ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

NGUYỄN THỊ LAN PHƯƠNG

NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH
PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN MẬT BẰNG
PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỘ LỆCH CHUẨN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

THÁI NGUYÊN - 2013


ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

NGUYỄN THỊ LAN PHƯƠNG

NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH
PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN MẬT BẰNG
PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỘ LỆCH CHUẨN
Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH
M· sè: 60 48 01 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Ngêi híng dÉn khoa häc: TS. Nguyễn Ngọc Cương

THÁI NGUYÊN - 2013


cho chúng tôi thấy chân trời tri thức mới, hướng dẫn chúng tôi cách khám phá
và làm chủ công nghệ mới.
Tôi muốn gửi lời cảm ơn chân thành đến tập thể lớp CHK10D-KHMT đã
cùng tôi đi qua những tháng ngày miệt mài học tập, cùng chia sẻ những niềm vui
nỗi buồn, động viên tôi đi qua những khó khăn, để tôi vững bước vượt qua
những vất vả, quyết tâm hoàn thành luận văn này.
Tôi xin trân trọng cảm ơn bố mẹ, người đã mang tới tất cả niềm tin, định
hướng và theo dõi tôi suốt chặng đường đời. Nâng đỡ tôi và đến bên tôi những
giây phút khó khăn nhất của cuộc sống.
Tuy nhiên do thời gian có hạn, mặc dù đã nỗ lực cố gắng hết mình nhưng
chắc rằng luận văn khó tránh khỏi những thiếu sót. Rất mong được sự chỉ bảo,
góp ý tận tình của Quý thầy cô và các bạn.


iii

MỤC LỤC


iv

DANH MỤC HÌNH VẼ


v

DANH MỤC BẢNG BIỂU


1

Hướng thứ hai, dựa vào kỹ thuật giấu tin nào đó đã biết, có thể xây dựng được
thuật toán phát hiện phù hợp (phát hiện có ràng buộc - constraint steganalysis) tức là
đưa ra một số kỹ thuật phát hiện có ràng buộc cho ảnh có giấu tin với kỹ thuật giấu
biết trước. Chúng đều là trường hợp riêng của kỹ thuật giấu LSB nhưng tỉ lệ thay đổi
trên LSB của ảnh thường thấp so với lượng thông tin đem giấu (hoặc kích cỡ ảnh) vì
vậy phát hiện bằng các kỹ thuật phát hiện mù trên LSB của ảnh thường cho kết quả


2

không cao. Các phương pháp phát hiện tiêu biểu là phương pháp phát hiện dựa trên kỹ
thuật giấu HKC, phương pháp phát hiện dựa kỹ thuật giấu thuận nghịch dựa trên biểu
đồ giá trị sai phân DIH (Difference Image Histogram), phương pháp phát hiện dựa trên
kỹ thuật giấu tin IWH và RVH.
Đã có nhiều công trình nghiên cứu công bố trên thế giới thành công theo hai
hướng này. Tuy nhiên, các kỹ thuật giấu tin ra đời sau ngày càng tinh xảo hơn đòi hỏi
các nhà phát hiện ảnh giấu tin không ngừng tìm ra phương pháp phát hiện phù hợp bắt
kịp với xu hướng phát triển của kỹ thuật giấu. Đặc biệt với tốc độ phát triển nhanh
chóng của Internet thì nhu cầu trao đổi thông tin bằng ảnh ngày càng lớn mạnh, do đó
để đảm bảo an toàn an ninh, quốc phòng hay nhằm hỗ trợ nâng cấp, cải tiến kỹ thuật
giấu nào đó an toàn hơn đang là bài toán cấp thiết đặt ra cho các nhà nghiên cứu trong
lĩnh vực an toàn thông tin hiện nay.
2. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
- Từ những vấn đề đã trình bày trên, trong luận văn này tập trung nghiên cứu kỹ
thuật phát hiện ảnh có giấu tin theo hướng chính đưa ra kỹ thuật phát hiện mù cho ảnh
có giấu tin trên LSB của miền không gian và miền tần số cụ thể là tìm hiểu kỹ thuật
phát hiện mù cho ảnh có giấu tin trên LSB bằng phương pháp phân tích độ lệch chuẩn,
- Đối tượng ảnh nghiên cứu là các ảnh dạng BITMAP như các định dạng: JPG,
GIF, PNG, TIF, BMP.
3. Nội dung của luận văn

