Tài liệu Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin

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: Mô 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 toán 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: Mô 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: Thông 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 không 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 soát tất cả thông 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 thông 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 “vô hình”, nên nó trở thành công cụ hữu ích cho một số tổ chức trao đổi thông tin quan trọng trong môi trƣờng truyền thông công 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 thông 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 thông điệp ẩn bên trong. Và nhƣ vậy chúng đã có một kênh thông tin liên lạc “an toàn, hiệu quả” mà không gây bất kỳ sự nghi ngờ nào. Rõ ràng việc sử dụng các kỹ thuật để giấu tin không 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 không lành mạnh, truyền những thông 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 soát thông 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 thông 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 không liên tục đƣợc ẩn trong ảnh kỹ thuật số. Ngoài ra còn có các thuật toán 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 hoàn toàn mới. Nhƣng những phƣơng pháp này cũng có hạn chế là các thuật toán này không 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 toán 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. Cô 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 không bình thƣờng trên histogram của ảnh sau khi thông điệp đƣợc giấu. Kuo và các đồng nghiệp của ông đã nêu ra vấn đề không an toàn 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 không thể phát hiện. Vì vậy nhóm nghiên cứu của cô 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 soát thông tin dữ liệu ảnh trong môi trƣờng truyền thông công 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 thông tin bí mật trong ảnh phải lộ diện và ƣớc tính lƣợng thông 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 toán 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 thông 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 ngôn ngữ để lập trình là ngôn 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 thông 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 không chính xác. - Chƣơng trình mà nhóm tác giả làm chủ yếu là phát hiện có hay không 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 thông tin mật khi mà tin mật đƣợc giấu thông thƣờng tức là không có khóa bảo vệ. Nếu thông tin mật đƣợc mã hóa khi giấu thì sau khi tách tin mật vẫn bị mã hóa, do thời gian và khả năng còn hạn chế nhóm tác giả không 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 không 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 thông 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 vô 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 không thay đổi rõ rệt quá. 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 thông 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 toán chỉ cần phát hiện có hay không 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: Mô 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 thông tin mật thì chúng ta cần phải biết thông 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 thông tin ẩn trên toàn 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 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. 1.4. 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 không 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 thông 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 không chứa thông 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 thông tin mật nhƣng còn 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 toàn cho thông 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: Không 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.