Kỹ Thuật Phòng Chống Giả Mạo Ảnh Số Tại Đại Học Quốc Gia Hà Nội

Luận án tiến sĩ kỹ thuật phân tích một số kỹ thuật phòng chống giả mạo ảnh số luận án tiến sĩ hệ thống thông tin 62 48 01 04, xây dựng cơ sở lý luận, kiểm chứng thực nghiệm, đóng

• Tác giả: Trần Đăng Hiên
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Văn Ất
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Kỹ Thuật Phòng Chống Giả Mạo Ảnh Số
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng Quan Kỹ Thuật Phòng Chống Giả Mạo Ảnh Số tại ĐHQGHN

Sự ra đời của công nghệ thông tin và truyền thông đã tạo ra một cuộc cách mạng kỹ thuật số, thay đổi thế giới về cơ bản. Thông tin, đặc biệt là ảnh số, được lưu trữ và chia sẻ rộng rãi. Tuy nhiên, sự phát triển của các phần mềm chỉnh sửa ảnh khiến việc giả mạo ảnh số trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Điều này dẫn đến nhu cầu cấp thiết về các kỹ thuật phòng chống giả mạo ảnh số. Lĩnh vực này thu hút nhiều nhà nghiên cứu, đặc biệt tại các cơ sở đào tạo uy tín như Đại học Quốc gia Hà Nội. Phòng chống và phát hiện ảnh số giả mạo là chủ đề nghiên cứu khoa học - công nghệ thời sự và được ứng dụng rộng rãi trên toàn thế giới. Một số cuốn sách chuyên về lĩnh vực này đã được công bố; nhiều luận án tiến sĩ đã được hoàn thành. Nhiều hội thảo, tạp chí chuyên về liên quan đã được tổ chức, xuất bản.

1.1. Giới thiệu chung về an ninh ảnh số và tầm quan trọng

An ninh ảnh số đóng vai trò then chốt trong việc bảo vệ tính xác thực và tin cậy của thông tin trực quan. Nguy cơ giả mạo ảnh số ngày càng gia tăng, đe dọa đến nhiều lĩnh vực như báo chí, pháp luật và an ninh quốc gia. Các kỹ thuật phòng chống giả mạo ảnh số bao gồm cả phương pháp chủ động (ví dụ: thủy vân số) và thụ động (ví dụ: phân tích đặc trưng ảnh). Mục tiêu là phát hiện và ngăn chặn các hành vi chỉnh sửa, cắt ghép trái phép, đảm bảo thông tin ảnh số không bị sai lệch. Việc nghiên cứu và ứng dụng các giải pháp bảo mật ảnh số hiệu quả là vô cùng quan trọng.

1.2. Các hướng nghiên cứu chính về xử lý ảnh số tại Đại học Quốc gia Hà Nội

Tại Đại học Quốc gia Hà Nội, nghiên cứu về xử lý ảnh số tập trung vào nhiều khía cạnh, bao gồm nén ảnh, tăng cường chất lượng ảnh, nhận dạng đối tượng và đặc biệt là phòng chống giả mạo ảnh số. Các nhà nghiên cứu tại đây đã có những đóng góp đáng kể trong việc phát triển các thuật toán phát hiện giả mạo ảnh dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning) và deep learning. Ngoài ra, các kỹ thuật chứng thực ảnh số và mã hóa ảnh cũng được quan tâm nghiên cứu để bảo vệ ảnh số khỏi các cuộc tấn công giả mạo. Các công trình này có ý nghĩa thiết thực trong việc nâng cao an ninh thông tin và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ.

II. Nguy Cơ Thách Thức Giả Mạo Ảnh Số Phân Tích Tại ĐHQGHN

Ảnh số giả mạo được phân loại dựa trên kiểu kỹ thuật tạo ảnh giả mạo, bao gồm cắt ghép/ghép nối (Image splicing), giả mạo dạng cắt/dán (copy/move) và chỉnh sửa ảnh (Image retouching). Tình hình nghiên cứu khoa học về lĩnh vực này tại Đại học Quốc gia Hà Nội cho thấy sự cần thiết của các giải pháp hiệu quả để đối phó với các hình thức giả mạo ảnh số ngày càng tinh vi. Các kỹ thuật hiện tại vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt trong việc phát hiện các trường hợp giả mạo phức tạp hoặc khi ảnh đã qua xử lý hậu kỳ. Nghiên cứu cần tập trung vào việc phát triển các phương pháp forensic ảnh số có khả năng chống lại các tấn công phổ biến và đảm bảo tính tin cậy của bằng chứng ảnh số.

2.1. Các dạng ảnh giả mạo phổ biến Cắt dán chỉnh sửa ảnh và ghép ảnh

Hiện nay, có nhiều kỹ thuật tạo ảnh giả mạo khác nhau. Theo luận án của Trần Đăng Hiên, các dạng phổ biến bao gồm: Cắt/dán trên cùng một ảnh; Chỉnh sửa ảnh; Ảnh giả mạo bên phải đã được cắt ghép từ hai ảnh gốc ban đầu. Các kỹ thuật này ngày càng tinh vi, gây khó khăn cho việc phát hiện. Vì vậy, việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp phát hiện giả mạo ảnh hiệu quả là vô cùng cần thiết.

2.2. Ảnh hưởng của giả mạo ảnh số đến các lĩnh vực tại Đại học Quốc Gia Hà Nội

Giả mạo ảnh số gây ra nhiều hệ lụy nghiêm trọng cho các lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực học thuật, ảnh giả mạo có thể làm sai lệch kết quả nghiên cứu hoặc tạo ra bằng chứng sai sự thật. Trong lĩnh vực báo chí, ảnh giả mạo có thể gây hiểu lầm và lan truyền thông tin sai lệch. Trong lĩnh vực pháp luật, ảnh giả mạo có thể làm thay đổi diễn biến của vụ án. Vì vậy, việc phòng chống giả mạo ảnh số là vô cùng quan trọng.

III. Kỹ Thuật Thủy Vân Số Giải Pháp Phòng Chống Giả Mạo Hiệu Quả

Kỹ thuật chủ động dùng để bảo vệ hay xác thực ảnh số, người ta thường sử dụng thủy vân số “Digital Watermarking”, hay công cụ trong mật mã học là chữ ký số “Digital signature” để đảm bảo sự toàn vẹn, phòng chống giả mạo của đối tượng chứa nó. Nhưng trong thực tế không phải lúc nào các ảnh số cũng được nhúng thủy vân hay tạo chữ ký đại diện, do vậy kỹ thuật thụ động được nghiên cứu phát triển. Các kỹ thuật này phát hiện sự giả mạo mà không cần các thủy vân bên trong hay chữ ký số đi cùng.

3.1. Ứng dụng của thủy vân số trong bảo mật ảnh số Các phương pháp chính

Thủy vân số được sử dụng để bảo vệ bản quyền và xác thực ảnh số. Các phương pháp chính bao gồm nhúng thủy vân vào miền không gian, miền tần số hoặc miền wavelet. Các thuật toán thủy vân phải đảm bảo tính bền vững (khó bị loại bỏ) và tính không nhận biết được (không ảnh hưởng đến chất lượng ảnh). Ngoài ra, cần nghiên cứu các phương pháp phát hiện tấn công thủy vân và phục hồi ảnh gốc.

3.2. Đề xuất thuật toán điều chỉnh cộng giải bài toán NMF và xây dựng lược đồ thủy vân

Luận án tiến sĩ của Trần Đăng Hiên đã đề xuất thuật toán điều chỉnh cộng giải bài toán NMF và xây dựng lược đồ thủy vân sử dụng thuật toán aNMF. Thuật toán này có thể được sử dụng để nhúng thủy vân vào ảnh số một cách hiệu quả và bảo vệ ảnh khỏi các hành vi giả mạo.

IV. Phát Hiện Ảnh Giả Mạo Dạng Cắt Dán Hướng Dẫn Chi Tiết

Luận án cũng tập trung nghiên cứu kỹ thuật đối sánh bền vững cho bài toán phát hiện ảnh giả mạo dạng cắt/dán trên cùng một ảnh. Các kỹ thuật này dựa trên việc tìm kiếm các vùng tương đồng trong ảnh và phát hiện các sự khác biệt bất thường. Các phương pháp đối sánh bền vững thường sử dụng các đặc trưng của ảnh như màu sắc, kết cấu và hình dạng để tìm kiếm các vùng trùng lặp. Các thuật toán học máy và deep learning cũng có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả của quá trình đối sánh.

4.1. Các kỹ thuật đối sánh bền vững trong phát hiện giả mạo ảnh Tổng quan

Các kỹ thuật đối sánh bền vững tìm kiếm các vùng tương đồng trong ảnh và phát hiện các sự khác biệt bất thường. Các phương pháp thường sử dụng các đặc trưng của ảnh như màu sắc, kết cấu và hình dạng để tìm kiếm các vùng trùng lặp. Các thuật toán học máy và deep learning có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả của quá trình đối sánh.

4.2. Đề xuất kỹ thuật dựa trên phép biến đổi DCT để phát hiện ảnh giả mạo

Luận án đề xuất một kỹ thuật mới dựa trên phép biến đổi DCT (Discrete Cosine Transform) để phát hiện ảnh giả mạo dạng cắt/dán. Kỹ thuật này sử dụng các hệ số DCT để xây dựng các vectơ đặc trưng cho các vùng ảnh và so sánh chúng để phát hiện các vùng trùng lặp hoặc bất thường. Phương pháp này có thể cải thiện độ chính xác và hiệu quả của quá trình phát hiện.

V. Phát Hiện Giả Mạo Ảnh Ghép Nghiên Cứu Phép Lấy Mẫu Lại JPEG

Luận án nghiên cứu các kỹ thuật phát hiện giả mạo dạng ghép ảnh từ nhiều ảnh dựa trên tính chất của phép lấy mẫu lại trên ảnh và nén JPEG. Các kỹ thuật này tập trung vào việc phân tích các artifacts do quá trình lấy mẫu lại và nén JPEG gây ra. Các thuật toán có thể phát hiện sự khác biệt trong các tham số nén, các artifacts do lấy mẫu lại và các dấu vết của việc ghép ảnh.

5.1. Phát hiện dựa trên tính chất phép lấy mẫu lại trên ảnh và phép biến đổi hiệu

Kỹ thuật này dựa trên tính chất của phép lấy mẫu lại trên ảnh để phát hiện các vùng bị ghép. Khi một ảnh được lấy mẫu lại, các giá trị pixel sẽ bị thay đổi. Bằng cách phân tích sự thay đổi này, ta có thể phát hiện ra các vùng bị ghép.

5.2. Phát hiện giả mạo ảnh ghép có nguồn gốc JPEG Phân tích kỹ thuật và kết quả

Các ảnh JPEG thường bị nén nhiều lần, và mỗi lần nén sẽ tạo ra các artifact khác nhau. Bằng cách phân tích các artifact này, ta có thể phát hiện ra các ảnh ghép có nguồn gốc JPEG.

VI. Kết luận và Xu Hướng Phòng Chống Giả Mạo Ảnh Số tại ĐHQGHN

Nghiên cứu về phòng chống giả mạo ảnh số tại Đại học Quốc gia Hà Nội đang phát triển mạnh mẽ với nhiều hướng đi tiềm năng. Luận án đã trình bày một số kỹ thuật hiệu quả để đối phó với các hình thức giả mạo ảnh số phổ biến. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết, đặc biệt là trong việc phát hiện các trường hợp giả mạo tinh vi và các tấn công mới. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc kết hợp các kỹ thuật khác nhau, sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo tiên tiến và xây dựng các hệ thống phòng chống giả mạo ảnh số toàn diện.

6.1. Đánh giá kết quả nghiên cứu và các đóng góp mới về phòng chống giả mạo ảnh số

Luận án đã đóng góp vào lĩnh vực phòng chống giả mạo ảnh số bằng cách đề xuất các kỹ thuật mới và cải tiến các kỹ thuật hiện có. Các kết quả nghiên cứu đã được công bố trên các tạp chí và hội nghị khoa học uy tín. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của các kỹ thuật phòng chống giả mạo ảnh số.

