Báo cáo tốt nghiệp nghiên cứu một số thuật toán giấu tin và giải pháp tăng cường hiệu quả của việc giấu tin trong ảnh

LOGO
1/37
Nghiên cứu một số thuật toán giấu tin
và giải pháp tăng cường hiệu quả của việc
giấu tin trong ảnh
Giáo viên hướng dẫn:
Khoa CNTT
Khoa CNTT
2/37
Nội dung
Đặt vấn đề
1
Những khái niệm cơ bản
2
Tổng quan một số phương pháp giấu
tin trong ảnh số
3
Một số phương pháp giấu tin theo
khối dữ liệu môi trường
4
Đề mô chương trình
6
Kết quả đạt được và hướng phát triển
5
3/37
1. Đặt vấn đề

Yêu cầu bảo mật các ứng dụng ngày càng cao.

Giấu tin(information hiding)- giải pháp đầy triển vọng.


Có rất nhiều phương pháp giấu tin trong ảnh, tuy nhiên
không phải phương pháp nào cũng có thể chống lại
khả năng thay đổi định dạng ảnh (nén ảnh có mất mát
thông tin, thay đổi kích thước, co giãn, cắt xén ảnh…).

Yêu cầu đưa ra giải pháp tăng cường tính bền vững
của thông tin giấu khi nén ảnh mất dữ liệu (chuyển từ
BMP sang JPEG).
4/37
2. Kết quả đạt được

Kết quả đạt được:

Nghiên cứu tổng quan các phương pháp giấu tin đã có.

Tìm hiểu kỹ một số phương pháp giấu tin.

Đề xuất một số phương pháp giấu tin trong ảnh số theo “khối
dữ liệu” nhằm tăng tính bền vững thông tin giấu khi nén ảnh.

Cài đặt 4 pp đã tìm hiểu và đề xuất 4 giải pháp tăng cường.

Hướng phát triển:

Các phương pháp đã đề xuất chưa chắc chắn bền vững đối với
các phép biến đổi hình học (co giãn, quay, dịch, …).

Tiếp tục tìm hiểu và nghiên cứu sâu hơn về các phương pháp
giấu tin trong ảnh số.
5/37

3. Những khái niệm cơ bản (1/6)

Giấu tin: Là kỹ thuật nhúng một lượng thông tin số nào đó vào
trong một đối tượng dữ liệu số khác.

Phân loại: Theo Fabien A. P. Petitcolas đề xuất năm 1999:

Đồ án tập trung giải quyết một số vấn đề về giấu tin mật.
6/37
3. Những khái niệm cơ bản (2/6)

Các thành phần của bài toán giấu tin:

Tin mật(M): Thông tin được giấu và cần được bảo vệ;

Môi trường giấu tin(C): Là môi trường chứa tin mật;

Khoá bí mật(K): Là khoá tham gia vào quá trình nhúng
tin để tăng tính bảo mật.

Môi trường đã được giấu tin(C’): Là môi trường sau
khi đã giấu tin.
7/37
3. Những khái niệm cơ bản (3/6)

Mô hình tổng quát:

Quá trình giấu tin:
Ánh xạ E: C + M + K


C’

Quá trình trích rút tin:
8/37
3. Những khái niệm cơ bản (4/6)

Yêu cầu:

Chất lượng môi trường vẫn đảm bảo, tin nhúng khó phát hiện.

Tin mật cần được mã hoá trực tiếp vào thông tin của môi trường.

Tin mật phải bền vững với các phép biến đổi, tấn công.

Kết hợp các pp kiểm soát lỗi.

Quá trình trích rút tin không cần sử dụng môi trường gốc.

Ứng dụng:

Copyright protection:

Authentication and tamper detection:

Fingerprinting for Traitor Tracking

Watermarking for Image Authentication

Steganography: truyền thông tin mật


Các lĩnh vực khác: như y học, quân sự, khoa học…
9/37
3. Những khái niệm cơ bản (5/6)

Steganography:

Steganography cơ sở (Pure Steganography).

Steganography cơ sở là một bộ gồm <C, M, D, E>;

|C| ≥ |M|,

E : C × M → C,

D : C → M ,

D(E(c,m)) = m với mọi m
∈
M và c ∈ C,
10/37
3. Những khái niệm cơ bản (6/6)

Steganography nâng cao.

Steganography với khóa bí mật.
•
Steganography với khóa bí mật là một bộ gồm <C, M, K, DK,
EK>,
•
|C| ≥ |M|,

•
EK : C×M×K → C,
•
DK : C×K → M,
•
DK(EK(c, m, k), k) = m với mọi m Є M, c Є C và k Є K .

Steganography với khoá công khai: Sử dụng hệ mã phi đối xứng với
2 khoá (bí mật và công khai)
11/37
4. Một số pp giấu tin trong ảnh số (1/4)

Phương pháp ”BPCS Steganography” - Eiji Kawaguchi.

PP nhúng không mất mát thông tin RS – Salomon.

Phương pháp mảnh chắp của Bender.

Phương pháp LSB (Least significant bit).
12/37
4. Một số pp giấu tin trong ảnh số
(2/4)

Giấu đơn giản:

Ưu điểm: Dung lượng giấu khá lớn, ảnh ít bị thay đổi.

Hạn chế: Không phụ thuộc vào ảnh, không bền với các phép biến đổi.
13/37
4. Một số pp giấu tin trong ảnh số

(3/4)

Giấu Stego-key:

Ưu điểm: bảo mật hơn.

Hạn chế: không bền
đối với các phép biến đổi.
14/37
4. Một số pp giấu tin trong ảnh số (4/4)

Giấu luân phiên: luân phiên giấu các bit thông tin

Ưu điểm: Dung lượng giấu đạt khá lớn, ảnh ít bị thay đổi.

Hạn chế: Không phụ thuộc vào ảnh, không bền với các phép biến đổi.

Giấu ngẫu nhiên: Dùng một hàm sinh số ngẫu nhiên xác
định vị trí giấu các byte ảnh.

Ưu điểm: Dung lượng giấu đạt khá, ảnh ít bị thay đổi, dùng hàm sinh
số ngẫu nhiên nên tính bảo mật được tăng lên.

Hạn chế : Không phụ thuộc vào ảnh, không bền với các phép biến đổi.
15/37
5. Một số pp giấu tin theo khối dữ liệu môi trường

Nhận xét:

Các phương pháp giấu tin thông thường ở trên:

Dựa vào tính chất của một điểm ảnh.
•
Ưu điểm:
–
Dung lượng lớn,
–
Bảo mật cao nếu không biết hàm trích rút thông tin.
•
Hạn chế:
–
Không bền với các phép biến đổi thông thường, nén ảnh.
–
Hiệu quả giấu tin chỉ dựa vào thuật toán.

Phương pháp đề xuất: Sử dụng khối dữ liệu ảnh,
•
Kết hợp cả thuật toán giấu tin và môi trường giấu tin.
→ Tăng tính mềm dẻo của phương pháp và tăng tính bền vững.
16/37
a. Giấu tin theo khối dữ liệu môi trường (1/8)

Ý tưởng: Xác định những vùng “khá đồng nhất” để giấu tin.

Trên ma trận màu Red, quét ảnh từ trên xuống dưới, trái qua phải.

Chọn kích thước khối 3x3, 5x5 hoặc 7x7…Khối thỏa mãn:
•
Các khối không được chồng lên nhau.
•
Tiêu chuẩn đồng nhất về mức xám (mức xám của các

điểm ảnh trong khối lệch nhau không quá một giá trị 2α).

Kiểm tra số lượng khối thoả mãn, không đủ chọn môi trường khác.

Mỗi khối giấu một bit thông tin.

Vị trí giấu bit trong khối: trên tất cả các điểm ảnh của khối hoặc
chọn một vài điểm thích hợp.
17/37
a. Giấu tin theo khối dữ liệu môi trường (2/8)

Quá trình giấu tin: Chọn ảnh môi trường. Tin mật → chuỗi bit.

Quét mặt phẳng màu Red, chọn kích thước khối là nxn.

Tìm các khối nxn “khá đồng nhất” về mức xám, theo α.

Thực hiện giấu tin vào các khối với yêu cầu:
•
Mỗi khối giấu một bit của tin mật,
•
Giấu vào tất cả các điểm ảnh trên khối hoặc chọn một vài
điểm thích hợp,
•
Bit cần giấu được thay thế vào bit LSB của các điểm ảnh
được chọn trên.

Thực hiện giấu lần lượt vào các khối tìm được đến khi hết
thông tin cần giấu.
18/37

a. Giấu tin theo khối dữ liệu môi trường (3/8)

Quá trình trích rút tin mật đã giấu: Chọn ảnh cần trích rút tin.

Xác định khóa của phương pháp, giá trị n - kích thước khối.

Tìm các khối nxn thoả mãn yêu cầu “khá đồng nhất” về
mức xám.

Trong mỗi khối, lấy một bit cho chuỗi tin mật. Ví trí lấy bit
này tùy thuộc vào sự thống nhất trong quá trình giấu tin.

Xét lần lượt các khối cho đến khi hết lượng thông tin cần.

Chuyển chuỗi bit thu được thành dạng thông tin ban đầu.
19/37
a. Giấu tin theo khối dữ liệu môi trường (4/8)

Chứng minh tính khả thi của thuật toán: 4 vấn đề
1. Có thể xác định được khối “khá đồng nhất” hay không?
2. Số khối có đủ để giấu tin hay không?
3. Khi thay đổi bit LSB tại khối giấu tin, có làm thay đổi
tính “khá đồng nhất” hay không?
4. Khi chuyển định dạng của ảnh đầu vào của quá trình
trích rút thông tin, một số pixel trên ảnh sẽ bị thay đổi,
vậy có thể lấy lại thông tin chính xác không?
20/37
a. Giấu tin theo khối dữ liệu môi trường (5/8)

Vấn đề 3: Xét khối 3x3 sau


Đặt pmax = MAX {pi}, pmin = MIN {pi} với i = 1, 2, , 9.
pmax - pmin ≤ 2α (1)
* nếu pi chẵn:

Giấu bit 1: pi tăng 1 đơn vị, pi trở thành lẻ; Giấu bit 0: pi giữ nguyên.
* nếu pi lẻ:

Giấu bit 1: pi giữ nguyên; Giấu bit 0: pi giảm 1 đơn vị, pi trở thành lẻ,

Xét các trường hợp sau:

Trường hợp 1: pmax và pmin cùng tính chất chẵn (hoặc lẻ).
pmax - pmin không đổi sau khi giấu.

Trường hợp 2: pmax và pmin khác tính chất chẵn lẻ.
Đặt d = pmax - pmin ≤ 2α, suy ra d lẻ. Mà 2α là chẵn:
d ≤ 2α – 1.
Khi giấu bit 0 hay bit 1 thì d = pmax - pmin tăng tối đa 1 đơn vị,
d
s
≤ d + 1 ≤ 2α – 1+1= 2α
21/37
a. Giấu tin theo khối dữ liệu môi trường (6/8)
1. pmax = 91 và pmin = 87, độ lệch α = 2.
pmax - pmin = 4 = 2α.
2. pmax = 90 và pmin = 86, pmax - pmin = 4 = 2α.
Vẫn thoả mãn là khối “khá đồng nhất”.
3. pmax = 91 và pmin = 87, pmax - pmin = 4 = 2α.
Vẫn thoả mãn là khối “khá đồng nhất”.

22/37
a. Giấu tin theo khối dữ liệu môi trường (7/8)

Ưu điểm:
•
Ảnh ít bị thay đổi.
•
Phương pháp dựa trên dữ liệu môi trường, coi kích thước khối là “khóa”
nên tính bảo mật được tăng lên.

Nhược điểm:
•
Số khối thỏa mãn tìm được phụ thuộc vào ảnh, và thường không nhiều, do
đó lượng thông tin giấu được là không nhiều.
23/37
a. Giấu tin theo khối dữ liệu môi trường (8/8)

Mở rộng: Thay vì sử dụng độ lệch tối đa giữa các pixel trong khối,
sử dụng khái niệm trung bình cộng và phương sai.

Xét khối 3x3, Khi đó, giá trị một màu trung bình của khối là:

Gọi d là phương sai của các pixel trong khối, ta có :

Khối là “khá đồng nhất” nếu d bé hơn một giá trị λ nào đó, ví dụ λ = 2
.







=
∑
=
9
1
9
1
i
i
pp
9
)(
2
9
1
i
i
pp
d
−
=
∑
=
24/37
b. Giấu tin dựa vào đặc điểm của khối dữ liệu môi trường
1. Cơ sở và ý tưởng.
- Xét ảnh MxN, chia thành
các khối 8x8,

- Chuyển ảnh sang Jpeg.
Xét mặt phẳng bit thứ i của
các pixel ảnh trong khối.
→ chọn plane 1 hoặc 2
hoặc 3 để đánh giấu khối.
25/37
b. Giấu tin dựa vào đặc điểm của khối dữ liệu môi trường

Chọn plane ảnh nào để
giấu tin ?

Theo bảng thống kê, ta
có thể chọn plane ảnh
3, 4, 5.
→ Để ảnh hưởng ít nhất
ta thường chọn giấu
vào plane 5.