Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện ảnh có dấu tin báo cáo nghiên cứu khoa học sinh viên

MỤC LỤC
Trang
Trang phụ bìa
Lời cảm ơn
Mục lục
Danh mục từ viết tắt
Danh mục bảng
Danh mục hình ảnh
PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................................. 1
1. Lý do chọn đề tài ......................................................................................................... 1
2. Lịch sử nghiên cứu ...................................................................................................... 3
2.1 Trên thế giới .......................................................................................................... 3
2.2 Tại Việt Nam ......................................................................................................... 4
3. Mục tiêu ....................................................................................................................... 5
4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ............................................................................... 5
5. Phƣơng pháp nghiên cứu ............................................................................................. 5
6. Những đóng góp mới của đề tài.Những vấn đề chƣa làm đƣợc .................................. 6
6.1 Những đóng góp mới của đề tài ............................................................................ 6
6.2 Những vấn đề mà đề tài chƣa thực hiện đƣợc ....................................................... 7
6.3 Kết cấu của đề tài .................................................................................................. 8
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN ẢNH GIẤU TIN ........... 10
1.1 Khái niệm ................................................................................................................ 10
1.2 Các kỹ thuật ẩn thông tin ......................................................................................... 10
1.3 Phân tích tin ẩn giấu thƣờng dựa vào các yếu tố ..................................................... 11


1.4 Các phƣơng pháp phân tích tin ẩn giấu ................................................................... 11
1.4.1 Phân tích trực quan........................................................................................... 11
1.4.2 Phân tích theo định dạng ảnh ........................................................................... 11
1.4.3 Phân tích thống kê ............................................................................................ 12
CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ ẢNH BITMAP VÀ ẢNH PORTABLE NETWORK

GRAPHICS (PNG) ........................................................................................................ 13
2.1 Ảnh Bitmap.............................................................................................................. 13
2.1.1 Giới thiệu.......................................................................................................... 13
2.1.2 Cấu trúc ảnh Bitmap......................................................................................... 13
2.1.2.1 Bitmap File Header ................................................................................... 14
2.1.2.2 Bitmap Information .................................................................................. 15
2.1.2.3 Color pelette .............................................................................................. 15
2.1.2.4 Bitmap Data .............................................................................................. 16
2.2 Ảnh Portable Network Graphics (PNG) .................................................................. 17
2.2.1 Lịch sử và phát triển ......................................................................................... 17
2.2.2 Thông tin kỹ thuật ............................................................................................ 18
2.2.2.1 Phần đầu của tập tin .................................................................................. 18
2.2.2.2 Các thành phần trong tập tin ..................................................................... 18
2.2.3 Ảnh động .......................................................................................................... 18
CHƢƠNG 3: KỸ THUẬT PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN LSB DỰA TRÊN DỊCH
CHUYỂN HISTOGRAM .............................................................................................. 19
3.1 Khái niệm bit có trọng số thấp ................................................................................ 19
3.2 Ý tƣởng .................................................................................................................... 20
3.3 Dịch chuyển histogram ............................................................................................ 21
3.4 Phân tích tin mật LSB dựa trên dịch chuyển histogram .......................................... 22
3.5 Thuật toán ................................................................................................................ 26


3.6 Tách tin mật ............................................................................................................. 28
3.6.1 Ý tƣởng thuật toán tách .................................................................................... 28
3.6.2 Thuật toán tách ................................................................................................. 29
CHƢƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ......................................... 30
4.1 Môi trƣờng cài đặt ................................................................................................... 30
4.2 Thử nghiệm mức độ phát hiện chính xác của kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin ... 35
4.2.1 Thử nghiệm phát hiện khi giấu theo tỉ lệ ......................................................... 36

4.2.2 Thử nghiệm khi giấu một tệp tin ...................................................................... 38
4.2.3 Thử nghiệm khi giấu ảnh trong ảnh ................................................................. 39
4.3 Đánh giá kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin ............................................................ 40
4.3.1 Độ đo đánh giá ................................................................................................. 40
4.3.2 Đánh giá kỹ thuật theo Fmeasure ..................................................................... 42
4.3.3 Nhận xét ........................................................................................................... 51
4.4 Kết quả đạt đƣợc ...................................................................................................... 52
KẾT LUẬN ................................................................................................................... 53
TÀI LIỆU THAM KHẢO


DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1: Thông tin byte của Bitmap File Header ............................................................. 14
Bảng 3.1: Một vài hệ số tịnh tiến ....................................................................................... 23
Bảng 4.1: Tỉ lệ nhúng của ảnh sau khi nhúng theo tỉ lệ. .................................................... 36
Bảng 4.2: Kết quả phát hiện sau khi giấu tin ...................................................................... 38
Bảng 4.3: Bảng kết quả tỉ lệ nhúng ảnh trong ảnh ............................................................. 39
Bảng 4.4: Bảng kết quả phân lớp ....................................................................................... 40
Bảng 4.5: Bảng kết quả thử nghiệm nhúng ảnh với tỉ lệ 50% và 100% ............................ 44
Bảng 4.6: Bảng kết quả từ 100 ảnh trong đó ảnh nhúng 50% và 50 ảnh gốc .................... 49
Bảng 4.7: Bảng kết quả 100 ảnh trong đó 50 ảnh đƣợc nhúng 100% và 50 ảnh gốc ........ 50
Bảng 4.8: Bảng kết quả phát hiện cho ảnh đƣợc nhúng 50% và ảnh nhúng 100% ............ 50


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1: Mơ hình giấu tin, phát hiện và tách tin .......................................................... 10
Hình 3.1: Biểu diễn nhị phân của số thập phân 149, với LSB đƣợc đánh dấu. ............ 19
Hình 3.2 : Ý tƣởng hình thành nên thuật tốn phát hiện ảnh có giấu tin ...................... 20
Hình 3.3: Ảnh chuẩn “Lena” và dịch chuyển histogram của nó.................................. 21
Hình 3.4: Mối quan hệ chức năng giữa

và tỉ lệ nhúng p ......................................... 24

Hình 3.5: Mơ hình minh họa việc tách tin. .................................................................... 28
Hình 4.1: Giao diện chƣơng trình phát hiện ảnh có giấu tin ......................................... 30
Hình 4.2: Kiểm tra histogram của ảnh nghi ngờ có giấu tin mật. ................................. 31
Hình 4.3: Chọn ảnh để kiểm tra..................................................................................... 31
Hình 4.4: Các nút chức năng trƣớc khi kiểm tra ........................................................... 32
Hình 4.5: Histogram của ảnh RGB................................................................................ 32
Hình 4.6: Thơng tin về ảnh sau khi kiểm tra ................................................................. 33
Hình 4.7: Tách tin mật đƣợc giấu trong ảnh.................................................................. 34
Hình 4.8: Tập ảnh thử nghiệm chƣơng trình ................................................................. 35
Hình 4.9: Tệp tin txt với số lƣợng từ sẽ đƣợc nhúng thử nghiệm. ................................ 38
Hình 4.10: Tập ảnh bất kỳ đƣợc dùng để nhúng trong ảnh ........................................... 39
Hình 4.11: Tập 50 ảnh khơng có giấu tin bất kỳ ........................................................... 42
Hình 4.12: Tập ảnh giấu thử nghiệm đƣợc với tỉ lệ 50% và 100% ............................... 43


-1-

PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Sự phát triển của Internet đã mang lại nhiều biến đổi không ngừng trong xã hội và
mọi lĩnh vực, dƣờng nhƣ nó là một phần không thể thiếu trong đời sống hiện đại của con
ngƣời. Là nơi truyền tải lƣợng thông tin khồng lồ về kiến thức văn hóa, xã hội, giáo dục,
an ninh nên Internet không thể tránh khỏi việc gây ra những khó khăn trong kiểm sốt tất
cả thơng tin dữ liệu đƣợc truyền tải.
Mức độ lan truyền của thông tin trên internet ngày càng nhiều, ngày càng dày đặc,
điều này cũng là một bất cập lớn khi nguy cơ sử dụng trái phép, ăn cắp và sao chép thông
tin mật ngày càng tăng mạnh. Hằng năm, khối lƣợng thông tin dữ liệu mật bị đánh cắp và

sử dụng trái phép từ những kẽ hở trong hệ thống đã trở thành nổi ám ảnh của hàng triệu
ngƣời dùng trên thế giới.
Để bảo vệ thơng tin mật của mình những cá nhân hoặc tổ chức đã ẩn giấu những
thông tin ấy vào các nguồn đa phƣơng tiện. Từ đó mà xu hƣớng giấu thông tin mật trong
ảnh phát triển rồi dần dần lan rộng.
Do tính ƣu việt của các kỹ thuật giấu tin là “vơ hình”, nên nó trở thành cơng cụ hữu
ích cho một số tổ chức trao đổi thơng tin quan trọng trong mơi trƣờng truyền thơng cơng
cộng. Có ý kiến cho rằng mạng lƣới khủng bố Al-Qaida đã sử dụng hình thức liên lạc này
để giao tiếp trong kế hoạch tấn công nƣớc Mỹ ngày 11 tháng 9 năm 2001. Chúng đã
nhúng các thơng điệp vào hình ảnh rồi đặt trên các bản tin hoặc trang web công khai. Các
tên khủng bố chỉ việc lấy hình ảnh về và trích các thơng điệp ẩn bên trong. Và nhƣ vậy
chúng đã có một kênh thơng tin liên lạc “an tồn, hiệu quả” mà không gây bất kỳ sự nghi
ngờ nào. Rõ ràng việc sử dụng các kỹ thuật để giấu tin khơng phải là bất hợp pháp song
cũng có những trƣờng hợp lợi dụng kỹ thuật giấu tin để thực hiện những hành vi bất hợp
pháp nhƣ: Tuyên truyền những sản phẩm văn hóa khơng lành mạnh, truyền những thơng
tin kế hoạch khủng bố, lúc đó hậu quả của nó thật nghiêm trọng.
Một điều thực sự cần thiết của việc giấu tin nữa là khi giấu thì làm sao biết rằng
thông tin mật đã đƣợc giấu ? Việc khai phá lại những thông tin ẩn trong các nguồn đa
phƣơng tiện cũng là một lợi ích thiết thực để bảo vệ bản quyền. Khi thông tin đƣợc lan
truyền trên mạng, làm sao để xác định đúng bản quyền đó là của cá nhân mình, tổ chức


-2mình trong khi phân loại và kiểm sốt thơng tin dữ liệu ảnh trong môi trƣờng truyền thông
đang là bài toán cấp thiết đối với một số ban ngành, đặc biệt là lĩnh vực an ninh chính trị.
Mặt khác, việc nghiên cứu khả năng phát hiện thông tin ẩn cũng sẽ làm tăng mức độ an
toàn cho kỹ thuật giấu tin, đặc biệt là kỹ thuật giấu tin mật.
Từ thực tế thấy đƣợc những khó khăn đó bài luận văn này đã trình bày một phƣơng
pháp phát hiện những thơng tin mật đƣợc ẩn giấu trong ảnh. Lợi ích lớn nhất mà chƣơng
trình có thể đem lại chính là những hiểu biết về thông tin mật đƣợc ẩn giấu trong ảnh.
Giải quyết những khúc mắc làm sao biết một ảnh đã đƣợc giấu tin mật.

Đồng thời, luận văn cũng đem lại những kiến thức về bảo mật hệ thống, ngăn chặn
những lỗi không cần thiết trong hệ thống, tránh đƣợc khả năng bị lợi dụng vào những âm
mƣu.


-32. Lịch sử nghiên cứu
2.1. Trên thế giới
Phát hiện ảnh có giấu tin đã có một khoảng thời gian đƣợc nghiên cứu khá lâu trong
lịch sử. Một nhóm tác giả Pfitzmann và Westfeld đã giới thiệu kỹ thuật phát hiện trong
bài báo [7] nội dung bài báo này chủ yếu giới thiệu một kỹ thuật phát hiện dựa trên hệ
thống phân tích các cặp giá trị (PoV – Pairs of Values) đƣợc trao đổi trong thông điệp
nhúng. Phƣơng pháp này cung cấp kết quả đáng tin cậy cho kỹ thuật giấu tin dựa trên sự
thay thế tuần tự các bit ít quan trọng nhất. Tuy nhiên, đối với thông điệp dài so với số
điểm ảnh trong ảnh, phƣơng pháp này chỉ có thể phát hiện một cách bất kỳ các thông
điệp rời rạc .
Cũng là một phƣơng pháp phát hiện ảnh giấu tin nhằm vào kỹ thuật giấu tin mật trên
LSB đã đƣợc một nhóm tác giả khác là J. Fridrich, M. Goljan, và R. Du giới thiệu trong
bài báo[5] nội dung bài báo này nói về phƣơng pháp phân tích đối ngẫu (RS-Regular
Singular) là một kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin hiệu quả bằng cách kiểm tra khả năng
giảm chất lƣợng trong các bit ít quan trọng nhất. Kỹ thuật này phát hiện ra chiều dài
thông điệp bằng cách xem xét dung lƣợng không đổi trong mặt phẳng LSB và mặt
phẳng LSB dịch chuyển. Kỹ thuật phân tích RS đáng tin cậy để phát hiện các LSB
khơng liên tục đƣợc ẩn trong ảnh kỹ thuật số.
Ngoài ra cịn có các thuật tốn phân tích tin mật mù phân tích linh hoạt hơn vì
chúng có thể nhanh chóng đƣợc điều chỉnh thành những phƣơng pháp phân tích tin mật
hồn tồn mới. Nhƣng những phƣơng pháp này cũng có hạn chế là các thuật tốn này
khơng cho ta biết số lƣợng thông điệp mật.
Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu một kỹ thuật phân tích tin mật mới dựa trên
dịch chuyển histogram. Kỹ thuật này đƣợc giới thiệu bởi hai tác giả TaoZhang và Xijian
Ping trong bài báo [6] có tên “Reliable detection of LSB steganography based on the

difference image histogram”, có nghĩa là “Phƣơng pháp hiệu quả để phát hiện tin mật
LSB dựa trên dịch chuyển histogram”. Kỹ thuật này ứng dụng cho kỹ thuật giấu tin mật
LSB. Thuật tốn sẽ tìm ra đƣợc tin mật đƣợc giấu bằng cách dùng các thay thế LSB
tuần tự hay bất kỳ, đồng thời ƣớc lƣợng số thông điệp một cách chính xác.


-42.2. Tại Việt Nam
Kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin đã đƣợc tiến sĩ Hồ Thị Hƣơng Thơm nghiên cứu.
Cơ tìm hiểu rất nhiều phƣơng pháp phát hiện giấu tin trong ảnh khác nhau. Cô cũng đã
đƣa ra nhiều ƣu điểm và khuyết điểm của mỗi kỹ thuật và tính thực tiễn của kỹ thuật khi
đƣợc ứng dụng trong cuộc sống mang lại nhiều lợi ích thiết thực.
Một bài báo nghiên cứu về kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin của cô nhƣ: [3] tựa đề
bài báo là “Phát hiện ảnh giấu tin sử dụng kỹ thuật giấu thuận nghịch dựa trên dịch
chuyển histogram”. Bài báo nói về năm 2007, Hwang và các đồng nghiệp đề xuất kỹ
thuật giấu thuận nghịch (HKC) cải tiến phƣơng pháp giấu của Ni (NSAS) dựa trên
dịch chuyển histogram của ảnh. Kỹ thuật giấu này tạo ra một sự phân bố khơng bình
thƣờng trên histogram của ảnh sau khi thông điệp đƣợc giấu. Kuo và các đồng
nghiệp của ông đã nêu ra vấn đề khơng an tồn của kỹ thuật này và đề xuất kỹ
thuật phát hiện tƣơng ứng. Nhƣng kỹ thuật họ đề xuất chỉ có thể phát hiện khi
ảnh đƣợc giấu với lƣợng thông điệp giấu lớn 100% khả năng của kỹ thuật HKC,
trong một số trƣờng hợp khác nó khơng thể phát hiện. Vì vậy nhóm nghiên cứu của
cơ đã đƣa ra một số cải tiến phù hợp để có thể phát hiện cho các trƣờng hợp giấu với
lƣợng thông điệp giấu khác nhau sử dụng kỹ thuật giấu HKC. Những nghiên cứu này đã
đƣợc áp dụng vào việc phân loại và kiểm sốt thơng tin dữ liệu ảnh trong mơi trƣờng
truyền thơng cơng cộng.
Nhóm tác giả Nguyễn Hạnh Phúc, Nguyễn Văn Thủy, Nguyễn Thế Cƣờng cũng giới
thiệu một bài báo [1] tựa đề bài báo là “Một số vấn đề trong phát hiện ảnh có giấu tin”.
Nội dung bài báo cho ngƣời đọc hiểu thêm về khái niệm phát hiện thông tin đƣợc ẩn giấu
trên các nguồn đa phƣơng tiện, cách thức phát hiện dựa vào những yếu tố cần thiết nào và
các phƣơng pháp để phát hiện. Đồng thời trong bài báo, những tác giả này cũng giới thiệu

đến bạn đọc một kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin của những thông điệp đƣợc ẩn giấu
trong những cặp điểm ảnh thuộc miền Reversible Contrast Mapping (RCM), và cung cấp
khả năng phục hồi lại ảnh một cách hoàn hảo. Ý tƣởng của kỹ thuật phát hiện này dựa vào
xác suất xuất hiện của các bit ít ảnh hƣởng nhất (bit LSB).


-53. Mục tiêu
Phát hiện ảnh có giấu tin nỗ lực chống lại mục tiêu lớn nhất của giấu tin trong ảnh,
tức là làm cho thơng tin bí mật trong ảnh phải lộ diện và ƣớc tính lƣợng thơng điệp đƣợc
nhúng trong các nguồn đa phƣơng tiện.
Trong luận văn đề cập đến bài toán "Nghiên cứu khả năng phát hiện ảnh giấu tin".
Mục tiêu của bài tốn là phát hiện "Có tồn tại tin giấu trong ảnh hay không ? ".
4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu chủ yếu của đề tài này là một ảnh bất kỳ bị nghi ngờ là có
giấu thơng tin bí mật mà ta thu thập đƣợc từ một cá nhân hoặc tổ chức nào đó, hay một
ảnh bất kỳ tải về từ internet, ảnh do chính chúng ta giấu tin.
Phạm vi nghiên cứu của đề tài dùng cho ảnh Bitmap (BMP) và ảnh Portable
Network Graphic (PNG), độ phân giải trong khoảng 512x512, 800x600, 1024x1024,
256x256.
5. Phƣơng pháp nghiên cứu
Tìm hiểu về những kỹ thuật giấu tin trong ảnh bằng nhiều cách khác nhau nhƣ: giấu
trên các bit ít ảnh hƣởng nhất, giấu trên miền dữ liệu của ảnh. Nhóm chọn ra một cách
giấu phù hợp là kỹ thuật giấu tin trên các bit ít ảnh hƣởng nhất và tìm hiểu cách thức giấu
tin trên các bit ít ảnh hƣởng nhất.
Tìm hiểu tổng quan về phát hiện ảnh có giấu tin và các kỹ thuật phát hiện ảnh có
giấu tin trên các bit ít ảnh hƣởng nhất. Có rất nhiều kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin trên
các bit ít ảnh hƣởng nhất nhƣng nhóm chọn ra một kỹ thuật phù hợp với khả năng nhất.
Sau đó nhóm chọn ngơn ngữ để lập trình là ngơn ngữ MatLab. Nhóm tìm đọc những tài
liệu về MatLab.

-66. Những đóng góp mới của đề tài. Những vấn đề chƣa làm đƣợc
6.1. Những đóng góp mới của đề tài
- Chƣơng trình có khả năng phát hiện những thơng tin đƣợc ẩn giấu trong ảnh
là một tệp tin txt và bức ảnh. Phát hiện trên hai định dạng ảnh là BMP, PNG
có độ phân giải trong khoảng 512x512, 800x600, 1024x1024, 256x256.
- Khả năng phát hiện đúng của chƣơng trình là 70%.
- Khi nhúng vào ảnh một tệp tin txt số lƣợng từ là 6800 trở lên (giấu tin theo tỉ
lệ khoảng 60%) thì chƣơng trình có khả năng phát hiện chính xác ảnh giấu
tin.
- Phát hiện đƣợc trƣờng hợp ảnh giấu trong ảnh.
- Một đóng góp mới của đề tài là có thể xem đƣợc histogram của ảnh đầu vào
và qua đó có thể thấy đƣợc chất lƣợng của ảnh.
- Chƣơng trình có khả năng chỉnh sửa tỉ lệ so sánh cho phù hợp với từng
trƣờng hợp để không bỏ sót những ảnh có giấu tin mà khả năng ngƣời giấu
giấu quá ít, và chỉ cho phép chỉnh sửa trong khoảng phù hợp. Giao diện
chƣơng trình dễ nhìn, đẹp mắt. Hình ảnh có thể phóng to để xem rõ nét.
- Chƣơng trình có khả năng tách tin mật nếu nhƣ thông điệp đƣợc giấu trong
ảnh là một tệp tin .txt.


-76.2. Những vấn đề mà đề tài chƣa thực hiện đƣợc
- Khả năng phát hiện chính xác của chƣơng trình chỉ ở mức trung bình.
- Trƣờng hợp ảnh giấu tin có độ phân giải lớn hơn khoảng đã đề cập thì phát
hiện khơng chính xác.
- Chƣơng trình mà nhóm tác giả làm chủ yếu là phát hiện có hay khơng sự tồn
tại của những thông tin mật ẩn giấu trong ảnh. Chức năng tách tin
mật theo kèm việc phát hiện ảnh giấu tin nhằm mục đích chứng minh rằng có
sự tồn tại của những thông tin mật đƣợc giấu trong bức ảnh đó. Và chỉ
lấy đƣợc thơng tin mật khi mà tin mật đƣợc giấu thơng thƣờng tức là khơng

có khóa bảo vệ. Nếu thơng tin mật đƣợc mã hóa khi giấu thì sau khi tách tin
mật vẫn bị mã hóa, do thời gian và khả năng cịn hạn chế nhóm tác giả khơng
thực hiện bƣớc giải mã.
- Khi tách thông tin trong ảnh chỉ tách trƣờng hợp thông tin đƣợc ẩn giấu dƣới
dạng tệp tin .txt. Trƣờng hợp thông điệp giấu là một chuỗi cũng khó phát hiện
vì độ dài của chuỗi khá ngắn dẫn đến khi giấu vào ảnh thì những sự thay đổi
trên ảnh xảy ra khơng đáng kể do đó mà khó phát hiện đƣợc.


