LINK DOWNLOAD MIỄN PHÍ TÀI LIỆU "Nghiên cứu kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin trên miền dữ liệu ảnh": http://123doc.vn/document/1038708-nghien-cuu-ky-thuat-phat-hien-anh-co-giau-tin-tren-mien-du-lieu-anh.htm
5.1 Môi trƣờng cài đặt 23
5.2 Giao diện chƣơng trình 23
5.2.1 Giao diện chính chƣơng trình 23
5.2.2 Giao diện có chi tiết các module giấu tin 27
5.2.3 Giao diện có chi tiết các module tách tin 27
5.2.4 Màn hình giao diện một trƣờng hợp giấu tin 28
5.2.5 Màn hình giao diện một trƣờng hợp tách tin và khôi phục ảnh gốc 33
5.2.6 Màn hình một trƣờng hợp kiểm tra một ảnh bất kỳ có giấu tin hay không (giao diện
phát hiện ảnh có giấu tin hay không) 36
5.3. Kết quả thử nghiệm 38
5.4 Đánh giá kỹ thuật phát hiện theo F-measure 41
5.4.1 Độ đo đánh giá 41
5.4.2 Kết quả thử nghiệm 42
5.4.3 Nhận xét 51
KẾT LUẬN 52
TÀI LIỆU THAM KHẢO 53
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN VÀ PHÁT HIỆN ẢNH
CÓ GIẤU TIN
1.1 Tổng quan về kỹ thuật giấu tin (Steganoeraphy)
1.1.1 Định nghĩa kỹ thuật giấu tin
Giấu thông tin là một kỹ thuật nhúng (giấu) một lƣợng thông tin số nào đó vào
trong một đối tƣợng dữ liệu số khác (giấu thông tin chỉ mang tính quy ƣớc không phải
là một hành động cụ thể).
1.1.2 Mục đích của giấu tin
Có hai mục đích của giấu tin:
Bảo mật cho những dữ liệu đƣợc giấu
Bảo đảm an toàn (bảo vệ bản quyền) cho chính các đối tƣợng chứa dữ liệu
giấu trong đó và phát hiện xuyên tạc thông tin.
Có thể thấy 2 mục đích này hoàn toàn trái ngƣợc nhau và dần phát triển thành 2
lĩnh vực với những yêu cầu và tính chất khác nhau.
Hình 1.1. Hai lĩnh vực chính của kỹ thuật giấu thông tin
Kỹ thuật giấu thông tin bí mật (Steganography): với mục đích đảm bảo an toàn
và bảo mật thông tin tập trung vào các kỹ thuật giấu tin để có thể giấu đƣợc nhiều thông
tin nhất. Thông tin mật đƣợc giấu kỹ trong một đối tƣợng khác sao cho ngƣời khác
không phát hiện đƣợc.
Kỹ thuật giấu thông tin theo kiểu đánh giấu (watermarking) để bảo vệ bản quyền
của đối tƣợng chứa thông tin thì lại tập trung đảm bảo một số các yêu cầu nhƣ đảm bảo
tính bền vững… Đây là ứng dụng cơ bản nhất của kỹ thuật thuỷ vân số.
Giấu thông tin
Giấu tin bí mật
(Steganography)
Thuỷ vân số
(Watermarking)
1.1.3 Mô hình kỹ thuật giấu thông tin cơ bản
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:
Hình 1.2 Lƣợc đồ chung cho quá trình giấu tin
Thông tin cần giấu tuỳ theo mục đích của ngƣời sử dụng, nó 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
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.
1.1.4 Mô hình kỹ thuật tách thông tin cơ bản
Hình 1.3 Lƣợc đồ chung cho quá trình giải mã thông tin
Thông tin giấu
Phƣơng tiện
chứa(audio, ảnh,
video)
Phƣơng tiện
chứa đã đƣợc
giấu tin
Khóa
Bộ nhúng
thông tin
Phân phối
trên mạng
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 Yêu cầu thiết yếu đối với một hệ thống giấu tin
Có 3 yêu cầu thiết yếu đối với một hệ thống giấu tin:
Tính không nhìn thấy: là một trong 3 yêu cầu của bất kì 1 hệ giấu tin
nào. Tính không nhìn thấy là tính chất vô hình của thông tin nhúng
trong phƣơng tiện nhúng
Tính mạnh mẽ: là yêu cầu thứ 2 của một hệ giấu tin. Tính mạnh mẽ là
nói đến khả năng chịu đƣợc các thao tác biến đổi nào đó trên phƣơng
tiện nhúng và các cuộc tấn công có chủ đích.
