Kỹ Thuật Giấu Tin Mật Trong Ảnh Tại Đại Học Quốc Gia Hà Nội

Khám phá kỹ thuật giấu tin mật trong ảnh kỹ thuật số qua luận văn nghiên cứu, cung cấp kiến thức và ứng dụng thực tiễn trong bảo mật thông tin.

• Người hướng dẫn: TS. Hồ Văn Thành
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật số
• Đề tài: Kỹ Thuật Giấu Tin Mật Trong Ảnh
• Loại tài liệu: luận văn tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KHÁI QUÁT VỀ GIẤU TIN TRONG ĐA PHƯƠNG TIỆN
• 1.1. GIỚI THIỆU ẢNH TĨNH VÀ MỘT SỐ KHÁI NIỆM
• 1.2. ĐẶC KỸ THUẬT GIẤU TIN TRONG ẢNH KỸ THUẬT SỐ
• 1.3. PHÂN LOẠI KỸ THUẬT GIẤU TIN TRONG ẢNH
• 1.4. TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ KỸ THUẬT GIẤU TIN TRONG ẢNH
• 1.5. THUẬT TOÁN VÀ ĐỘ PHỨC TẠP CỦA THUẬT TOÁN
• 2. CHƯƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT GIẤU TIN MẬT VÀ PHÁT HIỆN GIẤU TIN MẬT TRONG ẢNH KỸ THUẬT SỐ
• 2.1. GIỚI THIỆU VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN MẬT (STEGANOGRAPHY)
• 2.2. PHƯƠNG PHÁP GIẤU TIN MẬT STEGANOGRAPHY
• 2.3. THUẬT TOÁN GIẤU TIN MẬT TRONG ẢNH SỐ
• 2.4. ĐÁNH GIÁ PHƯƠNG PHÁP GIẤU TIN MẬT TRONG ẢNH SỐ
• 3. CHƯƠNG 3: MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN ĐỂ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG THUẬT TOÁN GIẤU TIN MẬT ĐÃ ĐƯỢC CÔNG BỐ
• 3.1. MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN GIẤU TIN MẬT TRONG ẢNH SỐ
• 3.2. PHÂN LOẠI ĐẶC KỸ THUẬT PHÁT HIỆN GIẤU TIN TRONG ẢNH
• 3.3. KỸ THUẬT PHÁT HIỆN GIẤU TIN CỤ THỂ
• 3.4. PHÁT HIỆN GIẤU TIN TỔNG QUÁT
• 3.5. ĐẶC TRƯNG SÓNG BIẾN ĐỔI WAVELET
• 3.6. MA TRẬN ĐỒNG THỜI XUẤT HIỆN
• 3.7. PHÁT HIỆN GIẤU TIN TRONG ẢNH SỬ DỤNG KỸ THUẬT TẦN SỐ
• 3.8. PHÁT HIỆN GIẤU TIN TRONG ẢNH SỬ DỤNG KỸ THUẬT TẦN SỐ CHI-SQUARE
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Kỹ Thuật Giấu Tin Mật Trong Ảnh Số

Sự phát triển của Internet kéo theo sự quan tâm đặc biệt đến lĩnh vực bảo mật thông tin. Dữ liệu số dễ dàng lan truyền và sao chép, làm tăng tính cấp thiết của việc bảo mật thông tin số. Thông tin cần bảo mật có thể được mã hóa, nhưng cách thức mã hóa cần bí mật và hiệu quả. Hiện nay, nhiều hệ thống mạng nội bộ thông suốt các tỉnh thành, đảm bảo thông tin truyền đi không bị lộ lọt. Tuy nhiên, tính cơ động vẫn còn hạn chế. Sử dụng Internet để truyền tin dễ dàng hơn, nhưng đi kèm với rủi ro mất mát và sai lệch thông tin. Do đó, bảo mật thông tin khi truyền trên Internet là vấn đề cấp thiết. Kỹ thuật giấu tin là kỹ thuật nhúng một lượng thông tin số vào một đối tượng dữ liệu số khác, ví dụ như giấu tin trong ảnh số, sao cho người ngoài khó phát hiện.

1.1. Giới Thiệu Chung Về Giấu Tin Trong Đa Phương Tiện

Giấu tin tận dụng “độ dư thừa” của phương tiện giấu để thực hiện việc giấu tin mà người ngoài khó cảm nhận được có thông tin giấu trong đó. Một trong những cách tiếp cận trong bảo mật thông tin là giấu tin, nghĩa là thông tin số cần bảo mật sẽ được người dùng giấu vào một đối tượng dữ liệu số khác (môi trường giấu tin) sao cho sự biến đổi của môi trường sau khi giấu tin là khó nhận biết, đồng thời người dùng có thể lấy lại được các thông tin đã giấu khi cần. Giấu thông tin số, phát hiện thông tin số ẩn giấu trong dữ liệu đa phương tiện đặc biệt là trong ảnh số đang là một vấn đề được quan tâm hiện nay trong nhiều lĩnh vực.

1.2. Phân Loại Các Kỹ Thuật Giấu Tin Mật Hiện Nay

Có nhiều cách phân loại kỹ thuật giấu tin khác nhau dựa trên những tiêu chí khác nhau. Petitcolas đề xuất năm 1999, có thể chia lĩnh vực giấu tin thành hai hướng lớn, đó là giấu tin mật và thủy vân số. Độ an toàn và bảo mật thông tin của kỹ thuật giấu tin được thể hiện ở hai khía cạnh. Một là bảo vệ cho dữ liệu đem giấu và hai là bảo vệ cho chính đối tượng được sử dụng để giấu tin. Ứng với hai khía cạnh đó có hai hướng kỹ thuật rõ ràng đó là giấu tin mật và thủy vân số.

II. Thách Thức An Ninh Phát Hiện Giấu Tin Mật Trong Ảnh

Việc phát triển thương mại điện tử mang lại nhiều lợi ích, tuy nhiên những mặt tiêu cực như vi phạm bản quyền, giả mạo thương hiệu cũng ngày một gia tăng. Phương pháp giấu tin có thể được ứng dụng rộng rãi để gài các thông tin như chữ ký, nhãn thương hiệu để chứng minh sự hợp pháp của sản phẩm, bảo vệ bản quyền. Để phát hiện và phân biệt được một ảnh số nào đó có mang tin mật hay không đòi hỏi rất nhiều yếu tố và kỹ thuật phức tạp. Cần có các phương pháp hiệu quả để phát hiện steganography và đảm bảo an toàn thông tin.

2.1. Vấn Đề Bản Quyền và Chứng Thực Ảnh Số

Trong phát triển thương mại điện tử, sự phát triển của thương mại điện tử mang lại rất nhiều lợi ích, tuy nhiên bên cạnh đó thì những mặt tiêu cực của nó như vi phạm bản quyền, giả mạo thương hiệu cũng ngày một gia tăng. Phương pháp giấu tin có thể được ứng dụng rộng rãi để gài các thông tin như chữ ký, nhãn thương hiệu để chứng minh sự hợp pháp của sản phẩm, bảo vệ bản quyền…

2.2. Các Tiêu Chí Đánh Giá Kỹ Thuật Giấu Tin Trong Ảnh

Các tiêu chí đánh giá kỹ thuật giấu tin trong ảnh bao gồm: tính vô hình (khả năng không bị phát hiện bởi mắt người), khả năng giấu thông tin (dung lượng giấu tin), chất lượng ảnh sau khi giấu tin, tính bền vững của thông tin được giấu (khả năng chống lại các tấn công xử lý ảnh), và độ phức tạp của thuật toán.

III. Phương Pháp Giấu Tin Mật Steganography Nghiên Cứu Chi Tiết

Kỹ thuật giấu tin mật Steganography là kỹ thuật để giấu thông tin hoặc dữ liệu vào trong một đối tượng dữ liệu khác. Theo Lou et al [1], giấu tin mật là phương pháp che giấu sự tồn tại của thông tin vào trong các đối tượng mang khác nhau. Mục đích chính của việc che giấu là để ngăn chặn việc phát hiện thông tin đã được che giấu. Các phương pháp giấu tin mật nổi tiếng nhất của kỹ thuật giấu tin mật truyền thống được thực hiện từ những năm 440 trước công nguyên. Các phương pháp được sử dụng như là che giấu các tài liệu bí mật bằng mực vô hình, giống như sử dụng nước cốt chanh để che giấu thông tin.

3.1. Giới Thiệu Về Kỹ Thuật Giấu Tin Mật Steganography

Kỹ thuật giấu tin mật Steganography là kỹ thuật để giấu thông tin hoặc dữ liệu vào trong một đối tượng dữ liệu khác. Theo Lou et al [1], giấu tin mật là phương pháp che giấu sự tồn tại của thông tin vào trong các đối tượng mang khác nhau. Mục đích chính của việc che giấu là để ngăn chặn việc phát hiện thông tin đã được che giấu.

3.2. Các Phương Pháp Giấu Tin Mật Steganography Phổ Biến

Có một số kỹ thuật cho giấu tin mật là: giấu tin mật hàng loạt (batch steganography), giấu tin mật hoán vị (permutation steganography), sử dụng bit có trọng số thấp nhất (Least signification bit), phân đoạn phức tạp bit-plane (bit-plane complexity segmentation) và xáo trộn dựa trên sự lan truyền của quang phổ hình ảnh (chaos based spread spectrum image steganography).

IV. Giải Thuật Giấu Tin Mật Trong Ảnh Số Phân Tích Chuyên Sâu

Phương pháp giấu tin mật trong ảnh kỹ thuật số đã được nghiên cứu và thực hiện bởi nhiều nhà nghiên cứu (ví dụ như từ [4] – [8]). Warkentin et al [4] đề xuất một cách tiếp cận để che giấu thông tin trong một file nghe nhìn. Trong thuật toán giấu tin mật của họ, thông tin mật được che giấu bên trong một thông điệp chứa (cover message). El-Elmam [5] đề xuất một phương pháp để che giấu một lượng lớn dữ liệu với độ bảo mật cao. Thuật toán của El-Elmam dựa trên giấu một số lượng lớn tệp tin dữ liệu (ảnh, âm thanh, video, chữ...) bên trong một ảnh màu bitmap.

4.1. Thuật Toán Giấu Tin Trong Ảnh Số Sử Dụng Hai Lớp Bảo Mật

Hình 1 là phương pháp giấu tin trong ảnh số sử dụng hai lớp bảo mật để đảm bảo quyền riêng tư, sự bảo mật và độ chính xác của dữ liệu được giấu trong ảnh số. Hệ thống có thể giấu dữ liệu vào trong ảnh số và lấy các dữ liệu này ra từ ảnh đã được giấu. Ở Hình 1 cho thấy khi giấu dữ liệu vào trong ảnh, bước đầu tiên cần phải cung cấp tên đăng nhập và mật khẩu trước khi sử dụng hệ thống.

4.2. Thuật Toán Giấu Tin Bằng Phương Pháp Module Năm

Phương pháp module năm (the five modules method) được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2012 [9]. Ý tưởng cơ bản của phương pháp này dựa trên khái niệm sau: một điểm chung giữa các hình ảnh là các điểm ảnh lân cận nhau có mối tương quan với nhau. Vì vậy, đối với các ảnh đa mức xám (bi-level image), những điểm ảnh lân cận dường như giống với điểm ảnh gốc.

V. Đánh Giá Hiệu Quả Thử Nghiệm và Hướng Phát Triển Mới

Chương 4 trình bày các thử nghiệm đánh giá kết quả và hướng phát triển. Các thử nghiệm này nhằm đánh giá hiệu quả của các thuật toán giấu tin đã được công bố, cũng như đề xuất các hướng phát triển mới để nâng cao tính bảo mật và dung lượng giấu tin. Các kết quả thử nghiệm sẽ cung cấp thông tin chi tiết về ưu và nhược điểm của từng phương pháp, từ đó đưa ra các khuyến nghị cho việc lựa chọn và ứng dụng các kỹ thuật giấu tin phù hợp.

5.1. Thử Nghiệm Đánh Giá Chất Lượng Ảnh Sau Khi Giấu Tin

Các thử nghiệm đánh giá chất lượng ảnh sau khi giấu tin được thực hiện bằng cách so sánh ảnh gốc và ảnh đã giấu tin bằng các phương pháp đánh giá khách quan (ví dụ: PSNR, MSE) và chủ quan (đánh giá bằng mắt người). Mục tiêu là xác định mức độ thay đổi của ảnh sau khi giấu tin và đảm bảo rằng sự thay đổi này không ảnh hưởng đến trải nghiệm thị giác của người xem.

5.2. Hướng Phát Triển Kỹ Thuật Giấu Tin Mật Trong Tương Lai

Các hướng phát triển kỹ thuật giấu tin mật trong tương lai bao gồm: phát triển các thuật toán giấu tin có khả năng chống lại các tấn công steganography, tăng dung lượng giấu tin mà không làm giảm chất lượng ảnh, và phát triển các phương pháp giấu tin có khả năng thích ứng với các loại ảnh khác nhau.

VI. Kết Luận Ứng Dụng và Tương Lai Của Giấu Tin Mật

Luận văn đã trình bày tổng quan về kỹ thuật giấu tin mật trong ảnh số, phân tích các phương pháp giấu tin phổ biến, và đánh giá hiệu quả của các thuật toán giấu tin đã được công bố. Các kết quả nghiên cứu cho thấy kỹ thuật giấu tin mật có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, như bảo vệ bản quyền, chứng thực ảnh số, và truyền thông bí mật. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các thuật toán giấu tin có tính bảo mật cao và khả năng chống lại các tấn công steganography.

6.1. Ứng Dụng Thực Tế Của Kỹ Thuật Giấu Tin Mật

Kỹ thuật giấu tin mật có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, như bảo vệ bản quyền ảnh số, chứng thực ảnh số, truyền thông bí mật, và lưu trữ dữ liệu an toàn. Ví dụ, các công ty có thể sử dụng kỹ thuật giấu tin để nhúng logo hoặc thông tin bản quyền vào ảnh sản phẩm để ngăn chặn việc sao chép trái phép.

6.2. Tương Lai Của Nghiên Cứu Về Giấu Tin Mật Trong Ảnh

Tương lai của nghiên cứu về giấu tin mật trong ảnh tập trung vào việc phát triển các thuật toán giấu tin có tính bảo mật cao, khả năng chống lại các tấn công steganography, và khả năng thích ứng với các loại ảnh khác nhau. Ngoài ra, cần nghiên cứu các phương pháp phát hiện steganography hiệu quả để bảo vệ thông tin khỏi các hành vi xâm phạm.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh bùng nổ công nghệ thông tin và mạng Internet, vấn đề an toàn dữ liệu số trở thành thách thức cấp thiết khi khoảng 80% luồng thông tin chia sẻ trên không gian mạng chứa dữ liệu đa phương tiện. Mặc dù hệ thống mạng nội bộ đảm bảo khả năng bảo mật tương đối hoàn chỉnh, tính cơ động khi làm việc từ xa lại bị hạn chế nghiêm trọng. Ngược lại, việc trao đổi qua mạng diện rộng luôn tiềm ẩn rủi ro lộ lọt, sửa đổi trái phép và sao chép lậu. Khác với kỹ thuật mật mã chỉ che giấu ý nghĩa của thông điệp, kỹ thuật giấu tin mật (Steganography) giấu đi sự hiện diện vật lý của dữ liệu bên trong các tệp mang vô hại, khiến kẻ tấn công không thể phát hiện luồng tin mật đang tồn tại.

Luận văn thạc sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin thực hiện tại Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà Nội vào năm 2015 đã tập trung giải quyết bài toán cốt lõi: Thiết kế và đánh giá các thuật toán nhúng tin mật vào ảnh kỹ thuật số nhằm tối ưu hóa dung lượng giấu, đồng thời triệt tiêu độ biến dạng thị giác và vô hiệu hóa các công cụ phát hiện giấu tin (Steganalysis). Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là xây dựng thuật toán giấu tin hai lớp bảo mật kết hợp nén dữ liệu và thuật toán Module năm (ST-FMM), sau đó thử nghiệm toàn diện trên các tập ảnh từ kích thước tối thiểu 150 x 112 pixel đến ảnh chuẩn 512 x 512 pixel.

Ý nghĩa thực tiễn của công trình được chứng minh qua các chỉ số định lượng ấn tượng: Hệ thống cho phép nhúng trọn vẹn 10.553 ký tự văn bản vào 1 MB ảnh Bitmap 24-bit mà không làm thay đổi cảm nhận thị giác của con người. Chỉ số đỉnh tín hiệu trên nhiễu (PSNR) luôn duy trì ở ngưỡng vượt trội từ 44.00 dB đến 81.47 dB. Kết quả này cung cấp giải pháp an ninh tin cậy cho hoạt động chứng thực bản quyền số, bảo mật viễn thông và bảo vệ bí mật dữ liệu trong thương mại điện tử.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên mô hình phân loại hệ thống bảo mật thông tin kinh điển của Petitcolas (1999). Khung lý thuyết này chia kỹ thuật giấu tin trong đa phương tiện thành hai nhánh độc lập: Thủy vân số (Watermarking) nhằm bảo vệ chính đối tượng mang tin trước các biến đổi xử lý ảnh và Giấu tin mật (Steganography) nhằm bảo vệ sự bí mật tuyệt đối của dữ liệu được nhúng.

Ba khái niệm lý thuyết nền tảng chi phối toàn bộ cấu trúc luận văn bao gồm:

• Cấu trúc ảnh số Bitmap (BMP): Định dạng lưu trữ độc lập thiết bị gồm bốn thành phần chính là Header tệp, Header thông tin, Bảng màu và Dữ liệu điểm ảnh. Ảnh 24-bit biểu diễn hơn 16.777.216 màu sắc trung thực, cho phép tận dụng độ dư thừa dữ liệu không gian để nhúng bit thông tin.
• Hệ thống thị giác con người (HVS): Nguyên lý về ngưỡng nhạy cảm thị giác chỉ ra rằng mắt người khó nhận biết sự thay đổi cường độ sáng nhỏ hơn 2 đơn vị trên thang 256 mức xám, đặc biệt tại các vùng ảnh có kết cấu phức tạp, góc cạnh hoặc nhiễu hạt.
• Lý thuyết phát hiện giấu tin (Steganalysis): Bao gồm kỹ thuật phát hiện chuyên biệt dựa trên chữ ký, kiểm định thống kê cặp giá trị (POVs) và kỹ thuật phát hiện tổng quát dựa trên trích xuất đặc trưng Markov, biến đổi Wavelet và ma trận đồng thời xuất hiện của các hệ số biến đổi Cosine rời rạc (DCT).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thực nghiệm của luận văn bao gồm bộ ảnh chuẩn đa mức xám Lena kích thước 512 x 512 pixel cùng 10 tệp ảnh màu Bitmap với dung lượng từ 438 KB đến 1 MB. Cỡ mẫu nghiên cứu được thiết lập có chủ đích nhằm đại diện cho nhiều mức độ phức tạp về màu sắc và mật độ biên cạnh khác nhau. Phương pháp chọn mẫu có chủ đích (purposive sampling) được áp dụng để đảm bảo kiểm thử toàn diện khả năng nhúng tin trong cả điều kiện ảnh phẳng lẫn ảnh có độ phân tán phổ màu cao.

Phương pháp phân tích định lượng kết hợp mô phỏng thuật toán trên máy tính được lựa chọn vì tính chính xác và khả năng đo lường trực quan. Dữ liệu văn bản mật trước khi nhúng được nén bằng thuật toán nén không mất mát nhằm giảm kích thước tệp, tăng tính ngẫu nhiên của chuỗi bit nhị phân và nâng cao tính bảo mật. Quy trình phân tích chất lượng ảnh sử dụng thước đo PSNR và sai số toàn phương trung bình (MSE). Đồng thời, phương pháp kiểm định Chi-square và phân tích nhóm chính quy/bất thường (RS Analysis) được triển khai để kiểm tra tính bền vững của thuật toán trước các cuộc tấn công giải mã. Toàn bộ chu trình từ thiết kế mô hình, cài đặt thuật toán đến đo kiểm thực nghiệm được thực hiện xuyên suốt trong 12 tháng của năm 2015.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình thực nghiệm đã ghi nhận bốn phát hiện khoa học quan trọng:

Thứ nhất, thuật toán giấu tin hai lớp bảo mật tạo ra bước đột phá về tỷ lệ nén và dung lượng nhúng. Khi thử nghiệm trên tệp ảnh 438 KB, dữ liệu văn bản 4.01 KB được nén thành tệp nhị phân 513 bytes và nhúng thành công với độ méo ảnh gần như bằng 0. Trên tệp ảnh Bitmap dung lượng 1 MB, thuật toán nhúng được tối đa 10.553 ký tự (tương đương 1.508 từ hoặc 4 trang tài liệu chuẩn) với chỉ số PSNR đạt mức 81.47 dB cho 1 KB dữ liệu giấu đầu tiên.

Thứ hai, thuật toán Module năm (ST-FMM) chứng minh tính tối ưu trong việc giấu ký tự ASCII. Khi áp dụng cửa sổ không gian kích thước 5 x 5 điểm ảnh, hệ thống chứa được tối đa 100 giá trị khác biệt, đáp ứng hoàn hảo tập 95 ký tự ASCII thông dụng. Đối với các văn bản thuần chữ cái tiếng Anh gồm 26 ký tự, việc thu nhỏ kích thước cửa sổ xuống 3 x 3 điểm ảnh (chứa được 36 giá trị) giúp tiết kiệm 64% số lượng điểm ảnh tiêu hao (chỉ cần 9 pixel thay vì 25 pixel cho mỗi ký tự), qua đó gia tăng đáng kể dung lượng giấu tổng thể trên toàn bức ảnh.

Thứ ba, sự suy giảm chất lượng ảnh theo tải lượng dữ liệu diễn ra rất chậm. Thử nghiệm nhúng gia tăng từ 1 KB, 2 KB, 4 KB, 6 KB, 8 KB đến 10 KB trên ảnh Lena 512 x 512 pixel cho thấy: Tại mức nhúng 1 KB, chỉ số PSNR đạt 44.4492 dB; khi tải lượng tăng gấp 6 lần lên 6 KB, chỉ số PSNR chỉ giảm nhẹ xuống 44.0073 dB và vẫn duy trì ổn định ở mức 44.00 dB khi nhúng trọn vẹn 10 KB. Tỷ lệ suy giảm chất lượng toàn phần đo được dưới 1.1%, hoàn toàn vô hình trước mắt thường.

Thứ tư, về mặt phát hiện giấu tin, các phương pháp phân tích trực quan như EzStego chỉ nhận diện được sự bất thường khi dung lượng nhúng vượt quá 50% sức chứa của ảnh. Ngược lại, các mô hình học máy kết hợp 7850 chiều đặc trưng CC-PEV của ma trận đồng thời xuất hiện hoặc 108 đặc trưng Wavelet đa kênh màu cho độ nhạy phát hiện luồng tin ẩn vượt trội hơn 35% so với phương pháp kiểm tra thị giác truyền thống.

Thảo luận kết quả

Các kết quả thực nghiệm có thể được trình bày và minh họa một cách trực quan thông qua bảng số liệu đối sánh dung lượng nén và biểu đồ đường thể hiện sự biến thiên của chỉ số PSNR theo từng mức tải lượng nhúng từ 1 KB đến 10 KB. Bên cạnh đó, đồ thị histogram phân bố tần số xuất hiện của các cặp giá trị điểm ảnh (POVs) giúp mô tả rõ nét cơ chế giữ nguyên tổng số đếm tần suất, giải thích lý do vì sao phương pháp nhúng này làm suy yếu đáng kể khả năng phát hiện của các thuật toán tấn công thống kê bậc nhất.

Nguyên nhân cốt lõi giúp thuật toán ST-FMM đạt hiệu năng vượt trội là việc biến đổi các giá trị mức xám sang bội số của 5 chỉ làm sai lệch giá trị pixel gốc từ 1 đến 2 đơn vị. Sự thay đổi cực nhỏ này nằm hoàn toàn dưới ngưỡng cảm nhận sai biệt màu sắc của con người. Khi so sánh với các kỹ thuật nhúng LSB cổ điển của Westfeld hay Fridrich, giải pháp của luận văn phân tán đều các bit nhúng và che phủ thông qua khóa bí mật, loại bỏ các cụm điểm ảnh dị biệt trong bảng màu (Color Palette) và nâng cao chỉ số bảo mật đa tầng.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các kết quả đạt được, luận văn đưa ra bốn nhóm giải pháp và khuyến nghị ứng dụng thực tiễn:

Thứ nhất, chuẩn hóa quy trình tiền xử lý và mã hóa dữ liệu trước khi nhúng. Các doanh nghiệp phát triển phần mềm an ninh mạng cần áp dụng quy trình nén dữ liệu văn bản thành tệp nén trước khi chuyển đổi sang mã nhị phân, kết hợp quản lý khóa bí mật phân tầng. Mục tiêu hướng tới là duy trì chỉ số PSNR của hệ thống nhúng tin luôn lớn hơn 50 dB đối với các gói tin dưới 5 KB, hoàn thành tích hợp trong lộ trình 6 tháng tới.

Thứ hai, tối ưu hóa kích thước cửa sổ trượt linh hoạt trong thuật toán ST-FMM. Các nhóm kỹ sư hệ thống thông tin cần cấu hình bộ chuyển đổi tự động kích thước cửa sổ: Ưu tiên cửa sổ 3 x 3 điểm ảnh cho dữ liệu chỉ chứa chữ cái và tự động nâng lên cửa sổ 5 x 5 điểm ảnh khi phát hiện ký tự đặc biệt. Giải pháp này giúp tăng 35% dung lượng lưu trữ thực tế và tiết kiệm hơn 60% tài nguyên xử lý tính toán trong quý tới.

Thứ ba, triển khai hệ thống Steganalysis đa tầng tại các cổng kiểm soát dữ liệu số. Các trung tâm an toàn thông tin quốc gia và doanh nghiệp viễn thông cần tích hợp mô hình phân loại máy học dựa trên 108 đặc trưng Wavelet và máy vector hỗ trợ (SVM), đặt mục tiêu nâng tỷ lệ phát hiện các tệp đa phương tiện chứa mã độc hoặc dữ liệu gián điệp ẩn giấu lên trên 92% trong giai đoạn 12 tháng.

Thứ tư, ban hành quy chuẩn kỹ thuật về xác thực bản quyền ảnh số. Cơ quan quản lý nhà nước về công nghệ thông tin cần thiết lập khung tiêu chuẩn kiểm tra tính toàn vẹn của tệp ảnh lưu hành trên không gian mạng, định kỳ tổ chức kiểm toán bảo mật 2 lần mỗi năm đối với các nền tảng thương mại điện tử và dịch vụ công trực tuyến.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn là tài liệu tham khảo giá trị cho bốn nhóm độc giả chuyên môn:

Nhóm thứ nhất là các kỹ sư an toàn thông tin và chuyên gia an ninh mạng. Tài liệu cung cấp cơ sở kỹ thuật chi tiết về cơ chế nhúng tin hai lớp, giúp xây dựng các kênh truyền thông tin mật nội bộ và thiết lập hệ thống tường lửa nhận diện dữ liệu ẩn giấu trong hạ tầng mạng doanh nghiệp.

Nhóm thứ hai là các nhà phát triển giải pháp thương mại điện tử và bảo vệ bản quyền số. Nhóm này có thể khai thác thuật toán ST-FMM để nhúng chìm chữ ký điện tử, mã định danh sản phẩm vào hình ảnh với mức suy hao PSNR cực thấp (> 44 dB), ngăn chặn hành vi làm giả và vi phạm bản quyền thương hiệu.

Nhóm thứ ba là học viên cao học, nghiên cứu sinh và giảng viên ngành Hệ thống thông tin, Khoa học máy tính. Công trình là nguồn tài liệu học thuật giá trị với đầy đủ khung lý thuyết, công thức toán học trích xuất ký tự ASCII, kiểm định Chi-square và bộ 7850 chiều đặc trưng CC-PEV phục vụ cho các đề tài nghiên cứu mở rộng.

Nhóm thứ tư là cán bộ điều tra tội phạm công nghệ cao và chuyên viên pháp y kỹ thuật số. Quy trình phân tích các dấu hiệu bất thường trên bảng màu và kỹ thuật phân tách bit trọng số thấp (LSB) trong luận văn hỗ trợ đắc lực cho công tác giải mã chứng cứ số trong các vụ án lộ lọt bí mật nhà nước.

Câu hỏi thường gặp

Thuật toán giấu tin hai lớp bảo mật có làm suy giảm chất lượng ảnh hay không? Hoàn toàn không. Kết quả đo kiểm trên ảnh Bitmap dung lượng 1 MB cho thấy chất lượng ảnh sau khi giấu 1 KB dữ liệu đạt chỉ số PSNR lên tới 81.47 dB. Mọi biến đổi được giới hạn ở 2 bit nhị phân cuối của điểm ảnh, giữ độ méo hình học xấp xỉ 0% khiến mắt thường không thể phân biệt ảnh gốc và ảnh đã giấu tin.

Tại sao thuật toán ST-FMM lại ưu tiên kích thước cửa sổ 5 x 5 và 3 x 3 điểm ảnh? Cửa sổ 5 x 5 điểm ảnh tạo ra 100 giá trị biểu diễn, đáp ứng trọn vẹn 95 ký tự ASCII tiêu chuẩn. Đối với văn bản tiếng Anh thuần túy chỉ gồm 26 chữ cái, cửa sổ 3 x 3 điểm ảnh cung cấp 36 giá trị, giúp tiết kiệm 64% số lượng pixel cần can thiệp, qua đó tối ưu hóa mật độ giấu tin trên bức ảnh.

Sự khác biệt căn bản giữa giấu tin mật (Steganography) và thủy vân số (Watermarking) là gì? Theo mô hình phân loại của Petitcolas năm 1999, Steganography tập trung bảo vệ sự tồn tại bí mật của thông điệp ẩn bên trong và tối đa hóa tính vô hình. Trong khi đó, Watermarking tập trung bảo vệ bản quyền của chính đối tượng mang tin, đòi hỏi tính bền vững cao trước các thao tác nén, cắt xén hoặc lọc nhiễu.

Kỹ thuật phân tích Chi-square phát hiện việc nhúng tin LSB dựa trên nguyên lý nào? Kỹ thuật của Westfeld và Pfitzmann theo dõi sự thay đổi tần suất xuất hiện của các cặp giá trị điểm ảnh kề nhau (POVs). Khi thông tin mật được nhúng tuần tự, tổng tần số của cặp POV không đổi nhưng tần suất giữa hai giá trị bị cân bằng hóa. Sự sai lệch thống kê này được kiểm định Chi-square nhận diện chính xác.

Dung lượng dữ liệu tối đa có thể giấu an toàn trong một bức ảnh mức xám 512 x 512 pixel là bao nhiêu? Thực nghiệm trên ảnh chuẩn Lena 512 x 512 pixel xác nhận hệ thống có thể nhúng an toàn từ 1 KB đến 10 KB dữ liệu. Ngay cả ở mức nhúng cực đại 10 KB, chỉ số PSNR vẫn duy trì ổn định ở mức 44.00 dB, đảm bảo khả năng ngụy trang an toàn trước các phương pháp phân tích thị giác.

Kết luận

• Xây dựng thành công quy trình giấu tin hai lớp kết hợp nén dữ liệu văn bản và mã hóa khóa bí mật, đạt chỉ số PSNR vượt trội 81.47 dB cho 1 KB dữ liệu giấu.
• Tối ưu hóa thuật toán Module năm (ST-FMM) với cấu trúc cửa sổ trượt động 3 x 3 và 5 x 5 điểm ảnh, nâng cao năng lực chứa đến 100 ký tự trên khối 25 pixel.
• Chứng minh độ ổn định chất lượng hình ảnh trên tập ảnh chuẩn 512 x 512 pixel với mức suy hao PSNR dưới 1.1% khi tải lượng nhúng tăng gấp 10 lần từ 1 KB lên 10 KB.
• Hệ thống hóa toàn diện các kỹ thuật Steganalysis từ kiểm định Chi-square, phân tích cụm RS đến các không gian đặc trưng đa chiều (7850 chiều CC-PEV và 108 đặc trưng Wavelet).
• Đề xuất lộ trình 18 tháng tới nhằm mở rộng mô hình sang các định dạng ảnh nén JPEG và luồng video đa phương tiện độ phân giải cao.

Đóng góp chính của luận văn là đã hoàn thiện mô hình giấu tin mật dung lượng cao với chi phí biến dạng thị giác tối thiểu, đồng thời thiết lập cơ sở khoa học vững chắc cho các kỹ thuật kiểm thử an toàn dữ liệu. Trong giai đoạn 12 đến 18 tháng tới, các thuật toán cần tiếp tục được tối ưu hóa tốc độ xử lý thời gian thực trên thiết bị di động. Các nhà quản trị hệ thống và chuyên gia an ninh thông tin hãy áp dụng ngay các nguyên lý nhúng tin và phân tích Steganalysis này để nâng cao năng lực bảo vệ dữ liệu số cho tổ chức.

Trích đoạn nội dung tài liệu

DAI hOc QUOc GIA BA TOI TI'G|ONG DAI hOc cONG NGhE DG] CONG ThAIIh HGHIÊN cỨU VÈ KỸ ThUẬT GIẦU TIH MAT TT0HG ẢHh KỸ ThUẬT SỐ LUẬN VĂN ThẠc SĨ cÔIG IGhỆ ThÔING TINH hà Hội - 2015 DAI hOc QUOc GIA hA TOI TI'G|ONG DAI hOc cONG NGhE DG] CONG ThATh HGHIÊN cỨU VÈ KỸ ThUẬT GIÁU TIH MAT TIONG Allh KY THUAT SO TIIgành: công nghệ thông lin chuyên ngành: hệ thống thông tin Mã số: 60480104 LUẬN VĂN ThẠc SĨ cÔIIG IGhỆ ThÔING TIH HGGI]ỜI h0Ơ|ỚIIG DẪN KhúA hỌc: TS. hồ Văn canh het LOIcAM DOATI Tôi xin cam đ0an rằng luận văn của lôi là công trình nghiên cứu của sản than. Luận văn h0àn l0àn không phải là pản sa0 chép công lrình nghiên cứu của một ngojời khác, nó mang lính độc lập nhất định với lất cả các công trình nghiên cứu troiớc đây. TẤI cả các lài liệu tham khả0 đều có xuất xứ rõ ràng và đojợc trích dẫn hợp pháp.

Tiếu có vi phạm gì, lôi xin h0àn l0àn chịu trách nhiệm. a Idi, ngày 21 thang 05 nam 2015 học viên Do cong Thanh LỜI cẢM ƠI Đầu liên, lôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến cán sộ hơiớng dẫn kh0a học TS. hồ Văn canh, ngojời đã lận tinh hojong dẫn ch0 lôi từ những suối đầu liên khi liếp cận với đề lài luận văn tốt nghiệp. hồ Văn canh đã hojớng dẫn, chỉ sả0 ch0 lôi về phơjơng pháp nghiên cứu kh0a học, cách làm việc kh0a học †r0ng suốt thời gian qua.

Tôi xin Bay 46 lòng cảm ơn chân thành đến l0àn thể các thầy cô giá0 trojong Đại học công nghệ - Đại học Quốc Gia ha Hội đã lận tình giảng dạy và l0 điều kiện ch0 tôi học lập, nghiên cứu và h0àn thành đề tai luận văn này. Tôi cũng đã đojợc học hỏi ở các thầy cô linh thần làm việc kh0a học, đầy trách nhiệm, các thầy cô cũng đã cung cấp ch0 lôi những kiến thức nền tảng †r0ng suốt quá trình học lập. chính vì thế, qua đây lôi xin bay 46 long siết ơn chân thành và sâu sắc nhất tới các thầy cô. Tiếp đến, lôi xin đojợc gửi lời cảm ơn đến kh0a công nghệ thông fin — Đại học công nghệ - Đại học Quốc Gia hà Hội đã !ạ0 điều kiện về cơ sở vật chất đề lôi có thé học lập, nghiên cứu và h0àn thành luận văn này.

Tôi xin chân thành cảm ơm các bạn học viên ca0 học K19, chuyên ngành hệ thống thông tin đã giúp đỡ lôi tr0ng quá trình học lập, nghiên cứu. cuối cùng, lôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình, sạn sè, đồng nghiệp của lôi, những ngojời đã động viên, ‡ạ0 điều kiện lốt nhất ch0 lôi học lập và la0 động tr0ng suốt thời gian qua. Xin chúc lắt cả mọi ngojời luôn mạnh khỏe và công lác tốt. Xin chúc các thầy cô đạt đojợc nhiều thành tựu †r0ng nghiên cứu và giảng dạy.

a Idi, ngày 21 thang 05 nam 2015 học viên Do cong Thanh MUc LUc < — II] => chG]OMNG 1- MộT Số KhÁI QUÁT Về GIấU TIM TIONG DA PhŒ[ƠIG TIỆN.1 Giới ThiệU chUNG.2 Giới ThiệU ảIIh TĨIh VÀ MộT Số KhÁI IIIệM.2--22¿22£2S++2EE+£22EEE22EEEE22EEEE2EEEE22E221222231222221222212222Xe2 1 1.3 cÁc Kỹ ThUậT GIấU TIII TT0IIG ảI1h Kỹ ThUẬT SỐ.2--22¿©+222SE+£2EE+222EEE£2EEEEEEEE+SEEEE2SEEEE+tEEEEtErxerrrrsee 2 1. Ph¡I L0ại Kỹ ThUậT GiấU TITI TT0IG ảITh.5 TIÊU chí ĐÁITh GIÁ Kỹ ThUậT GIấU TIII TT0IIG ảITh .-22-- 22 222S+2£2EES££EESE22EES+2EES22EEES22EESEe+tzxeesrrsee 4 PP: acc.2 Khả năng giấu thông lin.-22Scc2CSr SE TH ng eo 4 1. chấi lượng qia ảnh dó giấu thông BI cecsecsssesssssssssssssssssssssssssssssssesssscssssesssscesssesssiessssectssecesseees 4 1.4 Tỉnh oên vững qia thông lin đQJỢ€ giấu.--cc:25ScS2cxecSCkrtEEEtiEEErrtrtrerrkrrrrkrrrrkrrerrrees 4 1.5 Thuật l0án và độ phức lạp qa thuật Í(ÁiH. +5 St S+EE*EESESEEEEEEEESEEkrkErkekrkrkrrrkrkee 4 chd|ƠNG 2 - MộT Số Kỹ ThUậT GIẤU TIH MậT VÀ PhÁT hIệI GI4U TIM MAT TIONG 00c 6a.1 GIới ThiệU Về Kỹ ThUậT GIÁU TIH MậT (STEGAII0OGTAPh\V) .2 Phd|ƠIG PhÁP GIÁU TIII MậT STEGAII0GTAAPhV.

ThUậT T0ÁII GIấU TIII MậT TT'0IIG ảI[Th SỐ .2-- 2-52 ©S££9SE£SEE£9EEE#EEESEEEE2EEEEEEESEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEeELerrrer 6 2.1 Thuật l0án giấu tin le0ng ảnh số sử dụng hai lớp oả0 mật.2 Thudt 10dn gidu tin le0ng ảnh số wang phojong phdép mOdule năm. ĐÁIIh GIÁ Phd|ƠIIG PhÁP GiáU TIII MậT TT0IHIG ảITh SỐ.- 22-22 222£©+22EES£22ESS£2EESE2EESE2E2S+z+vzse2 13 chdữ|ƠNG 3 - MộT Số Kỹ ThUậT PhÁT hiệH Để ĐÁIh GIÁ chấT LG[gIIG cÁc ThUAT TOATI GI4U TIT MAT Đà ĐG]ợc cÔIG bó.1 MộT Số Kỹ ThUẬậT PhÁT hiệII GiáU TIII MậT TT0IIG ảITh SỐ.- 22-22 222252222E2S£2EESS22EES+222S+z+vzse2 19 3. PhÂII L0ạiI cÁc Kỹ ThUậT PhÁT hiIệII GiấU TIII TT0IIG ảÏIh.----222¿-2222222222ESS222222EES2++22EESS2+z+tvvvvvszx 19 3. Kỹ ThUậT PhÁT hIệTI GIấU TIII cụ ThỂ.

Phái hiện giấu tin PONG CAIUS cescccssscsssssssssssssssssssscssssssssssessssscsssessssssssssssssessssscssseceasesssiccessecs 20 3.2 Phái hiện giấu tin dựa leên thống KC UEP ceecsccssssssssssssssssesssssssssesssssessssesssesssscsssssssicsssscesssecs 21 3.4 Kỹ ThUậT PhÁT hiIệII GiấU TIII TổIIG QUÁTT.2:--22222+2222VVS++22EEES++2EEEEE++22EEEEYE+222EE122222111222221E 2 se 23 3.2 Mebic chát lopong BiB GP evsccsssssssssessssssssssessssssssssssssssessssessssssssssssssssssisesssessssecssscsasiceescsessecs 24 3. Dacleqng song vién doi wavelet.4 Ma tận đồng thời xuất hiện 2.5 PhÁT hIiệII GIấU TIII TT0IIG ảI1h Sir DulIG Ky ThUAT Tal CONG Truc QUAIL.6 PhAT hléll GI4U TIM TONG alth Sit DulIG K¥ ThU&T Tal] COMG ChI-SQUATE o.7 TOTIG QUAT eceeseesesssessssesssesssessssessvecssesssvcssecssvessvecssscssecssvessuscssssssvesssecsssssuscssussssesstecssecsuecsssssssesssessucssessssesssecssesssvesseees 30 chữ|ƠIG4- Thực HIGhiIệM ĐÁNh GIÁ KếT QUả VÀ hG|JớIIGPhÁT TTIỀH. KET LUẬN VÀ hŒ[ớIIG PhÁTT TT IỄH,.s°°-°°°©EEV++£©2EE++#£e©22E++sseeevvvvzxeseee 37 TÀI LIệU ThAM TK hải0.5<- << VS®<CEY+eEEEY.EEErEAtESrrsetttrrteptrrrsee 39 DAIth SAch hillh ẢIIh < — II] => hình I: Sơ đồ phơjơng pháp giấu tin tr0ng ảnh số với hai lớp sả0 mật. 7 hình 2: Sơ đồ thuật 104m giấu tin tr0ng ảnh với 2 lớp sả0 mật .-------- § hình 3: Quá trình trích xuất thông fin bi che giấu lr0ng ảnh.:------ 9 hình 4: Ảnh trojéc va sau khi siến đôi the0 phoJơng pháp m0dule năm.

11 hình 5: Ảnh trơlớc và sau khi giấu tin sử dụng phoJơng pháp giấu tin mat hai ldp. 14 hình 7: Ảnh trolớc (bên trái) và sau (sên phải) khi giấu lim.-------¿- 5+: 26 hình 8: Phân siệt ảnh trojớc (bên trái) và sau (bên phải) khi giấu lin sau khi lắn công h0 01117. 27 hình 9: Tần số xuất hiện của ảnh trơiớc khi giấu lin (rái) và ảnh sau khi giấu in (phải) hình 10: Ảnh gốc "beal girl". Luận văn tốt nghiệp Du Cong Thanh z chơjơng1- Một số khái quát về giấu tin Ong da phojong tién 11 Giới thiệu chung Sự ra đời và phát triển của Internet ké0 †he0 nhiều lĩnh vực khác tr0ng đó lĩnh vực sả0 mật thông lin là một tr0ng những lĩnh vực đojợc quan lâm hàng đầu.

Hgày nay các dữ liệu số đojợc lan truyền và sa0 chép rất nhanh chóng, dễ dàng nên vấn đề sả0 mật thông lin số ngày càng lrở nên cấp sách. Thông lin số cần sả0 mật có thể đơjợc mã hóa †he0 một cách thức nà0 đó, cách thức đó cần đơjợc sí mật và đại hiệu quả ca0. hiện tại nhiều ngành, nhiều đơn vị trén 0am quéc đã có hệ thống mạng nội bộ lhông suốt các linh thành tr0ng cả nojớc. hệ thống đảm sả0 đojợc các thông lin truy én đi lr0ng mạng không sị lộ lọt ra ng0ài nhơing một điểm hệ thống hiện lại chơia dat dojgc đó là lính ođộng.

Việc sử dụng mạng Internet sẽ đễ dàng hơn nhiều s0 với việc sử dụng mạng nội sộ để truyền lin. Tuy nhiên, Internet co thé phat tin thông lin di bat ky đâu trên thế giới. Đi kèm với việc truyền tin qua Internet 14 những rủi r0 về mắt mát và sai lệch thông lin. D0 đó, sả0 mật thông lin khi truyền trên Internet là mội vấn đề cấp Thiết tr0ng thực lễ.

“Giấu in” là một kỹ thuật nhúng (giấu) một lojợng thông lin số nà0 đó và0 tr0ng mội đối lojợng dữ liệu số khác. Giấu tin lr0ng ảnh số là giấu các mẫu lin cũng là dạng số lr0ng máy lính và0 các lệp ảnh nhị phân sa0 ch0 không sị ngojời mg0ai phat hiện.2 Giới thiệu ảnh lĩnh và một số khái niệm Ảnh bITMAP (bMP) đơiợc phát triển sởi Micr0s0ft c0rp0raliOn, đojợc lơu 1ữ dojới đạng độc lập thiết sị ch0 phép Wind0ws hiển †hị dữ liệu không phụ thuộc và0 khung chỉ định màu trên sấi kỳ phần cứng mà0. Tên lệp mở rộng mặc định của mội lệp ảnh bilmap là bMP, nét vẽ đojợc thể hiện là các điểm ảnh. Qui ơtớc màu đen, trắng lolơng ứng với các giá trị 0, 1.

Ảnh bMP đojợc sử dụng trên Micr0s0ft Wind0ws và œc ứng dụng chạy lrên Wind0ws từ versi0n 3. bMP thuộc lOại ảnh mảnh. cấu rúc ảnh bITMAP, JPEG Luận văn tốt nghiệp Du Cong Thanh các thuộc lính liêu siêu của một lập lin ảnh BMP la: Sé sit trên mỗi điểm ảnh thoJờng đojợc ký hiệu bởi n. Mội ảnh bMP n sil có 2n màu.

Gia tri n càng lớn thi ảnh càng có nhiều màu và càng rõ nét hơn. Giá trị liêu siểu của m là I (ảnh đen trắng), 4 Luận văn tốt nghiệp Du Cong Thanh (ảnh 16 màu), § (ảnh 256 màu), 16 (ảnh 65536 màu) và 24 (ảnh 16 triệu màu). Ảnh bMP 24 - si! có chất loợng hình ảnh trung thực nhất. chiều ca0 của ảnh (heigh}), ch0 sởi điểm ảnh.

chiều rộng của ảnh (widfh), ch0 sởi điểm ảnh. Đặc điểm nổi sật nhất của định dạng bMP là lập in ảnh thojờng không đojợc nén sằng sất kỳ thuật l0án n0. Khi loiu ảnh, các điểm ảnh đơiợc ghi trực liếp và0 lập tin một điểm ảnh sẽ đojợc mô ä5ởi một hay nhiều syte ty thuộc và0 giá trị n của ảnh. D0 đó, mội hình ảnh loiu dojới dạng bMP †hojờng có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần s0 với các ảnh đojợc nén (chang han GIF, JPEG hay PIG).

cau trúc mội lệp ảnh bMP gồm có sốn phầm: - bitmap File header: Lou trit théng tin téng hop vé lệp ảnh BMP. - bitmap InfOrmatiOn: Lou trữ thông fin chỉ liết về ảnh pitmap. - c0l0r Palette: Loqu trt dinh nghia cua mau dojgc st dung chO bitmap. - bitmap Data: LoIu trữ từng điểm ảnh của hình ảnh thực lẽ.

L3 đc kỹ thuật giấu tin Ung ảnh ky thuét sé Kỹ thuật giấu in nhằm hai mục đích: một là sả0 mật ch0 dữ liệu đơjợc đem giấu, hai là sả0 vệ ch0 chính đối loJợng mang tin giấu. hai mục đích khác nhau này dẫn đến hai kỹ thuật chủ yếu của giấu tin. Đó là giấu lin mật và thủy vân số. Hói chung giấu tin trOng da phojong liện là lận dụng “độ doi thừa” của phojơng liện giấu dé thuc hién vic giau tin mà ngojời ng0ài cuộc “khó” cảm nhận đojợc có thông lin giấu trOng do.

Một tr0ng các cách liếp cận lr0ng sả0 mật thông lin đó là giấu lin, có nghĩa là những thong tin số cần đojợc sả0 mật sẽ đơjợc ngojời dùng giấu và0 tr0ng một đối Đerg dữ liệu số khác (môi lrơjờng giấu tin) sa0 ch0 sự siến đổi của môi lrojờng sau khi giấu fin là khó nhận siết, đồng thời ngojời dùng có thê lẫy lai doje cdc thông lin đã giấu khi cần. Giấu thông lin số, phát hiện thông lin số ẩn giấu †r0ng dữ liệu đa phơ|ơng liện đặc siệt là ltr0ng ảnh số đang là một vấn đề đang đojợc quan lâm hiện nay lrng nhiều lĩnh vực.