Giấu tin trong ảnh: Phương pháp và ứng dụng

Đoạn mở đầu nhấn mạnh tầm quan trọng của an toàn dữ liệu trong thời đại internet phát triển. Giấu tin mật (steganography) được định nghĩa là nghệ thuật và khoa học về truyền thông vô hình, ẩn thông tin mật trong các thông tin khác để che giấu sự tồn tại của nó. Đồ án tập trung vào kỹ thuật giấu tin văn bản trong hình ảnh, sử dụng phương pháp kết hợp dữ liệu mật với giá trị điểm ảnh. Các bit có trọng số thấp của điểm ảnh được thay thế để đánh dấu sự hiện diện của dữ liệu. Việc sử dụng một bộ tạo số giả ngẫu nhiên tăng cường bảo mật, làm khó khăn cho việc khai thác thông tin mật. Kết quả ban đầu cho thấy kỹ thuật này bảo mật trước các cuộc tấn công trực quan và thống kê, đồng thời cho phép giấu nhiều dữ liệu hơn bằng cách sử dụng nhiều bit trên mỗi điểm ảnh. Đây là một kỹ thuật giấu tin nhằm bảo mật thông tin, khác biệt với thủy vân số (watermarking) có mục đích bảo vệ bản quyền.

Văn bản chỉ rõ sự khác biệt giữa hai mục đích chính của kỹ thuật giấu thông tin: giấu tin mật (steganography) và thủy vân số (watermarking). Giấu tin mật ưu tiên an toàn và bảo mật thông tin giấu, tập trung vào việc giấu được nhiều thông tin nhất có thể mà khó bị phát hiện. Ngược lại, thủy vân số nhắm đến việc bảo vệ bản quyền đối tượng, đòi hỏi tính bền vững cao, khả năng khẳng định quyền sở hữu và phát hiện xuyên tạc thông tin. Hai mục đích này đã phát triển thành hai lĩnh vực riêng biệt với yêu cầu và tính chất khác nhau, minh họa rõ ràng qua hình 1.1 trong tài liệu gốc. Điều này thể hiện sự đa dạng trong ứng dụng của kỹ thuật giấu tin.

Giấu tin trong ảnh là kỹ thuật chủ yếu được nghiên cứu, do đặc tính dữ liệu tĩnh của ảnh. Các kỹ thuật giấu tin phụ thuộc vào loại ảnh (đen trắng, xám, màu) và định dạng ảnh. Một số đặc trưng quan trọng: dữ liệu tri giác tĩnh, tức là dữ liệu ảnh không thay đổi theo thời gian; kỹ thuật giấu phụ thuộc ảnh, mỗi loại ảnh có kỹ thuật riêng; và lợi dụng tính chất hệ thống thị giác của con người. Các yêu cầu khác bao gồm: tính bền (giữ thông tin sau biến đổi ảnh), tính an toàn (không thể xóa thông tin trừ khi ảnh bị phá hủy), và đảm bảo chất lượng ảnh sau khi giấu tin. Chất lượng ảnh được duy trì tốt hơn trong ảnh màu/xám so với ảnh đen trắng, do số lượng bit biểu diễn mỗi điểm ảnh. Thông tin giấu bị biến đổi nếu có bất kỳ biến đổi nào trên ảnh, tạo điều kiện cho nhận thực và phát hiện xuyên tạc thông tin. Cuối cùng, kỹ thuật giấu tin không thay đổi kích thước hình ảnh.

Các phương pháp giấu tin được phân loại theo hai cách: theo miền không gian (nhúng thông tin vào các bit có trọng số thấp của ảnh, thường áp dụng cho ảnh bitmap không nén) và miền tần số (sử dụng biến đổi ảnh). Một cách phân loại khác là dựa trên sự phụ thuộc vào định dạng ảnh: phương pháp phụ thuộc định dạng ảnh (dễ bị tổn thương bởi biến đổi ảnh, ví dụ ảnh dựa trên bảng màu, ảnh JPEG) và phương pháp độc lập với định dạng ảnh (lợi dụng biến đổi ảnh để giấu tin, ví dụ giấu vào hệ số biến đổi). Kỹ thuật biến đổi miền, ví dụ thuật toán DCT, cũng được đề cập. Kỹ thuật sử dụng mặt nạ giác quan, dựa trên nguyên lý đánh lừa hệ thống giác quan của con người, cũng được mô tả. Điều này cho thấy sự phong phú và đa dạng của các kỹ thuật giấu tin hiện có.

Một kỹ thuật giấu tin mật tốt cần đạt được ba mục tiêu: giấu được lượng dữ liệu tối đa, tính không nhận thấy (chất lượng ảnh không thay đổi sau khi giấu tin), và bảo mật cao, chống lại các cuộc tấn công của kẻ xấu. Bảo mật được nhấn mạnh là phải mạnh mẽ để chống lại các cuộc tấn công. Trong ngữ cảnh thủy vân số, mục tiêu khác là độ bền vững cao của thông tin giấu, thậm chí với thủy vân dễ vỡ, thông tin vẫn được bảo vệ. Đây là các tiêu chí quan trọng để đánh giá hiệu quả của các kỹ thuật giấu tin khác nhau.

Để thực hiện giấu tin trong ảnh, việc hiểu cấu trúc ảnh là rất cần thiết. Văn bản đề cập đến nhiều định dạng ảnh chuẩn như JPEG, PCX, BMP, GIF, IMG… Tuy nhiên, phần này tập trung vào ảnh bitmap (*.BMP). Cấu trúc BMP được mô tả một cách khái quát, bao gồm các phần như: thông tin về kiểu nén dữ liệu (Compression), kích thước ảnh (ImageSize), độ phân giải ngang và dọc (XpelsPerMeter, YpelsPerMeter), và số màu sử dụng (ColorsUsed). Các thông tin này được biểu diễn bằng byte. Một điểm quan trọng là chuỗi kí hiệu đầu tiên, viết hoa, chứa thông tin cần thiết để đọc tệp, nếu bộ giải mã không nhận dạng được chuỗi này thì việc đọc tệp bị hủy. Phần BitmapData nằm sau bảng màu, chứa giá trị màu của điểm ảnh, được lưu từ dưới lên trên, từ trái sang phải. Mỗi điểm ảnh là một chỉ số trỏ tới phần tử màu tương ứng trong bảng màu. Hiểu cấu trúc này là nền tảng để thực hiện kỹ thuật giấu tin trong ảnh BMP, ví dụ như sử dụng ba byte cho mỗi pixel (Red, Green, Blue) để nhúng dữ liệu.

Phần này mô tả cấu trúc ảnh PNG, một định dạng sử dụng phương pháp nén dữ liệu mới không làm mất dữ liệu gốc. PNG được hỗ trợ bởi thư viện libpng. Khác với BMP, PNG được mô tả như một chuỗi các thành phần, mỗi thành phần chứa kích thước, kiểu, dữ liệu, và mã sửa lỗi CRC. Mỗi thành phần được gán tên bằng 4 chữ cái, phân biệt chữ hoa chữ thường để giúp bộ giải mã nhận dạng. Cấu trúc PNG dựa trên các thành phần này cho phép tương thích với các phiên bản cũ. 8 byte kí hiệu (89 50 4E 47 0D 0A 1A) ở đầu tập tin xác định định dạng PNG. Việc hiểu cấu trúc PNG là quan trọng vì nó cung cấp một phương tiện khác để thực hiện giấu tin trong ảnh, đặc biệt là khi xét đến tính năng nén dữ liệu không mất mát của nó. Sự khác biệt trong cấu trúc giữa BMP và PNG ảnh hưởng đến cách thức triển khai các kỹ thuật giấu tin.

Văn bản so sánh định dạng BMP và PNG, nhấn mạnh ưu điểm của PNG so với các định dạng phổ biến khác như JPG, GIF, BMP về khả năng nén không mất dữ liệu, đặc biệt hữu ích trong môi trường đồ họa web. Cấu trúc chi tiết của BitmapData trong BMP, cụ thể là việc mỗi pixel có ba byte (Red, Green, Blue), được đề cập để minh họa cách thức nhúng dữ liệu: mỗi ký tự văn bản (chuyển đổi sang mã ASCII) được so sánh với 7 bit có trọng số cao (MBSs) của ba kênh màu. Nếu khớp, các bit LSBs được sử dụng để đánh dấu dữ liệu. Hai kênh màu được dùng làm kênh chỉ báo, LSB của hai kênh này đánh dấu sự hiện diện của dữ liệu trong bất kỳ kênh màu nào. Sự khác biệt về cấu trúc ảnh BMP và PNG, cũng như sự phân tích chi tiết về cấu trúc pixel trong BMP, tạo cơ sở để lựa chọn định dạng ảnh phù hợp cho các kỹ thuật giấu tin cụ thể. Hiểu rõ cấu trúc ảnh là tiền đề cho việc thiết kế và triển khai các thuật toán giấu tin hiệu quả.

Phần này giới thiệu về kỹ thuật giấu tin LSB (Least Significant Bit), được đánh giá là có tính bảo mật cao và khả năng giấu nhiều dữ liệu. Tuy nhiên, các kỹ thuật LSB truyền thống chưa sử dụng hết tiềm năng của ảnh gốc. Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để tăng số lượng bit/pixel được sử dụng nhằm tăng dung lượng giấu tin. Bài báo đề cập đến nghiên cứu của Sukhpreet và Sumeet (tháng 10/2010) đề xuất kỹ thuật giấu văn bản trong ảnh với 7 bit/pixel mà không làm thay đổi rõ rệt hình ảnh. Văn bản được chuyển đổi sang mã ASCII, và 7 bit mã ASCII của mỗi ký tự được so khớp với giá trị điểm ảnh. Kỹ thuật LSB được sử dụng để đánh dấu sự hiện diện của dữ liệu trong điểm ảnh. Kỹ thuật này được xem là một cải tiến so với các kỹ thuật giấu tin truyền thống, hướng đến việc tối ưu hóa dung lượng giấu tin mà vẫn đảm bảo chất lượng hình ảnh.

Kỹ thuật này sử dụng ảnh Bitmap làm ảnh gốc do lượng thông tin dư thừa lớn, thuận lợi cho việc nhúng nhiều dữ liệu mật mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh. Thuật toán bắt đầu bằng việc ẩn chiều dài của tin nhắn vào hàng đầu tiên của ảnh bằng kỹ thuật LSB. Tiếp theo, từng ký tự của tin nhắn được so sánh với 7 MSBs (Most Significant Bits) của ba kênh màu (Red, Green, Blue) của mỗi điểm ảnh, bắt đầu từ điểm ảnh đầu tiên của hàng thứ hai. Nếu khớp, giá trị của các kênh chỉ báo được thiết lập theo tiêu chí cụ thể (bảng 3.2 – không được cung cấp chi tiết trong đoạn trích). Một bộ tạo số giả ngẫu nhiên được sử dụng để lựa chọn kênh chỉ báo, tăng cường bảo mật cho kỹ thuật giấu tin. Các bước thuật toán được trình bày chi tiết, bao gồm đọc ảnh gốc và tin nhắn, chuyển đổi sang mã ASCII, giấu chiều dài tin nhắn, so khớp ký tự với MSBs và thiết lập kênh chỉ báo. Thuật toán giải mã cũng được đề cập, dựa trên việc sử dụng bộ tạo số giả ngẫu nhiên và bảng 3.2 để xác định kênh chỉ báo và trích xuất dữ liệu từ các điểm ảnh.

Quá trình giải mã phụ thuộc vào giá trị của hàm tạo số giả ngẫu nhiên, được sinh ra giống như trong quá trình giấu tin. Giá trị của các kênh chỉ báo giúp xác định vị trí dữ liệu trong kênh màu nào. Các bước giải mã bao gồm: đọc hình ảnh đã giấu tin, trích xuất chiều dài tin nhắn từ hàng đầu tiên, tìm kênh chỉ báo, và trích xuất dữ liệu từ các điểm ảnh. Chất lượng ảnh sau khi giấu tin được đánh giá thông qua PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), được tính toán dựa trên lỗi bình phương trung bình (MSE) giữa ảnh gốc và ảnh đã giấu tin. Công thức MSE được đề cập, sử dụng giá trị tối đa của pixel (MAX I) là 255 (cho ảnh 8 bit). PSNR càng cao, chất lượng ảnh càng tốt. Kết quả cho thấy PSNR > 40, chứng tỏ chất lượng hình ảnh sau khi giấu tin là tốt, và số lượng ký tự càng ít thì PSNR càng cao. PSNR là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả của kỹ thuật giấu tin này.

Phần kết luận nhấn mạnh vào thành công của kỹ thuật giấu tin được đề xuất trong việc đạt được các mục tiêu đề ra. Kỹ thuật này đã chứng minh khả năng bảo mật cao trước các cuộc tấn công thống kê và trực quan, đồng thời cho phép giấu nhiều thông tin hơn nhờ việc sử dụng 7 bit/pixel. Việc sử dụng bộ tạo số giả ngẫu nhiên đã góp phần tạo ra một lớp bảo mật bổ sung, tăng độ khó khăn cho việc khai thác thông tin. Ảnh bitmap, với lượng thông tin dư thừa lớn, được chọn làm ảnh gốc. Kết quả đánh giá PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) cho thấy chất lượng hình ảnh sau khi giấu tin rất tốt, nghĩa là hình ảnh gần như không bị thay đổi và thông tin giấu khó bị phát hiện. Các kết quả này chứng minh tính khả thi và hiệu quả của kỹ thuật giấu tin được nghiên cứu.

Mặc dù đạt được kết quả khả quan, người thực hiện cũng thừa nhận những hạn chế của đồ án. Kỹ thuật giấu tin trong ảnh là một lĩnh vực còn khá mới mẻ, thời gian thực hiện có hạn, cùng với kinh nghiệm và kiến thức còn hạn chế đã dẫn đến một số thiếu sót trong báo cáo. Điều này cho thấy sự cần thiết của thêm thời gian nghiên cứu và cải tiến kỹ thuật giấu tin để đạt được hiệu quả tối ưu. Tài liệu tham khảo được liệt kê, bao gồm các luận văn thạc sĩ và các bài báo nghiên cứu quốc tế về steganography, cho thấy sự đầu tư và tìm hiểu sâu rộng của người thực hiện về lĩnh vực này. Sự khiêm tốn trong việc thừa nhận hạn chế cho thấy sự nghiêm túc và tinh thần cầu tiến trong quá trình nghiên cứu.