Khả năng nhúng: là yêu cầu thứ 3 của một hệ giấu tin. Khả năng
nhúng chính là số lƣợng thông tin nhúng đƣợc nhúng trong phƣơng
tiện chứa.
1.1.6 Một số đặc diểm của việc giấu thông tin trên ảnh
Một kỹ thuật giấu tin trên ảnh có một số đặc điểm sau:
Tính vô hình của thông tin đƣợc giấu.
Số lƣợng thông tin đƣợc giấu.
Tính an toàn và bảo mật của thông tin.
Ảnh môi trƣờng đối với quá trình giải mã.
1.1.6.1 Tính vô hình của thông tin
Khái niệm này dựa trên đặc điểm của hệ thống thị giác của con ngƣời. Thông tin
nhúng là không tri giác đƣợc nếu một ngƣời với thị giác bình thƣờng không phân biệt
đƣợc ảnh môi trƣờng và ảnh kết quả (tức là không phân biệt đƣợc ảnh trƣợc và sau khi
giấu thông tin). Trong khi image hiding (Steganography) yêu cầu tính vô hình của
thông tin ở mức độ cao thì watermarking lại chỉ yêu cầu ở một cấp độ nhất định.
Chẳng hạn nhƣ ngƣời ta áp dụng watermarking cho việc gắn một biểu tƣợng mờ vào
một chƣơng trình truyền hình để bảo vệ bản quyền.
1.1.6.2 Tỷ lệ giấu tin
Lƣợng thông tin giấu so với kích thƣớc ảnh môi trƣờng cũng là một vấn đề cần
quan tâm trong một thuật toán giấu tin. Rõ ràng là có thể chỉ giấu 1 bit thông tin vào
mỗi ảnh mà không cần lo lắng về độ nhiễu của ảnh nhƣng nhƣ vậy sẽ rất kém hiệu quả
khi mà thông tin giấu có kích thƣớc bằng Kb. Các thuật toán đều cố gắng đạt đƣợc mục
đích làm thế nào giấu đƣợc nhiều thông tin nhất mà không gây ra nhiễu đáng kể.
1.1.6.3 Tính bảo mật
Thuật toán nhúng tin đƣợc coi là có tính bảo mật nếu thông tin đƣợc nhúng
không bị tìm ra khi bị tấn công một cách có chủ đích trên cơ sở có hiểu biết đầy đủ về
thuật toán nhúng tin và có bộ giải mãn (trừ khóa bí mật), hơn nữa còn có đƣợc ảnh có
mang thông tin (ảnh kết quả). Đây là một yêu cầu rất quan trọng đối với ảnh image
hiding.
1.1.6.4 Ảnh môi trường đối với quá trình giải mã
Yêu cầu cuối cùng là thuật toán phải cho phép lấy lại đƣợc những thông tin đã
giấu trong ảnh mà không có ảnh môi trƣờng. Điều này là một thuận lợi khi ảnh môi
trƣờng là duy nhất nhƣng lại làm giới hạn khả năng ứng dụng của kỹ thuật giấu tin.
1.1.6.5 Môi trường giấu tin
a. Giấu tin trong ảnh
Giấu tin trong ảnh hiện đang rất đƣợc quan tâm. Nó đóng vai trò hết sức quan
trọng trong hầu hết các ứng dụng bảo vệ an toàn thông tin nhƣ: nhận thực thông tin,
xác định xuyên tạc thông tin, bảo vệ bản quyền tác giả…
Một đặc điểm của giấu thông tin trong ảnh nữa đó là thông tin đƣợc giấu một
cách vô hình, nó nhƣ là cách truyền thông tin mật cho nhau mà ngƣời khác không thể
biết đƣợc bởi sau khi giấu thông tin chất lƣợng ảnh gần nhƣ không thay đổi đặc biệt
đối với ảnh màu hay ảnh xám.
b. Giấu tin trong audio
Khác với kỹ thuật giấu thông tin trong ảnh: phụ thuộc vào hệ thống thị giác của
con ngƣời – HSV (Human Vision System), kỹ thuật giấu thông tin trong audio lại phụ
thuộc vào hệ thống thính giác HAS (Human Auditory System). Bởi vì tai con ngƣời rất
kém trong việc phát hiện sự khác biệt giữa các giải tần và công suất, có nghĩa là các
âm thanh to, cao tần có thể che giấu đi đƣợc các âm thanh nhỏ, thấp một cách dễ dàng.
