Giấu tin trên ảnh nhị phân

Phần này trình bày mô hình cơ bản của quá trình giấu tin và tách tin. Quá trình giấu tin bao gồm việc nhúng thông tin mật (ảnh, logo, văn bản...) vào một phương tiện chứa (text, audio, video, ảnh...). Chất lượng của phương pháp giấu tin được đánh giá thông qua hai chỉ số quan trọng: tính bền vững (khả năng chịu tác động bên ngoài như lọc ảnh, làm sắc nét mà vẫn giữ được thông tin) và dung lượng dấu tin (tỉ lệ giữa số byte thông tin giấu được so với kích thước file ảnh). Mô hình minh họa quá trình nhúng thông tin vào phương tiện chứa và quá trình tách thông tin ra từ phương tiện chứa đó. Quá trình tách tin được thực hiện thông qua bộ nhúng thông tin và khóa của quá trình nhúng, kết quả thu được bao gồm phương tiện chứa gốc và thông tin mật đã được giấu. Cuối cùng, thông tin mật được kiểm định so sánh với thông tin ban đầu để đảm bảo tính chính xác.

Đoạn này mở rộng phạm vi ứng dụng của kỹ thuật giấu tin sang các loại phương tiện đa phương tiện khác nhau. Giấu tin trong ảnh được nhấn mạnh do lượng thông tin trao đổi bằng ảnh rất lớn và vai trò quan trọng trong bảo vệ an toàn thông tin (xác định xuyên tạc thông tin, bảo vệ bản quyền...). Giấu tin trong ảnh số hiện nay rất phổ biến, được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, ví dụ như số hoá chữ ký trong dịch vụ ngân hàng. Tuy nhiên, giấu tin trong audio lại có những đặc điểm riêng, phụ thuộc vào hệ thống thính giác của con người (HAS - Human Auditory System) khác với hệ thống thị giác (HSV - Human Vision System) trong ảnh. Giấu tin trong video cũng được quan tâm, với các phương pháp như phương pháp phân bố đều (Cox) nhằm phân phối thông tin giấu dàn trải theo tần số dữ liệu gốc. Ngoài ra, kỹ thuật giấu tin cũng được áp dụng cho các đối tượng khác ngoài đa phương tiện, như cơ sở dữ liệu quan hệ hay các gói IP trên mạng.

Phần này tập trung vào tính chất và các hướng tiếp cận kỹ thuật giấu tin trong ảnh. Ảnh tĩnh được xem là phương tiện chứa dữ liệu tri giác tĩnh, khác với audio hay video có dữ liệu thay đổi liên tục. Hai hướng tiếp cận chính được đề cập là tiếp cận trên miền không gian (tác động trực tiếp lên điểm ảnh, ví dụ phương pháp LSB) và tiếp cận trên miền tần số (sử dụng các kỹ thuật biến đổi như DCT để giấu tin). Mô tả chi tiết về cấu trúc dữ liệu ảnh bao gồm BITMAPFILEHEADER, BITMAPINFOHEADER, OPTIONAL PALETTE, và IMAGE DATA, làm cơ sở cho việc thực hiện các phép toán giấu tin. Phương pháp đánh giá chất lượng ảnh sau khi giấu tin bằng PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) được trình bày, với giá trị PSNR trên 35dB được coi là tốt.

Phần này giải thích kỹ thuật nén ảnh JPEG, liên quan đến việc giảm thiểu dư thừa thông tin trong ảnh. Nén ảnh JPEG sử dụng biến đổi DCT (Discrete Cosine Transform) để chuyển đổi dữ liệu ảnh từ miền không gian sang miền tần số, giúp giảm thiểu dư thừa thông tin. Quá trình lượng tử hoá (quantization) và giải lượng tử hoá được mô tả, nhấn mạnh việc lượng tử hoá dựa trên bảng lượng tử ảnh hưởng đến kích thước file sau nén. Mã hoá Huffman được đề cập như một phương pháp mã hoá hiệu quả dựa trên tần suất xuất hiện của các hệ số. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) được sử dụng để đánh giá độ nhiễu của ảnh trước và sau khi giấu tin, giá trị PSNR càng cao thì chất lượng ảnh càng tốt. Giá trị PSNR được coi là tốt nếu trên 35dB và không chấp nhận được nếu dưới 20dB.

Thuật toán Wu-Lee, được phát triển bởi M. Wu và J. Lee, là một phương pháp giấu tin trong ảnh nhị phân khá phổ biến. Thuật toán này hoạt động trên nguyên tắc chia ảnh nhị phân (được xem như ma trận nhị phân) thành các khối m x n bit. Mỗi khối được sử dụng để giấu một bit thông tin bằng cách thay đổi tối đa một bit trong khối đó. Một ma trận khóa K (kích thước m x n) đóng vai trò quan trọng trong việc xác định bit nào sẽ được thay đổi. Điều kiện 0 < SUM(F’ ⊗ K) < SUM(K) được sử dụng để đảm bảo việc giấu tin không làm lộ khóa K. Nếu tổng các phần tử của ma trận F’ nhân với ma trận khóa K bằng 0 hoặc bằng tổng các phần tử của K thì không nên giấu tin vào khối đó. Đây là một thuật toán tương đối đơn giản, nhưng cũng có những hạn chế về dung lượng giấu tin và độ an toàn.

Thuật toán Wu-Lee biến đổi ma trận F thành F’ sao cho tổng các phần tử của F’ nhân với ma trận khóa K (F’ ⊗ K) có cùng tính chẵn lẻ với bit thông tin b cần giấu. Nếu tính chẵn lẻ không khớp, thuật toán sẽ đảo giá trị của một phần tử F_i,j tương ứng với K_i,j = 1 để đạt được tính bất biến. Ma trận khóa K được coi như một mặt nạ, định hướng quá trình thay đổi bit trong khối. Thuật toán này có thể được mở rộng để áp dụng cho ảnh màu và ảnh xám, bằng cách chọn bit quan trọng nhất của mỗi điểm ảnh để tạo ma trận nhị phân. Việc áp dụng hiệu quả thuật toán Wu-Lee cho ảnh màu hứa hẹn khả năng giấu tin mật tốt hơn, đảm bảo tính ẩn và dung lượng thông tin giấu cao hơn.

Ưu điểm chính của thuật toán Wu-Lee là sự đơn giản trong thiết kế và thực hiện. Tuy nhiên, nhược điểm đáng kể là tỉ lệ giấu tin thấp, vì mỗi khối chỉ giấu được một bit thông tin. Độ an toàn cũng không cao, bởi nếu đối phương biết thuật toán được sử dụng và xác định được kích thước khối (m, n) cùng ma trận khóa K, họ có thể dễ dàng tìm ra thông tin giấu. Vì vậy, mặc dù dễ thực hiện, thuật toán này không phù hợp với các ứng dụng đòi hỏi dung lượng giấu tin lớn và độ bảo mật cao. Khả năng mở rộng sang ảnh màu và ảnh xám tuy có tiềm năng nhưng vẫn cần nghiên cứu thêm để tối ưu hiệu quả và đảm bảo tính an toàn.

Thuật toán F5, được đề xuất bởi Pfitzmann và Westfeld năm 2001, là một phương pháp nhúng thông điệp vào các hệ số DCT (Discrete Cosine Transform) của ảnh. Thuật toán này sử dụng một bước đi giả ngẫu nhiên để duyệt qua các hệ số DCT, bỏ qua hệ số DC và các hệ số bằng 0. Nếu LSB (Least Significant Bit) của hệ số DCT không phù hợp với bit thông điệp, giá trị tuyệt đối của hệ số đó sẽ giảm đi 1. Nếu phép trừ dẫn đến 0, bit thông điệp sẽ được nhúng vào hệ số tiếp theo. F5 sử dụng kỹ thuật mã hoá ma trận (matrix encoding) để giảm thiểu số lượng thay đổi cần thiết trên ảnh, giúp giảm thiểu tối đa khoảng trên 50% thay đổi so với Jsteg. Matrix encoding có 3 tham số (c, n, k), với c là số thay đổi trên một nhóm n hệ số DCT, và k là số bit được nhúng. Trong một phiên bản đơn giản, (1, 2^k-1, k) được sử dụng, với một hàm băm để xác định k bit khi áp dụng cho 2^k-1 hệ số. Việc lựa chọn tham số k phù hợp rất quan trọng để đảm bảo thông điệp được nhúng hoàn toàn vào ảnh mà không làm ảnh hưởng quá nhiều đến chất lượng ảnh.

