử dụng kỹ thuật giấu bất kỳ; Hướng thứ hai, dựa vào kỹ thuật giấu tin nào
đó đã biết, có thể xây dựng được thuật toán phát hiện phù hợp (phát hiện có ràng
buộc – constraint steganalysis).
Đã có nhiều công trình công bố nghiên cứu trên thế giới thành công theo hai
hướng này :
– Với kỹ thuật phát hiện mù cho ảnh có giấu tin trên LSB của miền không
gian có các công trình [31, 38, 84, 95, 102] và miền tần số có công trình
[71], kỹ thuật phát hiện mù cho ảnh giấu tin sử dụng kỹ thuật giấu SS có
công trình [83], kỹ thuật giấu QIM có các công trình [59, 81, 82] hay phát
hiện mù cho ảnh JPEG có giấu tin [66].
– Với kỹ thuật phát hiện có ràng buộc cho ảnh có giấu tin sử dụng một số
kỹ thuật giấu đã biết, như các công trình: [36] (tấn công kỹ thuật giấu
OutGuess), [33] (tấn công kỹ thuật giấu F5), [46] (tấn công kỹ thuật giấu

2
Thuật ngữ image steganalysis được tạm dịch là “phát hiện ảnh giấu tin”
18

HKC), [24] (tấn công kỹ thuật giấu RCM), [14] (tấn công kỹ thuật giấu
tin MBNS).
Tuy nhiên, các kỹ thuật giấu tin ra đời sau ngày càng tinh xảo hơn đòi hỏi
các nhà phân tích ảnh có giấu tin không ngừng tìm ra phương pháp phát hiện phù
hợp bắt kịp với xu hướng phát triển của kỹ thuật giấu thông tin. Đặc biệt với tốc độ
phát triển nhanh chóng của Internet ngày nay thì nhu cầu trao đổi thông tin bằng
ảnh ngày càng lớn mạnh, do đó để đảm bảo an toàn an ninh, quốc phòng hay hỗ trợ
nâng cấp, cải tiến kỹ thuật giấu nào đó an toàn hơn đang là bài toán cấp thiết đặt ra
cho các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực an toàn thông tin ở nước ta hiện nay.
2. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
Từ phân tích nêu trên, luận án này tập trung nghiên cứu cải tiến và đề xuất
một số kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin theo hai hướng chính:
– Thứ nhất, đưa ra một số kỹ thuật phát hiện mù cho ảnh có giấu tin trên
LSB của miền không gian và miền tần số. Từ việc khảo sát, phân tích kỹ
thuật giấu LSB và một số kỹ thuật phát hiện của tác giả khác luận án đưa
ra phương pháp phát hiện khác cho kết quả phân loại tương đương hoặc
tốt hơn trong trường hợp nào đó so với các kỹ thuật phát hiện khác.
– Thứ hai, đưa ra một số kỹ thuật phát hiện có ràng buộc cho ảnh có giấu
tin với kỹ thuật giấu biết trước. Kỹ thuật giấu biết trước thường là trường
hợp riêng của kỹ thuật giấu LSB, nó cho phép giấu với lượng thông tin
giấu thấp, vì vậy nếu quy về bài toán phát hiện mù sẽ cho kết quả phát
hiện không cao, trong các trường hợp riêng này thường sẽ cố gắng tìm ra
phương pháp phát hiện tối ưu hơn các phương pháp phát hiện mù.
Đối tượng ảnh nghiên cứu là các ảnh dạng BITMAP vì hầu hết các ảnh trong
máy tính, các ảnh chụp từ máy ảnh kỹ thuật số hoặc các ảnh từ các trang web là lưu
dưới dạng này (như các định dạng: jpg, gif, png, tif, psp, bmp, …), còn ảnh dạng
vector (như các định dạng: pdf, eps, ai, cdr, svg, dwg ,…) không nằm trong phạm vi
nghiên cứu của luận án này.

Tác giả

Hồ Thị Hương Thơm

Nhà xuất bản

ĐHCN

Năm xuất bản

2012

Người hướng dẫn

Hồ Văn Canh, Trịnh Nhật Tiến

Định danh

00050001360

Kiểu

text

Định dạng

text/pdf

Nhà xuất bản

Khoa công nghệ thông tin,

Trường đại học Công nghệ

Các đánh giá

Hiện chưa có đánh giá cho sản phẩm.

Hãy là người đầu tiên đánh giá “Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện ảnh giấu tin”

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *