Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

24 90 2
Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Việc sử dụng mạng tương tác ngày càng tăng, chúng ta cần một sự bảo đảm an toàn khỏi các rủi ro truy cập, sử dụng, phá hoại, thay đổi, ghi lại hoặc phá hủy một cách trái phép. Có hai phương pháp mã hóa và giấu tin được sử dụng để đảm bảo an toàn thông tin. Mã hóa là nghệ thuật viết tin một cách bí mật nhằm mục đích làm cho tin nhắn không thể bị đọc được bởi một bên thứ ba nhưng không che giấu sự tồn tại của phương thức giao tiếp. Giấu tin có nghĩa là ẩn thông tin trong một phương tiện mang tin tưởng chừng như vô hại. Ví dụ như: tin nhắn, âm thanh, hình ảnh, video, VoIP, …. Bất kỳ ai xem phương tiện này sẽ không thấy dữ liệu bị ẩn hoặc mã hóa. Việc ẩn tin trong hình ảnh có thể được phân loại thành Phương pháp miền không gian hoặc Phương pháp miền tần số. Kỹ thuật giấu tin vào hình ảnh màu bằng việc thích ứng chênh lệch giá trị pixel màu nội bộ sử dụng thông qua kĩ thuật TPVD là phương pháp phổ biến và hữu hiệu hơn phương pháp PVD (Có demo đính kèm)

