TỔNG QUAN VỀ GIẤU TIN TRONG ẢNH
Định nghĩa giấu thông tin
Giấu thông tin là kỹ thuật nhúng một lượng thông tin số vào một đối tượng dữ liệu số khác, không chỉ đơn thuần là hành động giấu mà còn mang ý nghĩa quy ước Trong lĩnh vực giấu tin mật (Steganography), có những định nghĩa cụ thể hơn được phân chia theo các hệ giấu tin mật Các hệ thống giấu tin mật này có thể được chia thành ba loại khác nhau.
1.1.1.1 Giấu tin thuần tuý (Pure Steganography)
Một hệ thống pure Steganography được định nghĩa bởi bộ 4 thành phần σ(C, M, D, E), trong đó C là tập hợp các phương tiện chứa thông tin cần giấu, M là tập hợp các thông điệp cần giấu với điều kiện |C|≥|M| Hàm E: C×M → C thực hiện việc nhúng thông điệp M vào phương tiện C, và hàm D: C → M có chức năng giải mã thông tin sao cho D(E(c, m)) = m với mọi m ∈ M và c ∈ C.
1.1.1.2 Giấu tin dùng khoá bí mật (Secret key Steganography)
Một bộ năm σ(C, M, K, Dk, Ek) bao gồm C là tập hợp các phương tiện chứa thông tin cần giấu, M là tập hợp các thông điệp cần giấu với điều kiện |C|≥|M|, K là tập hợp các khóa bí mật, và Ek là hàm nhúng thông điệp M vào phương tiện chứa C thông qua khóa K.
K và Dk: C × K→ M là hàm giải tin sao cho Dk(Ek(c, m, k), k) = m với mọi m ∈ M, c
∈ C và k ∈ K được gọi là một hệ Secret key Stegangraphy
1.1.1.3 Giấu tin dùng khoá công khai (Public Key Steganography)
Hệ thống giấu tin mật khoá công khai không sử dụng việc truyền khoá bí mật mà thay vào đó sử dụng hai loại khoá: khoá công khai và khoá bí mật Khoá công khai được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu công cộng và được sử dụng trong quá trình giấu tin, trong khi khoá bí mật được sử dụng để giải mã thông tin.
1.1.2 Phân loại các kỹ thuật giấu tin
Kỹ thuật giấu thông tin số đang trong giai đoạn phát triển chưa ổn định do sự xuất hiện của nhiều phương pháp mới Đến nay, chưa có định nghĩa chính xác hay phân loại rõ ràng cho lĩnh vực này Sơ đồ phân loại của Fabien A P Petitcolas, được đưa ra năm 1999 sau hội nghị quốc tế về giấu tin, đã được công nhận rộng rãi Lĩnh vực giấu dữ liệu có thể chia thành hai hướng lớn: watermarking và steganography Trong khi watermarking tập trung vào việc giấu các thông tin ngắn với độ bền cao, steganography lại có những ứng dụng khác nhau.
Steganography chú trọng đến việc ẩn giấu thông tin trong các tệp dữ liệu môi trường, đặc biệt là các bản tin cần có mật độ và dung lượng lớn Điều này giúp bảo vệ thông tin quan trọng trước những biến đổi thông thường mà tệp dữ liệu có thể gặp phải.
Mô hình giấu thông tin cơ bản
Giấu thông tin vào phương tiện chứa và tách lấy thông tin là hai quá trình đối lập, có thể được minh họa qua sơ đồ khối của hệ thống.
1.2.1 Sơ đồ giấu tin Đầu vào:
Thông tin cần được giấu có thể thay đổi tùy thuộc vào mục đích sử dụng của người dùng, bao gồm việc ẩn giấu thông điệp bí mật hoặc các logo và hình ảnh có bản quyền.
Phương tiện chứa: các file ảnh, text, audio… là môi trường để nhúng tin
Khóa là thành phần để góp phần làm tăng độ bảo mật
Bộ nhúng thông tin: là những chương trình thực hiện việc giấu thông tin Đầu ra:
là các phương tiện chứa thông tin đã giấu trong đó
Quá trình tách thông tin từ các phương tiện chứa diễn ra ngược lại với việc xuất ra thông tin đã được giấu Sau khi tách, các phương tiện chứa có thể được sử dụng và quản lý theo nhiều yêu cầu khác nhau.
Phương tiện chứa C (file âm thanh, hình ảnh…)
Phương tiện chứa tin đã được giấu tin (s)
Hình 1.1 Sơ đồ giấu tin
Môi trường giấu tin
Giấu thông tin trong ảnh hiện nay là một lĩnh vực quan trọng trong các ứng dụng và phần mềm, chiếm tỉ lệ lớn trong hệ thống giấu tin đa phương tiện Việc trao đổi thông tin qua hình ảnh diễn ra với khối lượng lớn, và giấu thông tin trong ảnh đóng vai trò thiết yếu trong các ứng dụng bảo vệ an toàn thông tin như xác thực thông tin, phát hiện xuyên tạc, bảo vệ bản quyền và kiểm soát truy cập Do đó, vấn đề này đã thu hút sự quan tâm mạnh mẽ từ cá nhân, tổ chức, trường đại học và viện nghiên cứu trên toàn thế giới.
Thông tin có thể được ẩn giấu trong ảnh mà không làm giảm chất lượng hình ảnh, điều này mang lại nhiều ứng dụng quan trọng trong cuộc sống hiện đại Ở các nước phát triển, chữ ký tay đã được số hóa và lưu trữ như hồ sơ cá nhân cho các dịch vụ ngân hàng và tài chính, giúp xác thực trong thẻ tín dụng Ngoài ra, phần mềm WinWord của Microsoft cho phép người dùng lưu trữ chữ ký dưới dạng ảnh nhị phân và gắn vào vị trí cụ thể trong tài liệu.
Bộ nhúng thông tin Khóa giấu tin
C (file âm thanh, hình ảnh…)
Phương tiện chứa tin đã được giấu tin
Hình 1.2 Sơ đồ quá trình tách tin
Để đảm bảo tính an toàn của thông tin, việc nhận thực chữ ký và xác thực thông tin trở nên cực kỳ quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh tội phạm mạng ngày càng gia tăng Các thông tin nhạy cảm như an ninh, bảo hiểm và tài chính thường được số hóa và lưu trữ trên hệ thống máy tính hoặc mạng, dễ bị đánh cắp và thay đổi bởi phần mềm độc hại Do đó, việc phát hiện thông tin xuyên tạc là cấp thiết Một phương pháp giấu thông tin trong ảnh cho phép truyền tải thông tin mật một cách vô hình mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng ảnh, đặc biệt là đối với ảnh màu và ảnh xám.
Giấu thông tin trong audio có những đặc điểm riêng biệt so với các phương tiện đa phương tiện khác, với yêu cầu chính là đảm bảo tính ẩn của thông tin mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu gốc Kỹ thuật này phụ thuộc vào hệ thống thính giác của con người (HAS), và một thách thức lớn là khả năng nghe của con người đối với các tín hiệu ở dải tần rộng và công suất lớn Tuy nhiên, HAS lại kém trong việc phát hiện sự khác biệt giữa các dải tần và công suất, cho phép âm thanh to, cao tần dễ dàng che giấu âm thanh nhỏ, thấp Các mô hình phân tích tâm lý đã chỉ ra điểm yếu này, giúp lựa chọn audio phù hợp cho việc giấu tin Thêm vào đó, kênh truyền tin cũng ảnh hưởng đến chất lượng thông tin sau khi giấu, với yêu cầu băng thông tối thiểu để nhúng thông tin vào audio Do đó, giấu thông tin trong audio đòi hỏi tính đồng bộ và an toàn cao, tận dụng điểm yếu trong hệ thống thính giác của con người.
1.3.3 Giấu thông tin trong video
Giấu tin trong video đang trở thành một lĩnh vực quan trọng với nhiều ứng dụng như kiểm soát truy cập thông tin, nhận thực thông tin và bảo vệ bản quyền Ví dụ điển hình là các hệ thống trả tiền xem video theo đoạn (pay per view) Các kỹ thuật giấu tin trong video phát triển mạnh mẽ, chủ yếu theo hai hướng: thuỷ vân số và data hiding Một phương pháp nổi bật do Cox đề xuất là phương pháp phân bố đều, nhằm phân phối thông tin giấu theo tần số của dữ liệu gốc Nhiều nghiên cứu đã ứng dụng các hàm cosin riêng và hệ số truyền sóng riêng để thực hiện việc này Thời gian gần đây, các kỹ thuật mới cho phép giấu cả âm thanh và hình ảnh vào video, như phương pháp giấu theo khối của Swanson, cho phép giấu hai bít trong khối 8x8, hay phương pháp của Mukherjee, sử dụng cấu trúc lưới đa chiều để giấu âm thanh vào video.
1.3.4 Giấu thông tin trong văn bản dạng text
Việc giấu thông tin trong văn bản dạng text gặp nhiều khó khăn do thiếu thông tin dư thừa Để thực hiện điều này, cần phải khéo léo khai thác sự dư thừa tự nhiên của ngôn ngữ Một phương pháp khác là sử dụng định dạng văn bản, bao gồm mã hóa thông tin và điều chỉnh khoảng cách giữa các từ khóa hoặc dòng văn bản Ngoài ra, từ nội dung cần truyền tải, có thể áp dụng ngữ pháp phi ngữ cảnh để tạo ra các văn bản “phương tiện chứa” và gửi đi.
Cấu trúc ảnh bitmap
Số bit trên mỗi điểm ảnh, ký hiệu là n, quyết định số lượng màu sắc trong ảnh bitmap, với công thức 2^n màu Giá trị n càng lớn, ảnh càng có nhiều màu sắc và độ nét cao hơn Các giá trị tiêu biểu cho ảnh bao gồm 1 bit (ảnh đen trắng), 4 bit (ảnh 16 màu), 8 bit (ảnh 256 màu), và 16 bit (ảnh 65,536 màu).
Ảnh bitmap 24-bit, với 16 triệu màu, mang đến chất lượng hình ảnh trung thực nhất Ảnh được xác định bởi chiều cao (height) và chiều rộng (width) tính bằng điểm ảnh (pixel) Cấu trúc của ảnh bitmap bao gồm 4 phần chính.
Bitmap Header (14 bytes) : giúp nhận dạng ảnh bitmap
Bitmap Information (40 bytes) : lưu một số thông tin chi tiết giúp hiển thị ảnh
Color Palette (4*xbytes), x là số màu của ảnh : định nghĩa các màu sẽ được sử dụng trong ảnh
Bitmap Data : lưu dữ liệu ảnh.
Biến đổi Wavelet
Wavelet phân tách ảnh thành các dải tần số gọi là subband Mỗi mức wavelet được xử lý hai lần, một lần theo chiều ngang và một lần theo chiều dọc, tạo ra bốn dải tần số khác nhau.
1) horizontally and vertically lowpass (LL)
2) horizontally lowpass and vertically highpass (LH)
3) horizontally highpass and vertically lowpass (HL)
4) horizontally and vertically highpass (HH)
Hình 1.3 a) Biến đổi wavelet, b) Cấu trúc dải
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá tín hiệu ảnh đầu vào, cụ thể là tín hiệu tile - component đối với ảnh lớn Với sự phân tách wavelet mức R-1, mỗi mức phân giải từ 0 đến R-1 được xác định, trong đó 0 là mức phân giải kém nhất và R-1 là mức tốt nhất Mỗi dải trong phân tách được xác định bởi hướng và mức phân giải tương ứng (ví dụ: LL, LH, HL, HH) Tại mỗi mức phân giải, dải LL sẽ tiếp tục bị phân tách thành các dải nhỏ hơn cho đến khi đạt được dải LL 0 Quá trình phân tách này lặp đi lặp lại cho đến khi hoàn tất, và nếu không thực hiện biến đổi, chỉ có duy nhất dải LL 0.
Phương pháp đánh giá chất lượng ảnh sau khi giấu tin
Để đánh giá chất lượng ảnh và khung video sau khi mã hóa, thường sử dụng hai chỉ số chính là Sai số bình phương trung bình (MSE) và tỷ lệ tín hiệu trên tiếng ồn đỉnh (PSNR).
MSE giữa ảnh gốc và ảnh khôi phục được tính bằng công thức sau: x ij là giá trị điểm ảnh gốc, y ij là giá trị điểm ảnh đã được biến đổi, trong đó 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:
Thông thường, khi PSNR lớn hơn 35dB, hệ thống mắt người gần như không thể phân biệt giữa ảnh gốc và ảnh khôi phục Chất lượng ảnh khôi phục càng tốt khi PSNR càng cao Nếu hai hình ảnh hoàn toàn giống nhau, MSE sẽ bằng 0 và PSNR sẽ tiến tới vô hạn.
KỸ THUẬT GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH TRONG ẢNH BẰNG HIỆU CHỈNH HỆ SỐ SÓNG NHỎ (WAVELET)
Giới thiệu
Kỹ thuật giấu tin thuận nghịch sử dụng hệ số wavelet thông qua việc điều chỉnh thích nghi các hệ số này Quá trình bắt đầu bằng việc chuyển đổi miền không gian ảnh số sang miền tần số wavelet nguyên (IWT) với bốn băng tần.
LL (Thấp - Thấp), LH (Thấp - Cao), HL (Cao - Thấp), HH (Cao - Cao) Thông tin mật được nhúng vào các băng tần LH, HL và HH thông qua việc áp dụng hiệu chỉnh hệ số wavelet thích nghi.
Kỹ thuật giấu tin thuận nghịch trong ảnh thông qua việc hiệu chỉnh hệ số Wavelet được nghiên cứu bởi nhóm tác giả Đài Loan gồm Ching-Yu Yang, Chih-Hung Lin và Wu-Chih Hu vào năm 2008.
Các tác giả đã phát triển một phương pháp nhúng thông tin vào miền tần số bằng cách điều chỉnh hệ số wavelet Đầu tiên, hình ảnh đầu vào được phân tách thành các miền biến đổi wavelet Sau đó, dữ liệu được nhúng vào các khối từ 3 băng tần cao trong miền biến đổi wavelet Khi nhúng, các hệ số wavelet nằm ngoài khoảng (-γ, γ) sẽ được điều chỉnh, trong khi các hệ số nằm ngoài khoảng (-β, β) sẽ được đánh dấu và không bị giấu tin nhằm giảm thiểu biến dạng ảnh Cuối cùng, dữ liệu được chuyển đổi sang hệ nhị phân và nhúng vào các hệ số của khối trong khoảng (-β, β) Hai thông số β và γ đóng vai trò là các yếu tố kiểm soát, với điều kiện β > γ và k là số nguyên.
Quá trình giấu tin trong ảnh bằng hiệu chỉnh hệ số wavelet
2.2.1 Thuật toán giấu tin Đầu vào :
Ảnh sử dụng để giấu tin
Các thông số kiểm soát β, γ, k (β > γ) Đầu ra :
Bước 1 : tách khối ảnh và đánh dấu cờ Ảnh đầu vào sau khi được biến đổi Wavelet thành 4 miền tần số LL, LH, HL,
Thông tin sẽ được nhúng vào các hệ số Wavelet trong ba miền dữ liệu ít quan trọng của ảnh là LH, HL và HH Ma trận ảnh sẽ được chia thành các ma trận con kích thước n*n để dễ dàng xử lý Các hệ số C ij của ma trận con sẽ được chuyển đổi thành giá trị mới Ĉ ij theo một quy tắc nhất định.
C ij – γ, if C ij > γ và đánh dấu cờ bằng 1 các hệ số này (để tiện cho việc khôi phục ảnh gốc sau này)
Để giảm thiểu độ biến dạng của ảnh sau khi giấu tin, các hệ số Ĉ ij của ma trận sẽ được dán nhãn theo quy tắc: nếu Ĉ ij ≤ -β, thì hệ số dán nhãn là Ĉ ij – (2 k - 1)β; nếu Ĉ ij ≥ β, hệ số dán nhãn là Ĉ ij + (2 k - 1)β Các hệ số dán nhãn này sẽ không chứa thông tin được giấu.