-86.3. Kết cấu của đề tài
 Chƣơng 1: Tổng quan về kỹ thuật phát hiện ảnh giấu tin.
Giới thiệu khái niệm tổng quan về phát hiện tin ẩn giấu tin trong các nguồn đa
phƣơng tiện. Chƣơng này cho chúng ta hiểu thêm rằng để phát hiện một thông tin bị nghi
ngờ là có ẩn giấu trong bất kỳ một nguồn đa phƣơng tiện thì chúng ta phải biết thơng tin
ấy đƣợc ẩn giấu vị trí nào trên nguồn đa phƣơng tiện.
Bên cạnh đó những yếu tố cần thiết để phân tích tin ẩn giấu trong nguồn đa phƣơng
tiện cũng phần nào tạo nên hƣớng đi chính xác cho kỹ thuật phân tích. Từ những yếu tố
phân tích đã nêu sẽ lựa chọn phƣơng pháp phù hợp. Trong những phƣơng pháp ấy có
những kỹ thuật nào có thể giúp chúng ta phát hiện, lựa chọn kỹ thuật thuộc phƣơng pháp
ấy.
 Chƣơng 2: Tổng quan về ảnh Bitmap và ảnh Portable Network Graphic
(PNG).
Thực tế thì định dạng ảnh nào cũng có thể giấu tin nhƣng do chất lƣợng và khả năng
vơ hình của thông tin mật mà những định dạng ảnh Bitmap và PNG thƣờng đƣợc ứng
dụng nhiều trong kỹ thuật giấu tin. Những định dạng ảnh này có chất lƣợng và khả năng
giấu tin cao, khi giấu với lƣợng thông tin nhiều thì chất lƣợng ảnh khơng thay đổi rõ rệt
q. Điều này lại không xảy ra đối với ảnh JPEG thƣờng dùng để lan truyền trên Internet
vì khả năng giảm chất lƣợng của định dạng ảnh này cao.
Trong phần này, nhóm tác giả giới thiệu tổng quan về lịch sử, cấu trúc của ảnh BMP
và ảnh PNG. Phần này sẽ đóng góp phần nào những hiểu biết, những kiến thức về ảnh số

trong đời sống hàng ngày ta luôn tiếp cận.
 Chƣơng 3: Kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin LSB dựa trên dịch chuyển
histogram.
Sau khi đã hiểu những kiến thức về ảnh, biết đƣợc những thông tin mật thƣờng đƣợc
ẩn giấu trên các bit ít ảnh hƣởng nhất và từ kỹ thuật đã chọn lựa thuộc phƣơng pháp phân
tích thống kê. Chƣơng này cho ta hiểu những cách thức cũng nhƣ thuật toán mà kỹ thuật
thực hiện trên bức ảnh nghi ngờ là có giấu tin nhƣ thế nào để ra kết quả cuối cùng.


-9 Chƣơng 4: Thử nghiệm và đánh giá.
Sau khi hoàn thiện chƣơng trình và tiến hành thử nghiệm chƣơng trình trên các định
dạng ảnh. Khảo sát mức độ chính xác của kỹ thuật từ đó đƣa ra bảng đánh giá về kỹ thuật.
Nhận xét chung và những kết quả đạt đƣợc.


-10-

CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN ẢNH
GIẤU TIN
1.1. Khái niệm
Steganalysis là kỹ thuật phát hiện sự tồn tại của thông tin ẩn giấu trong nguồn đa
phƣơng tiện. Giống nhƣ thám mã, mục đích của Steganalysis là phát hiện ra thơng tin ẩn
và phá vỡ tính bí mật của vật mang tin ẩn.
Tùy vào bài toán cụ thể, thành công của kỹ thuật phát hiện sự tồn tại của thông tin
ẩn giấu đƣợc đánh giá khác nhau. Một số bài tốn chỉ cần phát hiện có hay khơng tin ẩn
giấu trong vật mang tin. Một số bài toán yêu cầu sửa đổi hay phá hủy tin ẩn giấu trong vật
mang tin.

Hình 1.1: Mơ hình giấu tin, phát hiện và tách tin
1.2. Các kỹ thuật ẩn thông tin

Khi chúng ta muốn phát hiện bất kỳ một nguồn đa phƣơng tiện nào mà nghi ngờ có
chứa thơng tin mật thì chúng ta cần phải biết thơng tin đó đƣợc ẩn ở nơi nào để hỗ trợ cho
việc phát hiện nhanh chóng. Có những cách giấu nhƣ sau:
- Nối thêm vào tập tin.
- Ẩn trong phần tiêu đề không sử dụng của tập tin , gần phần bắt đầu nội dung
tập tin.
- Phân tán thơng tin ẩn trên tồn bộ tập tin, thay đổi LSB (Least Significant
Bit), giấu trên miền dữ liệu ảnh.
- Và nhiều phƣơng pháp khác.


-111.3. Phân tích tin ẩn giấu thƣờng dựa vào các yếu tố
- Phân tích dựa vào các đối tƣợng có thể mang tin.
- Phân tích bằng so sánh đặc trƣng: So sánh vật mang tin chƣa đƣợc giấu tin
với vật mang tin đã đƣợc giấu tin, đƣa ra sự khác biệt giữa chúng.
- Phân tích dựa vào thơng điệp cần giấu để dị tìm.
- Phân tích dựa vào các thuật toán giấu tin và các đối tƣợng giấu đã biết: Kiểu
phân tích này phải quyết định các đặc trƣng của đối tƣợng giấu tin, chỉ ra
công cụ giấu tin (thuật tốn) đã sử dụng.
- Phân tích dựa vào thuật tốn giấu tin, đối tƣợng gốc và đối tƣợng sau khi giấu
tin.
1.4. Các phƣơng pháp phân tích tin ẩn giấu
1.4.1, Phân tích trực quan
Đây là phƣơng pháp đơn giản nhất mặc dù kết quả thƣờng không đƣợc đáng tin cậy.
Để phát hiện khả năng một ảnh có giấu tin hay khơng bằng việc phân tích ảnh một cách
trực quan và tìm kiếm những điểm bất thƣờng nhƣ: Xem các thuộc tính của tập tin/nội
dung tập tin: Kích thƣớc khác nhau, ngày và giờ khác nhau, nội dung sửa đổi, tổng kiểm
tra (checksum).
Ngoài ra, sự thay đổi bảng màu (của một màu) dù nhỏ để giấu thơng điệp bí mật có
thể dẫn đến kết quả là sự thay đổi màu sắc lớn trên ảnh gốc, đặc biệt là nếu ảnh gốc có

chứa các màu sắc khác nhau ở mức độ cao. Với phƣơng pháp phân tích này thƣờng khó
phát hiện với ảnh có độ nhiễu cao và kích cỡ lớn.
Dựa vào khả năng nghe để phát hiện ra sự khác biệt (WAV, MPEG, etc.)
1.4.2, Phân tích theo định dạng ảnh
Phƣơng pháp này thƣờng dựa vào các dạng ảnh bitmap hay là ảnh nén để đoán nhận
kỹ thuật giấu hay sử dụng nhƣ các ảnh bitmap thƣờng hay sử dụng giấu trên miền LSB,
ảnh nén thƣờng sử dụng kỹ thuật giấu trên các hệ số biến đổi nhƣ DCT, DWT, DFT.


-121.4.3, Phân tích thống kê
Trƣớc khi giấu tin, trên ảnh khơng chứa thơng điệp thì mỗi cặp hai giá trị là phân
phối không đều. Sau khi giấu tin, giá trị trong mỗi cặp có xu hƣớng trở nên bằng nhau.
Hơn nữa, nếu các kỹ thuật giấu tin mật giấu các bit thông điệp một cách tuần tự vào các
điểm ảnh liên tiếp nhau, bắt đầu tứ góc trên trái thì ta sẽ quan tâm đƣợc sự thay đổi đột
ngột trong các thống kê.
Phân tích biểu đồ tần số có thể đƣợc sử dụng để có thể xác định một tập tin với một
thông điệp ẩn
Đây là phƣơng pháp sử dụng các lý thuyết thống kê và thống kê toán sau khi đã xác
định đƣợc nghi vấn đặc trƣng. Phƣơng pháp này thƣờng đƣa ra độ tin cậy cao hơn và đặc
biệt là cho các ảnh dữ liệu lớn.


-13-

CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ ẢNH BITMAP VÀ ẢNH
PORTABLE NETWORK GRAPHICS (PNG)
Trong số rất nhiều định dạng ảnh đƣợc sử dụng hiện nay, về cơ bản thì ảnh nào cũng
có thể giấu thơng tin mật nhƣng cịn tùy vào khả năng giảm chất lƣợng của từng định
dạng ảnh mà ngƣời dùng sẽ lựa chọn những định dạng ảnh nào để giấu. Những định dạng
ảnh nhƣ JPG, JPEG có dung lƣợng nhẹ nên chúng đƣợc dùng nhiều để lan truyền trên

mạng nhƣng khả năng giảm chất lƣợng của những định dạng này cao và giấu càng nhiều
chất lƣợng càng giảm. Để bảo đảm khả năng an tồn cho thơng tin mật thƣờng thì chúng
đƣợc giấu vào những định dạng ảnh chuẩn, chất lƣợng tốt, có khả năng giấu nhiều trong
số những định dạng ảnh này nhóm tác giả sẽ tìm hiểu hai định dạng ảnh cơ bản là PNG
[10] và BMP [8] .
2.1. Ảnh Bitmap
2.1.1, Giới thiệu
Ảnh BITMAP đƣợc phát triển bởi Microsoft Corporation, tên tệp tin mở rộng mặc
định của một tệp ảnh BITMAP là BMP, nét vẽ đƣợc thể hiện là các điểm ảnh. Ảnh BMP
đƣợc sử dụng trên Microsoft Windows và các ứng dụng chạy trên Windows từ version 3.0
trở lên.
Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập tin 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, gấp nhiều lần so với các ảnh
đƣợc nén (chẳng hạn GIF, JPEG hay PNG).
2.1.2, Cấu trúc ảnh Bitmap
Cấu trúc một tệp ảnh BMP gồm có bốn phần:
- Bitmap File Header: Lƣu trữ thông tin tổng hợp về tệp ảnh BMP.
- Bitmap Information: Lƣu trữ thông tin chi tiết về ảnh Bitmap.
- Color Palette: Lƣu trữ định nghĩa của màu đƣợc sử dụng cho Bitmap.
- Bitmap Data: Lƣu trữ từng điểm ảnh của hình ảnh thực tế.


-142.1.2.1, Bitmap File Header
Bảng 2.1: Thông tin byte của Bitmap File Header
Đặt tên

Byte

Ý nghĩa

Giá trị

1–2

ID

Nhận dạng file

„BMP‟ hay 19778

3–6

File_Size

Kích thƣớc File

Kiểu Long trong turbo C

7 – 10

Reserved

Dành riêng

Mang giá trị 0

Byte bắt đầu vùng dữ

Offset của byte bắt đầu

liệu

vùng dữ liệu

Số byte cho vùng info

40 byte

11 – 14 OffsetBit

15 -18

Isize

19 – 22 Width

Chiều rộng của ảnh
BMP

Tính bằng pixel

23 – 26 Height

Chiều cao của ảnh BMP

Tính bằng pixel

27 – 28 Planes

Số planes màu

Cố định là 1

29 – 30 bitCount

Số bít cho một pixel

Có thể là 1,4,6,16,24
0: Khơng nén
1: Nén
runlength

31-34

Compression

Kiểu nén dữ liệu

8bits/pixel
2: Nén
runlength
4bits/pixel

35 -38

ImageSize

Kích thƣớc ảnh

Tính bằng byte


-1539 – 42 XpelsPerMeter

Độ phân giải ngang

Tính bằng pixel/metr

43 – 46 YpelsPerMeter

Độ phân giải dọc

Tính bằng pixel/metr

47 – 50 ColorsUsed

51 – 54 ColorsImportant

Số màu sử dụng trong
ảnh
Số màu đƣợc sử dụng
khi hiện ảnh

Thành phần BitCount của cấu trúc BitmapHeader cho biết số bit dành cho mỗi điểm
ảnh và số lƣợng màu lớn nhất của ảnh. BitCount có thể nhận các giá trị sau:
1: Bitmap là ảnh đen trắng, mỗi bit biểu diễn 1 điểm ảnh. Nếu bit mang giá trị 0 thì
điểm ảnh là đen, bit mang giá trị 1 điểm ảnh là điểm trắng.
4: Bitmap là ảnh 16 màu, mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn bởi 4 bit.

8: Bitmap là ảnh 256 màu, mỗi điểm ảnh biểu diễn bởi 1 byte.
16: Bitmap là ảnh highcolor, mỗi dãy 2 byte liên tiếp trong bitmap biểu diễn cƣờng
độ tƣơng đối của màu đỏ, xanh lá cây, xanh lơ của một điểm ảnh.
24: Bitmap là ảnh True Color (224 màu), mỗi dãy 3 byte liên tiếp trong bitmap biểu
diễn cƣờng độ tƣơng đối của màu đỏ, xanh lá cây, xanh lơ (RGB) của một điểm ảnh.
Thành phần Color Used của cấu trúc Bimap Header xác định số lƣợng màu của
Pelette màu thực sự đƣợc sử dụng để hiện thị trên ảnh Bitmap. Nếu thành phần này bằng
0, ảnh Bitmap sử dụng số lƣợng màu lớn nhất tƣơng ứng với Bitcount.
2.1.2.2, Bitmap Information
Khối bytes này cho biết các thông tin chi tiết về hình ảnh sẽ đƣợc sử dụng để hiển
thị hình ảnh trên màn hình.
2.1.2.3, Color pelette
Tiếp theo vùng Info là Color Palette của BMP, gồm nhiều bộ có kích thƣớc bằng 4
byte xếp liền nhau theo cấu trúc Red - Green - Blue và một byte dành riêng cho Itensity.