này qua đời khác [2]. Ví dụ, vào thế kỉ thứ 5 trước Công Nguyên, Histaiacus đã cạo
trọc đầu một nô lệ, xăm lên đó một thông điệp, sau đó khi đầu nô lệ này mọc tóc trở
lại, ông ta phái nô lệ đó mang thông điệp đã được giấu trên đầu đi. Ở các tiểu vương
quốc Ả Rập, tại thành phố về khoa học và công nghệ của vua Abdulaziz, một dự án đã
được khởi xướng để dịch thành tiếng Anh các văn bản tiếng Ả Rập cổ về các dòng chữ
bí mật được cho là đã viết cách đây 1200 năm. Một vài văn bản này được tìm thấy ở
Thổ Nhĩ Kỳ và Đức. Khoảng 500 năm trước, một nhà toán học người Ý tên là Jérôme
Cardan đã sáng tạo lại một phương thức văn bản bí mật cổ xưa của người Trung Quốc.
Văn bản được làm như sau: một tờ giấy làm mặt nạ có nhiều lỗ thủng mà người gửi và
người nhận đều biết, mặt nạ này sẽ được đặt trên một tờ giấy trắng và người gửi sẽ viết
thông điệp bí mật qua các lỗ thủng trên mặt nạ sau đó vứt mặt nạ đó đi và điền phần
còn lại vào tờ giấy trắng như thể tờ giấy này toàn các thông tin vô thưởng vô phạt
(hình 1.1)

Hình 1.1: Từ trái qua phải: Mặt nạ, văn bản, thông điệp được
truyền bí mật trong văn bản
Ngày nay nghệ thuật giấu tin được nghiên cứu để phục vụ các mục đích tích
cực như bảo vệ bản quyền, thủy vân số, hay phục vụ giấu các thông tin bí mật về quân
sự và kinh tế. Sự phát triển của công nghệ thông tin đã tạo ra những môi trường giấu
tin mới vô cùng tiện lợi và phong phú. Người ta có thể giấu tin trong các tệp ảnh, trong


4

các tệp âm thanh, tệp văn bản. Cũng có thể giấu tin ngay trong các khoảng trống hay
các phân vùng ẩn của môi trường lưu trữ như đĩa cứng, đĩa mềm. Các gói tin truyền đi
trên mạng cũng là môi trường giấu tin quan trọng và ngay cả các tiện ích phần mềm
cũng là môi trường lý tưởng để gài các thông tin quan trọng để xác nhận bản quyền.
1.1.2 Khái niệm giấu tin
“Giấu tin” là một kỹ thuật nhúng (giấu) một lượng thông tin số nào đó vào trong một

Các đặc trưng giấu tin trong ảnh số
Giấu tin trong ảnh chiếm vị trí chủ yếu trong các kỹ thuật giấu tin phần lớn
cũng tập trung vào các kỹ thuật giấu tin trong ảnh. Các phương tiện chứa khác thì cũng
có các kỹ thuật giấu khác nhau. Đối tượng ảnh là một đối tượng dữ liệu được tri giác
tĩnh có nghĩa là dữ liệu tri giác không biến đổi theo thời gian (không giống như audio
và video) và có nhiều định dạng cũng như tính chất của các ảnh khác nhau nên các kỹ
thuật giấu tin trong ảnh phải chú ý những đặc trưng và tính chất cơ bản sau đây:
Phương tiện chứa có dữ liệu tri giác tĩnh
Dữ liệu gốc ở đây là dữ liệu ảnh tĩnh. Dù đã giấu tin vào trong ảnh hay chưa thi
khi ta xem ảnh bằng tri giác, dữ liệu ảnh không thay đổi theo thời gian, điều này khác
với dữ liệu audio hay video vì khi ta nghe hay xem thì dữ liệu gốc sẽ thay đổi liên tục
với tri giác của con người theo các đoạn hay các bài, các cảnh...Sự khác biệt này ảnh


6

hưởng lớn đối với các kỹ thuật giấu thông tin trong ảnh với kỹ thuật giấu tin trong
audio hay video.
Kỹ thuật giấu phụ thuộc ảnh
Kỹ thuật giấu tin phụ thuộc vào các loại ảnh khác nhau. Chẳng hạn như đối với
ảnh đen trắng, ảnh xám hay ảnh mầu đều đòi hỏi những kỹ thuật riêng. Ảnh nén hay
ảnh không nén cũng có những kỹ thuật khác nhau vì ảnh nén có thể mất mát thông tin
do nén ảnh...
Kỹ thuật giấu tin lợi dụng tính chất hệ thống tri giác của con người (HVS)
Giấu tin trong ảnh ít nhiều cũng gây ra những thay đổi dữ liệu ảnh gốc. Dữ liệu
ảnh được quan sát bằng hệ thống tri giác (HVA- Human Vision Systen) của con người
nên các kỹ thuật giấu tin phải đảm bảo một yêu cầu cơ bản là nhưng thay đổi trên ảnh
phải rất nhỏ sao cho bằng mắt thường không thể nhận ra được sự khác biệt vì có như
thế mới đảm bảo được độ an toàn cho thông tin giấu. Rất nhiều kỹ thuật đã lợi dụng
được tính chất của hệ thống tri giác để giấu tin chẳng hạn như mắt người cảm nhận về

giấu. Theo đó nếu một phép biến đổi nào đó làm thay đổi giá trị của các bit sẽ làm cho
thông tin giấu sẽ bị sai lệch. Chính đặc điểm này mà giấu thông tin trong ảnh có tác
dụng nhận thực và phát hiện xuyên tạc thông tin.
Tính cần thiết của ảnh gốc khi giải mã
Các kỹ thuật giấu tin phải phân biệt rõ riệt quá trình giả mã ảnh để lấy thông
tin giấu có cần ảnh gốc hay không. Đa số kỹ thuật giấu tin mật thì thường không cần
ảnh gốc khi giải mã. Thông tin được giấu trong ảnh sẽ được mang cùng dữ liệu ảnh,
khi giải mã chỉ cần ảnh đã mang thông tin giấu mà không cần dùng đến ảnh gốc để so
sánh đối chiếu.
Tuy nhiên nhiều kỹ thuật giấu tin cũng sử dụng ảnh gốc khi giải mã, phương pháp
này có tác dụng cho việc đồng bộ hóa ảnh giấu và ảnh gốc. Điều này rất cần thiết khi phải
xử lý với các tấn công trên ảnh. Gỉa sử như phép tấn công xoay ảnh chẳng hạn, nhờ có
ảnh gốc ta so sánh và đồng bộ hóa, khôi phục dạng ban đầu của ảnh thì có thể khôi phục
lại được tin đã giấu. Những phương pháp này cũng gặp khó khăn khi dữ liệu gốc lớn. Ví
dụ như giấu tin trong video, với lượng dữ liệu lớn nếu như để giải mã tin mà dùng phương
pháp này thì khối lương thao tác quá nhiều và không thể áp dụng được.
Trên đây là những tính chất và đặc điểm cơ bản chung của giấu tin trong ảnh.
Riêng đối với ứng dụng giấu tin mật ( stegangraphy) thì tính chất ẩn, lượng thông tin
giấu và độ an toàn là ba tính chất quan trọng nhất.
1.2.2 Giấu thông tin trong ảnh đen trắng và ảnh màu, ảnh đa cấp xám
Vì là một lĩnh vực mới phát triển nhưng đã và đang được ứng dụng rộng rãi nên
giá một phương pháp so với phương pháp khác người ta dựa vào một số các tính chất
của phương pháp hay tiêu chí đánh giá sau:
Tính vô hình
Giấu tin trong ảnh sẽ làm biến đổi ảnh mang. Tính vô hình thể hiện mức độ
biến đổi ảnh mang. Một phương pháp tốt sẽ làm cho thông tin mật trở nên vô hình trên
ảnh mang, người dùng không thể phát hiện trong đó có ẩn chứa thông tin. Tuy nhiên
không phải lúc nào người ta cũng cố gắng để đạt được tính vô hình cao nhất, ví dụ
trong truyền hình, người ta gắn hình ảnh mờ gọi là thuỷ ấn để bảo vệ bản quyền.
Khả năng chống giả mạo

Sự khác nhau giữa giấu thông tin trong ảnh đen trắng và ảnh màu, ảnh đa
cấp xám


9

Mỗi loại ảnh khác nhau sẽ có các kỹ thuật khác nhau và có các yêu cầu kỹ thuật
khác nhau. Trong phần này chúng ta sẽ phân biệt các tính chất:
Khởi nguồn của giấu thông tin trong ảnh là thông tin được giấu trong ảnh màu
hoặc ảnh xám, trong đó mỗi pixel ảnh mang nhiều giá trị được biểu diễn bằng nhiều
bít. Với những ảnh đó thì việc thay đổi một giá trị nhỏ của một pixel thì chất lượng
ảnh gần như không thay đổi, và khả năng bị phát hiện là rất thấp dưới sự quan sát bằng
mắt thường. Do đó hệ thống tri giác của con người cũng đóng một vai trò quan trọng
trong việc bảo đảm tính ẩn của thông tin giấu trong ảnh. Với những ảnh mà mỗi điểm
ảnh chỉ mang một giới hạn nhỏ các giá trị thì việc giấu thông tin trong ảnh đảm bảo
tính ẩn của thông tin của thông tin đảm bảo khó khăn hơn nhiều. Đặc biệt đối với ảnh
đen trắng, mỗi điểm ảnh chỉ mang một trong hai giá trị trắng hoặc đen. Vậy thì khi
thay đổi giá trị một pixel từ đen thành trắng hoặc ngược lại thì rất dễ bị phát hiện. Và
do đó với ảnh đen trắng thì số lượng thuật toán không nhiều, và vẫn chưa đạt được kết
quả mong muốn. Có thuật toán giấu được nhiều thông tin vào ảnh thì chất lượng ảnh
lại kém và dễ bị phát hiện. Một số thuật toán khác thì giấu chất lượng ảnh tốt hơn
nhưng lượng thông tin được giấu ít và quá đơn giản không đảm bảo được độ an toàn
của thông tin. Bảng sau sẽ liệt kê những khác nhau cơ bản giữa giấu thông tin trong
ảnh đen trắng và ảnh màu.
Giấu thông tin trong ảnh đen trắng

Giấu thông tin trong ảnh ảnh màu hoặc

ảnh xám
Thông tin giấu ít hơn đối với ảnh có Thông tin giấu nhiều hơn

màu trên thực tế của một ảnh nào đó thường khá nhỏ. Để tiết kiệm bộ nhớ với các ảnh
có số lượng màu nhỏ hơn 256 thì màu các điểm ảnh được lưu trữ dưới dạng bảng
màu.Với ảnh có số màu lớn thì các điểm ảnh không tổ chức dưới dạng bảng màu, khi
đó giá trị của các điẻm ảnh chinh là giá trị của các thành phần màu R,G,B. Với ảnh có
số lượng màu lớn,tùy theo chất lượng ảnh mà quyết định số bit để biểu diễn cho mỗi
màu thường là 24 bit, hoặc 32 bit.
Với ảnh 24 bit mỗi thành phần màu được biểu diễn bởi một byte(8 bit).


11

Hình 1.5: Ví dụ về ảnh màu
Ảnh bitmap đựợc lưu trữ dưới dạng nhị phân, một tệp dạng bitmap được chia
thành các phần cơ bản như:
-Phần tiêu để tệp (Bitmap header)
-Thông tin về ảnh (Bitmap Infor)
-Bảng màu (Palette Table)
-Vùng dữ liệu(Data)
Thứ tự được lưu trữ trong bộ nhớ như sau: Bitmap Header →Bitmap Infor →
Palette Table→ Data.
Ý nghĩa của các phần trong tệp ảnh bitmap.
-Bitmap Header: Mô tả thông tin chung về tệp định dạng bitmap, độ lớn của
phần này cố định với mọi tệp bitmap.
-Bitmap Infor: Mô tả thông tin về ảnh được lưu trữ, độ lớn của phần này cố định.
-Pallete Table: Bảng màu của ảnh bitmap, độ lớn của phần này có thể bằng
không ( không có bảng màu) đối với ảnh đen trắng và ảnh màu có số lượng màu lớn
hơn 256 màu.
-Data: Thông tin về từng điểm ảnh, độ lớn của phần này phụ thuộc vào kich
thước ảnh. Phần Data lưu trữ ảnh theo hướng từ dưới lên trên và từ trái qua phải.
Kích thước và giá trị các trường trong tệp ảnh

qua công thức:
Tệp_Size=Sizeof(Bitmap Header) + Sizeof(Bitmap Infor) + Sizeof(Pallete) +
Sizeof(Data)
Địa chỉ vị (offset) của vùng dữ liệu có thể được xác định thông qua công thức:
Địa chỉ vùng data = 54+ Sizeof(Pallete)
Đối với ảnh đen trắng và ảnh màu có số lượng màu lớn hơn 256 thì giá trị địa
chỉ vị cố định là 54
Bitmap Infor:
Phần bitmap infor dùng để mô tả thông tin về ảnh đang dùng được lưu trữ trong
tệp kích thước của phần này cố định là 40 byte.
Ý nghĩa và giá trị của từng trường trong vùng Bitmap Infor được mô tả chi tiết
trong bảng:
Offset(byte)
Giá Trị
Ý nghĩa
1->4
40
Số lượng byte của vùng bitmap info
5->8
Unsigned long
Độ rộng của Ảnh tính theo Pixel
9->12
Unsigned long
Độ cao của Ảnh tính theo Pixel
13->14
1
Number of Color Plans
15->16
Unsigned long
Số bit để biểu diễn 1 pixel

Vùng dữ liệu ảnh là giá trị của điểm ảnh, kích thước của vùng dữ liệu ảnh phụ
thuộc vào độ rộng, chiều cao và kiểu ảnh. Với ảnh 8 bit màu thì ta có công thức:
Sizeof(Data)=Width*Height
Với ảnh có số màu lớn hơn 256 ta có công thức
Sizeof(Data)=Width*Height*Bit_Number_of_Pixel
Vậy tại vùng Data là giá trị các thành phần màu cơ bản, số lượng bit dùng để
biểu diễn giá trị cho từng thành phần màu có thể sẽ khác nhau phụ thuộc vào chất
lượng ảnh. Ảnh 24 bit mỗi thành phần màu đựơc lưu trữ bởi 8 bit và thứ tự lưu trữ là
B, G, R.
1.3. Các kỹ thuật giấu tin điển hình
Trong phần trên chúng ta đã tìm hiểu cấu trúc của ảnh đen trắng, ảnh màu.
Trong phần này chúng ta sẽ nghiên cứu cơ sở lý thuyết của các kỹ thuật giấu tin vào
các ảnh này. Hiện nay có 4 phương pháp thường được sử dụng để thực hiện kỹ thuật
giấu tin.
1.3.1 Giấu tin mật trong khối bit sử dụng tính chẵn lẻ của tổng số bit 1
1.3.1.1 Ý tưởng
Đây là kỹ thuật đơn giản nhất trong các kỹ thuật giấu tin. Ý tưởng cơ bản của
kỹ thuật này là chia một ảnh thành các khối nhỏ và trong mỗi khối nhỏ sẽ giấu một bit
thông tin. Dựa vào tính chẵn lẻ của tổng số các bit 1 trong khối để qui định giấu bit 1
hay 0. Cụ thể sau khi giấu thì tổng số các bit 1 trong khối và bit cần giấu sẽ có cùng
tính “chẵn lẻ”. Thuật toán này dùng cho ảnh đen trắng, ảnh mầu và ảnh đa cấp xám.
Tuy nhiên, trong phần trình bày ở mục ngay sau đây sẽ minh họa thuật toán cho ảnh
đen trắng, phần trình bày áp dụng thuật toán cho ảnh mầu và ảnh đa cấp xám sẽ được
đưa ra tiếp sau.
1.3.1.2. Thuật toán giấu tin
Input:
-Một file ảnh bitmap đen trắng FF
-Một file thông tin cần giấu Fb
-Một khóa K (đó là kích thước khối nhỏ)
Output:

tổng số bit 1 trong khối là chẵn.
Như vậy, mỗi lần giấu một bit ta có hai trường hợp sau:
- Trường hợp thứ nhất: khối đã thỏa mãn tính chất để giấu một bít thông tin.
Nghĩa là khi cần giấu bit 1 thì tổng số bit 1 đã lẻ rồi hoặc là khi cần giấu bit 0 thì tổng
số bit 0 đã chẵn. Trong trường hợp như thế ta không cần thay đổi và xem như bit
thông tin đã được giấu.
- Trường hợp thứ hai:: khối không thỏa mãn tính chất để giấu một bít thông tin.
Nghĩa là khi cần giấu bit 1 thì tổng số bit 1 là chẵn hoặc là khi cần giấu bit 0 thì tổng
số bit 0 là lẻ. Trong trường hợp này ta cần thay đổi khối đó sao cho thỏa mãn điều kiện
bằng cách đảo trị ngẫu nhiên một bit (từ 0 sang 1, hoặc từ 1 sang 0). Thí dụ:
Xét thí dụ dưới đây minh họa cho hai trường hợp trên.
Cho khối B như sau:


15

0

1

0

0

1

0

1


0 1 1
1 0 1 1
1 0 1
1 0 0 1
0 0 1
0 0 0 1
Khối B
Khối B’
Hình 1.7 Thay đổi bit trong khối B
Khi đó ta có khối B’ có 7 bit 1 thỏa mãn tính chất.
Trường 2: Giả sử ta giấu bit b = 0 vào khối B.
Khối B có 8 bit 1 thỏa mãn tính chất. Nên khối B được bảo toàn và bit dữ liệu b
= 0 coi như đã được giấu.
Mỗi lần giấu một bit ta lại lấy một khối để giấu theo quy tắc trên cho đến hết lượng
thông tin cần giấu. Sau khi giấu xong ta được một ma trận hai chiều dữ liệu ảnh mới.
Trong thuật toán giấu tin này, khóa đơn giản chỉ là kích thước khối K=mx n.
Nếu biết kích thước của khối thì ta dễ dàng giải mã như sau:
c) Quá trình giải tin giấu
Input
- F’ là ảnh đã được giấu dãy bit bí mật D
- K là khóa bí mật, đó là kích thước khối nhỏ đã được xác định trước
Output
- F là file ảnh chứa tin đã được giấu
- D là dãy bit bí mật đã giấu
Các bước thực hiện
- Đọc header ảnh để biết các thông tin về ảnh, đọc bảng mầu, đọc phần dữ liệu
ảnh vào ma trận hai chiều M
- Chia M thành các khối nhỏ với kích thước K.



ứng với bit 0. Tân từ P trong thuật toán trên là sum(B) ≡ b (mod 2).
1.3.1.4. Áp dụng thuật toán cho ảnh màu và ảnh đa cấp xám
Nhược điểm cơ bản của phương pháp dùng ảnh đen trắng là thông tin giấu vào
đó được rất ít. Nếu giấu nhiều thông tin thì ảnh sẽ thay đổi và người ta dễ dàng phát
hiện ra sự có mặt của thông tin ẩn. Do đó khi giấu thông tin mật người ta thường chọn
ảnh màu hoặc ảnh đa cấp xám. Các ảnh màu và ảnh đa cấp xám có giá trị mỗi điểm


17

ảnh được biểu diễn bằng nhiều bít. Trong dãy các bít này có một bít được gọi là bít ít
quan trọng nhất (LSB – Least Significant Bit).
LSB là bit mà khi ta đảo giá trị của nó thì điểm màu chỉ bị thay đổi ít nhất. Thí
dụ với ảnh đa cấp xám, mỗi mức xám g được biểu diễn bởi số nguyên không âm, thì
mức xám g sẽ sai khác ít nhất so với hai mức xám liền kề là g–1 và g+1. Trong trường
hợp này bít LSB chính là bit thấp nhất trong dạng biểu diễn nhị phân của g. Hầu hết
các thuật toán giấu tin trên ảnh mầu hoặc ảnh đa cấp xám đều áp dụng gián tiếp thuật
toán giấu tin trên ảnh đen trắng theo sơ đồ sau:
- Bước 1: Tạo ảnh đen trắng F từ ảnh mầu Fc bằng một kỹ thuật nào đó. Chẳng
hạn lấy từ mỗi điểm màu trong Fc một bít quan trọng nhất để làm một điểm ảnh cho F.
- Bước 2: Giấu tin vào ảnh đen trắng F để thu được ảnh đen trắng F’.
- Bước 3: Đưa lại các bit của F’ vào mỗi điểm ảnh màu tương ứng của Fc để
thu được ảnh màu kết quả là F’c.
Như vậy, thuật toán giấu tin trong ảnh đen trắng là cơ sở cho các thuật toán
giấu tin nói chung.
1.3.2. Kỹ thuật giấu tin WU_LEE
Kỹ thuật giấu tin theo khối bit sử dụng tính chẵn lẻ của tổng số bit 1 trong
khối ở trên thể hiện độ an toàn không cao do chỉ có duy nhất kích thước khối là khóa
cho quá trình giấu tin, đồng thời ảnh chứa thông tin giấu cũng dễ bị phát hiện do
kỹ thuật có thể sẽ đảo bit trong các khối ảnh toàn màu đen hoặc màu trắng dẫn tới sự

A ^ B = C, trong đó C[i,j] = A[i,j]^B[i,j]
A⊕ B = C, trong đó C[i,j] = A[i,j]⊕B[i,j]


18

Ðịnh nghĩa 1.3: phép nhân theo vị trí trên hai ma trận A và B (các phần tử là
các số nguyên) có cùng kích thước như sau:
A⊗B = C, trong đó C[i,j] = A[i,j] * B[i,j]
Ðịnh nghĩa 1.4: Với ma trận số B ta định nghĩa sum(B) là tổng tất cả các phần
tử của ma trận B. Nếu B là ma trận bit thì sum(B) chính là tổng số các bit 1 có trong B
1.3.2.1 Ý tưởng thuật toán WU_LEE
Với mục tiêu là giấu được càng nhiều thông tin vào trong ảnh mà vẫn đảm bảo
được chất lượng ảnh càng tốt, ý tưởng chính của thuật toán là chia ảnh ra thành các
khối bằng nhau, tìm khối nào ít bị phát hiện nhất, giấu một bit thông tin vào khối đó.
1.3.2.2. Mô tả thuật toán
a. Quá trình giấu tin
Input:
- Ảnh nhị phân F
- Khóa bí mật K
- Xâu bit dữ liệu cần giấu D
Output:
- Một file ảnh F’ đã giấu tin bên trong.
Cách thức thực hiện:
-Bước 1: Chia ảnh F thành các khối nhỏ F, mỗi khối có kích thuớc K (K = m x n).
-Bước 2:
For each Fi
If 0< sum(Fi ∧ K) < sum(K) then
chuyển bước 3 để giấu thông tin vào khối Fi,
Else giữ nguyên khối Fi.