Công nghệ thông tin và đặc biệt là sự phát triển của hệ thống mạng máy tính đã tạo ra một môi trường mở, phương tiện trao đổi, phân phối tài liệu thuận tiện, nhanh chóng. Nó cũng đặt ra vấn đề bảo vệ tài liệu, chống trộm cắp, sao chép trái phép tài liệu. Ngày nay, vấn đề an toàn và bảo vệ thông tin luôn nhận được sự quan tâm đặc biệt của nhiều nhà nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực.
Ẩn thông tin trong hình ảnh là thành phần chính của các chương trình ứng dụng, phần mềm và hệ thống ẩn thông tin trong dữ liệu đa phương tiện vì lượng thông tin trao đổi bằng hình ảnh là rất lớn. Ngoài ra, thông tin ẩn trong hình ảnh còn đóng vai trò rất quan trọng trong hầu hết các ứng dụng bảo vệ an toàn thông tin, như: nhận biết thông tin, nhận dạng bóp méo thông tin, bảo vệ bản quyền, điều tiết thông tin, kiểm soát truy cập và giấu thông tin bí mật. Trình bày kỹ thuật phát hiện ảnh ẩn trong miền LSB bằng phương pháp LLRT thống kê.
MỘT SỐ KHÁI NIỆM CƠ BẢN
- KHÁI NIỆM GIẤU TIN TRONG ẢNH
- Khái niệm
- Mô hình kỹ thuật giấu tin trong ảnh cơ bản
- TỔNG QUAN VỀ PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN
- Phân tích tin ẩn giấu (Steganalynis)
- Các phương pháp phân tích
- KHÁI NIỆM ẢNH BITMAP
- Khái niệm
- Cấu trúc ảnh BMP
- KỸ THUẬT GIẤU TIN TRÊN MIỀN LSB
- Khái niệm bit có trọng số thấp (LSB- Least significant bit)
- Kỹ thuật giấu tin trên LSB
- LỌC THÔNG THẤP
Phân tích dựa trên thuật toán ẩn thông tin, đối tượng ban đầu và đối tượng sau khi ẩn thông tin. Phương pháp phát hiện thông tin ẩn trong miền LSB - kiểm tra tỷ lệ khả năng logarit (LLRT) đã được nghiên cứu bởi nhóm nhà khoa học: K. Idea: thuật toán phát hiện hình ảnh có thông tin ẩn, dựa trên lý thuyết Kullback-Leibler (D (p ||q ).
Vì thực tế chúng ta không biết trước ảnh gốc nên thuật toán phát hiện ảnh ẩn được xây dựng theo Ví dụ 2. Cụ thể, đối với bài toán phân loại ảnh có thông tin ẩn và ảnh không có thông tin, chúng ta giả sử rằng ta có một tập ảnh. Đầu vào E (bao gồm cả ảnh ẩn và không ẩn) nên được chia thành hai tập con E1 (ảnh có thông tin ẩn) và E2 (ảnh không có thông tin ẩn). Với tỷ lệ phát hiện chính xác trên 70%, phương pháp phát hiện ảnh ẩn LLRT chỉ có độ chính xác ở mức trung bình.
Kỹ thuật phát hiện ảnh ẩn trong miền LSB bằng phương pháp thống kê LLRT. Đây là một trong những phương pháp phổ biến nhất hiện nay để tiết lộ hình ảnh ẩn chứa thông tin.
KĨ THUẬT PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN TRÊN MIỀN LSB
GIỚI THIỆU
Chúng ta có thể tính độ lệch Kullback-Leibler giữa ảnh A và ảnh C (D(A||C)) và độ lệch Kullback-Leibler giữa ảnh B và ảnh A (D(B||A)). Tiếp theo, chúng ta sẽ cần ước lượng mức trung bình để xây dựng ảnh gốc B từ ảnh A cho trước. Sau đó tiến hành ẩn ảnh B mới dựng với tỷ lệ Ro.
PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN
- Phát biểu lại bài toán theo bài toán phân lớp
Sau đó ẩn thông tin trên LSB với tốc độ ẩn R bit (R: là tỷ lệ giữa độ dài của tin nhắn với kích thước của hình ảnh). Chuỗi bit thông báo được ký hiệu là {dk}Nk=1 (giả sử chuỗi này độc lập và được phân phối giống hệt nhau (i.i.d)). Giả sử ảnh A được biểu diễn bằng ma trận một chiều trong đó {xk}Nk=1 là giá trị mỗi pixel của A.
Hình ảnh B được biểu thị bằng ma trận một chiều trong đó {yk}Nk=1 là giá trị của mỗi pixel của B. Hình ảnh C được biểu thị bằng ma trận một chiều trong đó {vk}Nk=1 là giá trị của mỗi hình ảnh pixel của C. Bây giờ hình ảnh B sẽ được xây dựng bằng cách ước tính từ hình ảnh A bằng phương pháp lọc thông thấp (1.5).
Như đã đề cập ở trên, lọc thông thấp là một thuật toán rhoong để lọc nhiễu tín hiệu trong ảnh. Nếu là ảnh gốc thì tín hiệu pixel rất mượt, trong khi tín hiệu pixel của ảnh ẩn bị nhiễu do hiệu ứng ẩn thông tin. Vì vậy, chúng ta sẽ lọc nhiễu trong tín hiệu của ảnh A để ước tính ảnh gốc B.
Sau khi tạo ảnh gốc B, bạn thực hiện các bước tương tự như trường hợp 1 để kiểm tra xem ảnh A có che giấu thông tin hay không. Kết luận: Ảnh có ẩn thông tin hay không, trong bộ sưu tập ảnh có ảnh ẩn thông tin và ảnh nào không ẩn thông tin.
VÍ DỤ MINH HỌA
CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM
- MÔI TRƢỜNG CÀI ĐẶT
- MỘT SỐ GIAO DIỆN CHƢƠNG TRÌNH
- THỬ NGHIỆM
- ĐÁNH GIÁ KĨ THUẬT PHÁT HIỆN
- Độ đo đánh giá
- Kết quả thử nghiệm đánh giá
Trong các thí nghiệm này, tôi sử dụng các thước đo đánh giá: độ chính xác, độ thu hồi và thước đo f thường được áp dụng trong phân loại dữ liệu. Mặc dù độ chính xác và thu hồi là các số liệu được sử dụng nhiều nhất và phổ biến nhưng chúng gây khó khăn cho việc đánh giá các vấn đề phân loại vì hai số liệu này không tăng/giảm tương ứng với nhau. Các bài toán đánh giá có độ thu hồi cao có thể có độ chính xác thấp và ngược lại.
Giữa khoảng đó, giá trị β càng cao thì độ chính xác càng được so sánh với việc thu hồi càng quan trọng. Trình bày một số khái niệm cơ bản về: Ẩn thông tin trong ảnh, phát hiện thông tin ẩn trong ảnh, tổng quan về ảnh Bitmap, kỹ thuật ẩn thông tin trên LSB, lọc nhiễu tín hiệu bằng phương pháp lọc thông thấp. Với sự phát triển bùng nổ của ngành công nghệ thông tin hiện nay, chúng ta cũng phải theo kịp sự phát triển của thế giới để có thể bảo vệ được lợi ích của mình và của đất nước.
Do còn nhiều hạn chế về thời gian nghiên cứu nên đề tài này không tránh khỏi những thiếu sót nên rất mong được sự góp ý của thầy cô và bạn bè để bài báo của tôi được hoàn thiện hơn.