Kỹ thuật giấu tin trên ảnh biên được đề xuất bởi Hongxia Wang, Gouxi Chen, và Meng Zhang năm 2013. Phương pháp này nhằm cải thiện độ bền vững của thuật toán giấu tin trong ảnh nhị phân bằng cách kết hợp biến đổi hình thái học (tách biên) và thuật toán F5. Đầu tiên, ảnh được xử lý bằng biến đổi hình thái học (co giãn và tách cạnh) để tách chiết ra phần ảnh biên. Sau đó, thuật toán F5 được áp dụng để giấu thông tin vào ảnh biên này. Việc lựa chọn yếu tố cấu trúc trong biến đổi hình thái học ảnh hưởng đến kết quả tách biên, cần được tối ưu để đạt được hiệu quả tốt nhất. Phương pháp giãn ảnh được mô tả, cho thấy ảnh giãn nở ra một vòng khi áp dụng ma trận yếu tố cấu trúc, và hiệu ứng này được sử dụng để nhận biết biên ảnh. Kết hợp với thuật toán F5, phương pháp này hướng đến tăng độ bền vững của quá trình giấu tin, đảm bảo thông tin khó bị phát hiện sau khi ảnh bị xử lý.

Kết quả thử nghiệm cho thấy khả năng giấu tin của mỗi ảnh khác nhau. Những ảnh có kích thước tương tự nhau cho kết quả khả năng giấu tin nằm trong một khoảng giá trị nhất định, cho thấy khả năng giấu tin phụ thuộc vào giá trị điểm ảnh của ảnh. Kỹ thuật giấu tin trên biên ảnh nhị phân đảm bảo tính vô hình của thông tin giấu, khó phân biệt bằng mắt thường. PSNR được sử dụng để đánh giá chất lượng ảnh trước và sau khi giấu tin, cho thấy sự biến dạng của ảnh hầu như không có, chứng tỏ hiệu quả của kỹ thuật. Tuy nhiên, do vấn đề phức tạp của giấu tin mật và kinh nghiệm còn hạn chế, một số khó khăn vẫn tồn tại trong quá trình nghiên cứu. Vì vậy, việc đóng góp ý kiến để hoàn thiện báo cáo là rất cần thiết.

Đồ án sử dụng PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) để đánh giá chất lượng ảnh trước và sau khi giấu tin. PSNR đo độ nhiễu của ảnh, được tính bằng đơn vị logarit decibel (dB). Một giá trị PSNR cao cho thấy độ nhiễu thấp, tức là chất lượng ảnh tốt hơn sau khi giấu tin. Theo tiêu chuẩn, PSNR đạt khoảng 35dB được coi là tốt, trong khi giá trị dưới 20dB là không chấp nhận được. PSNR là một chỉ số phổ biến trong đánh giá chất lượng hình ảnh và video, được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực xử lý ảnh. Việc đo lường PSNR giúp đánh giá hiệu quả của thuật toán giấu tin, đảm bảo rằng việc nhúng thông tin không làm giảm chất lượng ảnh quá nhiều, vẫn duy trì được độ rõ nét và chi tiết cần thiết.

Kết quả thử nghiệm cho thấy khả năng giấu tin của mỗi ảnh khác nhau, phụ thuộc vào đặc điểm của ảnh đó. Những ảnh có cùng kích thước cho thấy khả năng giấu tin nằm trong một khoảng giá trị gần tương đương nhau, điều này chứng tỏ khả năng giấu tin phụ thuộc vào giá trị điểm ảnh. Với kỹ thuật giấu tin trên biên của ảnh nhị phân, tính vô hình của thông tin được đảm bảo, khó phân biệt bằng mắt thường. PSNR đạt được cho thấy sự biến dạng của ảnh hầu như không có, chất lượng ảnh sau khi giấu tin vẫn nằm trong ngưỡng chấp nhận được. Điều này cho thấy kỹ thuật giấu tin này có hiệu quả và triển vọng. Tuy nhiên, do sự phức tạp của vấn đề giấu tin mật và kinh nghiệm nghiên cứu còn hạn chế, một số khó khăn vẫn được nêu ra, cần có sự đóng góp ý kiến từ các chuyên gia để hoàn thiện báo cáo.