HỌC VIỆN KỸ THUẬT MẬT MÃ BÀI TẬP LỚN MÔN: KỸ THUẬT GIẤU TIN Đề tài: Adaptive color image staganography using intra color pixel value diferencing Giáo viên hướng dẫn: Hồng Thu Phương Sinh viên thực ( Nhóm 12 – L01) : Trần Minh Đức Cà Duy Dự Nguyễn Văn Mạnh Nguyễn Thị Mười Lê Văn Nghĩa Hồ Đức Anh Tuấn Hà Nội, 2019 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC HÌNH ẢNH LỜI NÓI ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Sơ lược lịch sử giấu tin 1.2 Khái niệm giấu tin 1.3 Môi trường giấu tin 1.4 Các yêu cầu giấu tin ảnh 1.5 Mục tiêu 1.6 Đánh giá chất lượng ảnh sau giấu tin PSNR CHƯƠNG CÁC KỸ THUẬT GIẤU TIN 2.1 Phương pháp TPVD 2.2 Phương pháp ICPVD 11 2.3 Kết luận 18 CHƯƠNG THỰC NGHIỆM – DEMO 19 TÀI LIỆU THAM KHẢO 22 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình Ví dụ minh họa cho phương pháp đề xuất trình che giấu tin 13 Hình Kích thước hình ảnh 256X256 (a), (d) - hình ảnh stego phương pháp đề xuất (b), (e) (c), (f) hình ảnh theo phương pháp Wu & Tsai phương pháp Chung Ming Wange 14 Hình So sánh Phương pháp Hiện & Phương pháp Đề xuất 15 Hình a &b Ảnh gốc stego khỉ đầu chó, c&d Ảnh gốc stego Elaine 16 Hình (a) Biểu đồ phương pháp đề xuất, (b) Biểu đồ phương pháp TPVD 16 Hình (a) Hình ảnh stego Lena, (b) Đầu cơng Chi-square phương pháp đề xuất, (c) Hình ảnh stego Lena, (d) Đầu công Chi-square phương pháp TPVD 18 Hình Biểu đồ ảnh trước sau nhúng tin 19 Hình Giao diện phần demo 19 Hình Chọn ảnh từ máy lên nhập nội dung tin cần nhúng vào bấm Giấu tin Sau máy xử lý trả ảnh stego 20 Hình 10 Ảnh stego sau nhúng tin lên 20 Hình 11 Phần trích xuất Chọn ảnh stego bước trước giấu tin Bấm truy xuất để lấy tin ảnh 21 Hình 12 Đã lấy nội dung tin giấu ảnh 21 DANH MỤC HÌNH ẢNH Bảng So sánh giá trị PSNR phương pháp đề xuất có 15 Bảng So sánh phương pháp đề xuất TPVD 17 LỜI NÓI ĐẦU Ngày nay, Internet ngày phát triển mạnh mẽ dần trở thành môi trường giới ảo sử dụng toàn cầu Cùng với cách mạng thông tin kỹ thuật số đem lại thay đổi sâu sắc xã hội sống Những thuận lợi mà thông tin kỹ thuật số mang lại sinh thách thức hội cho trình phát triển Internet mạng không dây trợ giúp cho việc chuyển phát khối lượng thông tin lớn qua mạng giúp cho việc truyền thông giao tiếp trở nên thuận lợi Tuy nhiên làm tăng nguy sử dụng trái phép, ăn cắp thông tin, xuyên tạc bất hợp pháp thông tin lưu chuyển mạng, đồng thời việc sử dụng cách bình đẳng an tồn liệu đa phương tiện cung cấp cách kịp thời thông tin tới nhiều người dùng cuối thiết bị cuối vấn đề quan trọng nhiều thách thức Hơn phát triển phương tiện kỹ thuật số làm cho việc lưu trữ, sửa đổi chép liệu ngày đơn giản, từ việc bảo vệ quyền chống xâm phạm trái phép liệu đa phương tiện (âm thanh, hình ảnh, tài liệu) gặp nhiều khó khăn Một cơng nghệ đời giải phần số khó khăn giấu thông tin nguồn đa phương tiện nhờ nguồn âm thanh, hình ảnh Xét theo khía cạnh tổng qt giấu thơng tin hệ mật mã nhằm đảm bảo tính an tồn thông tin, phương pháp ưu điểm chỗ giảm khả phát tồn thông tin nguồn mạng Không giống mã hố thơng tin để chống truy cập sửa chữa cách trái phép thông tin Giấu phát thơng tin kỹ thuật cịn tương đối phát triển nhanh thu hút quan tâm giới khoa học giới cơng nghiệp cịn nhiều thách thức Bài báo cáo nói tổng quan kỹ thuật giấu tin số phương pháp giấu tin ảnh Cấu trúc trình bày báo cáo bao gồm: Chương Tổng quan Chương Một số phương pháp giấu tin ảnh Chương Thực nghiệm- Demo CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Sơ lược lịch sử giấu tin Ý tưởng che giấu thông tin có từ hàng nghìn năm trước kĩ thuật dùng chủ yếu quân đội quan tình báo Mãi vài thập niên gần đây, giấu thông tin nhận quan tâm nhà nghiên cứu viện cơng nghệ thơng tin với nhiều cơng trình nghiên cứu Cuộc cách mạng số hóa thơng tin phát triển nhanh chóng mạng truyền thơng ngun nhân dẫn đến thay đổi Những phiên chép hoàn hảo, kĩ thuật thay thế, sửa đổi tinh vi cộng với lưu thông mạng liệu đa phương tiện sinh nhiều vấn đề nhức nhối nạn ăn cắp quyền, phân phối bất hợp pháp, xuyên tạc trái phép… lúc công nghệ giấu tin ý phát triển 1.2 Khái niệm giấu tin “Giấu tin” kỹ thuật nhúng (giấu) lượng thơng tin số vào đối tượng liệu số khác Kỹ thuật giấu tin nhằm hai mục đích: bảo mật cho liệu đem giấu, hai bảo vệ cho đối tượng mang tin giấu Hai mục đích khác dẫn đến hai kỹ thuật chủ yếu giấu tin Nói chung giấu tin đa phương tiện tận dụng “độ dư thừa” phương tiện giấu để thực việc giấu tin mà người ngồi “khó” cảm nhận có thơng tin giấu 1.3 Mơi trường giấu tin Bao gồm giấu tin ảnh, audio, video, văn dạng text… Hiện nay, giấu tin ảnh chiếm tỉ lệ lớn hệ thống giấu tin đa phương tiện 1.4 Các yêu cầu giấu tin ảnh - Tính ẩn giấu tin chèn vào ảnh: Sự diện giấu tin ảnh không làm ảnh hưởng tới chất lượng ảnh chèn tin - Tính bền giấu tin: Cho phép tin tồn qua phép biến đổi ảnh, biến dạng hình học hay hình thức cơng cố ý khác - Tính an tồn: Chỉ có bên nhận cấp khóa kỹ thuật tách ảnh phù hợp lấy tin ảnh 1.5 Mục tiêu Một phương pháp giấu tin vào ảnh màu lạ việc thích ứng chênh lệch giá trị pixel mầu nội (intra color pixel value differencing (ICPVD) đề cập viết Mỗi phương pháp giấu tin cần có đánh đổi khả tính tốn tính khơng thể nhận biết mắt thường, dung lượng khả phát Để nhúng liệu bí mật, thành phần ảnh mầu RGB nhóm thành khối khơng chồng lấp hai pixel liên tiếp Dữ liệu bí mật nhúng vào khác biệt mầu sắc cặp mầu (r,g), (g,b) (b,r) Bằng cách sử dụng tất ba thành phần mầu ảnh, khả ẩn tin tăng lên đáng kể 1.6 Đánh giá chất lượng ảnh sau giấu tin PSNR Để đánh giá chất lượng ảnh (hay khung ảnh video) đầu mã hoá, người ta thường sử dụng hai tham số: Sai số bình phương trung bình – MSE (mean square error) phương pháp đề xuất với hệ số tỷ lệ tín hiệu/tín hiệu tạp PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) MSE ảnh gốc ảnh khơi phục tính sau: MSE = ! "# " &+! # * '+!(𝑥&' 𝑦&' ) Ở đây: xij biểu thị giá trị điểm ảnh gốc, yij biểu thị giá trị điểm ảnh biến đổi, m n chiều rộng chiều cao ảnh PSNR, đơn vị: deciben (dB), thường sử dụng nghiên cứu xử lý hình ảnh: *,,- PSNR = 10*log10( /0 ) Thông thường, PSNR ≥ 37 dB hệ thống mắt người gần không phân biệt ảnh gốc ảnh khơi phục PSNR cao chất lượng ảnh khơi phục tốt Khi hai hình ảnh giống hệt nhau, MSE PSNR đến vô hạn CHƯƠNG CÁC KỸ THUẬT GIẤU TIN Việc sử dụng mạng tương tác ngày tăng, cần bảo đảm an toàn khỏi rủi ro truy cập, sử dụng, phá hoại, thay đổi, ghi lại phá hủy cách trái phép Có hai phương pháp thường thấy mã hóa giấu tin sử dụng để đảm bảo an tồn thơng tin Mã hóa nghệ thuật viết tin bí mật nhằm làm cho tin nhắn bị đọc bên thứ ba không che giấu tồn phương thức giao tiếp Giấu tin có nghĩa ẩn thông tin phương tiện mang tin tưởng chừng vô hại như: tin nhắn, âm thanh, hình ảnh, video, VoIP, … Bất kỳ xem phương tiện không thấy liệu bị ẩn mã hóa Việc ẩn tin hình ảnh phân loại thành Phương pháp miền không gian Phương pháp miền tần số Phương pháp miền không gian đơn giản tiếng “Phương pháp tối thiểu” (LSB) Trong LSB, thông điệp nhúng vào LSB pixel hình ảnh Hai mục tiêu kỹ thuật giấu tin vào hình ảnh khả che giấu cao độ khó nhận biết cao Bằng cách sử dụng hai nhiều LSB ảnh gốc (Feng J.B., Lin, I.C., Tsai, C.S., Chu, Y.P 2006 Katzenbeisser, S., Petitcolas 2000) cho khả ẩn cao với chất lượng hình ảnh chấp nhận Tối đa ba sơ đồ LSB sử dụng để tạo hình ảnh đơn giản chấp nhận (Nan-I Wu1 Min-Shiang Hwang 2007) Hiệu đạt che giấu nhiều liệu vào ảnh gốc độ mạnh mẽ phân tích tóm tắt Liao et al (Liao, Z., Huang, Y., Li, C 2007 Wu, N.I., Hwang, M.S 2007) Để cải thiện chất lượng hình ảnh, Chan Cheng năm 2004 đề xuất phương pháp LSB đơn giản việc Điều chỉnh pixel tối ưu (OPA) Kết thử nghiệm phương pháp họ cho thấy hình ảnh stego khơng thể phân biệt mắt thường với hình ảnh gốc Để cải thiện tính khơng thể nhận dạng hình ảnh stego phương pháp LSB, Lee Chen 2000 đề xuất LSB có kích thước thay đổi với phương pháp thay lỗi tối thiểu Gần đây, Soleimanpour 2013 giới thiệu phương pháp lập thể lạ dựa thuật toán di truyền giúp cải thiện chất lượng hình ảnh hình ảnh stego Để đạt mức độ không chấp nhận cao, Wu Tsai 2003 đề xuất phương pháp Chênh lệch giá trị pixel (PVD), thơng điệp bí mật nhúng vào chênh lệch giá trị xám hai pixel liên tiếp ảnh gốc Để giảm méo hình ảnh stego phương pháp PVD, giá trị điều chỉnh lại phạm vi hợp lệ Do điều chỉnh, vấn đề tràn ranh giới xảy PVD Nếu hai pixel nằm cạnh viền vùng mịn ảnh, vấn đề làm tình hình tồi tệ Để khắc phục vấn đề này, C.M.Wang, Nan-I Wu 2007 sử dụng chức PVD mơ đun Trong phương pháp họ, với cách tiếp cận tối ưu, thơng điệp nhúng vào hai pixel cách sửa đổi phần lại chúng Để chống lại cơng phân tích biểu đồ PVD, phần mở rộng PVD (EPVD) đề xuất ZaZamin Zaker Ali Hamzeh, Seraj 2009 Để đạt điều này, biểu đồ Gaussian lập Để tăng khả ẩn, họ điều chỉnh quy tắc chồng lấp phạm vi giá trị khác chuyển sang phạm vi lân cận bên trái Nhược điểm lớn phương pháp PVD khả ẩn tin không cao Để tăng khả ẩn hình ảnh stego, Ko-Chin Changa Chien-Ping Changa 2008 đề xuất phương pháp phân biệt giá trị pixel Tri Way Pixel Value Differencing (TPVD) Thay đề cập đến hướng PVD thông thường, ba hướng khác đề cập xem xét Để giảm méo hình ảnh stego, cách tiếp cận tối ưu chọn điểm tham chiếu quy tắc thích ứng trình bày R.Sridevi G John Babu 2012 đề xuất TPVD với mô đun để tạo khả ẩn nhiều TPVD Các phương pháp PVD có khả ẩn tin thấp, số công thống kê giới thiệu chắn phá PVD Weiqi Luo Fangjun Huang 2009 đề xuất phương pháp giấu tin an tồn dựa sơ đồ thích ứng nội dung, vùng cạnh sắc nét ưu tiên sử dụng để ẩn liệu Khả che giấu TPVD tăng lên đáng kể phương pháp đề xuất Xin Liao Qiao-yan Wena 2011 Họ đề xuất phương pháp dựa TPVD thay LSB Kết hình ảnh stego tạo chất lượng hình ảnh chấp nhận cung cấp khả ẩn nhiều thông tin Trong tất phương pháp PVD đề cập trên, có hai biến phạm vi lượng tử hóa sử dụng để tăng dung lượng ảnh gốc đồng thời cho chất lượng hình ảnh tốt Hsien Wen, Tseng Hui-Shih 2013 đề xuất phương pháp bảng định lượng thực dựa số bình phương hồn hảo để định payload J.K.Mandal Debashis Das 2012 đề xuất phương pháp giấu tin vào ảnh màu Bằng cách sử dụng ba thành phần màu, khả ẩn thành phần pixel khác thường tăng lên Để cung cấp thêm tính bảo mật, số bit khác thành phần khác sử dụng Trong phương pháp giấu tin vào ảnh màu J.K.Mandal Debashis Das 2012, phương pháp PVD áp dụng cho thành phần màu riêng biệt để nhúng liệu bí mật Vì vậy, phương pháp tương tự phương pháp PVD thông thường Bằng cách sử dụng phương pháp PVD thông thường, tượng biến mầu đáng kể đo cách điều chỉnh pixel liên tiếp có ba thành phần màu xảy Để giảm biến dạng này, phương pháp đề xuất viết Trong phương pháp đề xuất này, pixel màu khác cặp (r,g), (g,b) (b,r) dùng để ẩn liệu bí mật Trong trình ẩn, phương pháp PVD áp dụng cho khác biệt màu nội Không cần có khóa bí mật để chọn thành phần màu Những khác biệt màu nội thực cách Tính khơng thể nhận biết cải thiện cách sử dụng phương pháp PVD Tính an toàn phương pháp đề xuất kiểm tra việc phân tích Biểu đồ phân tích RS PSNR tính tốn để đánh giá thẩm định chất lượng hình ảnh stego 2.1 Phương pháp TPVD Phương pháp lập thể PVD ba chiều, phiên sửa đổi PVD gốc, nhằm mục đích tăng tải trọng PVD cách nhúng bit bí mật theo hướng khác hình ảnh Phương pháp PVD sử dụng cạnh theo hướng để nhúng liệu Trong TPVD đồng thời nhúng liệu bí mật vào tất cạnh ngang, dọc chéo hình ảnh Để làm vậy, giai đoạn tiền xử lý sử dụng ảnh che phủ với m × n pixels phân thành khối pixel × Các pixel khối ký hiệu là: 𝑃2,4 , 𝑃2,45! , 𝑃65!,4 , 𝑃25!,45! với x∈ 1, 𝑛 − y ∈ 1, 𝑚 − Trong khối, bốn cặp pixel 𝑃= = (𝑃2,4 , 𝑃2,45! ), 𝑃! = (𝑃2,4 , 𝑃25!,4 ), 𝑃* = (𝑃2,4 , 𝑃65!,45! ), 𝑃? = (𝑃25!,4 , 𝑃25!,45! ) tìm thấy Bốn giá trị khác liên quan đến bốn cặp pixel tính tốn thơng qua phương trình sau: 𝑑= = 𝑃2,45! − 𝑃2,4 𝑑! = 𝑃25!,4 − 𝑃2,4 𝑑* = 𝑃2,5!45! − 𝑃2,4 𝑑? = 𝑃25!,45! − 𝑃25!,4 |𝑑& | (i=0 to 3), 𝑅B (k=1,2,3….n) sử dụng để tìm phạm vi gần Liên quan đến di Phạm vi gần xác định phương trình sau: k = 𝑚𝑖𝑛' ( 𝑢B − |𝑑& |) |𝑑& |≤ |𝑢B Giống phương pháp PVD ban đầu, số lượng bit bí mật nhúng cặp tính tốn cách sử dụng độ rộng phạm vi gần 𝑤B liên quan đến cặp 𝑝& log * 𝑤B Trong bước tiếp theo, Điều kiện nhánh kiểm tra cho khối Những điều kiện đưa để tránh biến dạng hình ảnh khơng mong muốn việc nhúng lượng lớn bit, xác minh xem khối có phù hợp để nhúng TPVD hay không Điều kiện chi nhánh là: 1) Embed_bit (𝑃0 ) ≥ and embed_bit ( 𝑃1 ) ≥ 2) Embed_bit (𝑃0 ) < and embed_bit ( 𝑃2 ) ≥ Trong phương trình trên, embed_bit (Pi) số lượng bit nhúng cặp pixel Pi hai điều kiện nhánh thỏa mãn, phương pháp PVD sử dụng để nhúng liệu bí mật 𝑃= 𝑃? riêng lẻ Mặt khác, TPVD nhúng liệu ba cặp pixel Quy trình nhúng ba cặp pixel hồn tồn giống với phương pháp PVD gốc Vì vậy, giá trị khác biệt tính cách sử dụng phương trình: d’ = 𝑙& + 𝑏 𝑛ế𝑢 𝑑 > ký hiệu ký hiệu 𝑑& (𝑖 = … 2)Các cặp điểm −𝑙& − 𝑏 𝑛ế𝑢 𝑑 < ảnh sửa đổi thu phương trình (𝑝′! , 𝑝′! ) = (𝑝! − (𝑝! − X Y ZX * X Y ZX * , 𝑝* + , 𝑝* + X Y ZX * X Y ZX * ) ) ký hiệu 𝑝′& , (𝑖 = … 3) Từ 𝑝= chia sẻ ba cặp, ba giá trị riêng biệt đạt 𝑝′= Phương pháp TPVD sử dụng Quy tắc lựa chọn để chọn giá trị tốt với Lỗi bình phương trung bình tối thiểu (MSE) cho 𝑝′= Giá trị 𝑝′= chọn thay đổi 𝑑′& hai cặp pixel khác Để ngăn chặn điều này, hai pixel lại cặp pixel khác thêm vào phần bù để trì giá trị 𝑑′& Để truy xuất liệu bí mật, hình ảnh stego phân đoạn theo cách tương tự quy trình 𝑑 ∗ & tính lại cách sử dụng phương trình: 𝑑= = 𝑃2,45! − 𝑃2,4 𝑑! = 𝑃25!,4 − 𝑃2,4 𝑑? = 𝑃25!,45! − 𝑃25!,4 10 𝑑* = 𝑃2,5!45! − 𝑃2,4 Đối với khối, điều kiện nhánh kiểm tra để kiểm tra xem TPVD PVD có áp dụng khối không Nếu điều kiện nhánh thỏa mãn, PVD áp dụng khối trước giá trị thập phân bit bí mật lấy từ 𝑑 ∗ = 𝑑 ∗ ? Nếu khơng 𝑑 ∗ = , 𝑑 ∗! , 𝑑 ∗ * xử lý để lấy bit bí mật Việc truy xuất liệu từ giá trị khác thực thơng qua phương trình sau, b giá trị thập phân bit bí mật nhúng 𝑙B giới hạn phạm vi gần 𝑅B hỉ số k tính phương trình b = 𝑑 ∗ & − 𝑙B i=(0… 3) 2.2 Phương pháp ICPVD Thuật toán mã hóa Trích xuất ba thành phần mầu từ mầu ảnh gốc để lấy ba giá trị ma trận M*N Chọn hai pixel có độ hồn thiện cao từ tổ hợp mầu (Ri,Ri+1), (G i,G i+1), (B i,B i+1) Tính tốn khác giá trị d0, d1, d2 Xác định vị trí thích hợp di ( i=0, 1, 2) bảng Ký hiệu Rj,i Tính số lượng bit bí mật ti cơng thức 𝑡& = log * 𝑤&,' wi,j chiều dài bảng Lấy giá trị ti từ liệu bí mật chuyển thành giá trị thập phân tương ứng bi Tính giá trị khác công thức 𝑑′& = 𝑙',& + 𝑏& if 𝑑& ≥ , 𝑑′& = −(𝑙',& + 𝑏& ) if 𝑑& < Trong lj,i mức thấp phạm vi di chọn Chỉnh sửa giá trị (Ri,Ri+1), (G i,G i+1), (B i,B i+1) 𝑚= 𝑚= , 𝐺&5! + [ ] 2 𝑚! 𝑚! = 𝐺& − , 𝐵&5! + [ ] 2 𝑚* 𝑚* = 𝐵& − , 𝑅&5! + [ ] 2 𝑃= 1,2 = 𝑅 _ & , 𝐺 _ &5! = 𝑅& − 𝑃! 1,2 = 𝐺 _ & , 𝐵_ &5! 𝑃* 1,2 = 𝐵_ & , 𝑅 _ &5! Trong mi = di - di’ Lặp lại bước đến tất bit bí mật nhúng vào tin Để tránh việc nhúng tin biên ảnh, ta chia làm hai trường hợp sau: Trường hợp 1: Nếu 𝑃= ≅ 0, 𝑃! ≅ 0, 𝑃* ≅ 0 và 𝑃= < 0 or 𝑃! < or 𝑃* < 11 Ta chỉnh lại 𝑃= , 𝑃! , 𝑃* sau: 𝑃_ = 1,2 = 𝑃= (1) + 𝑃_! 1,2 = 𝑃! (1) + 𝑃_ * 1,2 = 𝑃* (1) + * ef * * ef * * ef * , 𝑃= (2) + , 𝑃! (2) + , 𝑃* (2) + * ef * * ef * * ef * Trường hợp 2: Nếu 𝑃= ≅ 255, 𝑃! ≅ 255, 𝑃* ≅ 255 và 𝑃= > 255 or 𝑃! > 255 or 𝑃* > 255 Ta chỉnh lại 𝑃= , 𝑃! , 𝑃* sau: 𝑃_ = 1,2 = 𝑃= (1) 𝑃_! 1,2 = 𝑃! (1) 𝑃_ * 1,2 = 𝑃* (1) - * ef * * ef * * ef * , 𝑃= (2) , 𝑃! (2) , 𝑃* (2) - * ef * * ef * * ef * Hình minh họa cách xử lý bước với ví dụ Thuật tốn trích xuất: Trích xuất ba giá trị mầu R, G, B từ ảnh stego Tính tốn khác biệt màu nội thành phần màu trình ẩn tin 𝑑′= = 𝑅′& − 𝐺′&5! 𝑑′! = 𝐺′& − 𝐵′&5! 𝑑′* = 𝐵′& − 𝑅′&5! Xác định khoảng phù hợp cho d0’, d1’, d2’ khoảng bảng mà dùng việc ẩn tin Tính lượng bit mã hóa ti 𝑡& = log * 𝑤&,' Lấy mức thấp lj,i trừ di để lấy giá trị bi Cuối bi’ chuyển đổi thành giá trị thập phân tương ứng với bit liệu bi Việc trích xuất liệu bí mật từ ví dụ minh họa giải thích sau: 𝑑′= = 225 − 188 = 37 𝑑′! = 169 − 160 = 09 12 𝑑′* = 153 − 236 = 83 Trừ giá trị với giới hạn 32, 8, 64, thu giá trị thập phân 5,1,19 Giá trị nhị phân tương ứng 0101,001,010011 với độ dài 4, Suy ra, luồng bit bí mật 0101000110011 sử dụng trình ẩn Hình Ví dụ minh họa cho phương pháp đề xuất trình che giấu tin Kết thí nghiệm thảo luận Để chứng minh hiệu suất phương pháp đề xuất, thí nghiệm khác phương pháp có thực cho chín hình ảnh thử nghiệm Kết thử nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất thực tốt phương pháp PVD (Wu, DC, Tsai, WH 2003), phương pháp Chung-Ming Wang 2007 phương pháp TPVD 2008 Bảng phạm vi R có sáu phạm vi phụ R1 [0-7], R2 [8-15], R3 [16-31], R4 [32-63], R5 [64- 127], R6 [128-255] Độ rộng phạm vi 8, 8,16,32,64,128 Để đánh giá chất lượng hình ảnh stego, tỷ lệ Tín hiệu/Nhiễu (PSNR) tính cho hình ảnh stego *,,- PSNR = 10*log10( /0 13 ) db MSE = ! "# "Z! &+! #Z! '+! (𝛼&' − 𝛽&' )* Trong 𝛼&' pixel ảnh gốc 𝛽&' pixel ảnh stego Đối với hình ảnh màu, MSE tính riêng cho thành phần màu Giá trị trung bình ba giá trị cho MSE hình ảnh màu: MSE (ảnh màu) = (mseR + mseG + mseB) / Đối với giá trị PSNR lớn hơn, độ khơng nhận dạng hình ảnh stego tốt Để dễ so sánh, hình ảnh stego màu chuyển thành hình ảnh tỷ lệ xám Các kết a, d hình hình ảnh rõ ràng phương pháp đề xuất b, e c, f hình ảnh theo phương pháp Wu & Tsai phương pháp Chung Ming Wange PSNR thu từ phương pháp đề xuất rõ ràng tốt hai phương pháp cịn lại Hình Kích thước hình ảnh 256X256 (a), (d) - hình ảnh stego phương pháp đề xuất (b), (e) (c), (f) hình ảnh theo phương pháp Wu & Tsai phương pháp Chung Ming Wange 14 Hình So sánh Phương pháp Hiện & Phương pháp Đề xuất Biểu đồ so sánh hình cung cấp giá trị PSNR phương pháp đề xuất phương pháp có hình ảnh chụp để phân tích Nó chứng minh tính chất phương pháp đề xuất tốt Trong bảng 1, giá trị PSNR phương thức đề xuất hai phương thức khác đưa Nó tăng thêm đến 14dB, độ méo cạnh bị giảm điều chỉnh thích ứng Trong hình 7, hình ảnh gốc màu hình ảnh stego đưa Khơng có khác biệt nhìn thấy chúng Vì vậy, tính khơng thể nhận biết phương pháp đề xuất tốt Cuối cùng, phương pháp đề xuất so sánh với TPVD Các giá trị PSNR bảng cho thấy cải thiện phương pháp đề xuất Năng lực thời gian tính toán hai phương pháp đưa Phương pháp đề xuất có khả lẩn trốn cao với gia tăng nhỏ thời gian Bảng So sánh giá trị PSNR phương pháp đề xuất có 15 Hình a &b Ảnh gốc stego khỉ đầu chó, c&d Ảnh gốc stego Elaine Hình (a) Biểu đồ phương pháp đề xuất, (b) Biểu đồ phương pháp TPVD 16 Bảng So sánh phương pháp đề xuất TPVD Vì mục đích phân tích, biểu đồ ảnh bìa gốc ảnh stego ảnh Lena chụp Hình 5, (a) hiển thị biểu đồ phương thức đề xuất (b) biểu đồ phương pháp TPVD 17 Hình (a) Hình ảnh stego Lena, (b) Đầu công Chi-square phương pháp đề xuất, (c) Hình ảnh stego Lena, (d) Đầu công Chisquare phương pháp TPVD 2.3 Kết luận Bằng cách sử dụng hoàn hảo ba thành phần màu, khả ẩn phương thức đề xuất tăng lên so với phương pháp TPVD Điều chỉnh thích ứng pixel sau ẩn làm giảm đáng kể độ méo hình ảnh Kết thử nghiệm cho thấy nhận hình ảnh stego so sánh với hình ảnh gốc Ngoài khả phát phương pháp đề xuất cho dung lượng lớn Vì vậy, hai cân steganography thực phương pháp đề xuất Trong công việc tương lai, bảng phạm vi biến số sử dụng để tăng cường độ mạnh mẽ để chống lại việc bị phân tích Bên cạnh việc lựa chọn ngẫu nhiên thành phần màu khóa bí mật thực tương lai để có chắn Ngồi ra, việc trích xuất liệu nhúng hoạt động tốt mà khơng cần có kiến thức ảnh gốc phương pháp đề xuất Trong tương lai, phương pháp đề xuất áp dụng chụp ảnh đồ hướng đối tượng để tăng tính vững 18 CHƯƠNG THỰC NGHIỆM – DEMO Hình Biểu đồ ảnh trước sau nhúng tin Hình Giao diện phần demo 19 Hình Chọn ảnh từ máy lên nhập nội dung tin cần nhúng vào bấm Giấu tin Sau máy xử lý trả ảnh stego Hình 10 Ảnh stego sau nhúng tin lên 20 Hình 11 Phần trích xuất Chọn ảnh stego bước trước giấu tin Bấm truy xuất để lấy tin ảnh Hình 12 Đã lấy nội dung tin giấu ảnh 21 TÀI LIỆU THAM KHẢO Chan, C.K., L.M Cheng, 2004 ‘Hiding data in images by simple LSB substitution,’ Pattern Recognition, 37(3): 469-474 Chung-Ming Wang a, Nan-I Wu a, Chwei-Shyong Tsai b, Min-Shiang Hwang, 2007 ‘A high quality steganographic method with pixel-value differencing and modulus function’ The Journal of Systems and Software xxx Feng, J.B., I.C Lin, C.S Tsai, Y.P Chu, 2006 ‘Reversible watermarking: current status and key issues’, International Journal of Network Security 2: 161-170 Hsien-Wen Tseng and Hui-Shih, 2013 ‘A steganographic method based on pixelvalue differencing and the perfect square number’ Journal of Applied Mathematics, Article ID 189706, pages Katzenbeisser, S., F.A.P Petitcolas, 2000 ‘Information Hiding Techniques for Steganography and Digital Watermarking.’ Artech House Inc., Boston Ko-Chin Changa, Chien-Ping Changa, Ping S Huangb and Te-Ming Tu, 2008 ‘A Novel Image Steganographic Method Using Tri-way Pixel-Value Differencing’ journal of multimedia, 3(2) Lee, Y.K., L.H Chen, 2000 ‘High capacity image steganographic model,’ IEE Proceedings on Vision, Image and Signal Processing, 147(3): 288-294 Liao, Z., Y Huang, C Li, 2007 ‘Research on data hiding capacity’, International Journal of Network Security September, 140-144 Mandal, J.K and Debashis Das, 2012 ’Colour Image Steganography Based on Pixel Value Differencing in Spatial Domain’ International Journal of Information Sciences and Techniques (IJIST), 2(4) Nan-I Wu1 and Min-Shiang Hwang, 2007 ‘Data Hiding: Current Status and Key Issues’ International Journal of Network Security, 4(1): 1-9 Nazanin Zaker, Ali Hamzeh, Seraj Dean Katebi, Shadrokh Samavi, 2009.’Improving Security of Pixel 22 Value Differencing Steganographic Method’ IEEE- Soleimanpour, M., S Talebi and H Azadi-Motlagh, 2013 ‘A Novel Technique for Steganography Method Based on Improved Genetic Algorithm Optimization in Spatial Domain’ Iranian Journal of Electrical & Electronic Engineering, 9(2) Sridevi, R and G John Babu, 2012 ‘Multi pixel Steganography’, (IJCSIS) International Journal of Computer Science and Information Security, 10(6): 61-66 Weiqi Luo, Fangjun Huang, Jiwu Huang, 2009 ‘A more secure steganography based on adaptive pixelvalue differencing scheme’ Springer Science+Business Media, LLC Wu, D.C., W.H Tsai, 2003 ‘A steganographic method for images by pixel-value differencing’, Pattern Recognition Letters, 24: 1613-1626 Wu, N.I., M.S Hwang, 2007 ‘Data hiding: current status and key issues’, International Journal of Network Security, 4: 1-9 Xin Liao and Qiao-yan Wena, Jie Zhang, 2011 ‘A steganographic method for digital images with fourpixel differencing and modified LSB substitution’ Vis Commun Image R., 22: 1-8 23 ... nhúng liệu Trong TPVD đồng thời nhúng liệu bí mật vào tất cạnh ngang, dọc chéo hình ảnh Để làm vậy, giai đoạn tiền xử lý sử dụng ảnh che phủ với m × n pixels phân thành khối pixel × Các pixel khối... chỉnh pixel liên tiếp có ba thành phần màu xảy Để giảm biến dạng này, phương pháp đề xuất viết Trong phương pháp đề xuất này, pixel màu khác cặp (r,g), (g,b) (b,r) dùng để ẩn liệu bí mật Trong. .. đồ phương pháp TPVD 16 Hình (a) Hình ảnh stego Lena, (b) Đầu công Chi-square phương pháp đề xuất, (c) Hình ảnh stego Lena, (d) Đầu công Chi-square phương pháp TPVD

Ngày đăng: 27/09/2020, 16:01

Hình ảnh liên quan

Hình 1. Ví dụ minh họa cho phương pháp đề xuất quá trình che giấu tin - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Hình 1..

Ví dụ minh họa cho phương pháp đề xuất quá trình che giấu tin Xem tại trang 14 của tài liệu.
Đối với hình ảnh màu, MSE được tính riêng cho từng thành phần màu. Giá trị trung bình của ba giá trị này cho ra  MSE của hình ảnh màu:   - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

i.

với hình ảnh màu, MSE được tính riêng cho từng thành phần màu. Giá trị trung bình của ba giá trị này cho ra MSE của hình ảnh màu: Xem tại trang 15 của tài liệu.
Hình 3. So sánh giữa Phương pháp Hiện tại &amp; Phương pháp được Đề xuất - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Hình 3..

So sánh giữa Phương pháp Hiện tại &amp; Phương pháp được Đề xuất Xem tại trang 16 của tài liệu.
Biểu đồ so sánh trong hình 6 cung cấp các giá trị PSNR giữa các phương pháp được đề xuất và các phương pháp hiện có và hình ảnh được chụp  để phân tích - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

i.

ểu đồ so sánh trong hình 6 cung cấp các giá trị PSNR giữa các phương pháp được đề xuất và các phương pháp hiện có và hình ảnh được chụp để phân tích Xem tại trang 16 của tài liệu.
Hình 4. a &amp;b Ả nh gốc và stego của khỉ đầu chó, c&amp;d Ả nh gốc và stego Elaine  - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Hình 4..

a &amp;b Ả nh gốc và stego của khỉ đầu chó, c&amp;d Ả nh gốc và stego Elaine Xem tại trang 17 của tài liệu.
Hình 5. (a) Biểu đồ của phương pháp được đề xuất, (b) Biểu đồ của phương pháp TPVD  - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Hình 5..

(a) Biểu đồ của phương pháp được đề xuất, (b) Biểu đồ của phương pháp TPVD Xem tại trang 17 của tài liệu.
Bảng 2. So sánh giữa phương pháp đề xuất và TPVD - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Bảng 2..

So sánh giữa phương pháp đề xuất và TPVD Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 6. (a) Hình ảnh stego của Lena, (b) Đầu ra của tấn công Chi-square của phương pháp được đề xuất, (c) Hình ảnh stego của Lena, (d) Đầu ra của tấ n công  Chi-square của phương pháp TPVD  - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Hình 6..

(a) Hình ảnh stego của Lena, (b) Đầu ra của tấn công Chi-square của phương pháp được đề xuất, (c) Hình ảnh stego của Lena, (d) Đầu ra của tấ n công Chi-square của phương pháp TPVD Xem tại trang 19 của tài liệu.
Hình 7. Biểu đồ ảnh trước và sau khi nhúng tin - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Hình 7..

Biểu đồ ảnh trước và sau khi nhúng tin Xem tại trang 20 của tài liệu.
Hình 8. Giao diện phần demo - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Hình 8..

Giao diện phần demo Xem tại trang 20 của tài liệu.
Hình 9. Chọn ảnh từ máy lên và nhập nội dung tin cần nhúng vào và bấm Giấu tin. Sau đó máy sẽ xử lý và trả ra một cái ảnh stego  - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Hình 9..

Chọn ảnh từ máy lên và nhập nội dung tin cần nhúng vào và bấm Giấu tin. Sau đó máy sẽ xử lý và trả ra một cái ảnh stego Xem tại trang 21 của tài liệu.
Hình 10. Ảnh stego sau khi đã nhúng tin và hiện lên đó - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Hình 10..

Ảnh stego sau khi đã nhúng tin và hiện lên đó Xem tại trang 21 của tài liệu.
Hình 11. Phần trích xuất. Chọn ảnh stego ở bước trước đã giấu tin. Bấm truy xuất để lấy ra tin trong ảnh  - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Hình 11..

Phần trích xuất. Chọn ảnh stego ở bước trước đã giấu tin. Bấm truy xuất để lấy ra tin trong ảnh Xem tại trang 22 của tài liệu.
Hình 12. Đã lấy được nội dung tin đã giấu trong ảnh - Báo cáo phân tích sự chênh lệch giá trị pixel trong ảnh thông qua kĩ thuật TPVD (Có sản phẩm demo)

Hình 12..

Đã lấy được nội dung tin đã giấu trong ảnh Xem tại trang 22 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan