Tìm hiểu thủy vân số, mã hóa dựa trên định danh và ứng dụng (LV thạc sĩ)

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG

Nguyễn Minh Họa
TÌM HIỂU THUỶ VÂN SỐ, MÃ HÓA DỰA TRÊN ĐỊNH DANH
VÀ ỨNG DỤNG
Chuyên ngành

: Khoa học máy tính

Mã số

: 60 48 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. Hồ Văn Hương

Thái Nguyên - 2015

i
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan:
1. Những nội dung trong luận văn này là do tôi thực hiện dưới sự
trực tiếp hướng dẫn của thầy giáo TS. Hồ Văn Hương.

2. Mọi tham khảo dùng trong luận văn đều được trích dẫn rõ ràng
tên tác giả, tên công trình, thời gian, địa điểm công bố.
3. Mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian
trá, tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm.
Thái Nguyên, tháng năm 2015
Học viên

Nguyễn Minh Họa

ii
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




LỜI CẢM ƠN
Tôi xin chân thành cảm ơn trường Đại học Công nghệ thông tin và
Truyền thông – Đại học Thái nguyên, cùng tất cả các thầy giáo, cô giáo đã tận
tình giảng dạy và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu.
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy giáo TS. Hồ Văn Hương,
người đã trực tiếp hướng dẫn và tạo mọi điều kiện thuận lợi giúp đỡ tôi trong
quá trình thực hiện đề tài.
Tôi xin trân trọng cảm ơn Ban lãnh đạo, các đồng nghiệp đã ủng hộ và
dành thời gian để giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này.
Tuy đã có nhiều cố gắng, nhưng chắc chắn luận văn của tôi còn có rất
nhiều thiếu sót. Rất mong nhận được sự góp ý của thầy giáo, cô giáo và các
bạn đồng nghiệp.
Xin chân thành cám ơn!

iii

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... ii
Thái Nguyên, tháng năm 2015 ................................................................................... ii
Học viên ...................................................................................................................... ii
Nguyễn Minh Họa ....................................................................................................... ii
LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ................................. vi
DANH MỤC CÁC BẢNG ..................................................................................... viii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ ............................................................... viii
1. Lời mở đầu ............................................................................................................ 1
CHƯƠNG 1 ................................................................................................................ 5
TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN VÀ THỦY VÂN .................................. 5

1.1. Một số vấn đề cơ bản về giấu tin ........................................................... 5
1.1.1. Khái niệm giấu tin ............................................................................................... 5
1.1.2. Phân loại các kỹ thuật giấu tin và ứng dụng ...................................................... 5
1.1.3. Mô hình kỹ thuật giấu tin .................................................................................... 6

1.2. Một số vấn đề cơ bản về thủy vân.......................................................... 9
1.2.1. Khái niệm về thủy vân ......................................................................................... 9
1.2.2. Phân loại thủy vân .............................................................................................. 9
1.2.3. Các ứng dụng của thuỷ vân với ảnh số ............................................................. 10
1.2.4. Một số tính chất của sơ đồ thủy vân................................................................. 11

1.3. Ảnh số .................................................................................................. 13

1.3.1. Phân loại ảnh .................................................................................................... 13
1.3.2. Histogram của ảnh ............................................................................................ 14
1.3.3. Chất lượng ảnh.................................................................................................. 15

1.4. Một số lược đồ giấu tin trên ảnh nhị phân ........................................... 16
1.4.1. Lược đồ giấu tin Wu-Lee .................................................................................. 16
1.4.2. Lược đồ giấu tin THA........................................................................................ 22

iv
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




2.1. Tổng quan mật mã dựa trên định danh ................................................ 26
2.2. Lược đồ mã hóa dựa trên định danh IBE ............................................. 31
2.3. Mã hóa dựa trên thuộc tính .................................................................. 33
2.4. Các thuật toán thực hiện trong mã hóa định danh ............................... 38
2.5.2. Sự khác nhau giữa IBE và hệ thống khóa công khai truyền thống ................. 44
3.1. Bài toán ứng dụng thủy vân trong bài toán xác thực dữ liệu chống giả mạo
ứng dụng trong Bệnh viện .................................................................................. 47
3.2. Bài toán kiểm soát quyền truy cập trong hệ thống bảo mật quản lý bệnh
viện........................................................................................................................ 52
3.2.2. Các bước thực hiện xây dựng hệ thống bảo mật .......................................... 56
3.2. Ứng dụng IBE kiểm soát quyền truy cập trong hệ thống bảo mâ ̣t quản lý
bệnh viện .............................................................................................................. 59
3.2.1. Mô tả bài toán ................................................................................................. 59
3.2.2. Mô hình hệ thống ........................................................................................... 60
3.2.3. Chương trình thử nghiệm ............................................................................. 62
KẾT LUẬN .............................................................................................................. 64

v
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
AES

Advanced Encryption Standard

Chuẩn mã hoá tiên tiến

ANSI

American National Standards

Viện tiêu chuẩn quốc gia Mỹ

Institude
CA

Certification Authority

Nhà cung cấp chứng thực

CRL

Certificate Revocation List

Danh sách các chứng thực
thu hồi

Federal Information Processing

Chuẩn xử lý thông tin liên

Standard

bang

International Data Encryption

Thuật toán mã hoá dữ liệu

Algorithm

quốc tế

International Organization for

Tổ chức tiêu chuẩn hoá quốc

Standardization

tế

National Institute of Standards

Viện quốc gia về chuẩn và

and Technology

công nghệ

PKI

Public Key Infrastructure

Cơ sở hạ tầng khoá công khai

RA

Registration Authority

Nhà quản lý đăng ký

RSA

Rivest-Shamir-Aldeman

FIPS

IDEA

ISO

NIST

Watermarking

PSNR

J

Thủy vân số

Fragile

Dễ vỡ

Robust

bền vững

Peak Signal to Noise Ratio

Tỷ số tín hiệu đỉnh trên nhiễu.

perceptual insignificant

Trực giác

Joint Photographic Experts Group

Phương pháp nén ảnh

P
E

G

vi
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




D

Discrete Cosine Transform

Phép biến đổi cosine rời rạc

Image

Ảnh IMG.

Run – Length

Nén loạt dài

C
T
I
M
G

vii
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN

DANH MỤC CÁC BẢNG
Số hiệu bảng
1
2

Tên bảng

Trang

Bốn thuật toán tạo thành lược đồ IBE
So sánh hệ thống IBE và hệ thống khóa
công khai truyền thống

47
53

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Tên hình vẽ

Số hiệu hình

Trang

1.1

Phân loại các kỹ thuật giấu tin

15

1.2

Mô hình thuật toán nhúng tin

16

1.3

Mô hình trích tin

17

1.4

Biểu đồ Histigram của ảnh mầu Pepper

24

1.5

Xác thực thông tin bằng mật mã khóa công khai

15

2.1

“Mã khóa riêng”, “mã khóa công khai”,

39

“hệ thống bảo mật nhận dạng”
2.2

Phương thức “mã khóa công khai” và “chữ ký nhận dạng”

40

2.3

Mã hoá bằng hệ thống IBE

41

2.4

Giải mã bằng hệ thống IBE

41

3.1

Sơ đồ thủy vân ảnh được thực hiện

57

3.2

Sơ đồ xác thực và định vị vùng ảnh

59

3.3

Mô hình hệ thống nhận dạng IBE

63

3.4

Hệ thống mã hóa mô hình bảo mật

64

3.5

Sơ đồ phân tích hệ thống

69

viii
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




1. Lời mở đầu
Ngày nay, nhu cầu về bảo đảm an toàn thông tin trong lĩnh vực y học

ngày càng tăng, nhằm phục vụ công tác chăm sóc sức khỏe của cộng đồng và
bảo mật hồ sơ bệnh án khi người bệnh đến khám và chữa bệnh tại bệnh viện,
như các bệnh mãn tính, ung thư, viêm gan, HIV... Sự phát triển của dữ liệu đa
phương tiện đã hỗ trợ tích cực các hoạt động y học như chẩn đoán từ xa, chia
sẻ thông tin y tế. Một trong các kỹ thuật cổ điển nhất để bảo vệ bản quyền tài
liệu số hóa, thủy vân số vẫn có nhiều đặc tính phù hợp để bảo vệ dữ liệu EHealth. Nhúng thủy vân số về bản chất là việc chèn một thông điệp vào tài
liệu số, thường ở dạng dữ liệu multimedia (ảnh, audio hoặc video).
Thông tin bệnh học trong các hệ thống E-health được gửi tới cho các
bác sỹ điều trị, phòng thí nghiệm, cơ quan điều tra nghiên cứu hoặc trung tâm
tư vấn sức khỏe... Việc sử dụng hệ thống chăm sóc y tế điện tử mang lại các
lợi ích trong việc truy cập, kiểm soát và chia sẻ thông tin y tế của người bệnh,
tuy nhiên lại gây ra các nguy cơ xâm phạm tính bí mật và riêng tư tới các
thông tin sức khỏe nhạy cảm của người bệnh như các bệnh mãn tính, ung thư,
viêm gan B, HIV.... Các nghiên cứu liên quan về sử dụng thủy vân số ứng
dụng trong y sinh học sẽ được trình bày, trên cơ sở đó, một mô hình đề xuất
sử dụng thủy vân số kết hợp mã hóa truyền thông dựa trên định danh được
trình bày. Phương pháp này giúp đảm bảo tính bí mật và riêng tư cho các
thông tin dữ liệu cho người bệnh. Hiện nay, mới chỉ có một vài cách tiếp cận
đối với bài toán thuỷ vân dữ liệu quan hệ được đề xuất. Tuy nhiên, những kỹ
thuật này không bền vững trước các tấn công thông thường và các tấn công
gây hại, vì vậy cần có một kỹ thuật thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ có độ bền
vững cao hơn nhất là đối với các tấn công xoá, sửa và chèn các bản ghi.
Bằng cách sử dụng thủy vân, dữ liệu số sẽ bảo vệ khỏi sự sao chép bất
hợp pháp. Thủy vân là một mẩu tin được ẩn trực tiếp trong dữ liệu số. Thủy

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



1

vân luôn gắn kết với dữ liệu số. Bằng trực quan thì khó có thể phát hiện được
thủy vân trong dữ liệu chứa nhưng ta có thể tách được chúng bằng các
chương trình có cài đặt thuật toán thủy vân. Thủy vân tách được từ dữ liệu số
chính là bằng chứng kết luận dữ liệu số có bị xuyên tạc thông tin hay vi phạm
bản quyền không.
Mã hóa dựa trên định danh (Indetity based encryption -IBE) hiện nay
đang được xem là một công nghệ mật mã mới có nhiều thuận tiện trong thực
thi ứng dụng so với các thuật toán khóa công khai khác. Đối với các hệ mật
mã khóa công khai truyền thống, việc cài đặt là khó khăn và tốn kém, ứng
dụng thành công nhất của công nghệ khóa công khai là việc sử dụng rộng rãi
của SSL, nó yêu cầu tương tác tối thiểu với người sử dụng khi được dùng để
xác thực máy chủ và mã hóa các truyền thông với máy chủ đó. Các ứng dụng
mà yêu cầu người sử dụng quản lý hoặc sử dụng các khóa công khai thì không
thành công được như vậy. IBE là một công nghệ mã hoá khoá công khai, cho
phép một người sử dụng tính khoá công khai từ một chuỗi bất kỳ. Chuỗi này
như là biểu diễn định danh của dạng nào đó và được sử dụng không chỉ như là
một định danh để tính khoá công khai, mà còn có thể chứa thông tin về thời
hạn hợp lệ của khoá để tránh cho một người sử dụng dùng mãi một khoá IBE
hoặc để đảm bảo rằng người sử dụng sẽ nhận được các khoá khác nhau từ các
hệ thống IBE khác nhau. Trong chuỗi này có chứa thông tin là duy nhất đối
với mỗi cài đặt IBE cụ thể, chẳng hạn như URL mà định danh máy chủ được
sử dụng trong cài đặt của các hệ thống IBE khác nhau. Khả năng tính được
các khoá như mong muốn làm cho các hệ thống IBE có các tính chất khác với
các tính chất của các hệ thống khoá công khai truyền thống, những tính chất
này tạo ra các ưu thế thực hành đáng kể trong nhiều tình huống. Bởi vậy, có
một số ít tình huống không thể giải quyết bài toán bất kỳ với các công nghệ
khoá công khai truyền thống, nhưng lại có thể giải quyết được với IBE và sử

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



2


dụng IBE có thể đơn giản hơn nhiều về cài đặt và ít tốn kém hơn về nguồn lực
để hỗ trợ. Việc kết hợp hai lĩnh vực nghiên cứu giữa thuỷ vân số và mã hóa
làm tăng khả năng đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin trong thực tiễn hiện
nay. Vì vậy, chúng tôi chọn đề tài "Tìm hiểu thủy vân số, mã hoá dựa trên
định danh và ứng dụng" làm nội dung nghiên cứu cho luận văn tốt nghiệp
của mình.
2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Phạm vi nghiên cứu của đề tài là tìm hiểu về mặt lý thuyết của thuỷ
vân số và mã hóa định danh.
- Kết hợp giữa thủy vân số và mã hóa dựa trên định danh và bảo đảm
an toàn hệ thống thông tin.
- Ứng dụng của thủy vân số và mã hóa định danh bảo vệ bản quyền.
3. Hướng nghiên cứu của đề tài
- Nghiên cứu phương pháp về mặt lý thuyết sau đó áp dụng. Dựa trên
những kết quả kiểm chứng đó để đưa ra các kết luận và các đề xuất nhằm
hoàn thành mục tiêu nghiên cứu của luận văn.
- Nghiên cứu giải pháp công nghệ cài đặt chương trình thử nghiệm.
4. Những nội dung nghiên cứu chính
Luận văn được trình bày trong 3 chương, có phần mở đầu, phần kết luận,
phần mục lục, phần tài liệu tham khảo. Các nội dung cơ bản của luận văn
được trình bày theo cấu trúc như sau:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN

3


Chương 1: Kỹ thuật về thủy vân số
Chương này trình bày một số khái niệm liên quan đến ảnh số, kỹ thuật
giấu tin, thủy vân số và ứng dụng. Ngoài ra, trong chương còn trình bày hai
thuật toán giấu tin trên ảnh nhị phân gồm Thuật toán Wu-Lee và thuật toán
THA.

Chương 2: Mã hóa dựa trên định danh
Chương này chủ yếu trình bày về thực trạng để tìm hiểu về mã hóa dựa
trên định danh. Mã hóa dựa trên định danh. Lược đồ mã hóa định danh. Một
số thuật toán sử dụng trong mã hóa định danh (IBE).

Chương 3: Kết hợp thủy vân số và mã hóa định danh xây dựng chương
trình ứng dụng
Kết hợp kỹ thuật thủy vân số, mã hóa định danh và xây dựng ứng
dụng. Giới thiệu bài toán thử nghiệm. Dữ liệu thử nghiệm, mô tả chi tiết các
bước tiến hành thí nghiệm thủy vân số và mã hoá dựa trên định danh để ứng
dụng.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



4

CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN VÀ THỦY VÂN
Chương này tập trung trình bày một số khái niệm liên quan đến ảnh số, kỹ
thuật giấu tin, thủy vân số và ứng dụng. Ngoài ra, trong chương còn trình bày
hai thuật toán giấu tin trên ảnh nhị phân gồm Thuật toán Wu-Lee và thuật
toán THA.
1.1. Một số vấn đề cơ bản về giấu tin
1.1.1. Khái niệm giấu tin
Giấu tin là một kỹ thuật giấu một lượng thông tin nào đó vào một đối
tượng dữ liệu khác nhằm hai mục đích đó là: Một là bảo vệ cho chính đối
tượng được giấu tin bên trong. Đây chính là thủy vân số, đây là lĩnh vực rất đa
dạng, có nhiều mục đích và đang được quan tâm, nghiên cứu rất nhiều; tính
ứng dụng của nó trong hiện tại rất lớn và đã có nhiều kỹ thuật được đề xuất.
Hai là bảo mật cho dữ liệu được đem giấu. Chính là giấu tin mật, tập trung
vào các kỹ thuật giấu tin sao cho người khác rất vất vả, khó khăn mới phát
hiện được đối tượng có chứa thông tin mật bên trong.
1.1.2. Phân loại các kỹ thuật giấu tin và ứng dụng
Dựa theo mục đích sử dụng, ta có chia các lược đồ giấu tin thành hai
nhóm chính giấu tin và thủy vân:
- Thủy vân số: Là nhúng một lượng thông tin có ích vào các sản phẩm số.
Có thể chia thành hai loại thủy vân như sau: Thủy vân bền vững và thủy
vân dễ vỡ. Thủy vân bền vững nghiên cứu đến việc nhúng những mẩu tin với
yêu cầu độ bền vững cao của thông tin được giấu trước những biến đổi của
môi trường dữ liệu. Còn thủy vân dễ vỡ quan tâm đến thông tin giấu sẽ bị sai
lệch nếu có bất kỳ sự thay đổi nào trên dữ liệu chứa thông tin giấu.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN

5


- Giấu tin mật: Với kỹ thuật giấu tin mật này luôn quan tâm đến tính che
giấu thông tin, với mục đích nhằm làm sao cho việc phát hiện được đối tượng
có chứa thông tin mật ở bên trong hay không; nếu phát hiện có giấu tin thì
việc giải mã thông tin mật cũng sẽ mất rất nhiều thời gian và rất khó thực hiện
được. Các kỹ thuật giấu tin cũng rất quan tâm đến lượng tin có thể giấu được.

Như vậy, kỹ thuật giấu tin có thể được phân loại như hình sau:

Giấu tin

Giấu tin mật

Thủy vân số

Hình 1.1. Phân loại các kỹ thuật giấu tin

1.1.3. Mô hình kỹ thuật giấu tin
Giống như các lược đồ mã hóa thông tin, một kỹ thuật giấu tin gồm thuật
toán nhúng tin và thuật toán trích tin. Theo [5], sơ đồ của thuật toán nhúng tin
tổng quá có mô hình như sau :

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



6

Hình 1.2 Mô hình thuật toán nhúng tin

Trong Hình 1.2, môi trường giấu tin là những dữ liệu dùng để chứa thông
tin mật, dữ liệu môi trường thường là những dữ liệu được dùng phổ biến trên
Internet như : tệp ảnh, tệp âm thanh, tệp video, tệp text…Thông tin cần giấu
là một lượng thông tin mang ý nghĩa và mục đích nào đó tùy thuộc vào mục
đích và yêu cầu của người sử dụng (tin mật). Tin mật được nhúng vào trong
môi trường chứa thông tin nhờ một bộ nhúng thông tin. Trong quá trình
nhúng tin, thuật toán có thể sử dụng hệ thống khóa làm tăng tính an toàn cho
hệ thống. Sau khi nhúng tin mật vào dữ liệu môi trường ta nhận được dữ liệu
môi trường có chưa tin. Dữ liệu này được truyền tải trên các môi trường
truyền thông khác nhau.
Khi nhận được dữ liệu có chưa tin, người nhận thực hiện thuật toán trích
tin tương ứng để trích rút tin mật từ dữ liệu môi trường. Trong một số trường
hợp, người dùng có thể khôi phục lại dữ liệu môi trường từ dữ liệu chứa tin.
Theo [5], thuật toán trích tin có mô hình thực hiện như :

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



7


Hình 1.3 Mô hình trích tin

Trong hình 1.3 đã chỉ ra các nhiệm vụ của quá trình giải mã thông tin đã
được giấu. Quá trình giải mã này phải được thực hiện thông qua một bộ giải

mã tương ứng với bộ nhúng thông tin và kết hợp với khóa để giải mã tin.
Khóa để giải mã tin này có thể giống hay khác với khóa đã nhúng tin. Kết quả
thu được bao gồm môi trường gốc và thông tin đã được che giấu. Tùy theo
các trường hợp cụ thể, thông tin tách được ra có thể phải cần xử lý, kiểm định
và so sánh với thông tin đem giấu ban đầu. Thông qua dữ liệu được tách ra từ
môi trường chứa thông tin giấu, người ta có thể biết được trong quá trình
truyền tải, phân phát dữ liệu có bị xâm phạm, tấn công hay không.
Đối với các hệ thống giấu thông tin mật này rất quan tâm đến tính an toàn
và bảo mật thông tin của dữ liệu cần giấu. Hệ thống giấu tin mật có độ bảo
mật cao nếu có độ phức tạp của các thuật toán thám mã khó có thể thực hiện
được trên máy tính. Tuy nhiên, cũng có các hệ thống chỉ quan tâm đến số
lượng thông tin có thể được che giấu, hay quan tâm đến sự ảnh hưởng của
thông tin mật đến các môi trường chứa dữ liệu.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



8


1.2. Một số vấn đề cơ bản về thủy vân
1.2.1. Khái niệm về thủy vân
Thuỷ vân (Watermarking) là kỹ thuật nhúng thông tin vào dữ liệu môi
trường (đa phương tiện) như: tệp ảnh, tệp video, tệp âm thanh… nhằm bảo vệ
dữ liệu đa phương tiện trong quá trình trao đổi không an toàn. Thông tin
nhúng (dấu thủy vân) được dùng để xác định tính toàn vẹn, phát hiện vị trí bị
thay đổi hoặc chứng minh quyền tác giả đối với dữ liệu chứa dấu thủy vân.
1.2.2. Phân loại thủy vân
Dựa vào mục đích sử dụng, thủy vân số có thể được phân loại như hình sau :

Thủy vân

Dễ vỡ

Bán dễ vỡ

Bền vững

Hình 1.4. Phân loại thủy vân theo mục đích ứng dụng
Đối với các lược đồ thủy vân dễ vỡ (Fragile), dấu thủy vân sẽ bị thay đổi
trước sự biến đổi của dữ liệu đã thủy vân dù chỉ vài bít. Vì vậy, thủy vân dễ
vỡ thường được ứng dụng trong bài toán xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu
thủy vân. Trong một số trường hợp, thủy vân dễ vỡ có thể khoanh vùng được
dữ liệu thay đổi.
Trái với thủy vân dễ vỡ, thủy vân bền vững (Robust) yêu cầu dấu thủy
vân phải tồn tại trước sự tấn công vô tình hay có chủ định nhằm loại bỏ dấu
thủy vân. Theo [10], đối với thủy vân bền vững, dấu thủy vân phải luôn tồn

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



9


tại trước mọi sự tấn công trừ khi dữ liệu thủy vân không còn giá trị sử dụng.
Một số phép tấn công thường được sử dụng như: nén, cắt, xoay, lọc, làm mờ,
cân bằng sáng…Do dấu thủy vân bền vững (tồn tại) trước các sự tấn công nên
nhóm các lược đồ này thường được sử dụng trong bài toán bảo vệ bản quyền

hay xác định chủ sở hữu.
Theo [10], ngoài thủy vân dễ vỡ và thủy vân bền vững, các lược đồ thủy
vân có khả năng bền vững trước các phép tấn công nén, nhiễu, print, cân bằng
sáng nhưng lại dễ vỡ với các phép tấn công copy/paste, co dãn thì được gọi là
thủy vân bán dễ vỡ. Một cách tổng quát, dấu thủy vân của lược đồ thủy vân
bán dễ vỡ cần phải dễ thay đổi trước các phép tấn công nhằm thay đổi nội
dung hay ý nghĩa của dữ liệu nhưng lại bền vững trước sự thay đổi định dạng
dữ liệu hoặc các lỗi đường truyền. Các lược đồ thủy vân bán dễ vỡ thường sử
dụng trong bài toán phát hiện sự giả mạo nội dung, xuyên tạc thông tin.
1.2.3. Các ứng dụng của thuỷ vân với ảnh số
Các ứng dụng của thuỷ vân đối với ảnh số bao gồm các lĩnh vực như bảo
vệ bản quyền, xác thực ảnh và bảo toàn dữ liệu, giấu dữ liệu và gán nhãn ảnh,
ta sẽ lần lượt đề cập từng ứng dụng.
a) Bảo vệ bản quyền
Mục đích của thuỷ vân với bảo vệ bản quyền là gắn một “dấu hiệu” vào
dữ liệu ảnh mà có thể xác định được người nắm giữ bản quyền. Và ta cũng có
thể gắn thêm một dấu hiệu khác gọi là vân tay để xác định người dùng của sản
phẩm. Dấu hiệu có thể là một dãy số như mã hàng hoá quốc tế, một message
hoặc một logo… Thuật ngữ thuỷ vân xuất phát từ phương thức đánh dấu giấy
tờ với một logo từ thời xa xưa với mục đích tương tự.
b) Xác thực ảnh và bảo toàn dữ liệu
Một ứng dụng khác của thuỷ vân là xác thực ảnh và phát hiện giả mạo.
Ảnh số ngày càng được sử dụng như các bằng chứng trước pháp luật ngày

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



10

nay. Vấn đề là cần xác thực được tính hợp pháp của ảnh này. Thuỷ vân được
sử dụng ở đây để xác định xem ảnh là nguyên bản hay đã chịu tác động của
con người, bằng các ứng dụng xử lý ảnh. Thuỷ vân được dấu lúc đầu phải
mang tính chất không bền vững, để bất kỳ sự thay đổi nhỏ nào tới ảnh cũng có
thể làm hỏng thuỷ vân hoặc phát hiện được thay đổi đối với thuỷ vân này.
Tuy vậy, thuỷ vân vẫn phải tồn tại với các phép biến đổi ảnh thông thường
như chuyển đổi định dạng, lấy mẫu, nén…
c) Giấu dữ liệu và gán nhãn ảnh
Giấu dữ liệu là nhằm trao đổi dữ liệu bí mật thông qua một bức ảnh. Điều
này cho phép trao đổi thông tin mà không gây chú ý đối với người ngoài. Khối
lượng dữ liệu dấu được là quan trọng nhất đối với mục đích này.
Còn gán nhãn ảnh là ứng dụng dùng để cung cấp thêm thông tin cho
người dùng hoặc để phục hồi ảnh từ cơ sở dữ liệu.
1.2.4. Một số tính chất của sơ đồ thủy vân
Tuỳ thuộc vào từng loại thuỷ vân số và ứng dụng của nó mà ta có các yêu
cầu khác nhau đối với các phương pháp tạo thuỷ vân. Ở đây chỉ đề cập đến
yêu cầu đối với thuỷ vân số ẩn.
Đối với loại thuỷ vân này, ba yêu cầu sau đây là cơ bản và cần thiết đối
với các ứng dụng bảo vệ bản quyền:
Tính ẩn: Thứ nhất, thuỷ vân phải ẩn đối với trực giác của con người
(imperceptibility hay perceptual tranperancy), tức là con người phải không
nhận biết được sự có mặt của thuỷ vân trong ảnh. Điều này cũng có nghĩa là
việc dấu thuỷ vân chỉ gây ra sự thay đổi rất nhỏ đối với ảnh, không ảnh hưởng
đến chất lượng ảnh.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN

11


Tính bền vững: Yêu cầu thứ hai là thuỷ vân phải bền vững (robustness), thuỷ
vân phải có khả năng tồn tại cao với các tấn công có chủ đích và không có
chủ đích. Các tấn công không có chủ đích đối với ảnh số bao gồm như nén
ảnh, lấy mẫu, lọc, chuyển đổi A/D và D/A … còn các tấn công có chủ đích có
thể là việc xoá, thay đổi hoặc làm nhiễu thuỷ vân trong ảnh. Để thực hiện
được điều này, thuỷ vân phải được dấu trong các vùng quan trọng đối với trực
giác (perceptual significant). Phương pháp thuỷ vân số phải đảm bảo sao cho
việc không thể lấy lại thuỷ vân tương đương với việc ảnh đã bị biến đổi quá
nhiều, không còn giá trị về thương mại.
Khả năng mang tin cao: Với yêu cầu này, lượng tin cần thêm vào ảnh phải
đủ dùng trong ứng dụng mà không làm thay đổi quá nhiều chất lượng ảnh.
Tuy vậy, việc làm tốt cả ba yêu cầu trên là một điều rất khó. Để dấu thuỷ
vân trong ảnh thì ta bắt buộc phải thay đổi dữ liệu ảnh. Ta có thể tăng tính bền
vững cho thuỷ vân bằng cách tăng lượng thay đổi ảnh cho mỗi đơn vị tin cần
dấu. Nhưng, nếu thay đổi quá nhiều thì tính ẩn không còn được đảm bảo nữa.
Còn nếu thay đổi ảnh quá ít thì các yếu tố dùng để xác định thuỷ vân trong
ảnh sau các phép tấn công có thể không đủ để xác định thuỷ vân. Nếu thông
tin được dấu quá nhiều thì cũng dễ làm thay đổi chất lượng ảnh, và làm giảm
tính bền vững. Vì vậy, lượng thay đổi ảnh lớn nhất có thể chấp nhận và tính
bền vững là hai nhân tố quyết định cho khối lượng tin được dấu trong ảnh.
Còn đối với các ứng dụng để phát hiện giả mạo ảnh gốc thì thuỷ vân
nhúng vào phải có tính giòn (fragile) nghĩa là sẽ bị vỡ nếu chịu sự biến đổi
mất thông tin. Một cách thực hiện điều này mà vẫn đảm bảo tính ẩn của thuỷ
vân là dấu nó vào các phần dữ liệu ít đáng chú ý về mặt trực giác (perceptual
insignificant). Đối với ảnh, đó có thể là các bít thấp của các điểm ảnh (LSB).

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN

12


Loại thuỷ vân nửa giòn (semi-fragile) được dùng trong việc phân biệt các
loại biến đổi mất thông tin đã được sử dụng: Biến đổi mất thông tin nhưng
không thay đổi nội dung và biến đổi mất thông tin gây thay đổi nội dung. Ví
dụ, với các ứng dụng xác thực thì cần có loại thuỷ vân phân biệt giữa các biến
đổi mất thông tin như nén nhưng vẫn đảm bảo tính nguyên vẹn dữ liệu và
biến đổi làm thay đổi tính toàn vẹn dữ liệu như các việc xử lý ảnh có mục
đích. Và yêu cầu đối với loại ứng dụng này là phải chỉ ra được vùng ảnh đã
chịu các biến đổi đó.
1.3. Ảnh số
Như đã biết, ảnh số thường được lượng tử từ ảnh liên tục (ảnh tự nhiên).
Do vậy, dữ liệu của ảnh số có sự tương quan cao. Nói cách khác, các điểm
ảnh lân cận (liền kề) thường có giá trị xấp xỉ nhau.
1.3.1. Phân loại ảnh
Trên phương diện toán học, ảnh số được xem như là một ma trận nguyên
dương có

hàng và

cột, mỗi phần tử của ma trận đại diện cho một điểm

ảnh. Dựa theo màu sắc ta có thể chia ảnh số thành 3 dạng cơ bản như: ảnh nhi
phân, ảnh đa cấp xám và ảnh màu (true color).
- Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có hai màu, một màu đại diện cho màu nền và
màu còn lại cho đối tượng của ảnh. Nếu hai màu là đen và trắng thì gọi là ảnh

đen trắng. Như vậy, ảnh nhị phân được xem như một ma trận nhị phân.
- Ảnh đa cấp xám là ảnh có thể nhận tối đa 256 mức sáng khác nhau trong
khoảng màu đen – màu trắng. Như vậy, ảnh đa cấp xám xem như là ma trận
không âm có giá trị tối đa 255.
- Ảnh màu hay còn gọi là ảnh true color, mỗi điểm ảnh được biểu diễn bởi
một số byte (thường 3 byte) đại diện cho 3 thành phần màu

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN

và . Như



13


vậy, ảnh màu có thể xem như 3 ma trận nguyên ứng với 3 thành phần màu của
các điểm ảnh.
Trong lĩnh vực giấu tin, mỗi dạng ảnh có những thuận lợi, khó khăn và
cách tiếp cận riêng. Tuy nhiên, một lược đồ giấu tin trên ảnh nhị phân ta có
thể dễ dàng áp dụng cho ảnh đa cấp xám, hoặc ảnh màu thông qua tính chẵn
lẻ của giá trị điểm ảnh. Nhưng từ lược đồ giấu tin trên ảnh màu hoặc ảnh đa
cấp xám khó có thể áp dụng đối với ảnh nhị phân.
1.3.2. Histogram của ảnh
Histogram là khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh. Histogram là bảng thống
kê tần số giá trị cường độ sáng của các điểm ảnh. Đối với ảnh màu, cường độ
sáng của một điểm ảnh được xác định theo công thức:

trong đó:

là giá trị các thành phần màu và

là cường độ sáng của

điểm ảnh.
Ví dụ: từ ảnh màu pepper ta có thể dễ dàng xác định được biểu đồ
histogram tương ứng như hình 1.5.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



14


(a) ảnh pepper.bmp

(b) Biểu đồ histogram

Hình 1.5. Biểu đồ histogram của ảnh màu Pepper
1.3.3. Chất lượng ảnh
Như đã đề cập ở trên, chất lượng ảnh chứa tin là một trong những yếu tố
quan trọng trong giấu tin mật, đặc biệt là thủy vân số. Chất lượng ảnh chứa tin
có thể được đánh giá bằng hệ số
đồ có hệ số

(Peak Signal-to-Noise Ratio). Lược

càng lớn thì chất lượng ảnh chứa tin càng cao. Hệ số

của ảnh chứa tin

so với ảnh gốc

kích thước

được tính theo

công thức:

trong đó,

là giá trị cực đại của điểm ảnh và

(Mean Square Error)

được xác định theo công thức:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



15


đối với ảnh màu, giá trị

có thể chấp nhận được nếu thuộc khoảng từ 30

dB đến 50 dB.

1.4. Một số lược đồ giấu tin trên ảnh nhị phân
Các lược đồ giấu tin trên ảnh nhị phân có vai trò quan trọng. Bởi, một
thuật toán sử dụng ảnh nhị phân tốt thì áp dụng trên các loại dữ liệu khác sẽ
tốt. Theo các tài liệu nghiên cứu, lược đồ giấu tin Wu-Lee là phương pháp
tiếp cận theo khối và là một trong những phương pháp đầu tiên áp dụng trên
ảnh nhị phân. Dựa trên tư tưởng Wu-Lee [15], các tác giả trong [16] (THA)
đề xuất lược đồ giấu tin có khả năng nhúng cao. Nội dung phần này trình bày
tóm tắt hai phương pháp trên.
1.4.1. Lược đồ giấu tin Wu-Lee
Thuật toán này của hai tác giả M.Y. Wu và J.H.Lee đưa ra bằng việc
đưa thêm khóa K sử dụng trong quá trình nhúng và tách thủy vân đồng thời
đưa thêm các điều kiện đảo bit trong mỗi khối. Với thuật toán này, có thể
nhúng một bít vào mỗi khối bằng cách hiệu chỉnh nhiều nhất 1 bít của
khối. Kỹ thuật này có khả năng làm tăng dữ liệu có thể nhúng.
Xét ảnh gốc F, khóa bí mật K và một số dữ liệu được nhúng vào F. Khóa
bí mật K là một ma trận ảnh có kích thước
kích thước của ảnh gốc F là bội số của

. Để đơn giản ta giả sử
. Quá trình nhúng thu được

ảnh F có một số bit đã bị hiệu chỉnh. Thuật toán thực hiện như sau:
Ký hiệu Bm*n là ma trận nhị phân

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



16

Input
- m, n là kích thước của ma trận gồm m hàng và n cột, giá trị m, n được
giữ bí mật
- F  B m*n và là ma trận môi trường để giấu tin
- F  B m*n là ma trận khóa và giá trị của ma trận K phải được giữ bí mật
- b là bít nhị phân cần giấu ( b=0 hoặc b=1)
Output
Nếu thuật toán thực hiện thành công, thì kết quả thu được là ma trận G ( G
 B m*n ) được biến đổi tối đa một phần tử từ ma trận F và G thỏa mãn hai bất
biến sau:
+ 0< SUM(G  K) < SUM(K)

(1.1)

+ SUM(G  K) mod 2 = b

(1.2)

Theo đầu ra của thuật toán, khi nhận được G để kiểm tra ma trận G có
giấu thông tin hay không chúng ta sẽ cần phải kiểm tra G có thỏa mãn bất biết
(1.1) hay không. Với bất biến (1.2) thì quá trình giải mã thông tin trong ma
trận G có thể dễ dàng xác định được G chứa giá trị bit đã giấu bằng 0 hay
bằng 1 theo (1.3)
B = SUM(G  K) mod 2

(1.3)

Nội dung thuật toán:
Bước 1: Đặt s = SUM(F  K)

Xét các trường hợp sau:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



17