i

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan kết quả tìm hiểu, nghiên cứu được trình bày trong
luận văn được xây dựng từ kiến thức và kinh nghiệm thực tiễn của bản thân
tôi dưới sự hướng dẫn tận tình của thầy giáo PGS.TS Phạm Văn Ất. Những
điều tôi viết trong luận văn là hoàn toàn trung thực, không vi phạm bất cứ
điều gì trong luật sở hữu trí tuệ và pháp luật Việt Nam. Tất cả các tài liệu
tham khảo đều có xuất xứ rõ ràng và được trích dẫn hợp pháp.
Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo
quy định cho lời cam đoan của mình.
Tác giả luận văn


ii

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến đến Ban Giám
Hiệu, các thầy giáo, cô giáo Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông
Thái Nguyên đã giảng dạy và cung cấp cho tôi những kiến thức rất bổ ích
trong thời gian học, giúp tôi có nền tảng tri thức để phục vụ nghiên cứu khoa
học sau này.
Đặc biệt, tôi xin bày tỏ sự kính trọng và lòng biết ơn sâu sắc đến thầy
giáo PGS-TS. Phạm Văn Ất người đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo và giúp đỡ
tôi trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn này.
Xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè, những người luôn quan tâm,
động viên, khuyến khích và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn
thành luận văn.

iii

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN............................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................... ii
MỤC LỤC ....................................................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU ............................................................................................. v
DANH MỤC HÌNH VẼ ................................................................................................... vi
MỞ ĐẦU .......................................................................................................................... 1
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ, GIẤU TIN VÀ THỦY VÂN SỐ..................... 3

1.1. Ảnh số ...........................................................................................................3
1.1.1. Khái niệm ảnh số ......................................................................................... 3
1.1.2. Phân loại ảnh số .......................................................................................... 3
1.1.3. Một số khái niệm liên quan đến điểm ảnh .................................................... 4
1.1.4. Histogram của ảnh ...................................................................................... 5
1.1.5. Định dạng ảnh bitmap và ảnh Jpeg.............................................................. 5
1.1.6. Một số mô hình màu .................................................................................... 8

1.2. Kỹ thuật giấu tin ..........................................................................................10
1.2.1. Khái niệm giấu tin ..................................................................................... 10
1.2.2. Mô hình kỹ thuật giấu tin ........................................................................... 10
1.2.3. Các kỹ thuật giấu tin trong ảnh.................................................................. 12
1.2.4. Một số thuật toán giấu tin trên ảnh nhị phân. ............................................ 14
Thuật toán THA .................................................................................................. 21

1.3. Kỹ thuật thủy vân ........................................................................................23
1.3.1. Khái niệm thủy vân .................................................................................... 23
1.3.2. Thủy vân khóa bí mật và thủy vân khóa công khai. .................................... 23
1.3.3. Phân loại các kỹ thuật thủy vân ................................................................. 24

1.3.4. Mô hình hệ thống thuỷ vân......................................................................... 25
1.3.5. Các tính chất của hệ thuỷ vân .................................................................... 27
1.3.6. Những tấn công trên hệ thuỷ vân ............................................................... 28
1.3.7. Đánh giá chất lượng ảnh trong thuỷ vân .................................................... 29


iv
1.3.8. So sánh thuỷ vân tách được với thủy vân gốc ............................................. 31
1.3.9. Ứng dụng của thủy vân số.......................................................................... 32
CHƯƠNG II: THỦY VÂN BỀN VỮNG KHÓA CÔNG KHAI TRÊN MIỀN TẦN SỐ . 34

2.1. Một số lược đồ thủy vân trên miền tần số...................................................34
2.2. Một số thuật toán thủy vân bền vững khóa công khai trên miền Cosine rời
rạc (DCT). .........................................................................................................35
2.2.1. Phép biến đổi DCT .................................................................................... 35
Phép biến đổi DCT 1 - D ..................................................................................... 36
Phép biến đổi IDCT 1 - D .................................................................................... 36
Phép biến đổi DCT 2 - D ..................................................................................... 37
Phép biến đổi IDCT 2 - D .................................................................................... 38
2.2.2. Miền DCT .................................................................................................. 39

2.3. Thuật toán R.Munir và thuật toán THLA ..................................................39
2.3.1. Thuật toán R.Munir ................................................................................... 39
2.3.2. Thuật toán THLA ....................................................................................... 42

2.4. So sánh tính bền vững của thuật toán R.Munir và thuật toán THLA .........45
CHƯƠNG III: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM ......................................................... 48

3.1. Thủy vân và bản quyền tác giả ...................................................................48
3.1.2 Phân tích bài toán ....................................................................................... 48

3.1.3 Phát biểu bài toán ....................................................................................... 48
3.1.4 Hướng giải quyết bài toán ........................................................................... 49

3.2. Phần mềm thử nghiệm thủy vân bền vững trên miền DCT. .......................49
3.2.1. Giao diện chính của chương trình.............................................................. 49
3.2.2 Thử nghiệm................................................................................................. 51
3.2.3. Các hình thức tấn công .............................................................................. 55
KẾT LUẬN..................................................................................................................... 59
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................... 61


v

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU
CPT: Y.Chen, H.Pan, Y.Tseng
THA: ĐỖ VĂN TUẤN, TRẦN ĐĂNG HIÊN, PHẠM VĂN ẤT
THLA: ĐỖ VĂN TUẤN, TRẦN ĐĂNG HIÊN, CAO THỊ LUYÊN,
PHẠM VĂN ẤT


vi

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1. Biểu diễn các điểm ảnh trong ảnh số ............................................... 4
Hình 1.2. Biểu đồ histogram của ảnh đa cấp xám Lena .................................. 5
Hình 1.3. Cấu trúc tệp ảnh bitmap .................................................................. 6
Hình 1.4: Mô hình màu RGB ......................................................................... 8
Hình 1.5: Mô hình màu YCbCr ...................................................................... 9
Hình 1.6. Lược đồ của quá trình giấu tin ...................................................... 11

Hình 1.7. Lược đồ giải mã tin giấu ............................................................... 12
Hình 1.8. Phân loại các kỹ thuật thuỷ vân..................................................... 24
Hình 1.9. Mô hình quá trình nhúng thuỷ vân ................................................ 26
Hinh 1.10. Mô hình quá trình tách và kiểm định thuỷ vân ............................ 27
Hình 2.1. Khối DCT kích thước 8×8 ............................................................ 39
Hình 3.1. Giao diện thực hiện nhúng thủy vân.............................................. 51
Hình 3.2: Các ảnh thử nghiệm ...................................................................... 53
Hình 3.3 Giao diện so sánh hai phương pháp Munir và THLA ..................... 54
Hình 3.4 So sánh hệ số tương quan hai phương pháp Munir và THLA......... 55
Hình 3.5 Khẳng định bản quyền tác giả với phép tấn công Crop ảnh ............ 56
Hình 3.6 Khẳng định bản quyền tác giả với phép tấn công làm nhiễu ảnh .... 57
Hình 3.7 Khẳng định bản quyền tác giả với phép tấn công xoay ảnh ............ 57


1

MỞ ĐẦU
Hiện nay mạng Internet đã trở thành một trong các phương tiện truyền
tải, chia sẻ thông tin, tài liệu một cách thuận tiện, hiệu quả. Tất cả mọi người
ở mọi nơi, không phân biệt vị trí địa lý đều có thể kết nối vào Internet để tìm
kiếm các thông tin cần thiết một cách dễ dàng. Thông qua mạng Internet, các
nhà cung cấp sản phẩm có thể bán sản phẩm của mình cũng như sẵn sàng
cung cấp dữ liệu, thông tin về các sản phẩm đó. Tuy nhiên việc quản lý và
khai thác các thông tin này đôi khi không kiểm soát được do nạn sao chép bất
hợp pháp, vi phạm bản quyền ngày một gia tăng. Vì vậy cần thiết phải có các
giải pháp chống sao chép để hạn chế việc vi phạm bản quyền các sản phẩm dữ
liệu số. Một trong những giải pháp hữu hiệu để bảo vệ bản quyền là kỹ thuật
thủy vân số.
Thủy vân số dựa trên kết quả nghiên cứu của nhiều lĩnh vực khác nhau
như: Mật mã học, kỹ thuật giấu tin, lý thuyết thống kê và xử lý tín hiệu số.

Mục đích của phương pháp này là nhúng một lượng thông tin có ích được gọi
là thủy vân vào các sản phẩm số. Dựa trên mục đích sử dụng, các lược đồ
thủy vân được chia thành hai nhóm chính gồm thủy vân bền vững và thủy vân
dễ vỡ. Thủy vân dễ vỡ được ứng dụng trong bài toán xác thực tính toàn vẹn
dữ liệu số. Trong khi đó thủy vân bền vững được ứng dụng trong bài toán bảo
vệ bản quyền đối với các sản phẩm số.
Gần đây đã có một số công trình nghiên cứu trong nước về thủy vân
bền vững nhưng dựa vào khóa bí mật. Trong các công trình thủy vân khóa bí
mật, người nhúng thủy vân và người trích thủy vân sử dụng chung một khóa
bí mật. Điều này dẫn đến việc bảo mật công đoạn trao đổi khóa giữa người
nhúng dấu thủy vân và người trích dấu thủy vân gặp phải những khó khăn. Để
khắc phục vấn đề này một số nhà nghiên cứu chuyển hướng sang nghiên cứu
phương pháp thủy vân bền vững khóa công khai. Phương pháp này, người


2

nhúng thủy vân sử dụng khóa bí mật, người trích thủy vân sử dụng khóa công
khai. Đây là hướng nghiên cứu mới, có ý nghĩa khoa học và có nhiều ứng
dụng trong thực tiễn. Vì vậy em chọn nghiên cứu đề tài: “Xây dựng lược đồ
thủy vân bền vững khóa công khai sử dụng kỹ thuật trải phổ trên miền tần
số”. Nội dung luận văn tập trung nghiên cứu, tìm hiểu một số kỹ thuật giấu
tin, ảnh số và thủy vân bền vững trên ảnh số đã được công bố trên một số lược
đồ thủy vân bền vững khóa công khai ứng dụng biến đổi Cosine rời rạc (
DCT).
Cấu trúc của luận văn:
Ngoài phần mở đầu, phần kết luận, phần mục lục và tài liệu tham khảo.
Luận văn được bố cục gồm 3 chương, cụ thể như sau:
Chương I: Tổng quan về ảnh số, giấu tin và thủy vân số.
Chương II. Thủy vân bền vững khóa công khai trên miền tần số

Chương III: Chương trình thử nghiệm.
- Kết luận và những kiến nghị về hướng phát triển.
Mặc dù trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn em đã rất nỗ
lực và cố gắng. Tuy nhiên, do thời gian và trình độ còn hạn chế nên luận văn
khó tránh khỏi những thiếu sót, kính mong nhận được sự đóng góp ý kiến, chỉ
bảo của các thầy giáo, cô giáo và các bạn để luận văn hoàn thiện hơn.
Em xin trân trọng cảm ơn!


3

CHƯƠNG I
TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ, GIẤU TIN VÀ THỦY VÂN SỐ
1.1. Ảnh số
1.1.1. Khái niệm ảnh số
Ảnh số là tập hợp bao gồm hữu hạn các phần tử được gọi là điểm ảnh
(pixel), mỗi điểm ảnh được biểu diễn bởi một số hữu hạn các bit. Ảnh số được
lượng tử từ ảnh liên tục. Vì vậy dữ liệu ảnh số có sự tương quan cao, nghĩa là
các điểm ảnh lân cận có giá trị xấp xỉ bằng nhau.
Trên phương diện toán học, ảnh số được xem như là một ma trận
nguyên dương gồm m hàng và n cột, mỗi phần tử của ma trận đại diện cho
một điểm ảnh. Vì vậy, ta có thể xem việc xử lý ảnh số là việc xử lý ma trận
nguyên, dương.
1.1.2. Phân loại ảnh số
Dựa theo màu sắc ta có thể chia ảnh số thành 3 loại cơ bản: Ảnh nhị
phân, ảnh đa cấp xám và ảnh màu (true color).
ảnh nhị phân
Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có hai màu, một màu đại diện cho màu nền và
màu còn lại cho đối tượng của ảnh. Nếu hai màu là đen và trắng thì gọi là ảnh
đen trắng. Như vậy, ảnh nhị phân được xem như một ma trận nhị phân.

Ảnh đa mức xám
Ảnh đa cấp xám là ảnh có thể nhận tối đa 256 mức sáng khác nhau
trong khoảng màu đen - màu trắng. Như vậy, ảnh đa mức xám xem như là ma
trận không âm có giá trị tối đa là 255. Mỗi điểm ảnh trong ảnh đa cấp xám
biểu diễn cường độ sáng của ảnh tại điểm đó.
Ảnh màu
Ảnh màu là ảnh mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn bởi một số byte
(thường là 3 byte) đại diện cho 3 thành phần màu khác nhau. Nó còn được


4

gọi là ảnh true color. Ảnh màu có thể xem như ma trận nguyên ứng với 3
thành phần màu của các điểm ảnh. Hệ màu RGB sẽ bao gồm 3 ma trận màu
tương ứng với các giá trị Red, Green và Blue. Đây là hệ màu được sử dụng
phổ biến nhất.
Ngoài ra, ảnh cũng cũng có thể được phân thành hai loại: Ảnh có tần số
cao và ảnh có tần số thấp.
1.1.3. Một số khái niệm liên quan đến điểm ảnh
Điểm ảnh
Điểm ảnh là một phần tử ảnh, đơn vị thông tin nhỏ nhất trong một ảnh
dạng raster. Điểm ảnh còn được gọi là pixel hay picture element.

Hình 1.1. Biểu diễn các điểm ảnh trong ảnh số
Hàng xóm của một điểm ảnh (Neighbors of a Pixel)
Một điểm ảnh p trong hệ tọa độ (x,y) có 4 hàng xóm bên cạnh theo
chiều dọc và chiều ngang với tọa độ như sau: (x + 1, y); (x - 1, y); (x, y + 1);
(x, y - 1)
Tập hợp bốn điểm có tọa độ như trên được gọi là 4 - hàng xóm của
điểm ảnh p, ký hiệu N4(p). Khoảng các từ bốn điểm này đến p có giá trị đúng

bằng một đơn vị khoảng cách.
Trong trường hợp p nằm ở biên của ảnh, một số hàng xóm của p sẽ
nằm ở bên ngoài ảnh.


5

1.1.4. Histogram của ảnh
Histogram là bảng thống kê tần suất giá trị cường độ sáng của các
điểm ảnh. Đối với ảnh màu, cường độ sáng của một điểm ảnh được xác định
theo công thức:
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
Trong đó:
- Y là cường độ sáng của ảnh.
-

là giá trị các thành phần màu.

Ví dụ: Ta có thể xác định được biểu đồ histogram của ảnh đa cấp xám
Lena như hình dưới đây

(a) Ảnh Lena.bmp

(b) Biểu đồ Histogram

Hình 1.2. Biểu đồ histogram của ảnh đa cấp xám Lena
1.1.5. Định dạng ảnh bitmap và ảnh Jpeg
Ảnh bitmap
- Ảnh bitmap còn được biết đến với tên tiếng anh khác là Windows
bitmap, là một định dạng khá phổ biến trong đồ họa máy vi tính. Các tệp ảnh



6

lưu dưới dạng bitmap thường có đuôi là .BMP hoặc .DIB (Device
Independent Bitmap).
- Các thuộc tính cơ bản của một tệp ảnh bitmap:
+ Số bit trên mỗi điểm ảnh thường được ký hiệu bởi n. Một ảnh bitmap
n -bit có 2n màu. n có thể nhận các giá trị sau:
 n = 1 ảnh đen trắng
 n = 4  ảnh 16 màu
 n = 8  ảnh 256 màu\
 n = 16  ảnh 65536 màu
 n = 24  ảnh 16 triệu màu
Giá trị n càng lớn thì ảnh càng có nhiều màu và càng rõ nét hơn.Như
vậy ảnh bitmap có n24 màu có chất lượng hình ảnh trung thực nhất.
+ Chiều cao của ảnh cho bởi các điểm ảnh.
+ Chiều rộng của ảnh cho bởi các điểm ảnh
- Cấu trúc tập tin ảnh BMP bao gồm 4 phần:

Hình 1.3. Cấu trúc tệp ảnh bitmap
Bitmap Header (14 bytes): chứa các thông tin giúp ta nhận dạng tệp tin
bitmap.
Bitmap Information (40 bytes): lưu một số thông tin chi tiết giúp ta
hiển thị ảnh.


7

Color Palette (4*x bytes với x là số màu của ảnh): định nghĩa các màu

sẽ được sử dụng trong ảnh.
Bitmap Data: vùng này lưu dữ liệu ảnh.
Ảnh bitmap có một đặc điểm nổi bật là tệp tin hình ảnh thường không
được nén bằng bất kỳ thuật toán nào. Vì vậy khi lưu ảnh, các điểm ảnh được
ghi trực tiếp vào tệp tin. Mỗi điểm ảnh sẽ được mô tả bởi một hay nhiều byte
tùy thuộc vào giá trị n của ảnh. Do đó, một hình ảnh lưu dưới dạng BMP
thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh được nén (chẳng hạn
GIF, JPEG hay PNG).
Ảnh JPEG
- Ảnh JPEG là một định dạng ảnh đã qua xử lý nén ảnh, thuật toán
nén là thuật toán JPEG (Joint Photographic Experts Group) - một trong
những phương pháp nén ảnh hiệu quả, có tỷ lệ nén ảnh tới vài chục lần.
Tuy nhiên ảnh sau khi giải nén sẽ khác với ảnh ban đầu. Chất lượng ảnh sẽ
bị suy giảm sau khi giải nén. Sự suy giảm này tăng dần theo hệ số nén. Tuy
nhiên sự mất mát thông tin này là có thể chấp nhận được và việc loại bỏ
những thông tin không cần thiết được dựa trên những nghiên cứu về hệ
nhãn thị của mắt người.
- Ảnh JPEG có một số đặc điểm sau:
+ Ảnh có dung lượng nhỏ, dùng phổ biến trên các thiết bị di động, các
trang web.
+ Ảnh JPEG có thể hiển thị các hình ảnh với các màu chính xác (truecolour), có thể lên đến 16 triệu màu.
+ Ảnh sử dụng thuật toán nén JPEG sẽ bị mất thông tin so với ảnh gốc.
Do đó một số đường bao giữa các khối màu sẽ xuất hiện điểm mờ, và các
vùng sẽ mất đi sự rõ nét.


8

1.1.6. Một số mô hình màu
Một mô hình màu là một mô hình toán học trừu tượng. Nó mô tả cách

các màu sắc có thể được biểu diễn như là bộ dữ liệu số, thường là ba hoặc bốn
giá trị hoặc các thành phần màu sắc. Người ta chia ra thành nhiều mô hình
màu khác nhau tùy thuộc vào ứng dụng của từng lĩnh vực cụ thể. Dưới đây là
hai mô hình màu được đề cập đến trong nội dung chương II.
Mô hình RGB
Mô hình màu RGB là mô hình gồm ba màu gốc trong các mô hình ánh
sáng bổ sung: màu đỏ (red), xanh lá cây (green) và xanh lam (blue). Trong đó
ánh sáng đỏ, xanh lá cây và xanh lam được tổ hợp với nhau theo nhiều
phương thức khác nhau để tạo thành các màu khác.

Hình 1.4: Mô hình màu RGB
Mô hình RGB tự bản thân nó không định nghĩa được màu “đỏ”, “xanh
lá cây” và “xanh lam” một cách chính xác. Vì vậy với cùng các giá trị như
nhau của RGB có thể mô tả các màu tương đối khác nhau trên các thiết bị
khác nhau có cùng một mô hình màu.
Mô hình RGB làm việc tốt với các thiết bị phát quang sử dụng ánh sáng
trắng làm cơ sở. Vì vậy mô hình RGB được sử dụng cho các màu thể hiện
trên màn hình máy tính cũng như các màu trong thiết kế Web được chiếu qua
các màn hình hay máy chiếu dùng ánh sáng.


9

Trong biểu diễn số trên máy tính, ảnh màu RGB có thể sử dụng số bít
màu là 16, 24, 32 hoặc 48. Ảnh có số bít càng cao thì càng biểu diễn chính
xác màu sắc của điểm ảnh.
Mô hình YCbCr
Mô hình YCbCr quy định một không gian màu được tạo bởi 3 thành
phần: Y, Cb, Cr. Trong đó thành phần Y thể hiện độ chói của một điểm, hai
thành phần Cb và Cr đại diện cho màu của điểm ảnh, thành phần xanh lam

(Cb) và thành phần màu đỏ (Cr).

Hình 1.5: Mô hình màu YCbCr
Mô hình màu YCbCr được sử dụng trong truyền hình số cũng như
trong DVD. Đây là chuẩn ở phần lớn các nước trên thế giới.
Mô hình YCbCr giúp tăng tỷ lệ nén mà không làm giảm đáng kể chất
lượng ảnh. Việc nén hiệu quả hơn với thông tin về độ sáng – thông tin ảnh
hưởng nhiều hơn đến cảm nhận chất lượng ảnh của người xem.


10

Dưới đây là các công thức sau có thể dùng để tính toán các thành phần
Y, Cb và Cr trong mô hinh màu YcbCr từ các thành phần R, G và B trong
mô hình RGB:
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
Cb = - 0.1687R – 0.3313G + 0.5B +128
Cr = 0.5R -0.4187G – 0.0813B + 128
1.2. Kỹ thuật giấu tin
1.2.1. Khái niệm giấu tin
Giấu tin là một kỹ thuật giấu một lượng thông tin số nào đó vào một
đối tượng dữ liệu khác.
Khi giấu tin ta phải đảm bảo đạt được hai mục đích: bảo mật cho dữ
liệu được đem giấu và đồng thời cũng phải bảo vệ cho chính đối tượng được
giấu tin ở bên trong. Từ mục đích trên người ta chia giấu tin thành hai hướng.
Hướng thứ nhất là giấu tin mật, nhằm tập trung vào các kỹ thuật giấu tin sao
cho người khác khó phát hiện được đối tượng có chứa thông tin mật bên
trong. Hướng thứ hai là thuỷ vân số, hướng thuỷ vân số có miền ứng dụng lớn
hơn nên được quan tâm nghiên cứu nhiều hơn và thực tế đã có rất nhiều kỹ
thuật đã được đề xuất.

1.2.2. Mô hình kỹ thuật giấu tin
Quá trình giấu tin:
- Phương tiện chứa bao gồm các đối tượng được dùng làm môi trường
để giấu tin như các tệp đa phuông tiện (Multimedia).
- Thông tin cần giấu là một lượng thông tin mang một ý nghĩa nào đó
tuỳ thuộc vào mục đích của người sử dụng.
- Bộ nhúng là những chương trình, thuật toán để giấu tin và được thực
hiện với một khoá bí mật giống như các hệ mật mã cổ điển. Thông tin sẽ được
giấu vào trong môi trường chứa nhờ một bộ nhúng.


11

- Môi trường đã giấu tin là môi trường sau khi giấu tin ta thu được. Dữ
liệu môi trường đã được giấu tin sẽ được phân phối trên các phương tiện truyền
thông khác nhau. Quá trình giấu tin được thể hiện qua lược đồ dưới đây:
Thông tin cần giấu
Dữ liệu
môi
trường
(audio,
video,
ảnh....)

Bộ nhúng
thông tin

Dữ liệu
môi
trường

đã được
giấu tin

Khoá

Hình 1.6. Lược đồ của quá trình giấu tin
Quá trình giải mã:
- Môi trường đã giấu tin.
- Bộ giải mã tương ứng với bộ nhúng thông tin.
- Khoá để giải mã thông tin. Khóa này có thể giống hoặc khác với
khoá để nhúng thông tin.
- Kết quả thu được gồm môi trường gốc và thông tin đã được giấu.
Tuỳ trường hợp, thông tin tách được có thể cần xử lí, kiểm định so sánh
với thông tin giấu ban đầu. Thông qua dữ liệu mật được tách ra từ môi trường
chứa tin giấu, người ta có thể biết được trong quá trình phát tán dữ liệu có bị
tấn công hay không. Quá trình giấu tin được thể hiện qua lược đồ dưới đây:


12

Khoá
Dữ liệu
môi
trường
đã
được
giấu tin

Bộ giải
mã tin


Dữ liệu
môi
trường
(audio,
video,
ảnh....)

Thông tin giấu

Kiểm định

Hình 1.7. Lược đồ giải mã tin giấu
Với một hệ thống giấu tin mật, tính an toàn của dữ liệu cần giấu
được quan tâm đặc biệt. Một hệ thống được xem là có độ bảo mật cao nếu
độ phức tạp của các thuật toán thám mã khó có thể thực hiện được trên máy
tính. Tuy nhiên, cũng có một số hệ thống lại quan tâm đến số lượng thông
tin có thể được giấu, hoặc quan tâm đến sự ảnh hưởng của thông tin mật
đến môi trường chứa dữ liệu.
1.2.3. Các kỹ thuật giấu tin trong ảnh
Giấu tin trên miền không gian ảnh
Miền không gian ảnh là miền dữ liệu ảnh gốc, tác động lên miền không
gian ảnh chính là tác động lên các điểm ảnh, thay đổi giá trị trực tiếp của điểm
ảnh. Đây là hướng tiếp cận tự nhiên bởi vì khi nói đến việc giấu tin trong ảnh
người ta thường nghĩ ngay đến việc thay đổi giá trị các điểm ảnh nguồn, một


13

phương pháp phổ biến của hướng tiếp cận này là phương pháp tác động đến

bit ít quan trọng của mỗi điểm ảnh.
Tuy nhiên, phương pháp này cũng có nhiều hạn chế, chẳng hạn như
không đảm bảo được tính bền vững của thông tin giấu đối với các thao tác
biến đổi như quay ảnh hoặc nén ảnh Jpeg. Điều này là dễ hiểu vì các thao
tác nói trên cũng loại bỏ hoặc làm sai lệch các bit ít quan trọng nhất của mỗi
điểm ảnh.
Giấu tin trên miền biến đổi ảnh
Giấu tin trên miền không gian ảnh như đã trình bày ở trên là cách tiến
hành khảo sát tín hiệu và hệ thống rời rạc một cách trực tiếp trên miền giá trị
rời rạc của các điểm ảnh gọi là trên miền biến số độc lập tự nhiên. Nhưng
trong nhiều trường hợp, cách khảo sát trực tiếp này gặp phải những khó khăn
nhất định hoặc rất phức tạp và hiệu quả không cao.
Ngoài phương pháp khảo sát trực tiếp, có thể dùng phương pháp khảo
sát gián tiếp thông qua các kỹ thuật biến đổi. Các biến đổi này làm nhiệm vụ
chuyển miền biến số độc lập sang các miền khác và như vậy tín hiệu và hệ
thống rời rạc sẽ được biểu diễn trong các miền mới với các biến số mới.
Miền biến đổi hay còn gọi là miền tấn số là miền nhận được khi biến
đổi miền ảnh. Đây là kỹ thuật sử dụng phương pháp biến đổi như tính tích
phân hay phương pháp đổi hệ tọa độ trong tích đề các. Phương pháp này
nhằm chuyển miền không gian sang miền tần số, cụ thể là biến đổi tín hiệu và
miền giá trị rời rạc của các điểm ảnh sang miền mới và có biến số mới.
Mỗi phép biến đổi có những thuận lợi và khó khăn riêng, tùy vào
trường hợp cụ thể để lựa chọn phép biến đổi nào cho phù hợp. Sau khi biến
đổi các tín hiệu và miền giá trị rời rạc trong miền biến số mới này, nếu cần
thiết có thể dùng phép biến đổi ngược lại để đưa ảnh về miền biến số độc lập.


14

Phương pháp biến đổi gián tiếp làm đơn giản rất nhiều các công việc

gặp phải khi dùng phương pháp biến đổi trực tiếp trong miền biến số độc
lập.Có một số phương pháp biến đổi phổ biến hiện nay như: Fourier, Cosin
rời rạc (DCT), Wavelet ... là những phép biến đổi được sử dụng phố biến
trong các kỹ thuật xử lý multimedia, đặc biệt trong xử lý ảnh số. Ngoài ra các
phép biến đổi này còn dùng nhiều trong lĩnh vực giấu tin, thủy vân số.
1.2.4. Một số thuật toán giấu tin trên ảnh nhị phân.
Thuật toán Wu-Lee [7]
Thuật toán này của tác giả M.Y. Wu và J.H.Lee giấu tin trên miền
không gian ảnh, áp dụng cho ảnh đen trắng.
Ý tưởng của thuật toán: chia ảnh gốc thành các khối nhỏ, trong
mỗi khối sẽ giấu 1 bit ( b = 0 hoặc b = 1)
Xét khối ảnh gốc F, khóa bí mật K là một ma trận ảnh có kích thước
m×n và dãy bit nhị phân được nhúng vào F. Sau quá trình nhúng thu được
ảnh G chính là ảnh F nhưng có một số bit đã bị hiệu chỉnh.
Thuật toán giấu tin.
Quá trình giấu tin:
Ký hiệu Bm*n là ma trận nhị phân
Input:
- Khối ảnh gốc F  B m*n (m, n bí mật)
- Khóa bí mật K  B m*n
- b là bít nhị phân cần giấu ( b=0 hoặc b=1)
Output:
Nếu thuật toán thực hiện thành công, thì kết quả thu được là ma trận G
( G  B m*n ) được biến đổi tối đa một phần tử từ ma trận F và G thỏa mãn hai
tính chất sau:
+ 0< SUM(G  K) < SUM(K)

(1.1)



15

+ SUM(G  K) mod 2 = b

(1.2)

Nội dung thuật toán:
Bước 1: Đặt s = SUM(F  K)
Xét các trường hợp sau:
Trường hợp 1
Nếu s = 0 hoặc s =SUM(K) thì
 Đặt G = F
 Kết thúc thuật toán
Trường hợp 2
Nếu 0 < s < SUM(K) đến Bước 2
Bước 2: Xét các trường hợp sau.
Trường hợp 1:
Nếu s mod 2 = b thì
 G=F
 Kết thúc thuật toán
Trường hợp 2
Nếu s mod 2  b thì đến Bước 3.
Bước 3: Xét các trường hợp
Trường hợp 1
Nếu s = SUM(K) -1 thì
 Chọn ngẫu nhiên phần tử (i,j) thỏa mãn

=1 và

 Fi,j = 0

 G=F
Trường hợp 2:
Nếu s = 1 thì
 Chọn ngẫu nhiên phần tử (i,j) thỏa mãn Ki,j = 1 và Fi,j = 0


16

Fi,j = 1
G = F
Trường hợp 3:
Nếu s > 1 và s < SUM (K) - 1 thì
Chọn ngẫu nhiên phần tử (i,j) thỏa mãn Ki,j = 1
Fi,j = 1 - Fi,j
G = F
Cuồi cùng ta kết hợp các khối ảnh Gi ta thu được ảnh G có chứa dãy bit
b1, b2, ..., bn
Quá trình trích tin.
Khi nhận đượcc ảnh đã giấu tin, quá trình trích tin được thực hiện theo
các bước sau đây.
Bước 1: Chia ảnh thành các khối có kích thước giống kích thước khối
đã sử dụng khi thực hiện giấu. Đây chính là khoá để giải mã.
Bước 2: Với mỗi khối việc trích tin thực hiện theo quy tắc: đếm số bít
1 trong khối, nếu tổng số bít 1 là lẻ thì thu được bít 1, ngượcc lại thu được bít
0. Và cứ tiếp tục cho đến khi hết các khối đã giấu.
Nhận xét:
Thứ nhất: ảnh môi trường để thực hiện giấu thông tin cũng phải được
chọn kỹ càng. Nếu một ảnh có quá nhiều điểm trắng (hoặc đen) thì tỉ lệ bit
giấu được sẽ rất thấp.
Thứ hai: Vì trong mỗi ma trận điểm ảnh F thuật toán chỉ biến đổi tối đa

là một phần tử (từ 1 thành 0 hoặc từ 0 thành 1), do vậy nếu chọn m, n đủ lớn
thì sự thay đổi này khó có thể nhận biết bằng mắt thường nhưng khả năng
giấu của thuật toán lại giảm đáng kể.
Thứ ba: Khi cần biến đổi ma trận F, thuật toán luôn thay đổi ngẫu nhiên
một phần tử Fi,j ứng với Ki,j=1. Do vậy, trong một số trường hợp ảnh sau khi


17

được giấu tin sẽ xuất hiện những điểm khác biệt so với ảnh gốc và dễ dàng
phân biệt được bằng mắt thường. Do đó, để tăng tính che giấu cho thuật toán
chúng ta nên chọn phần tử (i,j) có định hướng theo một tiêu chí nào đó.
Thuật toán CPT [8]
Thuật toán này của 3 tác giả Chen - Pan – Tseng (CPT). Trong lĩnh vực
giấu tin, kỹ thuật giấu tin CPT nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà
nghiên cứu trong và ngoài nước. Để việc trình bày được thuận lợi, trước tiên
luận văn trình bày một số phép toán được sử dụng trong kỹ thuật CPT.
Định nghĩa 1.
Phép XOR hai ma trận nhị phân cùng cấp A và B (ký hiệu A  B) được
ký hiệu C = A  B với Cij = 1 nếu Aij  Bij và Cij = 0 nếu Aij= Bij
Ví dụ minh hoạ phép toán  thực hiện trên hai ma trận nhị phân kích
thước 3x3 như sau
1
0

0

0

0

1
0
1

0
0
1
0

1
1

1

1



0
1

0

0

0
1
1
0


1
0
0
1

1
1

1

1



1
1

0

0

0
0
1
1

1
0
1
1


0
0

0

0

Định nghĩa 2. SUM(G  K)
Ký hiệu  là phép nhân theo phần tử của hai ma trận cùng cấp m×n:
T=FG
Với Ti, j = Fi, j  Gi, j i = 1, 2,…, m và j = 1, 2,…,n
Định nghĩa 3.
Ma trận W kích thước m× nđược gọi là ma trận trọng số cấp r với

r  log2 (m  n  1 ) nếu mọi W thoả mãn điều kiện:
{Wi, j i = 1..m, j = 1..n} = {1, 2,…, 2 r - 1}


18

Thí dụ minh hoạ về ma trận trọng sốcấp 3 (r = 3) với ma trận W như sau:
1
5
W
4

2
1
5

Nhưng với ma trận K  
1

2

3
6

2
7

1

3

7
6

3 2
6 7 
lại không phải là ma trận trọng số
7 1

6 3

cấp 3 vì trong ma trận K không tồn tại phần tử (i, j) để Ki, j = 4, mà
4 {1, …,23 - 1} vậy {Wi, j i = 1..m, j = 1..n} = {1, 2,…, 2r - 1}
Định nghĩa 4.
Phép toán SUM trên ma trận A cấp m×n được tính theo công thức:
m


n

s  SUM(A)  Ai, j
i 1 j 1

Định nghĩa 5.
Tập Zd = { (i, j) ( wi, j = α và Ti, j = 0) hoặc( wi, j = 2 r - α và Ti, j = 1) }
với i =1..m và j=1...n.
Ý tưởng của thuật toán
Thuật toán giấu tin CPT cũng áp dụng tư tưởng giấu tin theo khối bit
nhưng mỗi khối có thể giấu được một dãy r bit (với r  log2 (m  n  1 ))
bằng cách thay đổi nhiều nhất hai bit trong khối.
So với thuật toán giấu tin của Wu-Lee, thuật toán CPT có khả năng
giấu cao, trong khi số bit cần thay đổi khá ít, do đó sẽ không ảnh hưởng
đáng kể đến chất lượng ảnh sau khi giấu. Thuật toán CPT sử dụng một ma
trận trọng số để giấu được một dãy nhiều bit vào trong mỗi khối, và ma trận
trọng số này cũng chính là một thành phần bí mật cùng với ma trận khoá, do


19

vậy độ an toàn của thuật toán CPT cao hơn của thuật toán giấu tin của WuLee.
Để tiện cho việc trình bày, trong luận văn sẽ trình bày nội dung thuật
toán CPT áp dụng cho một khối bit (ma trận nhị phân). Các phép toán sử
dụng trong thuật toán này đều được hiểu theo nghĩa mod 2 r .
Ký hiệu Bm*n là ma trận nhị phân
Thuật toán nhúng tin
Quá trình giấu tin:
Input:

- F  Bm*n (khối điểm ảnh) là ma trận nhị phân cấp m×n
- K  Bm*n khóa bí mật sử dung chung cho quá trình nhúng và trích tin.
- r là số bit nhị phân cần giấu vào ma trận F, r phải thỏa mãn điều kiện:

r  log2 (m  n  1 )
- Wm×n là ma trận trọng số nguyên cấp m×n, khóa bí mật và thỏa mãn 2
tính chất:
1  wi j  2r – 1

(1)

 số nguyên x  [1, 2r – 1] luôn  wi j = x

(2)

- b = b1,b2,…,bn là dãy bit nhị phân cần giấu
Output:
Gọi b là giá trị thập phân của dãy b1,b2,…,bn . G là ma trận sau khi đã
giấu b vào F bằng cách biến đổi tối đa 2 phần tử trong ma trận F. Khi đó G
phải thoả mãn bất biến.
SUM ((G  K)  W) mod 2 r = b