Nghiên cứu một số phương pháp giấu tin trên miền không gian của ảnh mới công bố gần đây và cài đặt so sánh với kỹ thuật giấu tin điển hình

LỜI CAM ĐOAN
Học viên xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng học viên. Các
kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kì
công trình nào khác.
Học viên xin cam đoan rằng các thông tin trích dẫn trong luận văn đều đã
đƣợc chỉ rõ nguồn gốc.
Hải Phòng, ngày 14 tháng 03 năm 2016
Học viên cam đoan

Đỗ Công Tuyến

Trang 1/69


LỜI CÁM ƠN
Đầu tiênem trân trọng cảm ơn Tiến sĩ Hồ Thị Hương Thơm đã nhiệt tình
hướng dẫn và tạo điều kiện cho em trong quá trình hoàn thiện luận văn.
Xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô trong khoa Công nghệ thông tin, Viện
đào tạo sau đại học trường Đại học Hàng hải Việt Nam cùng các thầy cô trong và
ngoài trường đã trang bị những kiến thức cơ bản cần thiết để em hoàn thành luận
văn.
Cuối cùng em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới người thân trong gia đình,
bạn bè và đồng nghiệp đã quan tâm, hỗ trợ và động viên trong quá trình thực hiện
luận văn.
Luận văn này thực hiện trong thời gian ngắn và lĩnh vực nghiên cứu đối với
bản thân còn mới mẻ nên không tránh được những thiếu sót, em mong nhận được
nhiều ý kiến đóng góp của quý thầy cô cùng toàn thể bạn bè để luận văn này hoàn
thiện hơn.
Em xin trân trọng cảm ơn!
Hải Phòng, ngày 14 tháng 03 năm 2016
Học viên thực hiện

Đỗ Công Tuyến

Trang 2/69


MỤC LỤC
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... 1
LỜI CÁM ƠN ........................................................................................................... 2
MỤC LỤC ................................................................................................................. 3
DANH MỤC CÁC BẢNG ........................................................................................ 5
DANH MỤC CÁC HÌNH ......................................................................................... 6
MỞ ĐẦU ................................................................................................................... 8
CHƢƠNG 1

KHÁI NIỆM TỔNG QUAN ............................................................ 9

1.1 Tổng quan kỹ thuật giấu tin trong ảnh.......................................................... 9
1.1.1

Khái niệm ............................................................................................ 9

1.1.2

Phân loại giấu tin ................................................................................. 9

1.1.3

Yêu cầu thiết yếu đối với một hệ thống giấu tin mật ........................ 11

1.1.4

Mô hình kỹ thuật giấu tin và tách tin cơ bản .................................... 11

1.1.5

Môi trƣờng giấu tin ........................................................................... 13

1.1.6

Một số ứng dụng của kỹ thuật giấu tin.............................................. 15

1.2 Cấu trúc ảnh Bitmap ................................................................................... 16
1.2.1

Ảnh đen trắng .................................................................................... 17

1.2.2

Ảnh đa mức xám ............................................................................... 17

1.2.3

Ảnh màu ............................................................................................ 18

1.2.4

Ý nghĩa của các phần trong tệp ảnh Bitmap ..................................... 18

1.3 Phƣơng pháp đánh giá PSNR(peak signal-to-noise ratio) .......................... 19
CHƢƠNG 2
ẢNH

CÁC KỸ THUẬT GIẤU TIN TRÊN MIỀN KHÔNG GIAN CỦA
20

2.1 KỸ THUẬT GIẤU TIN TRÊN K BIT LSB CỦA ẢNH ........................... 20
2.1.1

Ý tƣởng .............................................................................................. 20

2.1.2

Phƣơng pháp giấu tin trên k-LSBs điển hình .................................... 21

2.1.3

Phƣơng pháp giấu tin trên k-LSBs cải tiến ....................................... 23

2.1.4

Ví dụ minh họa .................................................................................. 27

2.2 KỸ THUẬT GIẤU TIN DỰA TRÊN SỰ TƢƠNG QUAN CỦA MIỀN
KHÔNG GIAN ẢNH .......................................................................................... 28
Trang 3/69


2.2.1

Ý tƣởng .............................................................................................. 28

2.2.2

Phƣơng pháp lấy mẫu ........................................................................ 28

2.2.3

Thuật toán giấu tin ............................................................................ 29

2.2.4

Thuật toán tách tin ............................................................................. 31

2.2.5

Ví dụ minh họa .................................................................................. 34

2.3 GIẤU TIN THÍCH NGHI NỘI DUNG BẰNG KỸ THUẬT TỐI GIẢN
KHẢ NĂNG PHÁT HIỆN THỐNG KÊ ............................................................ 36
2.3.1

Ý tƣởng .............................................................................................. 36

2.3.2

Mô hình hình ảnh .............................................................................. 38

2.3.3

Kiểm tra LR tối ƣu và hiệu năng thống kê của phƣơng pháp ........... 40

2.3.4
Giấu tin bằng phƣơng pháp tối thiểu hóa hiệu năng của bộ dò tối ƣu
(MiPOD) .......................................................................................................... 44
2.3.5
CHƢƠNG 3

Ƣớc lƣợng sai khác pixel .................................................................. 45
CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM ...................................................... 51

3.1 Môi trƣờng thử nghiệm............................................................................... 51
3.2 Giao diện chƣơng trình ............................................................................... 51
3.2.1

Giao diện chính ................................................................................. 51

3.2.2

Giao diện giấu tin LSB ...................................................................... 52

3.2.3

Giao diện giấu tin dựa vào sự tƣơng quan miền không gian ảnh ..... 54

3.3 Kết quả thử nghiệm và đánh giá ................................................................. 55
3.3.1

Kỹ thuật giấu tin trên k bit LSB ........................................................ 55

3.3.2

Kỹ thuật giấu ảnh dựa trên sự tƣơng quan của ảnh........................... 60

KẾT LUẬN ............................................................................................................. 68
TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................................................... 69

Trang 4/69


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1 So sánh giữa giấu tin mật và thủy vân số. ............................................... 11
Bảng 2.1 Ví dụ về giấu chữ “g” vào 8 byte dữ liệu ban đầu .................................. 21
Bảng 2.2 Bảng quy đổi ............................................................................................ 24
Bảng 3.1 Bảng kết quả đo trên PSNR tập mẫu A.................................................... 56
Bảng 3.2 Bảng kết quả đo trên PSNR tập mẫu B.................................................... 57
Bảng 3.3 Bảng tính PSNR trung bình LSB điển hình.............................................. 59
Bảng 3.4 Bảng tính PSNR trung bình LSB cải tiến................................................. 59
Bảng 3.5 Kết quả sau giấu tin dựa trên sự tương quan ảnh ................................... 61
Bảng 3.6Bảng kết quả sau khi giấu nhiều thông điệp............................................. 63
Bảng 3.7 Bảng đánh giá PSRN của ảnh trước và sau khi tách dựa trên sự tương
quan miền không gian ảnh ...................................................................................... 65

Trang 5/69


DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1 Sơ đồ phân loại kỹ thuật giấu tin ............................................................. 10
Hình 1.2 Lược đồ chung cho quá trình giấu tin ...................................................... 12

Hình 1.3 Lược đồ chung cho quá trình tách tin ...................................................... 13
Hình 1.4 Ví dụ về ảnh đen trắng ............................................................................. 17
Hình 1.5 Ví dụ về ảnh đa cấp xám .......................................................................... 18
Hình 1.6 Ví dụ về ảnh màu ...................................................................................... 18
Hình 2.1 Mỗi điểm ảnh biểu diễn bởi 8 bit, bit cuối cùng được coi là bit ít quan
trọng nhất tức là bit bên phải nhất.......................................................................... 20
Hình 2.2 Ví dụ minh họa tách mẫu con trong kỹ thuật giấu tin dựa trên sự tương
quan miền không gian ảnh ...................................................................................... 29
Hình 2.3 Sơ đồ quá trình giấu tin dựa vào sự tương quan miền không gian ảnh .. 31
Hình 2.4 Sơ đồ quá trình tách tin dựa trên sự tương quan miền không gian ảnh .. 33
Hình 2.5 Đồ thị biểu diễn kỹ thuật nhúng thích ứng điển hình hiện tại (bên trái) và
phương pháp đề xuất MiPOD (bên phải)................................................................ 46
Hình 2.6 Dòng đầu tiên từ trái qua phải ................................................................. 47
Hình 3.1 Giao diện chính chương trình .................................................................. 51
Hình 3.2 Giao diện giấu tin LSB điển hình ............................................................. 52
Hình 3.3 Giao diện giấu tin LSB cải tiến ................................................................ 52
Hình 3.4 Giao diện tách tin LSB điển hình ............................................................. 53
Hình 3.5 Giao diện tách tin LSB cải tiến ................................................................ 53
Hình 3.6 Giao diện giấu tin dựa vào sự tương quan miền không gian ảnh ........... 54
Hình 3.7 Giao diện tách tin dựa vào sự tương quan miền không gian ảnh............ 54
Hình 3.8 Tập ảnh mẫu cấp xám A chưa giấu tin kích thước 512x512 thử nghiệm
cho kỹ thuật giấu tin trên k bit LSB ......................................................................... 55
Trang 6/69


Hình 3.9 Tập ảnh mẫu B chưa giấu tin ngẫu nhiên thử nghiệm cho kỹ thuật giấu
tin trên k bit LSB...................................................................................................... 55
Hình 3.10 Ảnh trước khi giấu dựa trên sự tương quan của ảnh ............................. 60
Hình 3.11 Ảnh sau khi giấu dựa trên sự tương quan của ảnh ................................ 60
Hình 3.12 Ảnh thông điệp giấu tin dựa trên sự tương quan miền không gian ảnh 62

Hình 3.13 Ảnh gốc khi chưa giấu tin dựa vào sự tương quan miền không gian ảnh
................................................................................................................................. 64
Hình 3.14 Ảnh sau khi tách tin dựa trên sự tương quan của miền không gian ảnh 65

Trang 7/69


MỞ ĐẦU
Không thể phủ nhận rằng lĩnh vực công nghệ thông tin đã ảnh hƣởng đến tất
cả các lĩnh vực trong cuộc sống ngày nay. Sự xuất hiện những phần mềm có tính
năng mạnh mẽ, những thiết bị công nghệ tiên tiến hiện đại và hệ thống mạng
Internet liên kết toàn cầu đã mang lại cho con ngƣời một môi trƣờng làm việc và
giao tiếp đầy thuận lợi.
Song hành với những lợi ích mà nó đem lại thì cũng mang nhiều thách thức.
Mạng Internet toàn cầu đã trở thành một xã hội ảo nơi mọi quá trình trao đổi thông
tin của các lĩnh vực nhƣ chính trị, quân sự, quốc phòng, kinh tế,… Chính trong môi
trƣờng đầy tiện nghi nhƣ vậy đã xuất hiện những vấn đề tiêu cực nhƣ nạn đánh cắp
bản quyền, xuyên tạc thông tin, đánh cắp thông tin, truy nhập bất hợp pháp,…
Những vấn đề trên đang rất cần những giải pháp hữu hiệu để phòng chống, việc
tìm giải pháp cho những vấn đề này sẽ giúp ta hiểu thêm về lĩnh vực công nghệ
thông tin phức tạp ngày càng lớn mạnh, còn có những cơ hội kinh tế mới mà nó sẽ
mang lại. Vì vậy em quyết định chọn đề tài “Nghiên cứu một số phương pháp
giấu tin trên miền không gian của ảnh mới công bố gần đây và cài đặt so sánh
với kỹ thuật giấu tin điển hình”để làm luận văn tốt nghiệp Cao học của mình.
Bố cục luận văn đƣợc chia thành 03 chƣơng:
Chương 1. Trình bày các khái niệm tổng quan về giấu tin:
Chương 2. Một số kỹ thuật giấu tin trên miền không gian của ảnh bao gồm
ba kỹ thuật:


Kỹ thuật giấu tin trên k bit LSB (Least Significant Bit).



Kỹ thuật giấu tin dựa trên sự tƣơng quan của miền không gian ảnh.



Giấu tin thích nghi nội dung bằng kỹ thuật tối giản khả năng phát hiện

thống kê.
Chương 3: Cài đặt và đánh giá kết quả thuật toán đã trình bày ở chƣơng 2.

Trang 8/69


CHƢƠNG 1
KHÁI NIỆM TỔNG QUAN
1.1

Tổng quan kỹ thuật giấu tin trong ảnh

1.1.1 Khái niệm
Giấu tin là kỹ thuật nhúng (giấu) một lƣợng thông tin số nào đó vào trong
một đối tƣợng dữ liệu số khác.
Giấu tin trong ảnh là kỹ thuật nhúng (giấu) một lƣợng thông tin số nào đó
vào trong ảnh mà khó phát hiện bằng kỹ thuật thông thƣờng.
Mục đích:
Hai vấn đề chính của giấu tin.


Bảo mật dữ liệu đem giấu.



Bảo mật cho đối tƣợng đƣợc đem giấu thông tin.

Ngày nay kỹ thuật giấu tin đƣợc nghiên cứu để phục vụ các mục đích tích
cực nhƣ: bảo vệ bản quyền các tài liệu số hóa (dùng thuỷ vân số), hay giấu các
thông tin bí mật về quân sự và kinh tế...
Sự phát triển của công nghệ thông tin đã tạo ra những môi trƣờng giấu tin
mới vô cùng tiện lợi và phong phú. Ngƣời ta có thể giấu tin trong các văn bản, hình
ảnh, âm thanh. Cũng có thể giấu tin ngay trong các khoảng trống hay các phân
vùng ẩn của môi trƣờng lƣu trữ nhƣ đĩa cứng, đĩa mềm. Các gói tin truyền đi trên
mạng cũng là môi trƣờng giấu tin thuận lợi. Các tiện ích phần mềm cũng là môi
trƣờng lý tƣởng để gài các thông tin quan trọng để xác nhận bản quyền.
1.1.2 Phân loại giấu tin
Kỹ thuật giấu tin có thể chia thành hai hƣớng:


Giấu tin mật (Steganography).



Thủy vân số (Watermarking).

Trang 9/69


Hình 1.1 Sơ đồ phân loại kỹ thuật giấu tin

Giấu tin mật (Seganograph): Quan tâm tới việc giấu các tin sao cho thông
tin đƣợc giấu là tối đa và khó phát hiện đƣợc đối tƣợng ẩn giấu thông tin bằng kỹ
thuật thông thƣờng.
Thủy vân số (Watermaking): Nhúng vào đối tƣợng để khẳng định bản
quyền tác giả hay xuyên tạc thông tin . Thủy phân số đƣợc chia làm 2 loại đó là
thủy vân bền vững và thủy vân dễ vỡ.
Thủy vân bền vững (Robust Watermarking):Thƣờng đƣợc dùng trong các
lĩnh vực bảo vệ bản quyền tác giả nó nhƣ một hình thức dán tem bản quyền hay sử
dụng serial. Trong trƣờng hợp này thủy vân đƣợc tồn tại một cách bền vững cùng
với sản phẩm của tác giả nhằm không cho đối tƣợng các chỉnh sửa, làm giả hay
biến đổi hoặc phá hủy thủy vân. Thủy vân bề vững đƣợc chia làm 2 loại nhƣ sau:
Thuỷ vân ẩn (Visible Watermarking):Nó đƣợc coi nhƣ giấu tin mà không thể
phát hiện đƣợc thủy vân bằng mắt thƣờng.
Thuỷ vân hiện (Imperceptible Watermarking): Là loại thuỷ vân đƣợc hiện
ngay trên sản phẩm và ngƣời dùng có thể nhìn thấy đƣợc.
Trang 10/69


Thủy vân dễ vỡ (Fragile Watermarking):Thủy vân đƣợc giấu trong đối
tƣợng sẽ không còn nguyên vẹn nếu có bất cứ một phép biến đổi nào làm thay đổi
đối tƣợng gốc đƣợc phân bố trong môi trƣờng mở nào đó.
Bảng 1.1 So sánh giữa giấu tin mật và thủy vân số.
Giấu tin mật

Thủy vân số

Che giấu sự hiện hữu của Thêm vào thông tin bản
Mục đích

thông điệp.

quyền.

Thông tin che giấu độc lập với Che giấu thông tin gắn với đối
tƣợng vỏ bọc.

vỏ bọc.
Không phát hiện đƣợc thông
Yêu cầu

điệp bị che giấu.

Tiêu chuẩn bền vững.

Dung lƣợng tin đƣợc giấu.
Tấn công

Phát hiện ra thông điệp bí mật

thành công

bị che giấu.

Watermaking bị phá vỡ.

1.1.3 Yêu cầu thiết yếu đối với một hệ thống giấu tin mật
Có ba yêu cầu thiết yếu đối với một hệ thống giấu tin mật:
Tính vô hình: nghĩa là với ngƣời quan sát bằng mắt thƣờng không thể phát
hiện đƣợc ảnh có chứa thông tin ẩn trong đó. Đây là một tính chất cực kỳ quan
trọng đối với kỹ thuật giấu tin mật.

Khả năng nhúng: lƣợng thông tin cần nhúng càng nhiều càng tốt nhƣng
không đƣợc vi phạm tính chất khác của kỹ thuật giấu tin mật.
Khả năng không thể dò tìm được: là khả năng chống lại việc xác định ảnh
đó có hay không có thông tin ẩn bằng các kỹ thuật thống kê toán học thông thƣờng.
1.1.4 Mô hình kỹ thuật giấu tin và tách tin cơ bản
Để thực hiện giấu tin cần xây dựng đƣợc các thủ tục giấu tin. Các thủ tục
này sẽ thực hiện nhúng thông tin cần giấu vào môi trƣờng giấu tin. Các thủ tục
Trang 11/69


giấu tin thƣờng đƣợc thực hiện với một khóa giống nhƣ các hệ mật mã để tăng tính
bảo mật. Sau khi giấu tin ta thu đƣợc đối tƣợng chứa thông tin giấu và có thể phân
phối đối tƣợng đó trên kênh thông tin. [1]
Giấu thông tin vào phƣơng tiện chứa và tách lấy thông tin là 2 quá trình trái
ngƣợc nhau và có thể mô tả qua sơ đồ khối của hệ thống nhƣ hình 1.2 và hình 1.3

Hình 1.2 Lược đồ chung cho quá trình giấu tin
Bản tin mật: Tuỳ thuộc vào mục đích của ngƣời sử dụng mà bản tin mật có
thể là thông điệp (với các tin bí mật) hay các logo, hình ảnh bản quyền.
Phƣơng tiện chứa: Các file ảnh, text, audio… là môi trƣờng để nhúng tin.
Bộ nhúng thông tin: Là những chƣơng trình thực hiện việc giấu tin
Đầu ra: Là các phƣơng tiện chứa đã có tin giấu trong đó
Khoá giấu tin: Khoá viết mật tham gia vào quá trình giấu tin để tăng tính bảo
mật.
Kiểm định: Kiểm tra thông tin sau khi đƣợc giải mã.
Sau khi giấu tin, ta thu đƣợc phƣơng tiện chứa bản tin đã giấu và phân phối
sử dụng trên mạng.

Trang 12/69

Tách thông tin từ các phƣơng tiện chứa diễn ra theo quy trình ngƣợc lại với
đầu ra là các thông tin đã đƣợc giấu vào phƣơng tiện chứa. Phƣơng tiện chứa sau
khi tách lấy thông tin có thể đƣợc sử dụng, quản lý theo những yêu cầu khác nhau.

Hình 1.3 Lược đồ chung cho quá trình tách tin
Hình 1.3 Chỉ ra các công việc giải mã thông tin đã giấu. Sau khi nhận đƣợc
đối tƣợng phƣơng tiện chứa có giấu thông tin, quá trình giải mã đƣợc thực hiện
thông qua một bộ giải mã tƣơng ứng với bộ nhúng thông tin cùng với khoá của quá
trình nhúng. Kết quả thu đƣợc gồm phƣơng tiện chứa gốc và thông tin đã giấu.
Bƣớc tiếp theo thông tin đã giấu sẽ đƣợc xử lý kiểm định so sánh với thông tin ban
đầu.
1.1.5 Môi trƣờng giấu tin
1.1.5.1

Giấu tin trong ảnh

Hiện nay giấu thông tin trong ảnh là một bộ phận chiếm tỷ lệ lớn trong các
chƣơng trình ứng dụng, các phần mềm, hệ thống giấu tin trong đa phƣơng tiện bởi
lƣợng thông tin đƣợc trao đổi bằng ảnh là rất lớn và hơn nữa giấu thông tin trong
ảnh cũng đóng vai trò hết sức quan trọng trong hầu hết các ứng dụng bảo vệ an
toàn thông tin nhƣ: xác định xuyên tạc thông tin, bảo vệ quyền tác giả…Thông tin
sẽ nhúng trong đối tƣợng ảnh sao cho đảm bảo ảnh sau khi nhúng có chất lƣợng ít

Trang 13/69


bị thay và không thể phát hiện đƣợc đối tƣợng ảnh đó ẩn chứa thông tin bên trong
bằng mắt thƣờng. Ngày nay khi ảnh số đƣợc sử dụng rất phổ biến thì giấu thông tin
trong ảnh đã mang lại những ứng dụng quan trọng trên các lĩnh vực đời sống xã

hội. Ví dụ nhƣ các nƣớc phát triển việc dùng chữ ký điện tử thay thế chữ ký tay để
lƣu trữ và sử dụng nhƣ là hồ sơ cá nhân của các dịch vụ trong lĩnh vực tài chính
ngân hàng.Ngƣời dùng có thể lƣu trữ chữ ký trong ảnh nhị phân rồi gắn vào vị trí
nào đó trong tệp văn bản để đảm bảo tính an toàn của thông tin bằng phần mềm
WinWord của Microsoft. [1]
1.1.5.2

Giấu tin trong audio

Giấu thông tin trong audio mang những đặc điểm riêng khác với giấu thông
tin trong các đối tƣợng đa phƣơng tiện khác. Yêu cầu cơ bản của giấu tin là đảm
bảo tính chất ẩn của thông tin đƣợc giấu đồng thời không làm ảnh hƣởng tới chất
lƣợng của dữ liệu. Để đảm bảo yêu cầu này chúng ta cần hiểu đƣợc rằng kỹ thuật
giấu thông tin trong ảnh phụ thuộc vào hệ thống thị giác của con ngƣời – HSV
(Human Vision System) còn kỹ thuật giấu thông tin trong audio phụ thuộc vào hệ
thống thính giác HAS (Human Auditory System) [1]. Hệ thống thính giác của con
ngƣời chỉ cảm nhận đƣợc tín hiệu ở các giải tần rộng và công suất lớn nên đã gây
khó khănkhông hề nhỏ đối với các phƣơng pháp giấu tin trong audio. Thính giác
của chúng ta khó có thể phát hiện đƣợc sự chênh lệch giữa các giải tần và công
suất chính vì vậy chúng ta có thể thực hiện nhúng những âm thanh có tín hiệu và
công suất nhỏ bên trong những âm thanh có tín hiệu và công suất lớn.
Kênh truyền tin hay băng thông chậm hoặc tính ổn định không cao cũng sẽ
gây ảnh hƣởng lớn đến giấu tin trong audio vì giấu tin trong audio đòi hỏi yêu cầu
rất cao về tính đồng bộ cũng nhƣ độ an toàn của thông tin.
1.1.5.3

Giấu tin trong video

Một trong các kỹ thuật giấu tin trong video đƣợc Ingemar Cox đƣa ra là kỹ
thuật phân bố đều. Ý tƣởng của thuật toán là phân phối thông tin giấu dàn trải theo

tần số của dữ liệu ban đầu.

Trang 14/69


Nhiều nhà nghiên cứu dùng các hàm cosin riêng và các hệ số truyền sóng
riêng để giấu tin. Trƣớc đây khi lĩnh vực giấu tin trong video vừa mới đƣợc phát
hiện thì chủ yếu là giấu file ảnh vào trong video nhƣng ngày nay gần nhƣ các kỹ
thuật cho phép chúng ta nhúng cả âm thanh lẫn hình ảnh vào trong video.
1.1.5.4

Giấu tin trong dạng văn bản text

Việc giấu tin trong văn bản text gặp không ít khó khăn do các thông tin dƣ
thừa trong văn bản text là không nhiều. Ngƣời ta thƣờng giấu thông tin thông qua
định dạng của văn bản text nhƣ: Giấu thông tin vào khoảng trắng giữa các từ hay
giữa các dòng văn bản.
Ngoài việc giấu tin trong dữ liệu đa phƣơng tiện thì gần đây có một số
nghiên cứu cho phép giấu tin trong cơ sở dữ liệu quan hệ, các gói tin IP truyền trên
mạng. Để đáp ứng đƣợc nhu cầu giấu tin ngày càng nhiều thì sau này còn phát
triển giấu tin trong các môi trƣờng dữ liệu số khác.
1.1.6 Một số ứng dụng của kỹ thuật giấu tin
Giấu tin trong ảnh số ngày một phát triển mạnh mẽ và đƣợc ứng dụng một
cách rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực. Các ứng dụng có sử dụng đến giấu tin trong
ảnh số có thể là: Bảo vệ bản quyền tác giả (Copyright Protection), Điểm chỉ số
(fingerprinting), Gán nhãn(Labelling), Giấu thông tin mật (Steganography)…
Bảo vệ bản quyền: Là ứng dụng cơ bản nhất của kỹ thuật thuỷ vân số
(watermarking) - một dạng của phƣơng pháp giấu tin. Một thông điệp nào đó mang
ý nghĩa sở hữu quyền tác giả (ngƣời ta gọi nó là thuỷ vân – watermark) sẽ đƣợc
nhúng vào các đối tƣợng khác, thủy vân đó chỉ có tác giả là ngƣời chủ sở hữu hợp

pháp các đối tƣợng đó để minh chứng sản phẩm đó là của riêng tác giả. Giả sử có
một đối tƣợng dữ liệu dạng đa phƣơng tiện nhƣ ảnh, âm thanh, video cần đƣợc lƣu
và phân phối trên mạng viễn thông. Nhằm đảm bảo đối tƣợng không bị lấy cắp,
làm giả, chỉnh sửa thì cần có một kỹ thuật để minh chứng đó là của riêng tác giả
bằng việc “dán tem bản quyền” vào đối tƣợng. Việc dán tem đƣợc xem nhƣ là
nhúng thủy vân vào đối tƣợng nhƣng phải đảm bảo tính nguyên vẹn của đối tƣợng,
không bị sai khác hay ảnh hƣởng lớn đến việc cảm nhận đối tƣợng. Với kỹ thuật
Trang 15/69


trên thì yêu cầu kỹ thuật của ứng dụng đó là thủy vân phải tồn tại một cách bền
vững cùng với đối tƣợng muốn bỏ thủy vân mà không đƣợc sự đồng ý của tác giả
thì chỉ có thể phá hủy đối tƣợng.
Điểm chỉ số: Điểm chỉ số nhằm hƣớng tới mục tiêu truyền thông tin tới
ngƣời nhận (không phải chủ sở hữu) để xác nhận đó là bản sao duy nhất của đối
tƣợng.
Gán nhãn: Tiêu đề, ghi chú, giải thích, thời gian hay những minh họa khác
có thể đƣợc nhúng vào ảnh ngƣời ta gọi đó là gán nhãn. Ví dụ khi tác giả chụp
đƣợc một bức ảnh đẹp có thể gắn tên tác giả, địa điểm chụp hay ngày chụp lên trên
bức ảnh. Khi ngƣời khác muốn sao chép ảnh thì cũng sẽ sao chép cả các dữ liệu đã
đƣợc nhúng trên bức ảnh. Chỉ có tác giả, ngƣời có khóa mật (Stego-Key) mới tách
ra và xem đƣợc các thông tin nhúng trên ảnh. Trong một cơ sở dữ liệu ảnh, ngƣời
ta có thể nhúng các từ khoá để các động cơ tìm kiếm có thể tìm nhanh một bức
ảnh. Nếu ảnh là một khung ảnh cho cả một đoạn phim, ngƣời ta có thể gán cả thời
điểm diễn ra sự kiện để đồng bộ hình ảnh với âm thanh. Ngƣời ta cũng có thể gán
số lần ảnh đƣợc xem để tính tiền thanh toán theo số lần xem.
Giấu thông tin mật: Trong nhiều trƣờng hợp sử dụng mật mã có thể gây ra
sự chú ý ngoài mong muốn. Ngoài ra việc sử dụng công nghệ mã hoá có thể bị hạn
chế một số kỹ thuật giấu tin trong ảnh mầu hoặc cấm sử dụng. Ngƣợc lại việc giấu
tin trong môi trƣờng nào đó rồi gửi đi trên mạng ít gây sự chú ý. Có thể dùng nó để

gửi đi một bí mật thƣơng mại, một bản vẽ hoặc các thông tin nhạy cảm khác. [1]
1.2

Cấu trúc ảnh Bitmap

BMP là một định dạng tập tin hình ảnh khá phổ biến. Các tập tin đồ họa lƣu
dƣới dạng BMP thƣờng có đuôi là . BMP hoặc . DIB (Device Independent
Bitmap).
Các thuộc tính tiêu biểu của một tập tin ảnh BMP (và file ảnh nói chung) là:


Số bit trên mỗi điểm ảnh (bit per pixel), thƣờng đƣợc ký hiệu bởi n.

Một ảnh BMP n-bit có 2n màu. Giá trị n càng lớn thì ảnh càng có nhiều màu, và
càng rõ nét hơn. Giá trị tiêu biểu của n là 1 (ảnh đen trắng), 4 (ảnh 16 màu), 8 (ảnh
Trang 16/69


256 màu), 16 (ảnh 65536 màu) và 24 (ảnh 16 triệu màu). Ảnh BMP 24-bit có chất
lƣợng hình ảnh trung thực nhất.


Chiều cao của ảnh (height), chiều rộng của ảnh (width), điểm ảnh

(pixel).


Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập tin hình ảnh thƣờng

không đƣợc nén bằng bất kỳ thuật toán nào. Khi lƣu ảnh, các điểm ảnh đƣợc ghi

trực tiếp vào tập tin – một điểm ảnh sẽ đƣợc mô tả bởi một hay nhiều byte tùy
thuộc vào giá trị n của ảnh. Do đó, một hình ảnh lƣu dƣới dạng BMP thƣờng có
kích cỡ rất lớn.
Ảnh bitmap đƣợc chia thành ba dạng: ảnh nhị phân (ảnh đen trắng), ảnh đa
mức xám, ảnh màu.
1.2.1 Ảnh đen trắng
Là ảnh mà mỗi điểm ảnh chỉ thể hiện một trong hai trạng thái 0 và 1 để biểu
diễn trạng thái điểm ảnh đen hay trắng.

Hình 1.4 Ví dụ về ảnh đen trắng
1.2.2 Ảnh đa mức xám
Là ảnh mà mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn bởi một giá trị và đó là cƣờng độ
sáng của điểm ảnh.

Trang 17/69


Hình 1.5 Ví dụ về ảnh đa cấp xám
1.2.3 Ảnh màu
Là ảnh mà mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn bởi ba đại lƣợng R, G, B. Số lƣợng
màu có thể của loại ảnh này lên tới 2653 màu khác nhau. Nhƣng số lƣợng màu trên
thực tế của một ảnh nào đó thƣờng khá nhỏ.
Với ảnh có số màu lớn thì các điểm ảnh không tổ chức dƣới dạng bảng màu,
khi đó giá trị của các điểm ảnh chính là giá trị của các thành phần màu R, G, B.
Tùy theo chất lƣợng ảnh mà quyết định số bit để biểu diễn cho mỗi màu thƣờng là
24 bit, hoặc 32 bit. Với ảnh 24 bit mỗi thành phần màu đƣợc biểu diễn bởi một
byte (8 bit).

Hình 1.6 Ví dụ về ảnh màu
1.2.4 Ý nghĩa của các phần trong tệp ảnh Bitmap

Bitmap Header: Mô tả thông tin chung về tệp đinh
̣ dạng bitmap , độ lớn của
phần này cố định với mọi tệp bitmap.
Trang 18/69


Bitmap Infor: Mô tả thông tin về ảnh đƣợc lƣu trữ, độ lớn của phần này cố định.
Pallete Table: Bảng màu của ảnh bitmap, độ lớn của phần này có thể bằng 0
(không có bảng màu) đối với ảnh đen trắng và ảnh màu có số lƣợng màu lớn hơn
256 màu.
Data: Thông tin về từng điểm ảnh, độ lớn của phần này phụ thuộc vào kích
thƣớc ảnh.
1.3

Phƣơng pháp đánh giá PSNR(peak signal-to-noise ratio)

PSNR là phƣơng pháp đánh giá độ nhiễu của ảnh trƣớc và sau khi giấu tin,
đơn vị đo là logarithm decibel [2]. Thông thƣờng PSNR càng cao thì độ nhiễu của
ảnh trƣớc và sau khi giấu tin càng thấp. Giá trị PSNR đƣợc coi là tốt ở vào khoảng
35dB và nhỏ hơn 20dB là không chấp nhận đƣợc. Hiện nay PSNR đƣợc dùng rộng
rãi trong kỹ thuật đánh giá chất lƣợng hình ảnh và video.
Cách đơn giản nhất là định nghĩa thông qua trung bình lỗi bình
phƣơng (MSE – mean squared error) đƣợc dùng cho ảnh 2 chiều có kích
thƣớc m×n trong đó I và K là ảnh gốc và ảnh đƣợc khôi phục tƣơng ứng:
MSE =

1
𝑚𝑛

𝑚 −1

𝑖=0

𝑛−1
𝑗 =0

𝐼 𝑖, 𝑗 − 𝐾 𝑖, 𝑗

2

PSNR đƣợc định nghĩa bởi:
PSNR = 10∗log10

𝑀𝐴𝑋 12
𝑀𝑆𝐸

= 20∗log10

𝑀𝐴𝑋 1
𝑀𝑆𝐸

Ở đây, MAX(I) là giá trị tối đa của điểm ảnh trên ảnh I. Khi các điểm ảnh
đƣợc biểu diễn bởi 8 bit, thì giá trị của nó là 255. Trƣờng hợp tổng quát, điểm ảnh
đƣợc biểu diễn bởi B bit, MAX(I) là 2B−1. Với ảnh màu biểu diễn 3 giá
trị RGB trên 1 điểm ảnh, các tính toán cho PSNR tƣơng tự ngoại trừ việc tính MSE
là tổng của 3 giá trị (tính trên 3 kênh màu RGB) chia cho kích thƣớc của ảnh và
chia cho 3.

Trang 19/69

CHƢƠNG 2
CÁC KỸ THUẬT GIẤU TIN TRÊN MIỀN KHÔNG GIAN CỦA ẢNH
2.1

KỸ THUẬT GIẤU TIN TRÊN K BIT LSB CỦA ẢNH

2.1.1 Ý tƣởng
Ý tƣởng cơ bản của kỹ thuật này là tiến hành giấu tin vào vị trí các bit ít
quan trọng LSB đối với mỗi phần tử trong bảng màu.
Đây là phƣơng pháp giấu tin đơn giản nhất, thông điệp dƣới dạng nhị phân
sẽ đƣợc giấu (nhúng) vào các bit LSB – là bit có ảnh hƣởng ít nhất tới việc quyết
định tới màu sắc của mỗi điểm ảnh. Vì vậy khi ta thay đổi bit ít quan trọng của một
điểm ảnh thì màu sắc của mỗi điểm ảnh mới sẽ tƣơng đối gần với điểm ảnh cũ [3].
Ví dụ đối với ảnh 16 bit thì 15 bit là biểu diễn 3 màu RGB của điểm ảnh còn bit
cuối cùng không dùng đến thì ta sẽ tách bit này ra ở mỗi điểm ảnh để giấu tin…

Hình 2.1 Mỗi điểm ảnh biểu diễn bởi 8 bit, bit cuối cùng được coi là
bit ít quan trọng nhất tức là bit bên phải nhất
Ví dụ: Tách bit cuối cùng trong 8 bit biểu diễn mỗi điểm ảnh của ảnh 256
màu
Trong phép tách này ta coi bit cuối cùng là bit ít quan trọng nhất, hay đổi giá
trị của bit này thì sẽ thay đổi giá trị của điểm ảnh lên hoặc xuống đúng một đơn vị,
với sự thay đổi nhỏ đó ta hi vọng là cấp độ màu của điểm ảnh sẽ không bị thay đổi
nhỉều.
Giả sử ta muốn giấu chữ “g” (mã ASCII là 103 hay 01100111) vào trong 8
byte của file gố c (môi trƣờng) ta làm nhƣ sau:

Trang 20/69

Bảng 2.1 Ví dụ về giấu chữ “g” vào 8 byte dữ liệu ban đầu
STT

8 byte ban đầ u

Byte cầ n giấ u (B)

8 byte sau khi giấ u

1

01001001

0

01001000

2

11010111

1

11010111

3

11001100

1

11001101

4

10110101

0

10110100

5

00100100

0

00100100

6

00100101

1

00100101

7

00100000

1

00100001

8

00001010

1

00001011

2.1.2 Phƣơng pháp giấu tin trên k-LSBs điển hình
2.1.2.1

Mô tả phương pháp

Với C là ảnh nguyên bản 8-bit màu xám, kích thƣớc Mc× Nc điểm ảnh, có
dạng:
C = {xij| 0 ≤i ≤ Mc , 0 ≤j ≤ Nc , xij={0, 1, 2, …, 255 } }
và M là thông điệp dài n bit biểu diễn dƣới dạng:
M = { mi| 0 ≤i Giả sử rằng n-bit thông điệp bí mật M đƣợc nhúng vào k bit LSB ngoài cùng
bên phải của ảnh gốc C. [3]Trƣớc tiên, thông điệp bí mật M đƣợc sắp xếp lại để tạo
thành một hình ảnh ảo k-bit, biểu diễn M dƣới dạng:
M‟ = {mi'|0 ≤i < n', mi'ϵ{0, 1, …, 2k-1 }}
Với n' = Mc × Nc. Việc ánh xạ giữa các n-bit thông điệp bí mật M = {mi} và
thông điệp nhúng M‟ = {mi' } có thể đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
K−1

mi′ =

mi × k + j × 2k−1−j
j=0

Trang 21/69


Thứ hai, tập hợp con n‟ điểm ảnh {x1, x2, …. , xn } đƣợc chọn từ ảnh gốc C
trong 1 chuỗi hành động liên tiếp nhau. Tiến trình nhúng hoàn tất bằng việc thay
thế k-LSBs của xibởi mi‟. Theo toán học, một giá trị xi của điểm ảnh đƣợc lựa
chọn để lƣu trữ k-bit thông điệp mi‟ đƣợc thay đổi khớp với điểm ảnh đã giấu tin
k

x'i nhƣ sau: X'i=xi-xi mod 2 +m'i. [3]
Trong tiến trình tách, với ảnh đã giấu tin S, thông điệp nhúng có thể đƣợc
tách ra mà không đề cập đến ảnh gốc. Sử dụng cùng một trình tự nhƣ trong quá
trình nhúng, tập hợp các điểm ảnh {x'1, x'2, . . , x'n, } lƣu trữ các bit thông điệp bí
mật đƣợc lựa chọn từ ảnh đã giấu tin. K-LSBs của các điểm ảnh đƣợc tách ra và
nối lại để tái tạo lại thông điệp bí mật. Trong toán học, việc nhúng thông điệp bit
mi có thể đƣợc khôi phục bằng: m‟i=x‟imod 2k
2.1.2.2


Tiền xử lý

Để có thể thực hiện tốt chƣơng trình, trƣớc hết cần bổ sung một số

hàm thành phần với mục đích cài đặt chƣơng trình thuận lợi:

-

Hàm chuyển đổi từ chuỗi kí tự sang số nhị phân.

-

Hàm chuyển đổi từ chuỗi số nhị phân sang chuỗi kí tự.

Tóm tắt thuật toán thay thế LSB đơn giản:
2.1.2.3

Thuật toán giấu tin

Đầu vào

Đầu ra

Ảnh gốc cấp xám.

Ảnh mang tin.

Thông điệp bí mật.
Số bit LSB cần mã hóa (2 hoặc 4 bit).
Các bƣớc thực hiện
Bƣớc 1: Biểu diễn ma trận điểm ảnh về dạng số thập phân với m x n phần tử,
rồi chuyển ma trận ảnh về mảng 1 chiều I với i phần tử, chuyển các bit ảnh về dạng
nhị phân.
Bƣớc 2: Biểu diễn thông điệp dƣới dạng số nhị phân.
Trang 22/69

Bƣớc 3: Cứ 8 bit ảnh tách bỏ số bit LSB ngoài cùng bên phải và ghép phần
còn lại với 2 bit nhị phân đầu của thông điệp, kết quả thu đƣợc đƣa về dạng thập
phân rồi gán ngƣợc lại vào I(i).
Bƣớc 4: Thực hiện lại bƣớc 3 cho đến khi lấy hết các bit của chuỗi nhị phân
thông điệp ghép với các bit ảnh. Chuyển đổi ảnh I từ mảng một chiều về mảng 2
chiều m x n phần tử. Đƣợc ảnh mới đã giấu tin.
2.1.2.4

Thuật toán tách

Đầu vào

Đầu ra

Ảnh mang tin.

Ảnh gốc.
Thông điệp mật.

Các bƣớc thực hiện
Bƣớc 1: Biểu diễn ma trận điểm ảnh về dạng số thập phân với m x n phần tử.
Chuyển đổi ma trận ảnh m x n phần tử về mảng 1 chiểu I với i phần tử.
Bƣớc 2: Chuyển các bit ảnh về dạng nhị phân, cứ 8 bit ảnh tách lấy 2 bit
ngoài cùng bên phải. Đem ghép các kết quả này lại với nhau.
Bƣớc 3: Kết quả thu đƣợc sử dụng hàm chuyển đổi từ chuỗi số nhị phân về
chuỗi kí tự. Sau khi lặp lại quá trình trên số lần bằng số lần duyệt, ta thu đƣợc nội
dung thông điệp.
Với trƣờng hợp giấu trên 4 bit thông điệp làm tƣơng tự, nhƣng tách lấy 4 bit
nhị phân đầu của ảnh ghép với 4 bit nhị phân thông điệp.

2.1.3 Phƣơng pháp giấu tin trên k-LSBs cải tiến
2.1.3.1

Mô tả phương pháp thay thế k bit LSB sử dụng khóa hoán vị

Đây là phƣơng pháp tối ƣu khi k là rất lớn.
Những hình ảnh C, và thông điệp bí mật M sẽ đƣợc sắp xếp lại
hình thành các khối bit (blk) C" và M" tƣơng ứng.

Trang 23/69


"

blk

blk

C” = { c i| 0 ≤ i ≤ 2 -1|ci"ϵ{0, 1, 2, …, 2 -1 }}
"

"

blk

"

blk

M = { m i|0 ≤i ≤ 2 -1 | m iϵ{0, 1, 2, …, 2 -1 }}

Theo toán học, quá trình mã khối sẽ đƣợc lấy bằng cách thực hiện trên
bit XOR điều hành mỗi khối C‟‟và M‟‟ nhƣ sau:
"

"

if (cipheri=c i xor m i, 1≤i ≤ length(M) in blk ( Mblk))cipher= {cipher|1 ≤i ≤
blk

"

length(M ) in blk | cipheri={0, 1, 2, …, 2blk-1 } }, cipheri={0, 1, 2, …, 2 -1 } },
i = c"ixor m"i end
2.1.3.2


Tiền xử lý

Để có thể thực hiện tốt chƣơng trình, trƣớc hết cần bổ sung một số

hàm thành phần với mục đích cài đặt chƣơng trình thuận lợi:
-

Hàm mã hóa thông điệp.

-

Hàm giải mã thông điệp.

-

Với phƣơng pháp giấu và tách tin nâng cao có quy đổi ta sử dụng

bảng sau để quy đổi:
Bảng 2.2 Bảng quy đổi
STT

Kí tự

Mã quy đổi

STT

Kí tự

Mã quy đổi

1

A, a

000001

20

T, t

010100

2

B, b

000010

21

U, u

010101

3

C, c

000011

22

V, v

010110

4

D, d

000100

23

W, w

010111

5

E, e

000101

24

X, x

011000

6

F, f

000110

25

Y, y

011001

7

G, g

000111

26

Z, z

011010

8

H, h

001000

27

0

011011

9

I, i

001001

28

1

011100

Trang 24/69


10

J, j

001010

29

2

011101

11

K, k

001011

30

3

011110

12

L, l

001100

31

4

011111

13

M, m

001101

32

5

100000

14

N, n

001110

33

6

100001

15

O, o

001111

34

7

100010

16

P, p

010000

35

8

100011

17

Q, q

010001

36

9

100100

18

R, r

010010

37

„„

100101

19

S, s

010011

Tóm tắt thuật toán thay thế k bit LSB nâng cao:
Trƣờng hợp không quy đổi thông điệp:
2.1.3.3

Thuật toán giấu

Đầu vào

Đầu ra

Ảnh gốc cấp xám.

Ảnh mang tin.

Thông điệp bí mật.

Khóa.

Khóa (8 bit).

Số bit thông điệp cần mã hóa.

Số bit LSB cần mã hóa trên mỗi điểm
ảnh (2 hoặc 4 bit).
Các bƣớc thực hiện
Bƣớc 1: Biểu diễn ma trận điểm ảnh về dạng số thập phân với m x n phần tử.
Chuyển đổi ma trận ảnh m x n phần tử về mảng 1 chiều I với i phần tử.
Bƣớc 2: Biểu diễn thông tingiấu dƣới dạng chuỗi nhị phân.

Bƣớc 3: Sử dụng một khóa 8 bit bất kỳ (khóa là kí tự, chuyển khóa về dạng
Trang 25/69