Ứng dụng

1.Giới thiệu

Dấu tin trong ảnh [1,2] là một kỹ thuật được sử dụng để nhúng dữ liệu mật vào trong một bức ảnh như dữ liệu được dấu vào một bức ảnh được xuất bản nhưng quá trình dấu không làm hỏng ảnh gốc. Bức ảnh chứa dữ liệu mật được dấu gọi là ảnh chứa thông tin giấu (stego-image). Ảnh dấu thông tin sẽ không làm thu hút sự chú ý của tin tặc, kẻ tấn công nhằm ngăn chặn việc đánh cắp thông tin. Tuy nhiên, thông tin này người nhận có thể giải mã và lấy được nguyên vẹn thông tin ẩn giấu trong ảnh.

Ngày nay, có nhiều kỹ thuật, phương pháp thực hiện việc giấu tin trong ảnh nhưng phương pháp đơn giản nhất là giấu tin vào các bít ít quan trọng nhất (LSB) của bức ảnh.  Các thông điệp bí mật được nhúng vào các bít cuối cùng ở rìa của một hình ảnh để tránh sự chú ý của kẻ tấn công, tin tặc. Đảm bảo an ninh và chất lượng của ảnh chứa thông tin giấu là hai vấn đề chính của phương pháp thay thế các bít ít quan trọng LSB.

Có rất nhiều kỹ thuật dấu tin dựa trên LSB được đề xuất trong [3,4,5,6,7], cụ thể: theo Ching-Sheng Hsu và đồng sự [3] đã áp dụng giải thuật tối ưu Ant Colony (ACO) để xây dựng một ma trận tối ưu LSB thay thế. Kết quả thực nghiệm cho thấy ACO có thể tìm thấy ma trận tối ưu LSB thay thế hiệu quả và nâng cao chất lượng của ảnh chứa thông tin giấu. Theo Wang và đồng sự [4] đề xuất phương pháp sử dụng giải thuật di truyền (GA) để tìm kiếm vị trí thay thế tối ưu gần nhất của LSB để nâng cao chất lượng của ảnh. Nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh chứa thông tin dấu và tăng dung lượng thông tin được dấu, Wu và cộng sự [7] áp dụng phương pháp thay thế LSB và giải thuật di truyền (GA) để phát triển hai phương pháp thay thế tối ưu khác đó là (1) phương pháp thay thế tối ưu toàn cục và (2) phương pháp thay thế tối ưu cục bộ, với phương pháp này giúp làm tăng chất lượng của hình ảnh được giấu tin và khả năng chưa thông tin cần giấu lớn hơn.

2.Kỹ thuật giấu tin bằng phương pháp thay thể LSB đơn giản.

Kỹ thuật thay thế LSB thực hiện dựa trên việc xác định các bit ít quan trọng nhất của bức ảnh để thay thế bằng các bit thông tin cần giấu [8].

Bit ít quan trọng của một bức ảnh là bit có ảnh hưởng ít nhất tới việc quyết định tới màu của mỗi điểm ảnh, vì vậy khi ta thay đổi bit ít quan trọng của một điểm ảnh thì màu của mỗi điểm ảnh mới sẽ tương đối gần với điểm ảnh cũ. Như vậy, kỹ thuật tách bit trong xử lý ảnh đựợc sử dụng rất nhiều trong quy trình giấu tin. Việc xác định LSB của mỗi điểm ảnh trong một bức ảnh phụ thuộc vào định dạng của ảnh và số bit màu dành cho mỗi điểm của ảnh đó.

Phương pháp LSB (Least Significant Bit) sẽ thay thế bit ít quan trọng nhất, thường là bit cuối của mỗi mẫu dữ liệu bằng bít thông tin mật. Như vậy trên mỗi pixel của một ảnh BMP 24bit có thể giấu được từ 1 đến 3 bit mật.

Ưu điểm của phương pháp này là dễ cài đặt và cho phép giấu dữ liệu nhiều. Có thể tăng thêm dữ liệu giấu bằng cách sử dụng hai bit LSB. Tuy nhiên cách làm này cũng làm tăng nhiễu trên đối tượng chứa dẫn đến đối phương dễ phát hiện và thực hiện các tấn công. Vì vậy dữ liệu chứa cần phải được chọn trước khi giấu sử dụng phương pháp này.

Qui trình thực hiện dấu tin bằng phương pháp thay thế LSB như sau [9], nếu gọi S là ảnh chứa thông tin mật cần giấu, H là ảnh chủ sẽ nhúng S vào, cả hai ảnh là ảnh xám mỗi điểm ảnh chứa n bits. Giả sử rằng chúng ta cần nhúng S vào phía bên phải cùng k bits của mỗi điểm ảnh trong H. Trước hết, S sẽ được chuyển đổi sang S’, trong qui trình này, chúng ta phân rã mỗi pixel của S thành các đơn vị nhỏ k-bit để hình thành ảnh k-bit S’ – ảnh chủ H sẽ được trích rút ra thành LSB R (k bits bên phải cùng của mỗi điểm ảnh) và MSB (bít quan trọng nhất) L, sau đó thực hiện thay thế các bít ít ý nghĩa nhất bởi các giá trị cần giấu được kết quả T, thực hiện việc hợp nhất T và L để dược ảnh Z là kết quả của việc dấu S vào H.

 

Hình 1: Sơ đồ mô tả quá trình dấu thông tin LSB đơn giản

Vi dụ, xem xét một bức ảnh xám bitmap 8-bit, mỗi điểm ảnh (pixel) chứa một byte giá trị xám. Giả sử rằng, 8 điểm ảnh đầu tiên của ảnh gốc có giá trị sau [9]

            10010111 10001100 11010010 01001010 00100110 01000011 00010101 01010111

Để giấu chữ A có giá trị nhị phân là 01000001 vào ảnh trên, chúng ta cần thay thể các LSB của các điểm ảnh và giá trị mới của ảnh trên là:

            10010110 10001101 11010010 01001010 00100110 01000010 00010100 01010111

Thuật toán dấu tin vào LSB

-      Chọn tập con {j­_1, …, j_{l (m)}} của tập các điểm biên C và thực hiện việc thay thế  LSB(Cj_i) = m_i, (m_i có thể là 0 hoặc 1).

Thuật toán

Input : cover C

For i=1 to Lenghth (m) do

      Compute index j_i where to store the i^th  message bit of m

      Sj_i <- LSB(Cj_i) = m_i

End for

Output Stego-image S

3.Bit ít ý nghĩa theo quan điểm của phép biến đổi hình thái

Hình thái từ (word morphology)  dùng để chỉ hình dạng và cấu trúc. Trong quan điểm của máy tính nó được dùng để chỉ cấutrúchayhìnhhọctopo của đốitượngtrongảnh. Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra khái niệm bit ít ý nghĩa nhất dưới góc độ hình thái. Trên cơ sở khái niệm bit ít ý nghĩa được đưa ra đưa ra, bài báo đề xuất thuật toán giấu tin dựa vào bít ít ý nghĩa nhất theo cách tiếp cận hình thái.

Các phép toán cơ bản của hình thái đượcđịnh nghĩadựa trên 4 phép toán chính Dilation (giãnnở), Erosion(co), Closing (đóng), Opening (mở). Phép dilation làm nở rộng vùng ảnh, phép Erosion làm thu nhỏ vùng ảnh.

Một số định nghĩa liên quan như sau :

Giảthiết,tacóđốitượng ảnh Xvàphầntửcấutrúc(mẫu)BtrongkhônggianEuclidehaichiều.Kíhiệu BxlàdịchchuyểncủaBtớivịtríx.Các định nghĩa như sau:

Định nghĩa 1(DILATION) : Phépdilation củaX theo B được ký hiệu là , xác định bởi công thức:                                                                                           [1]      

Địnhnghĩa2(EROSION): Phép erosion  của X theo B được ký hiệu là , xác định bởi công thức :                                                                          [2]

Từ đó, ta có một số tính chất như sau :

Đìnhnghĩa3 (OPEN) : Phéptoánmở(OPEN)củaXtheocấutrúcBlàtậphợpcácđiểmcủa ảnhXsaukhiđãcovàgiãnnởliênliếptheoB.

Tacó:                                   OPEN(X,B)=(                                       [3]

PhépOPENloại khỏi phần nhỏ của vùng mà nhô ra khỏi ranh giới vào vùng nền của ảnh.

Địnhnghĩa4(CLOSE) : Phéptoánđóng(CLOSE)củaXtheocấutrúcBlàtậphợpcácđiểm củaảnhXsaukhiđãgiãnnởvàcoliêntiếptheoB.

Tacó:                                     CLOSE(X,B) = )                                               [4]

Phép toán CLOSEcó thể đóng những lỗ hổng nội bộ trong một vùng ảnh và loại bỏ loại bỏ "vịnh" dọc theo biên.

 

Tính chất 1 (Tính gia tăng):

                                                                       [5.1]

 

 

                                                             [5.2]

 

Định lý 1 (XbịchặnbởicáccậnOPENvàCLOSE) : Giảsử,Xlàmộtđốitượngảnh,Blàmẫu,khiđó,Xsẽbịchặntrên bởitậpCLOSEcủaX theoB vàbịchặndướibởitậpOPENcủaX theoB. Nghĩa là:

                                                                          [6]

Hệ quả (Tínhbấtbiến):

                                                                        [7.1]

                                                 [7.2]

Chứng minh :

i:Từđịnhlý1tacóX  

  (dotínhchấtgiatăng)                            (*)

Mặtkhác,cũngtừđịnhlý1,tacó : . Do đó, thay X bởi 

ta được :                                                                       (**)

Từ (*) và (**) suy ra : 

ii:Từ địnhlý1tacó :  

                 (dotínhchấtgiatăng)                                        (***)

Mặt khác, cũng từ định lý 1, ta có :  . Do đó, thay X bởi

ta được :                                                               (*****)