Bước 3: nhúng thông tin vào ảnh
Thông tin cần giấu được chuyển đổi thành dữ liệu nhị phân b s để nhúng vào các khối Các hệ số C ij trong khoảng 0 ≤ C ij ≤ β được nhân với 2 k để tạo ra c r, sau đó cộng với b s bit dữ liệu Đối với các hệ số C ij trong khoảng -β ≤ C ij ≤ 0, chúng sẽ được nhân với 2 k để tạo c r và sau đó trừ b s bit dữ liệu Quá trình này được lặp lại cho đến khi tất cả các bit dữ liệu được xử lý Khi quá trình nhúng hoàn tất, các miền Wavelet sẽ được biến đổi ngược lại thành hình ảnh chứa thông tin đã giấu.
15 yes no no yes yes no no yes
Hình 2.1 Sơ đồ giấu tin trong ảnh bằng hiệu chỉnh hệ số Wavelet
C = C ij i=0 xử lý được đưa ra
C ij < -γ ĉ ij = β ĉ ij = ĉ ij +(2 k -1)β ĉ ij = C ij - γ
= C ij - γ ĉ ij = C ij + γ ĉ ij = ĉ ij –(2 k -1)β
Cho b s là dữ liệu đầu vào và c r là các hệ số với -β 0, cộng thêm γ, còn nếu d i < 0, trừ γ Quá trình này lặp lại cho đến khi tất cả dữ liệu được trích xuất Kết quả là các bit dữ liệu chứa thông tin ban đầu và ảnh gốc được khôi phục.
Hình 2.3 Sơ đồ tách tin trong ảnh hiệu chỉnh hệ số Wavelet đọc trong một khối D ẩn từ một khối IWT cho dj là các hệ số trong D và
-2 k β 0 thì C ij = C ij + γ Kết thúc ta nhận được đầu ra là khối gốc IWT hình 2.4 d) nguyên vẹn và dãy dữ liệu DL : 0011-1010-0101 chính xác
CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM
Môi trường cài đặt
Ngôn ngữ cài đặt, môi trường soạn thảo và chạy chương trình được thực hiện trên ngôn ngữ lập trình Matlab 7.0
Hệ điều hành Window XP và môi trường NetFarme Work 2.0.
Giao diện chương trình
Hình 3.1 Giao diện chính của chương trình Đây là giao diện khi khởi động, từ đây ta sẽ gọi đến các giao diện khác thông qua menu
Từ menu “giau tin iwt” chọn “giau tin” sẽ gọi đến giao diện giấu tin hình 3.2
Hình 3.2 Giao diện giấu tin Đây là giao diện để giấu thông tin vào ảnh bằng hiệu chỉnh hệ số Wavelet
Để chèn ảnh vào, người dùng cần nhấn nút “Mở ảnh” trong giao diện giấu tin Một hộp thoại sẽ xuất hiện cho phép chọn ảnh cần đưa vào giấu tin, lưu ý rằng chương trình chỉ hỗ trợ ảnh cấp xám với kích thước 512x512.
Hình 3.3 Chọn ảnh để giấu tin
Sau khi chọn ảnh, bạn cần nhập các thông số kiểm soát BETA (β), GAMA (γ) và K với giá trị số nguyên phù hợp Nếu nhập sai, chương trình sẽ thông báo lỗi và yêu cầu bạn nhập lại như hình 3.4.
Hình 3.4 Báo lỗi nhập các thông số kiểm soát
Để bắt đầu quá trình giấu dữ liệu vào ảnh, người dùng có thể nhập trực tiếp thông tin cần giấu vào ô bên dưới chữ “NHAP DU LIEU GIAU” hoặc lựa chọn nút “Chon du lieu” như minh họa trong hình 3.5.
Hình 3.5 Chọn dư liệu giấu từ file
Sau khi đã nhập đầy đủ đầu vào cho giao diện giấu tin
Hình 3.6 Giao diện giấu tin sau khi đã nhập liệu
Ta chọn nút “Giau tin” để bắt đầu thực hiện quá trình giấu tin trong ảnh bằng hiệu chỉnh hệ số wavelet
Hình 3.7 Thực hiện quá trình giấu tin trong ảnh
Sau khi thực hiện xong quá trình giấu tin sẽ hiển thị hộp thoại thông báo giấu tin thành công
Hình 3.8 Thông báo quá trình giấu tin thành công
Giấu tin xong chương trình sẽ cho ra ảnh đã giấu tin
Hình 3.9 Kết quả của quá trình giấu tin
Lưu ảnh đã giấu tin chọn nút “Luu lai” đặt tên cho ảnh trong File name (gõ cả phần đuôi mở rộng)
Hình 3.10 Lưu lại ảnh đã giấu tin
Sau khi lưu ảnh sẽ hiện hộp thoại báo lưu ảnh thành công, để kết thúc chương trình chọn “Thoat”
Hình 3.11 Thông báo lưu ảnh thành công
Từ menu “Tach tin” trên giao diện chính gọi ra giao diện tách tin hình 3.12
Giao diện tách tin, như hình 3.12, cho phép người dùng lấy ảnh đã giấu thông tin, từ đó tách và khôi phục lại thông tin cũng như ảnh gốc đã được ẩn đi.
Thực hiện mở ảnh có giấu tin để tách tin và khôi phục ảnh gốc
Hình 3.13 Chọn ảnh để tách tin và khôi phục
Sau khi nhập ảnh và các thông số kiểm soát tương ứng, chọn nút “Tach tin” để bắt đầu quá trình tách tin
Hình 3.14 Quá trình tách tin khôi phục ảnh gốc
Thực hiện xong quá trình tách tin ta nhận được dư liệu được tách ra và ảnh đã gốc đã được khôi phục hình 3.15
Hình 3.15 Tách tin thành công
Lưu lại dư liệu được tách ra
Hình 3.16 Lưu lại thông tin được lấy ra
Lưu lại ảnh đã được khôi phục
Hình 3.17 Lưu ảnh đã được khôi phục
37 Đây là giao diện đánh giá ảnh sau khi đã giấu tin và khôi phục
Hình 3.18 Giao diện đánh giá ảnh
Chọn nút “…” để chọn ảnh cần đánh giá
Hình 3.19 chọn ảnh để đánh giá
Sau khi chọn hai ảnh để so sánh, hãy nhấn nút “Đánh giá” để bắt đầu quá trình đánh giá Kết quả sẽ cung cấp giá trị đánh giá cho từng bức ảnh.
Giá trị là 100 db thì 2 ảnh là 1 không có thay đổi
Giá trị lớn hơn 35 db nhỏ hơn 100 db thì ảnh có thay đổi nhưng ở mức chấp nhận được
Giá trị nhỏ hơn 35 db thì ảnh biến dạng mắt thường có thể nhận thấy
Giá trị nhỏ hơn 20 db thì ảnh biến dạng không thể chấp nhận được
Hình 3.20 Đánh giá chất lượng ảnh
Thử nghiệm chương trình
Tập ảnh A1 gồm 9 ảnh chuẩn cấp xám có kích thước 512 * 512 đây là những ảnh sẽ được sử dụng để giấu tin Với β = 3, γ = 2, k=1, dữ liệu được giấu có nội dung :
“cong hoa xa hoi chu nghia viet nam ”
Nguồn lấy ảnh lấy từ [5]
Hình 3.21 a) Tập ảnh gốc sử dụng giấu tin A1
Hình 3.21 b) Tập ảnh đã được giấu thông tin
The analysis of image distortion and PSNR values reveals the following results: The original image "airplane.png" has a PSNR of 68.1241, while "baboon.png" shows a lower PSNR of 61.5031 The image "beer.png" achieves a PSNR of 70.1819, and "elaine.png" has a slightly higher value at 70.7648 The PSNR for "house.png" is recorded at 68.1480, while "lena.png" stands out with the highest PSNR of 71.8572 Other images include "peppers.png" at 67.7582, "sailboat.png" at 68.1172, and "tiffany.png" with a PSNR of 70.3406.
Hình 3.22 Độ biến dạng PSNR của ảnh gốc so với ảnh sau khi đã giấu tin