Giấu tin trên video sử dụng khóa công khai

Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Hà Nội, ngày 09-10/8/2018
DOI: 10.15625/vap.2018.00024

GIẤU TIN TRÊN VIDEO SỬ DỤNG KHĨA CƠNG KHAI
Phan Văn Hiệp1, Hồng Xn Dương2, Đào Duy Liêm2, Nguyễn Thị Minh Thy2
Trường Đại học Văn Hiến, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Trường Đại học Cơng nghệ Sài Gịn, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
1

2

, {duong.hoangxuan, liem.daoduy, thy.nguyenthiminh}@stu.edu.vn
TÓM TẮT: Trong bài báo này chúng tơi đề xuất một phương pháp giấu tin thích nghi trên video. Thơng tin mật được mã hóa bởi
thuật tốn RSA (Rivest - Shamir - Adleman) với khóa cơng khai từ người nhận cung cấp sau đó nhúng vào vùng các đối tượng
chuyển động của video chứa. Quá trình nhúng thơng tin sử dụng thuật tốn LSB (Least Significant Bit) kết hợp để giảm sự thay đổi
trên các khung ảnh chứa. Tồn bộ thí nghiệm được thực hiện với bộ dữ liệu PETS2009 trên Matlab 2016a cùng một toolbox của
Maple để xử lý các số nguyên lớn.
Từ khóa: Giấu tin trên video, LSB kết hợp, RSA, Theo dõi đối tượng chuyển động.

I.

GIỚI THIỆU

Cuộc cách mạng về thông tin số đã tạo ra những thách thức mới để truyền tin nhắn một các an toàn và bảo mật.
Nhiều phương pháp tiếp cận đã được phát triển để giải quyết vấn đề bảo mật thông tin như mật mã và giấu tin. Trong
khi mật mã tạo nên dữ liệu vô nghĩa đối với thám mã thì kỹ thuật giấu tin làm cho dữ liệu mật gần như biến mất trên
đối tượng chứa. Sự kết hợp giữa mật mã và giấu tin sẽ tạo nên một hệ thống an toàn và hiệu quả.
Một hệ mã hóa được xem là an tồn nếu thời gian tấn cơng tìm bản rõ là rất lớn, còn đối với hệ thống giấu tin sẽ
được xem là an tồn nếu khơng gây bất kỳ sự nghi ngờ nào cho các thám mã. Để đạt được điều này, một số thuật tốn
giấu tin thích nghi đã được nghiên cứu và phát triển. Trong [1], [2], các tác giả đã sử dụng âm thanh và hình ảnh để
nhúng thơng điệp ẩn, các phương pháp này khơng đảm bảo tính vơ hình do vùng nhúng thơng tin chưa được chọn một

cách thích hợp. Một phương pháp tăng cường bảo mật cho hệ thống ẩn dữ liệu cũng đã được đề xuất trong [3] sử dụng
kỹ thuật mã hóa và nén dữ liệu, phương pháp này có tính vơ hình cao đã bổ sung thuật toán nén Huffman trước khi
nhúng dữ liệu. Trong [4], các tác giả đã thực hiện nhúng thông tin vào vùng da người trên các đoạn video để giảm sự
nghi ngờ cho các thám mã. Trong [5], [6], [7] thuật toán theo dõi đối tượng chuyển động được áp dụng để chọn vùng
nhúng các thông tin nhạy cảm. Phương pháp nhúng chủ yếu dùng LSB vì các ưu điểm nổi trội về tính vơ hình và dung
lượng nhúng. Một số phương pháp kết hợp mật mã và giấu tin cũng đã được đề xuất nhằm tăng tính bảo mật cho dữ
liệu [8], [9], [10]. Tuy nhiên, trong [8], [9] việc truyền khóa trên các kênh an tồn gây khơng ít tốn kém cho hệ thống
cịn trong [10], khóa cơng khai RSA 512 bit được sử dụng để mã hóa thơng tin mật nhưng độ dài khóa cịn chưa đủ an
tồn [11], [12], [13].
Trong [7], chúng tơi đã thực hiện nhúng thông tin mật vào các vùng đối tượng chuyển động trên video với thuật
toán giấu tin miền biến đổi sử dụng phép biến đổi wavelet rời rạc (Discrete Wavelet Transform - DWT). Trong bài báo
này chúng tôi đề xuất kỹ thuật nhúng thông tin trên các vùng biên chuyển động áp dụng thuật toán theo dõi đối tượng
chuyển động kết hợp với tách biên ảnh. Nhằm giảm xác suất thay đổi trên đối tượng chứa tin, chúng tơi phát triển thuật
tốn giấu tin LSB với sự tham gia của hai pixel liên tiếp. Cuối cùng, thuật toán mã hóa khóa cơng khai mạnh mẽ RSA
15360 bit được sử dụng để đảm bảo an toàn cho dữ liệu mật. Cấu trúc tiếp theo của bài báo như sau: Phần II trình bày
về mật mã RSA, phần III mơ tả quá trình theo dõi đối tượng chuyển động và tách biên, phần IV trình bày về thuật tốn
giấu tin LSB kết hợp, phần V là mơ hình hệ thống đề xuất, phần VI là các kết quả thực nghiệm và phần VII là kết luận.
II. MẬT MÃ KHĨA CƠNG KHAI RSA
Hệ mã khóa cơng khai RSA được xây dựng bởi các tác giả: Ron Rivest, Adi Shamir và Len Adleman tại học
viện MIT vào năm 1977, nó đánh dấu một sự tiến bộ vược bậc của lĩnh vực mật mã học trong việc sử dụng khóa cơng
cộng.
Thuật tốn RSA có hai khóa: khóa cơng khai (hay khóa cơng cộng) và khóa bí mật (hay khóa cá nhân). Mỗi
khóa là những số cố định sử dụng trong quá trình mã hóa và giải mã. Khóa cơng khai được cơng bố rộng rãi cho mọi
người và được dùng để mã hóa. Những thơng tin được mã hóa bằng khóa cơng khai chỉ có thể được giải mã bằng khóa
bí mật tương ứng. Nói cách khác, mọi người đều có thể mã hóa nhưng chỉ có người biết khóa cá nhân (bí mật) mới có
thể giải mã được. Hoạt động của RSA dựa trên ba q trình: tạo khóa, mã hóa và giải mã.
2.1. Tạo khóa
Chọn 2 số nguyên tố lớn ngẫu nhiên p và q với p ≠ q. Sau đó tính n = p x q.
Tính giá trị hàm số Euler:
(n)

(1)

( p 1)(q 1)

Chọn một số tự nhiên e sao cho 1 < e <

(n) và

là số nguyên tố cùng nhau với

( n) .


Phan Văn Hiệp, Hoàng Xuân Dương, Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy

Tìm d sao cho:
d e 1 mod( (n))
Lúc này khóa cơng khai là n và số mũ cơng khai e. Khóa bí mật là n và số mũ bí mật d.

185

(2)

2.2. Mã hóa
c

me mod n

(3)

với c là bản mã và m là bản rõ.
2.3. Giải mã
(4)
m c d mod n
RSA đang được sử dụng phổ biến trong thương mại điện tử và được cho là đảm bảo an tồn với điều kiện độ dài
khóa đủ lớn. Theo [11] trang chủ của RSA, độ dài khóa RSA (độ dài modulus n) là 2048 được xem là an toàn đến năm
2030, cịn theo [12], [13] RSA 15360 bit sẽ có độ an tồn tương đương khóa đối xứng 256 bit.
Một khuyết điểm của thuật tốn RSA là khi kích thước dữ liệu mật cũng như độ dài khóa lớn, thời gian thực
hiện sẽ rất lâu, không phù hợp các ứng dụng thời gian thực.
III. THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG TRÊN VIDEO VÀ TÁCH BIÊN
Thuật toán phát hiện và theo dõi đối tượng chuyển động trên video là một trong các hướng nghiên cứu của lĩnh
vực thị giác máy tính được nhiều nhà khoa học quan tâm [6], [14]. Hai giai đoạn chính trong thuật tốn này là:
Phát hiện đối tượng chuyển động trong một khung hình: áp dụng phương pháp trừ nền để tính tốn sự khác
biệt giữa các khung hình liên tiếp tạo ra mặt nạ chuyển động. Các hoạt động hình thái học sau đó được áp
dụng để loại bỏ nhiễu trên mặt nạ. Từ đó các đối tượng chuyển động được phát hiện qua nhóm các điểm ảnh
kết nối.
Liên kết các đối tượng chuyển động với những phát hiện trong các khung hình cịn lại: sử dụng bộ lọc Kalman
để ước lượng chuyển động từng đối tượng và đưa ra dự báo về vị trí các quỹ đạo chuyển động.
Trong các kỹ thuật ẩn dữ liệu trên video nói riêng và trên ảnh số nói chung, thuật tốn nhúng thích nghi càng tốt
thì những kẻ tấn cơng càng khó phát hiện hay dữ liệu mật càng an toàn. Trong bài viết này chỉ những vùng biên của các
đối tượng chuyển động mới được lựa chọn để nhúng thơng tin mật.
Có nhiều phương pháp tách biên ảnh, trong nghiên cứu này chúng tơi sử dụng thuật tốn Canny [15] với ưu
điểm tách được đường biên mỏng và rõ đồng thời đạt được độ chính xác cao của đường biên thực. Hình 1 cho thấy kết
quả quá trình kết hợp giữa tách biên ảnh và theo dõi đối tượng chuyển động.

Hình 1. Theo dõi đối tượng chuyển động và tách biên

IV. THUẬT TOÁN GIẤU TIN LSB KẾT HỢP
Trong các nghiên cứu về ẩn dữ liệu, thuật toán LSB được sử dụng phổ biến nhất vì các ưu điểm về dung lượng

nhúng và tính vơ hình. Gắn với tên gọi của nó, thơng tin được che giấu bằng cách thay thế vào vị trí có trọng số thấp
nhất trên đối tượng chứa. Có thể mơ tả q trình nhúng và tách của thuật toán LSB theo (5) và (6) với x và y là giá trị
điểm ảnh trước và sau khi nhúng; mi là bit thông tin mật ban đầu và m’i là bit thông tin mật tách được tại đầu thu.

yi

xi ( xi mod 2) mi

(5)

mi'

yi mod 2

(6)

Như vậy, xác suất để điểm ảnh bị thay đổi khi nhúng 1 bit là Pr = 0,5 và được tính theo (7) với N là tổng số bit
nhúng.


GIẤU TIN TRÊN VIDEO SỬ DỤNG KHĨA CƠNG KHAI

186

Pr

1
N

N

yi

(7)

xi

i 1

Với mục đích giảm Pr xuống dưới 0,5, trong bài viết này chúng tơi trình bày một phương pháp cải tiến thuật
toán LSB bằng cách kết hợp hai pixel liên tiếp. Giả sử cần nhúng hai bit dữ liệu mật mi, mi+1 vào hai pixel xi, xi+1 của
một ảnh xám để tạo thành yi, yi+1 ta thực hiện theo thuật toán sau với kết quả nhúng thể hiện như hình 2.

Hình 2. Nhúng đảo bit theo LSB kết hợp

Thuật toán: Nhúng LSB kết hợp
Đầu vào: Hai pixel ảnh chứa xi, xi+1 và hai bit thông tin mật mi, mi+1
Đầu ra: Hai pixel ảnh đã nhúng dữ liệu mật yi, yi+1
Bước 1: Gán yi = xi và yi+1 = xi+1. Thay đổi các bit LSB của yi, yi+1 theo (8);
LSB( yi ) mi
LSB( yi 1 ) mi

Bước 2: If

2 nd

LSB(xi 1 )
LSB(xi )

1

(yi ≠ xi) và (yi+1 ≠ xi+1)

a

2 nd

if

elseif

(8)

2 nd

LSB( xi )

2 nd

then

LSB( xi 1 ) ;

(9)

a == mi +1
then
2nd
LSB(xi+1) = not(2ndLSB(xi+1));
Thực hiện lại Bước 1 để nhúng lần thứ hai;

a == mi
then
2nd
2nd
LSB(xi) = not( LSB(xi));
Thực hiện lại Bước 1 để nhúng lần thứ hai;

end
end
Trả về: yi, yi+1
Bảng 1. So sánh kết quả nhúng LSB và LSB kết hợp với dữ liệu đầu vào khác nhau

m
00
01
10
11
00
01
10
11
00
01
10
11
00
01
10
11

Ban đầu
LSB
xi
xi+1
yi
yi+1
xxxxxx01 xxxxxx00 xxxxxx00 xxxxxx00
xxxxxx01 xxxxxx00 xxxxxx00 xxxxxx01
xxxxxx01 xxxxxx00 xxxxxx01 xxxxxx00
xxxxxx01 xxxxxx00 xxxxxx01 xxxxxx01
xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx10
xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx11
xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx11 xxxxxx10
xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx11 xxxxxx11
xxxxxx01 xxxxxx10 xxxxxx00 xxxxxx10
xxxxxx01 xxxxxx10 xxxxxx00 xxxxxx11
xxxxxx01 xxxxxx10 xxxxxx01 xxxxxx10
xxxxxx01 xxxxxx10 xxxxxx01 xxxxxx11
xxxxxx11 xxxxxx00 xxxxxx10 xxxxxx00
xxxxxx11 xxxxxx00 xxxxxx10 xxxxxx01
xxxxxx11 xxxxxx00 xxxxxx11 xxxxxx00
xxxxxx11 xxxxxx00 xxxxxx11 xxxxxx01
Pr:
16/32 = 0,5

m’
00
01
10
11

00
01
10
11
00
01
10
11
00
01
10
11

LSB kết hợp
yi
yi+1
xxxxxx00 xxxxxx00
xxxxxx10 xxxxxx00
xxxxxx01 xxxxxx00
xxxxxx01 xxxxxx01
xxxxxx10 xxxxxx01
xxxxxx11 xxxxxx10
xxxxxx10 xxxxxx11
xxxxxx10 xxxxxx10
xxxxxx01 xxxxxx10
xxxxxx01 xxxxxx11
xxxxxx00 xxxxxx10
xxxxxx01 xxxxxx01
xxxxxx10 xxxxxx01
xxxxxx10 xxxxxx00

xxxxxx11 xxxxxx01
xxxxxx11 xxxxxx00
13/32 = 0,40625

m’
00
01
10
11
00
01
10
11
00
01
10
11
00
01
10
11


Phan Văn Hiệp, Hoàng Xuân Dương, Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy

187

Tại đầu thu các bit thông tin mật m’i và m’i+1 được bóc tách theo cơng thức:
m'i LSB(yi )
m'i 1 2 nd LSB(yi )

2 nd

LSB(yi 1 )
LSB(yi 1 )

(10)

Bảng 1 cho thấy rõ ưu điểm của thuật toán LSB kết hợp so với LSB thông thường qua các kết quả nhúng và giá
trị Pr với x là các bit MSB (Most Significant Bit) của pixel, bit in đậm là bit bị thay đổi; các bit thay đổi từ 10 sang 01
và ngược lại chỉ là thay đổi 1 đơn vị mức xám của pixel. Xác suất pr = 0,40625 cũng là kết quả cuối cùng khi thực hiện
tất cả các giá trị có thể có của các bit nhúng và đối tượng chứa đối với thuật toán LSB kết hợp. Một khuyết điểm của
thuật toán này là độ phức tạp trong tính tốn, ngồi việc nhúng theo quy tắc đảo bit, thuật tốn đề xuất cịn xét sự thay
đổi trên hai pixel và nhúng lại lần thứ hai.
V. MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT
Trong phần này chúng tơi đề xuất một giải pháp truyền tin mật an toàn sử dụng thuật tốn mã hóa RSA kết hợp
với kỹ thuật giấu tin thích nghi trên video. Để khơng gây nghi ngờ cho các thám mã, thông tin mật chỉ nhúng vào vùng
biên chuyển động trên video. Kỹ thuật giấu tin LSB kết hợp được áp dụng để nhúng thông tin nhằm tăng tính vơ hình
cho thơng tin mật. Thuật tốn mã hóa RSA dùng để mã hóa dữ liệu trước khi nhúng vào video để tăng tính bảo mật cho
hệ thống. Mơ hình để xuất gồm 2 cơng đoạn chính: phát và thu như hình 3.
Phía phát sử dụng dữ liệu đầu vào gồm: video chứa tin, thông tin mật cần truyền và khóa cơng khai. Video chứa
tin được xử lý để tách riêng vùng biên chuyển động trên các khung ảnh cung cấp cho công đoạn nhúng thông tin. Các
khung ảnh được chọn phải có vùng biên chuyển động đạt được số điểm ảnh ở ngưỡng cho phép, số lượng các khung
ảnh phụ thuộc vào kích thước dữ liệu mật cần nhúng.
Dữ liệu mật ở ngõ vào trước tiên sẽ được chuyển về dạng số nguyên sau đó được mã hóa RSA theo (3), kết quả
sau đó được chuyển về dạng nhị phân để nhúng vào vùng biên chuyển động của video chứa. Q trình nhúng sử dụng
thuật tốn LSB kết hợp như đã trình bày ở phần IV để tăng tính vơ hình cho hệ thống. Các vùng biên chuyển động sau
đó được ghép lại với các thành phần khác theo thứ tự ban đầu tạo thành video chứa tin mật và truyền đến phía thu.
Tương tự như phía phát, video chứa tin mật ở ngõ vào phía thu sẽ qua quá trình xử lý để chọn ra các vùng biên
chuyển động trên các khung ảnh. Các bit thông tin sẽ được tách từ vùng này theo (10), đây là thơng tin đã được mã hóa

bởi thuật tốn RSA từ phía phát. Để tìm đúng dữ liệu mật ban đầu, quá trình giải mã RSA sẽ được thực hiện theo (4)
với khóa riêng của người nhận. Như vậy dữ liệu mật từ đầu phát gửi đến đã được hiển thị tại phía thu, kết thúc một q
trình truyền tin an tồn và bảo mật.

Hình 3. Mơ hình truyền tin mật với khóa cơng khai


GIẤU TIN TRÊN VIDEO SỬ DỤNG KHĨA CƠNG KHAI

188

VI. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
Các kết quả sau đây được thực hiện trên Matlab 2016a với đối tượng chứa tin là các chuỗi video có độ phân giải
khác nhau ở tốc độ 30 khung hình trên giây lấy từ cơ sở dữ liệu của Matlab và bộ dữ liệu nổi tiếng PETS2009 [16]. Các
dữ liệu mật giả lập là các ảnh xám của Matlab và logo Đại học Cơng nghệ Sài Gịn với nhiều kích thước khác nhau. Để
thực hiện mã hóa RSA với số nguyên lớn (n tương đương 15360 bit), chúng tơi sử dụng toolbox của Maple vì các giới
hạn về độ dài chữ số trong Matlab.
Để đánh giá các kết quả chúng tôi dùng tham số: MSE (Mean Squared Error) - sai số bình phương trung bình
cho bởi (11) và PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) - tỉ số tín hiệu đỉnh trên nhiễu cho bởi (12).

MSE

1
MN

M

N

i 1

j 1

( Ii', j

PSNR 10.log10

2
I peak

MSE

Ii , j )2

(dB)

(11)
(12)

Với ảnh 8 bit thì giá trị đỉnh ngõ vào Ipeak = 255.
PSNR dùng để so sánh các khung ảnh trước và sau khi nhúng dữ liệu, giá trị này càng cao thì hai ảnh càng
giống nhau, tính vơ hình càng cao. MSE dùng để so sánh dữ liệu mật trước khi nhúng và sau khi tách, MSE = 0 khi hai
khối dữ liệu hồn tồn giống nhau. Hình 4, 5 cho thấy kết quả kết quả xử lý tín hiệu, mã hóa và nhúng thông tin với dữ
liệu mật giả lập là các ảnh xám cameraman.tif có kích thước 256 x 256 pixel và stu.tif kích thước 116 x 239 pixel. Các
video chứa lần lượt là visiontraffic.avi của Matlab và view1.avi của PETS2009.

Hình 4. Kết quả thực hiện với dữ liệu mật cameraman.tif

Hình 5. Kết quả thực hiện với dữ liệu mật stu.tif

Phan Văn Hiệp, Hoàng Xuân Dương, Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy

189

Kết quả mơ phỏng cho thấy thuật tốn giấu tin đề xuất đã làm dữ liệu nhúng gần như biến mất trên các khung
ảnh chứa. Kể cả tham số so sánh PSNR cũng cho thấy tính vơ hình cao của thuật toán đề xuất so với nghiên cứu liên
quan trong [3] (PSNR = 76.2332 dB so với 63.3886 dB). Tại đầu thu, sai số bình phương trung bình cho thấy dữ liệu
bóc tách được là hồn tồn chính xác (MSE = 0 trong tất cả các trường hợp) đảm bảo tính tồn vẹn dữ liệu. Tính bảo
mật của dữ liệu được đảm bảo ở mức cao nhất bởi ngồi kỹ thuật giấu tin, thuật tốn mã hóa RSA còn tạo nên một lớp
bảo mật thứ hai với độ dài khóa tương đương 4623 chữ số thập phân.
Để nhận thấy rõ hơn tính vơ hình của thuật tốn giấu tin LSB kết hợp, bảng 2 sẽ cho thấy các kết quả nhúng tại
đầu phát của các dữ liệu mật khác nhau trên 8 đoạn video khác nhau thể hiện qua tham số so sánh PSNR giữa các
khung ảnh trước và sau khi nhúng. Giá trị này chỉ được tính trên các khung ảnh có dữ liệu nhúng, với PSNR = 76.8944
dB chúng ta nhận thấy dữ liệu mật gần như vơ hình trên video chứa tin.
Bảng 2. Giá trị PSNR (dB) của các khung ảnh trước và sau khi nhúng

Dữ liệu nhúng
lena.tif
pout.tif
100 x 100
291 x 240

Video

cameraman.tif
256 x 256

stu.tif
116 x 239

View1
768 x 576
View3
768 x 576
View4
768 x 576

78.5741

78.6800

78.5705

78.5713

77.4135

77.4257

77.4100

77.4116

77.7835

77.8028

77.7576

77.7861

View5
720 x 576
View6
720 x 576

76.0013

76.0961

75.9901

75.9745

76.1677

76.3315

76.1482

76.1648

View7
720 x 576
View8
720 x 576
Visiontraffic
640 x 360

77.0494

77.1468

77.0553

77.0598

75.9326

76.1123

75.9457

75.9832

76.2332

78.0188

77.9668

77.9688

Trung bình

76.8944

77.2018

77.1055

77.1150

Vì hệ thống này chỉ nhúng dữ liệu mật vào một phần của các khung ảnh chứa (phần biên chuyển động) nên
tham số PSNR trên bảng 2 khơng thể hiện hết tính vơ hình của thuật tốn giấu tin đề xuất. Để so sánh với các nghiên
cứu liên quan, chúng tôi thực hiện nhúng 4096 byte dữ liệu mật ngẫu nhiên vào ảnh màu africasculpt.jpg của Matlab
có kích thước 512 x 512 pixel với các thuật tốn nhúng: LSB kết hợp, LSB thơng thường và DWT trong [7] sau đó so
sánh kết quả nhúng với [3] và [17]. Bảng 3 cho thấy hiệu quả của thuật toán đề xuất qua tham số PSNR = 65.785 dB
thể hiện tính vơ hình rất cao trong khi vẫn đảm bảo tính chính xác của dữ liệu mật (MSE = 0).
Bảng 3. So sánh hiệu quả nhúng của thuật toán đề xuất với các nghiên cứu liên quan

Thuật tốn

Kích thước
ảnh chứa
(Pixel)

Kích thước
dữ liệu mật
(Byte)

LSB

512 x 512

4096

64.9221

0

LSB &
Huffman [3]

1280 x 720

1200

63.3886

0

DWT [7]

512 x 512

4096

64.9113

0

DWT [17]

512 x 512

4096

56.2400

1.019

Đề xuất

512 x 512

4096

65.7850

0

PSNR
MSE
ảnh chứa
dữ liệu mật
(dB)

Một khuyết điểm của kỹ thuật giấu tin này là dung lượng nhúng khá thấp (với dữ liệu mật là ảnh lena.tif kích
thước 100 x 100 pixel cần đến 35 khung ảnh để nhúng dữ liệu), nhưng với đối tượng chứa tin là video thì hạn chế này
hồn tồn có thể bỏ qua do có rất nhiều khung ảnh trên một video.


GIẤU TIN TRÊN VIDEO SỬ DỤNG KHĨA CƠNG KHAI

190
VII. KẾT LUẬN

Bài báo đã trình bày một giải pháp truyền tin mật hiệu quả sử dụng kỹ thuật giấu tin thích nghi trên video cùng

với thuật tốn mã hóa khóa cơng khai RSA. Thuật toán phát hiện và theo dõi đối tượng chuyển động được kết hợp với
kỹ thuật tách biên ảnh nhằm chọn ra những vùng ảnh để nhúng dữ liệu mật mà không gây nên sự nghi ngờ của các
thám mã. Chúng tôi cũng đã phát triển một thuật toán giấu tin LSB với sự tham gia của 2 pixel liên tiếp nhằm tăng tính
vơ hình cho thơng tin mật bằng cách giảm xác suất thay đổi trên đối tượng chứa tin. Các kết quả thực nghiệm chứng
minh rằng thuật tốn giấu tin LSB kết hợp có tính vơ hình cao hơn so với các nghiên cứu liên quan với kết quả bóc tách
hồn tồn chính xác. Hướng nghiên cứu tiếp theo của chúng tôi là tiếp tục phát triển các kỹ thuật giấu tin áp dụng cho
các đối tượng chứa 3D nhằm tăng hơn nữa tính vơ hình của dữ liệu mật.
VIII. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Chhaya Varade, Danish Shaikh, Girish Gund, Vishal Kumar, Shahrukh Qureshi. “A Technique for Data Hiding
using Audio and Video Steganography”. International Journal of Advanced Research in Computer Science and
Software Engineering, Volume 6, Issue 2, February 2016, pp.568-571.
[2] Priyanka B. Kutade, Parul S. Arora Bhalotra. “A Survey on Various Approaches of Image Steganography”.
International Journal of Computer Applications (0975 - 8887) Volume 109 - No. 3, January 2015, pp.1-5.
[3] Richard Apau, J. B. Hayfron-Acquah, Frimpong Twum. “Enhancing Data Security using Video Steganography,
RSA and Huffman Code Algorithms with LSB Insertion”. International Journal of Computer Applications (0975 8887) Volume 143 - No.4, June 2016, pp.28-36.
[4] S. Khupse and N. N. Patil. “An adaptive steganography technique for videos using Steganoflage” in Issues and
Challenges in Intelligent Computing Techniques (ICICT), 2014 International Conference on, 2014, pp. 811-815.
[5] Ramadhan J. Mstafa, Khaled M. Elleithy. “A New Video Steganography Algorithm Based on the Multiple Object
Tracking and Hamming Codes”. 2015 IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications,
pp.335-340.
[6] R. J. Mstafa, K. M. Elleithy and E. Abdelfattah. “A Robust and Secure Video Steganography Method in DWTDCT Domains Based on Multiple Object Tracking and ECC” in IEEE Access, vol. 5, pp. 5354-5365, 2017, doi:
10.1109/ACCESS.2017.2691581.
[7] Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy. “Chia sẻ thông tin đa truy cập dùng kỹ thuật giấu tin trên video”. Kỷ yếu
Hội thảo quốc gia lần thứ XIX: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông - Hà Nội, 12/10/2016, ISBN: 978-604-67-0781-3, pp.67-71.
[8] Liem Dao Duy, Thy Nguyen Thi Minh, and Tu Huynh Thanh. “Adaptive steganography technique to secure
patient confidential information using ECG signal” 2017 4th NAFOSTED Conference on Information and
Computer Science, Hanoi, 2017, pp. 336-340. doi: 10.1109/NAFOSTED.2017.8108088.
[9] Parag Kadam, Mangesh Nawale, Akash Kandhare, Mukesh Patil. “Separable Reversible Encrypted Data Hiding in
Encrypted Image Using AES algorithm and Lossy Technique”. IEEE Proceedings of the 2013 International
Conference on Pattern Recognition, Informatics and Mobile Engineering (PRIME), pp. 312-316, 21-22 Feb. 2013.

[10] Nadiya P. V.; Imran B. M.. “Image steganography in DWT domain using double-stegging with RSA encryption”
2013 International Conference on Signal Processing Image Processing & Pattern Recognition (ICSIPR), 7-8 Feb.
2013, pp.283,287.
[11] truy cập ngày 12/5/2018.
[12] Elaine Barker, Allen Roginsky (2011). “Transitions: Recommendation for Transitioning the Use of Cryptographic
Algorithms and Key Lengths”. NIST Special Publication 800-131A.
[13] Elaine Barker, William Barker, William Burr, William Polk, Miles Smid (2012). “Recommendation for Key
Management - Part 1: General (Revision 3)”. NIST Special Publication 800-57.
[14] A. Yilmaz, O. Javed, and M. Shah. “Object tracking: A survey”. Acm computing surveys (CSUR), vol. 38, p. 13, 2006.
[15] Canny John. “A Computational Approach to Edge Detection”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and
Machine Intelligence, Vol. PAMI-8, No. 6, 1986, pp. 679-698.
[16] J. Ferryman, in Pets 2009 dataset: Performance and evaluation of tracking and surveillance, 2009.
[17] Aayushi Verma, Rajshree Nolkha, Aishwarya Singh and Garima Jaiswal. “Implementation of Image
Steganography Using 2-Level DWT Technique”. International Journal of Computer Science and Business
Informatics, ISSN: 16942108, Vol. 1, No. 1. 2013, pp. 1-14.

VIDEO STEGANOGRAPHY USING PUBLIC KEY
Phan Van Hiep, Hoang Xuan Duong, Dao Duy Liem, Nguyen Thi Minh Thy
ABSTRACT: In this paper, we propose a method of protecting information using adaptive steganography technique on video.
Confidential information is encrypted by the RSA (Rivest - Shamir - Adleman) algorithm with the public key provided by the receiver
and then embedded into the motion objects area of the cover video. The process of embedding information uses the LSB (Least
Significant Bit) matching algorithm to reduce the change of the cover object. All experiments were performed with the PETS2009
dataset on Matlab 2016a and Maple's toolbox to handle large integers.