Từ (***) và (****) suy ra :

Hệ quả 1 có thể viết lại như sau :

     

Suy ra, khi thực hiện  quá trình CLOSE ( hoặc OPEN ), sau đó thực hiện tiếp phép giãn (DILATION) hoặc co (EROSION) đối với đối tượng ảnh ban đầu sẽ được bảo toàn. Nhưng trong thực tế, khi thực hiện CLOSE (hoặc OPEN), chúng ta đã loại bỏ các bit ở vùng vùng mà nhô ra khỏi ranh giới vào vùng nền của ảnh, do đó dẫn đến sự sai lệch. Nhưng sự sai lệch này không làm thay đổi cấu trúc đối tượng ảnh. Nên có thể hiểu đó là các bit ít ý nghĩa hoặc không có tác dụng trong phép toán hình thái .

Do đó, bit ít ý nghĩa theo quan điểm phép biến đổi hình thái là một tập K thỏa mãn :

               hoặc

             

Để xác định tập K ta hãy xem xét ví dụ cụ thể sau.

 

 

Cho tập X và tập thành phần B như sau :

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ta được tập K tương ứng:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.Thuật toán giấu tin dựa vào bít ít ý nghĩa nhất theo cách tiếp cận hình thái

Quá trình nhúng và giải nén dữ liệu bí mật vào đối tượng là ảnh nhị phân như sau :

Thuật toán  : EMB(M,X,K,p)

Đầu vào : Ảnh nhị phân X với p bit LSB được xác định bởi phép toán hình thái, một ảnh bí mật M. 

Đầu ra : Ảnh M’ sau khi đã được nhúng bằng hàm EMB(M,X,K,p)

Bước 1 :  Biến đổi ảnh bí mật M để nhận được chuỗi nhị phân S. Biến đổi X thành chuỗi R

 

Bước 2 : Thực hiện biến đổi S thành S’sau khi kết hợp S với khóa K (dùng hoán vị hoặc biến đổi Arnold)    

Bước 3 : Xác định p bit của R sau khi thực hiện xác định p theo phép toán hình thái

Bước 4 : Tạo M’ bằng cách thay thế S’ vào p bit LSB của R.

 

Thuật toán  :  Extracting (M’,R,K,p)

Đầu vào : Ảnh M’ được thay thế bởi p bit LSB được xác định bởi phép toán hình thái

Đầu ra : Ảnh bí mật M

Bước 1 :  Nhúng chuỗi S’ từ M'

Bước 2 : Giải mã để thu S từ S’  

Bước 3 : Dựng lại ảnh bí mật M từ  S

 

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Pan, H.K., Chen, Y.Y., Tseng, Y.C.: A Secure Data Hiding Scheme for Two-color Images. In: Proceedings of the Fifth IEEE Symposium on Computers and Communications, Antibes-Juan les Pins, France, July 2000, pp. 750–755 (2000)

[2]. Petitcolas, F., Anderson, R., Kuhn, M.: Information Hiding: A Survey. Proceedings of the IEEE 87(7), 1062–1078 (1999) CrossRef

 [3]  Ching-Sheng Hsu; Shu-Fen Tu, "Finding Optimal LSB Substitution Using Ant Colony Optimization Algorithm," Communication Software and Networks, 2010. ICCSN '10. Second International Conference on , vol., no., pp.293,297

[4] Wang, R.Z., Lin, C.F., Lin, J.C.: Image Hiding by Optimal LSB Substitution and Genetic Algorithm. Pattern Recognition 34, 671–683 (2001)CrossRef

[5] Dumitrescu, S., Wu, X., Memon, N.: On Steganalysis of Random LSB Embedding in Continuous-tone Images. In: IEEE International Conference on Image Processing, Rochester, New York, USA, September 2002, vol. 3, pp. 641–644 (2002)

[6]. Zhang, T., Ping, X.: A New Approach to Reliable Detection of LSB Steganography in Natural Images. Signal Processing 83, 2085–2093 (2003)CrossRef

[7] Ming-Ni Wu,  Min-Hui Lin,  Chin-Chen Chang, “A LSB Substitution Oriented Image Hiding Strategy Using Genetic Algorithms”,  Advanced Workshop on Content Computing , AWCC 2004”, Content computing Proceedings , ZhenJiang, JiangSu, China, November 15-17, 2004.

[8] Chi-Kwong Chan, L.M. Cheng, "Hiding data in images by simple LSB substitution", Pattern Recognition 37 (2004) 469 – 474

[9] Ankit Chadha, Neha Satam, Rakshak Sood, Dattatray Bade,"Image Steganography using Karhunen-Loève Transform and Least Bit Substitution",International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 79 – No9, October 2013

[10] Ankit Chadha, Neha Satam, Rakshak Sood, Dattatray Bade, "An Efficient Method for Image and Audio Steganography using  Least  Significant  Bit  (LSB)  Substitution", International  Journal  of  Computer  Applications  (0975  –8887), Vol. 77– No.13, September 2013.