Yêu cầu cơ bản và quan trọng nhất của giấu tin trong audio là đảm bảo tính chất
ẩn của thông tin đƣợc giấu đồng thời không làm ảnh hƣởng đến chất lƣợng của dữ liệu.
c. Giấu tin trong video
Cũng giống nhƣ giấu thông tin trong ảnh hay trong audio, giấu tin trong video
cũng đƣợc quan tâm và đƣợc phát triển mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng nhƣ điều khiển
truy cập thông tin, nhận thức thông tin, bản quyền tác giả…
Một phƣơng pháp giấu tin trong video đƣợc đƣa ra bởi Cox là phƣơng pháp
phân bố đều. Ý tƣởng cơ bản của phƣơng pháp là phân phối thông tin giấu dàn trải
theo tần số của dữ liệu gốc.
d. Giấu thông tin trong văn bản dạng text
Giấu tin trong văn bản dạng text khó thực hiện hơn do có ít các thông tin dƣ
thừa, để làm đƣợc điều này ngƣời ta phải khéo léo khai thác các dƣ thừa tự nhiên của
ngôn ngữ. Một cách khác là tận dụng các định dạng văn bản (mã hoá thông tin vào
khoảng cách giữa các từ hay các dòng văn bản) => Kỹ thuật giấu tin đang đƣợc áp
dụng cho nhiều loại đối tƣợng chứ không riêng dữ liệu đa phƣơng tiện nhƣ ảnh, audio,
video.
1.2 Tổng quan về kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin (Steganalysis)
1.2.1 Khái niệm
Steganalysis là kỹ thuật phát hiện sự tồn tại của thông tin ẩn giấu trong
multimedia. Giống nhƣ thám mã, mục đích của Steganalysis là phát hiện ra thông tin
ẩn và phá vỡ tính bí mật của vật mang tin ẩn.
1.2.2 Phân tích tin ẩn giấu thường dựa vào các yếu tố sau:
- Phân tích dựa vào các đối tƣợng đã 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 thông điệp cần giấu để dò 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 toán) đã sử dụng.
- Phân tích dựa vào thuật toán giấu tin, đối tƣợng gốc và đối tƣợng sau khi giấu
tin.
1.2.3 Các phương pháp phân tích ảnh có giấu tin
- Phân tích trực quan: Thƣờng dựa vào quan sát hoặc dùng biểu đồ histogram
giữa ảnh gốc và ảnh chƣa giấu tin để phát hiện ra sự khác biệt giữa hai ảnh căn cứ đƣa
ra vấn đề nghi vấn. Với phƣơng pháp phân tích này thƣờng khó phát hiện với ảnh có
độ nhiễu cao và kích cỡ lớn.
- Phân tích theo 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.
- Phân tích theo thống kê: 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.
CHƢƠNG 2. CẤU TRÚC ẢNH BITMAP
2.1 Cấu trúc ảnh Bitmap
Ảnh BMP (Bitmap) đƣợc phát triển bởi Microsoft Corporation, đƣợc lƣu trữ
dƣới dạng độc lập thiết bị cho phép Windows hiển thị dữ liệu không phụ thuộc vào
khung chỉ định màu trên bất kì phần cứng nào. Tên file mở rộng mặc định của một file
ảnh Bitmap là “.BMP”. Ảnh BMP đƣợc sử dụng trên Microsoft Windows và các ứng
dụng chạy trên Windows từ version 3.0 trở lên.
Mỗi file ảnh Bitmap gồm 3 phần nhƣ bảng 2.1:
Bảng 2.1 Cấu trúc ảnh BitMap
Bitmap Header (54 byte)
Color Palette
Bitmap Data
2.1.1 Bitmap Header
Thành phần bitcount (Bảng 2.2 Thông tin về Bitmap Header) của cấu trúc
Bitmap Header 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:
o 1: Bitmap là ảnh đen trắng, mỗi bit biểu diễn 1 điểm ảnh. Nếu bit mang giá
tri 0 thì điểm ảnh là điểm đen, nếu bit mang giá trị 1 thi điểm ảnh là điểm
trắng.
o 4: Bitmap là ảnh 16 màu, mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn bằng 4 bit.
o 8: Bitmap là ảnh 256 màu, mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn bằng 8 bit.
o 16: Bitmap là ảnh High Color, mỗi dãy 2 byte liên tiếp trong Bitmap biểu
diễn cƣờng độ tƣơng đối của màu đỏ, xanh lá cây và xanh lơ (RGB) của
điểm ảnh.
o 24: Bitmap là ảnh True Color, mỗi dãy 3 byte liên tiếp trong Bitmap biểu
diễn cƣờng độ tƣơng đối của màu đỏ, xanh lá cây và xanh lơ (RGB) của
điểm ảnh.