6.2. Xu hướng phòng chống giả mạo ảnh số Ứng dụng AI học máy và deep learning

Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, học máy và deep learning đang mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phòng chống giả mạo ảnh số. Các thuật toán này có thể được sử dụng để tự động phát hiện các đặc trưng của ảnh giả mạo, phân tích các artifacts và xây dựng các mô hình dự đoán. Trong tương lai, các hệ thống phòng chống giả mạo ảnh số sẽ ngày càng thông minh và hiệu quả hơn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

PHẦN MỞ ĐẦU Tính cấp thiết của đề tài: Sự ra đời của công nghệ thông tin và truyền thông đã tạo ra một cuộc cách mạng kỹ thuật số, nó làm thay đổi thế giới về cơ bản. Thông tin được lưu trữ trong hệ thống máy tính dưới dạng số được coi như một phần của cuộc sống. V nói chung và ảnh số nói riêng , các thiết bị thu nhận và phần mềm chỉnh sửa có những bước tiến vượt bậc giúp cho một người không cần những kiến thức chuyên gia có thể thao tác thay đổi ảnh số một cách dễ đàng. Do vậy, cá nhân, tổ chức đều có ẹ ảnh số và trở nên Từ nhu cầu đó mà lĩnh vực phòng chống, phát hiện ảnh số giả mạo xuất hiện và phát triển, thu hút nhiều nhà nghiên cứu.

Phòng chống và phát hiện ảnh số giả mạo là một chủ đề nghiên cứu khoa học - công nghệ thời sự và được ứng dụng rộng rãi trên toàn thế giới. Một số cuốn sách chuyên về lĩnh vực này đã được công bố, chẳng hạn như [13,39]; nhiều luận án tiến sĩ đã được hoàn thành, trong số đó [16,42,90,98,127]. Nhiều hội thảo, tạp chí chuyên về liên quan đã được tổ chức, xuất bản, chẳng hạn như International Workshop Digital-Forensics and Watermarking [109], Transactions on Data Hiding and Multimedia Security [110], IEEE Transactions on Forensics and Security, v. Phòng chống, phát hiện ảnh số giả mạo nhận được sự quan tâm của cộng đồng nghiên cứu giấu tin nói riêng, và cộng đồng nghiên cứu an toàn thông tin nói chung.

Một số nhóm nghiên cứu mạnh có kết quả tốt là nhóm của GS. Hany Farid, GS. Kou-Liang Chung,. Các kỹ thuật phòng chống và phát hiện ảnh số giả mạo được phân thành hai loại chính là kỹ thuật chủ động (active) và kỹ thuật điều tra ảnh số thụ động (passive); kỹ thuật điều tra ảnh số chủ động (gọi tắt là kỹ thuật chủ động) gồm kỹ thuật băm tính toán trước (Precomputation of hash) và kỹ thuật 1 (LUAN.04 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.04 ẩn thông tin (Information Hiding); kỹ thuật điều tra ảnh số thụ động (gọi tắt là kỹ thuật thụ động) gồm kỹ thuật dựa trên quy luật nội tại (Intrinsic regularities) và kỹ thuật xáo trộn dự thường (Tamper anomalies) [13, 34].

Deriche [106], giả mạo ảnh số được phân làm ba loại chính bao gồm cắt ghép/ghép nối (Image splicing), giả mạo dạng cắt/dán (copy/move) và chỉnh sửa ảnh (Image retourching) tùy thuộc vào kiểu kỹ thuật tạo ảnh giả mạo. Kỹ thuật chủ động dùng để bảo vệ hay xác thực ảnh số, người ta thường sử dụng thủy vân số “Digital Watermarking” [35], hay công cụ trong mật mã học là chữ ký số “Digital signature” [6,85] để đảm bảo sự toàn vẹn, phòng chống giả mạo của đối tượng chứa nó. Nhưng trong thực tế không phải lúc nào các ảnh số cũng được nhúng thủy vân hay tạo chữ ký đại diện, do vậy kỹ thuật thụ động được nghiên cứu phát triển. Các kỹ thuật này phát hiện sự giả mạo mà không cần các thủy vân bên trong hay chữ ký số đi cùng.

Ý tưởng cơ bản của các kỹ thuật này là dựa vào quy luật nội tại là các số liệu thống kê, tính chất, đặc điểm của dữ liệu ảnh, các phép thao tác chỉnh sửa để phát hiện giả mạo, tìm ra bằng chứng của sự chỉnh sửa, mặc dù sự chỉnh sửa không để lại dấu vết về mặt thị giác, thính giác [39,40]. Tình hình nghiên cứu ngoài nước: Thủy vân số đã được nghiên cứu rộng rãi vài năm trở lại đây, và hiện nay đã xuất hiện nhiều hướng mới như: thủy vân thuận nghịch, thủy vân khóa công khai, thủy vân kết hợp với mật mã học,…. Cox và cộng sự [35] các kỹ thuật thủy vân có thể được phân thành hai nhóm: Thủy vân bền vững “Robust” và thủy vân dễ vỡ “Fragile”. Thủy vân bền vững Do vậy thủy vân bền vững được ứng dụng để giải quyết bài toán bảo vệ bản quyền.04 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.04 tr nhúng dấu thủy vân cần bị phá hủy (hay vỡ) , phòng chống giả mạo Các kỹ thuật thụ động, không sử dụng thủy vân hay chữ ký số gần đây cũng có nhiều kết quả mới.

Đối với ảnh số có một vài phương pháp khác nhau trong việc dò tìm giả mạo đã được đề xuất như: T.T Ng và Chang [89] đề xuất một phương pháp phát hiện vùng ảnh chồng bằng kỹ thuật thống kê bậc cao. Fraid và cộng sự [100,101] phát triển phương pháp phát hiện bằng cách đánh dấu các vùng thay đổi và lấy mẫu lại có sử dụng màng lọc màu nội suy, một phương pháp khác dựa trên việc kiểm tra sự mâu thuẫn trong hướng nguồn sáng lên các đối tượng trên ảnh [61,62,65]. Fridrich và cộng sự [43,44] đã đưa ra một phương pháp phát hiện với các ảnh cắt/dán bằng phương pháp đối sánh khối bao và mẫu nhiễu. Với mỗi phương pháp nêu trên chỉ áp dụng cho một trường hợp giả mạo nhất định và không áp dụng được cho các trường hợp giả mạo khác.

Phương pháp trong [62,65] thể hiện rất hạn chế trong phát hiện các ảnh giả mạo, tỷ lệ thống kê sai rất cao. Phương pháp cắt dán trong [43,44] chỉ hạn chế trong một số trường hợp giả mạo, khi một phần của ảnh được sao chép và dán vào một vị trí khác trong ảnh. Phương pháp dò tìm và lấy mẫu lại trong [100,101] có thể cho ra rất ít kết quả chính xác với ảnh lưu dưới dạng JPEG. Phương pháp phân tích hướng nguồn sáng trong [61,62,65] chỉ áp dụng được với nguyên lý mặt phẳng Lambertian cho cả vùng giả mạo và vùng gốc, và sẽ không làm việc khi các đối tượng không tương thích về bề mặt, có cùng hướng nguồn sáng, hoặc trong điều kiện ánh sáng yếu trời nhiều mây.

Đối với video, Weihong Wang [132] có đưa ra một số phương pháp dựa trên sự đan xen (interlaced), giải đan xen (de-interlaced), phép chiếu lại (re-projection), sự nhân bản (duplication). Với dữ liệu âm thanh trong [69,91] các tác giả đưa ra hai phương pháp phổ biến là dựa trên phân tích khoảng phổ (spectral distances) và phân tích ENE để xác định giả mạo. Ngoài ra, một số nghiên cứu tập trung vào định dạng của 3 (LUAN.04 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.04 dữ liệu như trong [82], cụ thể là các định dạng JPEG, MPEG, WAVE, MP3,…, đặc điểm của các phương pháp này có lợi thế là không phụ thuộc các phép xử lý hình ảnh, âm thanh mà chỉ phụ thuộc các dữ liệu thống kê của ảnh do các định dạng này tạo ra. Nhược điểm của các phương pháp là hạn chế trong các môi trường dữ liệu nghiên cứu để ứng dụng trong thực tế thì còn nhiều thách thức.

Tình hình nghiên cứu trong nước: - Đại học Quốc gia t bài báo trên các kỷ yếu nhằm tăng khả năng nhúng vân bền vững h Tác giả Nguyễn Ngọc Hà [4 nghị. Tác giả Nguyễn Hải Thanh [8] đưa ra một số cải tiến dựa trên lược đồ thủy vân CPT, các cải tiến này kết hợp với mã hóa đàn hồi để ứng dụng. Tác giả Hồ Thị Hương Thơm [12] nghiên các kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin. tác giả Đặng Thu Hiền và cộng sự [5] y sinh 4 (LUAN.04 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.04 Kỹ thuật thụ động với các phương pháp không chứa dấu thủy vâ ở mức độ giới thiệu các phương pháp.

Tuy nhiên cũng có một số kết quả như trong [7, 9,10] giới thiệu phương pháp phát hiện ảnh giả mạo dựa trên mẫu nhiễu, phương pháp đối sánh chính xác phát hiện ảnh giả mạo dạng cắt/dán. Như vậy, hướng nghiên cứu này ở nước ta còn rất mới mẻ và tiềm năng. Định hướng nghiên cứu của luận án Để đóng góp thêm, nâng cao hiệu quả của các kỹ thuật điều tra ảnh số cho mục tiêu phòng chống và phát hiện giả mạo ảnh số, luận án đã chọn lọc nghiên cứu một số hướng với phạm vi cụ thể: - Nghiên cứu các phương pháp biến đổi ma trận làm cơ sở để xây dựng các kỹ thuật phòng chống và phát hiện giả mạo ảnh số. - Nghiên cứu các lược đồ thủy vân bán dễ vỡ cho bài toán xác thực/phòng chống giả mạo ảnh số.

- Nghiên cứu kỹ thuật đối sánh bền vững cho bài toán phát hiện ảnh giả mạo dạng cắt/dán trên cùng một ảnh. Nghiên cứu các kỹ thuật phát hiện giả mạo dạng ghép ảnh từ nhiều ảnh dựa trên tính chất của phép lấy mẫu lại trên ảnh và nén JPEG. Toàn bộ thời gian thực hiện luận án này, tất cả định hướng nêu trên đã đạt được mục tiêu đề ra. Với định hướng như vậy, luận án tập trung giải đáp các câu hỏi nghiên cứu sau đây: - Cách tạo ảnh giả mạo như thế nào, những cách nào là phổ biến? 5 (LUAN.04 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.04 - Với mục đích đảm bảo tính xác thực của ảnh số trong quá trình trao đổi thông tin các kỹ thuật nào có thể phòng chống được sự can thiệp từ bên ngoài để làm giả ảnh số? - Với các ảnh số bất kỳ được phổ biến trên mạng Internet có thể sử dụng các kỹ thuật nào để phát hiện được ảnh nào là nguyên bản (ảnh thật) ảnh nào là ảnh đã bị chỉnh sửa (ảnh giả)? Trả lời câu hỏi nghiên cứu trên đây, luận án trình bày các nội dung nghiên cứu chính sau đây: - Nghiên cứu khái quát về ảnh số giả mạo, điều tra ảnh số và các kỹ thuật , phương pháp phòng chống, phát hiện giả mạo ảnh số.

- Nghiên cứu các phép biến đổi ma trận được sử dụng để xây dựng các kỹ thuật điều tra ảnh số chủ động, thụ động. - Nghiên cứu kỹ thuật thủy vân bán dễ vỡ để xác thực/phòng chống ảnh số giả mạo, tập trung vào các kỹ thuật sử dụng các phép biến đổi ma trận. - Nghiên cứu các kỹ thuật phát hiện ảnh số giả mạo dạng cắt/dán (copy/move) trên cùng một ảnh. Nghiên cứu các kỹ thuật phát hiện ảnh số giả mạo được ghép nối từ nhiều ảnh khác nhau.

Mục tiêu nghiên cứu của luận án là nghiên cứu, đề xuất một số kỹ thuật cho phép phòng chống và phát hiện giả mạo ảnh số. Việc phòng chống giả mạo ảnh số hiện nay có rất nhiều hướng khác nhau. Vì vậy, phạm vi nghiên cứu của luận án được tập trung vào các phương pháp chính sau đây: • Kỹ thuật chủ động: Phòng chống giả mạo ảnh số bằng kỹ thuật thủy vân số. • Kỹ thuật thụ động: Phát hiện ảnh giả mạo dạng cắt/dán trên cùng một ảnh và dạng ghép ảnh từ nhiều ảnh khác nhau.04 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.04 Đối tượng nghiên cứu của luận án là các kỹ thuật thủy vân trong việc phòng chống/xác thực các ảnh số giả mạo và các kỹ thuật phát hiện ảnh số giả mạo dạng căt/dán và ghép ảnh.