Học viện kỹ thuật quân sự
LÊ THANH BằNG
Khoá 36
Hệ đào tạo dài hạn
đồ án tốt nghiệp đại học
chuyên ngành điện tử- viễn thông Nghiên cứu ph-ơng pháp che giấu thông tin
trong tín hiệu âm thanh
th-ợng tá, Th.s mai quốc khánh Năm 2006
Bộ quốc phòng cộng hoà xã hội chủ nghĩa việt nam
Học viện ktqs Độc lập -Tự do -Hạnh phúc
khoa: vô tuyến điện tử .
Phê chuẩn Độ mật:
Ngày tháng năm 2006 Số:
Chủ nhiệm khoa
Nhiệm vụ đồ án tốt nghiệp
Họ và tên: LÊ THANH BằNG Lớp: Thông tin2 Khoá 36
Ngành: Điện- Điện tử Chuyên ngành: Viễn thông
1. Tên đồ án:
Nghiên cứu ph-ơng pháp che giấu thông tin trong tín hiệu âm thanh
2. Các số liệu ban đầu: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Th.S. Mai Quốc Khánh
Đã hoàn thành và nộp đồ án ngày 19 tháng 06 năm 2006
Học viên thực hiện
Lê Thanh Bằng
Bảng ký hiệu, các từ viết tắt
Từ viết
tắt
Thuật ngữ tiếng Anh
Thuật ngữ tiếng Việt
A/D
Analog to Digital
Biến đổi t-ơng tự sang dạng số
AAC
Advanced Audio Coding
Mã hóa âm thanh cải tiến
AWGN
Additive White Gaussian Noise
Tạp âm Gauss trắng cộng tính
BEP
Bit Error Probability
Xác xuất lỗi bit
BER
FEC
Forward Error Correction
Sửa lỗi tr-ớc
FFT
Fast Fourier Transform
Biến đổi Fourier nhanh
FH
Frequency Hopping
Nhảy tần
HAS
Human Auditory System
Hệ thống thính giác con ng-ời
HVS
Human Visual System
Hệ thống thị giác con ng-ời
IID
Independent Identically
Distributed
Phân bố độc lập nh- nhau
ITU-R
International
Telecommunication Union
Liên minh viễn thông quốc tế
ISS
Improved Spread Spectrum
Trải phổ cải tiến
JND
Just Noticeable Distortion
Méo còn cảm nhận đ-ợc
LSB
Pseudo Noise
Giả tạp âm
PRN
Pseudo Random Noise
Giả tạp âm ngẫu nhiên
QIM
Quantization Index Modulation
Điều chế l-ợng tử hoá chỉ mục
SMR
Signal to Mask Ratio (dB)
Tỉ lệ tín hiệu ng-ỡng che
SNR
Signal to Noise Ratio (dB)
Tỉ lệ tín hiệu tạp âm
SPL
Sound Pressure Level
Mức nén âm thanh
SS
Spread Spectrum
Trải phổ
STDM
Spead Transform Dither
Modulation
Điều chế Dither trải biến đổi
WEP
Word Error Probability
Xác suất lỗi từ
TH
Time Hopping
Nhảy thời gian
1.2 Mô hình giấu thông tin 5
1.3 Phân loại lĩnh vực giấu tin 13
1.3.1 Giấu tin mật 13
1.3.2 Thủy vân 14
1.4 Các yêu cầu trong một mô hình giấu tin 16
1.4.1 Tính bền vững.16
1.4.2 Khả năng không bị phát hiện.17
1.4.3 Tốc độ bit17
1.4.4 Tính bảo mật 18
1.4.5 Khả năng vô hình 18
1.4.6 Tính trong suốt 18
1.5 Các ứng dụng của lĩnh vực giấu tin 19
1.5.1 Bảo vệ bản quyền, sở hữu trí tuệ19
1.5.2 Nhận thực thông tin và chống giả mạo thông tin 19
1.5.3 Điều khiển sao chép 20
1.5.4 Giấu vân tay và dán nhãn 20
1.5.5 Quản lý phát sóng 20
1.5.6 Giấu tin mật 21
Kết luận 21
Ch-ơng 2: Các ph-ơng pháp giấu tin trong tín hiệu âm thanh 22
2.1 Đặc điểm của tín hiệu âm thanh 22
2.1.1 Âm thanh và đặc điểm của tín hiệu âm thanh 23
2.1.2 Biểu diễn âm thanh d-ới dạng số 24
2.1.3 Cấu trúc tệp âm thanh định dạng Wav 25
2.2 Các đặc tính của hệ thống thính giác HAS 26
2.2.1 Ngụy trang (đồng thời) tần số 27
2.2.2 Ngụy trang về thời gian 29
2.2.3 áp dụng HAS trong thiết kế, kiểm tra thuật toán giấu tin 30
2.3 Các ph-ơng pháp giấu tin trong tín hiệu âm thanh 31
2.3.1 Ph-ơng pháp mã hoá pha 33
Tài liệu tham khảo
Phụ lục
Phụ lục 1: Ch-ơng trình mô phỏng MATLAB i
Phụ lục 2.1.3: Cấu trúc tệp Audio nén định dạng Wav .ii
Phụ lục 3.5.1: Bảng kết quả thực nghiệm chuyển đổi định dạng iii
Phụ lục 3.5.2: Bảng kết quả thực nghiệm biến đổi A/D và D/A .iv
Phụ lục 3.5.3: Bảng kết quả thực nghiệm trong các thao tác xử lý với nhiễu. v
1
Lời mở đầu
Trong xã hội loài ng-ời, thông tin liên lạc luôn giữ vai trò quan trọng,
là nhu cầu thiết yếu không thể thiếu đ-ợc của đời sống. Xã hội càng hiện
đại, nhu cầu thông tin càng tăng cả về số l-ợng lẫn chất l-ợng. Những thành
tựu của cuộc cách mạng khoa học và kỹ thuật thế kỷ 20 đã làm thay đổi sâu
sắc cuộc sống, giúp chúng ta ngày càng gần nhau hơn, mang lại cho nhau
nhiều cơ hội phát triển hơn nh-ng đồng thời cũng phát sinh thêm nhiều
thách thức mới. Mạng Internet toàn cầu đã tạo ra những cơ cấu ảo, là nơi
diễn ra quá trình trao đổi thông tin trong mọi lĩnh vực, đã thúc đẩy khả năng
sáng tạo, xử lý và th-ởng thức các dữ liệu đa ph-ơng tiện. Và chính trong
môi tr-ờng mở, tiện nghi nh- thế làm xuất hiện những vấn nạn, những tiêu
cực đang rất cần các giải pháp hữu hiệu nhằm bảo đảm an toàn thông tin,
chống lại nạn ăn cắp bản quyền, giả mạo thông tin, truy cập thông tin trái
phép Việc tìm giải pháp cho những vấn đề này không chỉ giúp ta hiểu
thêm về công nghệ phức tạp đang phát triển rất nhanh này mà còn tạo ra
những cơ hội phát triển mới.
Bên cạnh đó, nhiệm vụ đảm bảo thông tin liên lạc cho quân đội trong
thời kỳ mới chiếm một vị trí hết sức quan trọng. Tuy hiện nay đã có nhiều
biện pháp giải quyết, nh-ng chủ yếu vẫn dựa vào ph-ơng pháp mã mật
Quốc Khánh, các thầy giáo thuộc Phòng thí nghiệm trọng điểm an toàn
thông tin, Viện điện tử viễn thông, Trung tâm KHKT & CN quân sự, cùng
các thầy trong khoa Vô tuyến điện tử đã giúp đỡ tôi trong quá trình học tập
cũng nh- trong quá trình làm đồ án.
3
Ch-ơng 1
Tổng quan về lĩnh vực giấu tin
Ch-ơng này sẽ trình bày những khái niệm cơ bản về lĩnh vực giấu tin
trong dữ liệu đa ph-ơng tiện, giải thích quá trình nhúng, khôi phục thông
tin giấu và các yêu cầu cần thiết đối với một mô hình giấu tin.
1.1. Định nghĩa giấu tin và lịch sử phát triển của lĩnh vực giấu tin.
1.1.1. Định nghĩa giấu tin trong dữ liệu đa ph-ơng tiện.
Để xây dựng một định nghĩa khái quát về giấu tin, tr-ớc tiên, phải
làm sáng tỏ khái niệm thế nào là dữ liệu đa ph-ơng tiện và tính phổ biến
của chúng.
Định nghĩa dữ liệu đa ph-ơng tiện (multimedia):
Media đ-ợc định nghĩa trong từ điển ngôn ngữ là truyền thông, môi
tr-ờng hay ph-ơng tiện. Trong lĩnh vực công nghệ thông tin, media mang ý
nghĩa là ph-ơng tiện nghe nhìn. Ng-ời ta xem media là một thuật ngữ để
chỉ chung cho các dữ liệu liên quan đến hình ảnh, hình chuyển động, nhạc
và phim.
Thuật ngữ multimedia dùng để mô tả những công nghệ, công cụ cho
phép các ph-ơng tiện nghe nhìn kết hợp theo những cách mới nhằm mục
đích truyền thông truyền thông đa ph-ơng tiện. Multimedia đ-ợc ứng
dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nh- giải trí, giáo dục và quảng cáo. Gần
mật trong B . Mặt khác, ta còn có thể nâng cao tính an toàn của thông tin
giấu bằng cách đem nhúng bản mã A vào đối t-ợng chứa B.
Kỹ thuật giấu thông tin nhằm mục đích bảo mật ở hai khía cạnh. Một
là, bảo mật cho dữ liệu đ-ợc đem giấu, và thứ hai, bảo mật cho chính đối
t-ợng đ-ợc dùng để giấu tin. Hai khía cạnh khác nhau này dẫn đến hai
khuynh h-ớng chủ yếu trong giấu tin. Khuynh h-ớng thứ nhất là giấu tin
mật (Steganography): tập trung vào các kỹ thuật sao cho thông tin đem giấu
đ-ợc nhiều, và quan trọng là đối ph-ơng khó phát hiện ra có thông tin giấu
5
bên trong hay không. Khuynh h-ớng thứ hai là thuỷ vân số: yêu cầu thông
tin đ-ợc giấu phải có tính bền vững rất cao đối với các biến đổi (mong
muốn hay không mong muốn). Các ứng dụng của thuỷ vân số đang đ-ợc
triển khai rộng rãi, nhất là trong lĩnh vực bảo vệ bản quyền và xác thực
thông tin.
1.1.2 Lịch sử phát triển
Từ Steganography (chữ viết đ-ợc che giấu) bắt nguồn từ Hy Lạp, và
đ-ợc dùng đến tận ngày nay. Nếu mã mật tập trung vào vấn đề bảo vệ nội
dung thông điệp thì Steganography lại nghiên cứu ở khía cạnh làm thế nào
có thể che giấu đ-ợc sự tồn tại của các thông điệp này. Quan niệm trên xuất
phát từ tác phẩm Steganographia của tác giả Trithemius (1462 - 1516)
ng-ời Hy Lạp. Do vậy, Steganography th-ờng đ-ợc hiểu là một ph-ơng
pháp giấu thông tin này vào một thông tin khác. Các nghiên cứu về kỹ thuật
giấu tin ra đời từ rất sớm, đ-ợc sử dụng nhiều nhất ở trong quân đội và các
cơ quan tình báo. Ví dụ nh- giấu một bản tin mật vào trong bài báo thông
qua hình thức sử dụng mực in vô hình để gửi cho các điệp viên. Cho đến vài
thập niên gần đây, lĩnh vực giấu tin trong multimedia mới nhận đ-ợc sự
quan tâm của các nhà nghiên cứu và các Viện công nghệ thông tin với hàng
loạt công trình nghiên cứu giá trị. Chính cuộc cách mạng số hoá thông tin
Tớn hiu gc
Tớn hiu ỏnh du
B ghi/ Nghe nhc
Chit rỳt
B nghe nhc tu chn
Khoỏ mt
Tin mt
Tin mt
Hình 1.1: Mô hình giấu tin cơ bản
Dựa vào mô hình trên, ta thấy có 4 đối t-ợng chính trong một bài
toán giấu thông tin:
7
Thông tin mật : Là thông tin nhúng vào đối t-ợng chứa, và cũng là
thông tin cần đ-ợc bảo vệ. Tuỳ theo từng ph-ơng pháp cụ thể, thông tin này
sẽ đ-ợc bảo vệ với các mức độ khác nhau. Thông tin mật không giới hạn về
kiểu định dạng. Còn kích th-ớc của nó phụ thuộc vào yêu cầu bảo mật và
lĩnh vực ứng dụng.
Đối t-ợng chứa : Là đối t-ợng dùng để chứa thông điệp mật. Còn
đ-ợc gọi là môi tr-ờng, tín hiệu gốc, hoặc tín hiệu chủ. Do các ph-ơng pháp
giấu tin ngày nay hầu hết đều hỗ trợ định dạng dữ liệu số, nên đối t-ợng
chứa có chung đặc điểm là số . Kích th-ớc của đối t-ợng chứa th-ờng đòi
hỏi lớn hơn nhiều kích th-ớc thông tin mật.
Đối t-ợng đã nhúng : Là đối t-ợng chứa sau khi nhúng thông tin
mật, hay còn gọi là đối t-ợng đã đánh dấu. Khi xét đối t-ợng nhúng, ta chỉ
quan tâm đến chất l-ợng và kích th-ớc của nó. Nhìn chung, chất l-ợng bị
thay đổi so với đối t-ợng gốc. Tuy nhiên, mức độ thay đổi phụ thuộc vào
yêu cầu và ph-ơng pháp tiến hành. Kích th-ớc của đối t-ợng đã nhúng bằng
kích th-ớc của đối t-ợng chứa.
Trong một bài toán giấu tin cơ bản gồm hai quá trình:
Nhúng thông tin (hay còn gọi là mã hoá)
Chiết rút thông tin (còn gọi là giải mã)
Quá trình nhúng tin mật phụ thuộc vào khoá K và nhất thiết phải thoả
mãn yêu cầu trong suốt, nghĩa là sự khác biệt giữa tín hiệu gốc x và tín
hiệu đánh dấu s (méo sinh ra do nhúng d
em b
) phải nằm d-ới mức ng-ỡng
khác biệt còn chấp nhận đ-ợc. Ta xem bất cứ các thay đổi nào dành cho s
(mong muốn hay không mong muốn) đều là các kiểu tấn công. Và yêu cầu
méo sinh ra do bị tấn công d
att
phải ở mức còn cảm thụ đ-ợc. Sau khi bị tấn
công, bộ chiết rút thu đ-ợc tín hiệu r.
Quá trình chiết rút khôi phục lại thông tin đã giấu gồm hai quá trình
con: đầu tiên giải mã tín hiệu nhận đ-ợc bằng khóa K để thu bản tin m
,
và b-ớc thứ hai là dò tách tín hiệu đánh dấu, nghĩa là tiến hành kiểm định
hai giả thiết:
Giả thiết H
0
: tín hiệu r không đ-ợc đánh dấu với khoá K
Giả thiết H
1
: tín hiệu r đ-ợc đánh dấu với khoá K
Để phân tích sâu hơn về các quá trình của mô hình giấu tin ở trên, ta
sử dụng các tính chất của xác xuất thống kê [1] với các định nghĩa sau :
Xem đối t-ợng chứa x là một véctơ có độ dài
x
Để đơn giản hoá, giả sử các thành phần dữ liệu đ-ợc phân bố độc lập,
giống nhau, do đó
nj
x n x n x
p x p x p x
. Nh-ng thực tế, hầu hết các dạng
dữ liệu đa ph-ơng tiện không thể xem là các quá trình ngẫu nhiên có tính
chất IID đ-ợc. Tuy vậy, trong một số tr-ờng hợp, chúng ta có thể phân tích
dữ liệu trên thành các thành phần nhỏ hơn sao cho mỗi thành phần này thoả
9
mãn tính chất thống kê độc lập. Do vậy, d
em b
và d
att
đ-ợc tính dựa theo
công thức sau:
emb
d
= D(x,s,
) =
2
1
1
{( ) }
Lx
n
là hàm kỳ vọng và
n
R
là trọng số gán cho lỗi
sinh ra trong thành phần dữ liệu thứ n. Trọng số này dùng để dung hòa giữa
đại l-ợng méo mong muốn và không mong muốn. Đối với dữ liệu có tính
chất IID,
n
th-ờng cho bằng 1 để đơn giản trong tính toán.
1.2.3 Quá trình nhúng tin:
Giả sử rằng tại phần thu, quá trình chiết rút tin mật không cần đến tín
hiệu gốc, nh- vậy bộ mã hoá có thể mô hình hoá thành một kênh truyền sử
dụng thông tin phụ (side information). Nghĩa là, mặc dù phần thu không có
khả năng truy nhập vào tín hiệu gốc x nh-ng bộ mã hoá có thể lợi dụng sự
hiểu biết về x nhằm giảm tối đa ảnh h-ởng của x đến các quyết định chiết
rút. Sơ đồ nhúng tin nh- sau:
B mó hoỏ B gii mó
m
x
w s = x+w
v
r
m
^
+ +
W
Lx
(K) là bản mã hoá của khoá mật K.
Giả sử chuỗi tín hiệu đánh dấu w có trung bình bằng 0 và có tính chất
IDD. Thì d
em b
sẽ bằng với ph-ơng sai
2
w
của các thành phần
n
w
. Nếu
nhiễu tạp tác động độc lập với các đặc tính của tín hiệu gốc và tín hiệu đánh
dấu thì đại l-ợng méo sinh ra trong truờng hợp này đ-ợc tính nh- sau:
d
att
= d
em b
+
2
v
=
2
w
+
p
=
b
l
n
nnr
b
bbP
L
1
1
(1.6)
WEP và BEP đ-ợc tính trong một mô hình giấu tin cụ thể bao gồm cả
các kiểu tấn công. Xác xuất lỗi có thể dự báo tr-ớc thông qua thực nghiệm
bằng cách mô phỏng sử dụng nhiều khoá K khác nhau, sử dụng các đối
t-ợng chứa x khác nhau, các tham số của các kiểu tấn công và bản tin m
khác nhau.
Thông qua lý thuyết thông tin, ta có thể tính toán hiệu suất của mô
hình giấu tin đề xuất. Ví dụ, l-ợng tin đánh dấu lớn nhất mà ta nhận đ-ợc
trên lý thuyết khi không có lỗi đ-ợc xác định bằng l-ợng tin t-ơng hỗ
/I r m
giữa bản tin m đã truyền và dữ liệu nhận đ-ợc r.
11
fp
p
(bắt
nhầm) trong tr-ờng hợp chọn
1
H
nh-ng
0
H
lại đúng và xác suất
fn
p
(bỏ sót)
khi chọn
0
H
mà
1
H
đúng. Trong nhiều ứng dụng, xác suất bắt nhầm phải
nằm trong một giá trị giới hạn chấp nhận đ-ợc. Ví dụ: p
fp
< 10
12
đối với
lĩnh vực bảo vệ sao chép đĩa DVD.
Gọi f có độ dài L
f
là véctơ con của bản tin nhị phân b, f đ-ợc mã hoá
cùng với b để thu bản mã b
(f
n
= 0/ H
0
) = P
r
(f
n
= 0/ H
1
) = 0,5
Thì: p
fp
= 0,5
f
L
và p
fn
= 1 (1 - p
b
)
f
L
(1.9)
Tổng quát hơn, ta có thể đ-a ra luật quyết định chọn H
1
nếu khoảng
cách Hamming d
Lc
) = f = 0 (1.10)
Kí hiệu I
f
là tập chỉ tất cả các thành phần dữ liệu đ-ợc nhúng vào
các bit kiểm tra mã hoá. Và giả sử hàm mật độ xác xuất của dữ liệu nhận
đ-ợc r
f
I
là: P
r
( r
f
I
/ H
0
) và P
r
( r
f
I
, H
1
) độc lập với hai giả thiết H
0
, H
1
đã
biết. Để kiểm định hai giả thiết này, ta áp dụng định lý Bayes:
)/(
( p
fp
+ p
fn
) (1.12)
13
Nh- vậy, quyết định chọn H
1
nếu:
P
r
=
)/()/(
)/(
01
1
HrPHrP
HrP
IrIr
Ir
> 0,5 (1.13)
Trong đó P
r
[0,1] chỉ ra độ tin cậy mà b
dung bản tin mật vào trong những tín hiệu có công suất lớn, và nh- thế
thông tin ẩn sẽ khó bị phát hiện.
14
b/ Giấu tin bằng kỹ thuật:
Lên quan đến việc sử dụng các ph-ơng pháp vật lý hay hoá học để
che giấu thông tin. Ví dụ: ph-ơng pháp mực không màu, ph-ơng pháp
microdot. Các ph-ơng pháp này đã đ-ợc dùng từ rất lâu và hiện nay hầu
nh- không còn đ-ợc sử dụng.
1.3.2. Thủy vân
Dựa vào các tính chất khác nhau, lĩnh vực áp dụng, ta có thể phân
loại thủy vân thành các nhóm nh- sau:
a/ Phân loại theo khả năng cảm nhận:
Dựa vào khả năng cảm nhận của con ng-ời tr-ớc các thay đổi trên
đối t-ợng chứa sau khi nhúng thông tin. Nhóm này phân thành hai loại
chính là: Thủy vân hữu hình và Thủy vân vô hình.
Đối với loại thủy vân hữu hình, ng-ời dùng cuối có khả năng nhìn
thấy thông tin đem giấu. Thông th-ờng các ứng dụng loại này sử dụng một
logo làm thông tin mật để chống việc giả mạo, ăn cắp thông tin. Ví dụ nh-
nhúng logo vào giấy, hoặc nhúng vào tiền
Đối với các ứng dụng theo h-ớng thủy vân vô hình, ng-ời dùng cuối
không thể biết đ-ợc bất cứ thông tin nào về đối t-ợng nhúng. Các ứng dụng
loại này th-ờng dùng để bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ. Thông tin đ-ợc nhúng
th-ờng là ảnh hay đoạn văn bản nhận thực tác giả.
Cần l-u ý: Đối với đối t-ợng chứa là ảnh số hay video, ta sử dụng
thuật ngữ thủy vân hữu hình/ vô hình. Còn đối với âm thanh thì sử dụng
thuật ngữ thủy vân cảm thụ/ không cảm thụ.
b/ Phân loại theo tính chất bền vững:
tớn hiu gc
Thy võn khụng
giao thoa
tớn hiu gc
Hình 1.6: Phân loại theo thuộc tính chiết rút
Dựa vào các đặc tính chiết rút thông tin mật của phần thu mà ta có
thể phân loại thủy vân nh- sau:
Thủy vân giao thoa tín hiệu gốc: sử dụng thông tin đối t-ợng chứa và
thông tin mật trong quá trình chiết rút. ứng dụng này đ-ợc dùng trong các
tr-ờng hợp nhận thực một đối t-ợng có chứa thông tin mật xác định nào đó
hay không.
Copyright: Tài liệu đại học ©