Thành phần Color Used của cấu trúc Bitmap Header xác định số lƣợng màu của
Palete thực sự đƣợc sử dụng để hiển thị Bitmap. Nếu thành phần này đƣợc đặt là 0,
Bitmap sử dụng số màu lớn nhất tƣơng ứng với giá trị của bitcount.
Bảng 2.2 Thông tin về Bitmap Header
Byte
thứ
Ý nghĩa
Giá trị
1-2
Nhận dạng file
„BM‟ hay 19778
3-6
Kích thƣớc file
Kiểu long trong Turbo C
7-10
Dự trữ
Thƣờng mang giá trị 0
11-14
Byte bắt đầu vùng dữ liệu
Offset của byte bắt đầu vùng dữ liệu
15-18
Số byte cho vùng thông tin
4 byte
19-22
Chiều rộng ảnh BMP
Tính bằng pixel
23-26
Chiều cao ảnh BMP
Tính bằng pixel
27-28
Số Planes màu
Cố định là 1
29-30
Số bit cho 1 pixel (bitcount)
Có thể là: 1,4,8,16,24 tùy theo loại ảnh
31-34
Kiểu nén dữ liệu
0: Không nén
1: Nén runlength 8bits/pixel
2: Nén runlength 4bits/pixel
35-38
Kích thƣớc ảnh
Tính bằng byte
39-42
Độ phân giải ngang
Tính bằng pixel / metter
43-46
Độ phân giải dọc
Tính bằng pixel / metter
47-50
Số màu sử dụng trong ảnh
51-54
Số màu đƣợc sử dụng khi
hiển thị ảnh (Color Used)
2.1.2 Palette màu
Bảng màu của ảnh. Chỉ những ảnh nhỏ hơn hoặc bằng 8 bit mới có bảng màu.
Bảng 2.3 Bảng màu của ảnh BITMAP
Địa chỉ (Offset)
Tên
Ý nghĩa
0
RgbBlue
Giá trị cho màu xanh blue
1
RgbGreen
Giá trị cho màu xanh Green
2
RgbRed
Giá trị cho màu đỏ
3
RgbReserved
Dự trữ
2.1.3 Bitmap data
Phần này nằm ngay sau phần Palete màu của ảnh BMP. Đây là phần chứa giá trị
màu của điểm ảnh trong ảnh BMP. Các dòng ảnh đƣợc lƣu từ dƣới lên trên, các điểm
ảnh đƣợc lƣu trữ từ trái sang phải. Giá trị của mỗi điểm ảnh là một chỉ số trỏ tới phần
tử màu tƣơng ứng trong Palete màu.
2.2 Cấu trúc ảnh PNG
2.2.1 Lịch sử và phát triển
Động cơ thúc đẩy cho việc tạo ra định dạng PNG bắt đầu vào khoảng đầu năm
1995, sau khi Unisys công bố họ sẽ áp dụng bằng sáng chế vào thuật toán nén dữ liệu
LZW- đƣợc sử dụng trong định dạng GIF. Thuật toán đƣợc bảo vệ bởi bằng công nhận
độc quyền sáng tạo ở trong nƣớc Mỹ và tất cả các nƣớc trên thế giới. Tuy nhiên, cũng
đã có một số vấn đề với định dạng GIF khi cần có một số thay đổi trên hình ảnh, nhất
giới hạn của nó là 256 màu trong thời điểm máy tính có khả năng hiển thị nhiều hơn
256 màu đang trở nên phổ biến. Mặc dù định dạng GIF có thể thể hiện các hình ảnh
động, song PNG vẫn đƣợc quyết định là định dạng hình ảnh đơn (chỉ có một hình duy
nhất). Một ngƣời "anh em" của nó là MNG đã đƣợc tạo ra để giải quyết vấn đề ảnh
động. PNG lại tăng thêm sự phổ biến của nó vào tháng 8 năm 1999, sau khi hãng
Unisys huỷ bỏ giấy phép của họ đối với các lập trình viên phần mềm miễn phí, và phi
thƣơng mại.
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét