Xem mẫu

  1. Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Hà Nội, ngày 09-10/8/2018 DOI: 10.15625/vap.2018.00024 GIẤU TIN TRÊN VIDEO SỬ DỤNG KHÓA CÔNG KHAI Phan Văn Hiệp1, Hoàng Xuân Dương2, Đào Duy Liêm2, Nguyễn Thị Minh Thy2 1 Trường Đại học Văn Hiến, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam 2 Trường Đại học Công nghệ Sài Gòn, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam HiepPV@vhu.edu.vn, {duong.hoangxuan, liem.daoduy, thy.nguyenthiminh}@stu.edu.vn TÓM TẮT: Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một phương pháp giấu tin thích nghi trên video. Thông tin mật được mã hóa bởi thuật toán RSA (Rivest - Shamir - Adleman) với khóa công khai từ người nhận cung cấp sau đó nhúng vào vùng các đối tượng chuyển động của video chứa. Quá trình nhúng thông tin sử dụng thuật toán LSB (Least Significant Bit) kết hợp để giảm sự thay đổi trên các khung ảnh chứa. Toàn bộ thí nghiệm được thực hiện với bộ dữ liệu PETS2009 trên Matlab 2016a cùng một toolbox của Maple để xử lý các số nguyên lớn. Từ khóa: Giấu tin trên video, LSB kết hợp, RSA, Theo dõi đối tượng chuyển động. I. GIỚI THIỆU Cuộc cách mạng về thông tin số đã tạo ra những thách thức mới để truyền tin nhắn một các an toàn và bảo mật. Nhiều phương pháp tiếp cận đã được phát triển để giải quyết vấn đề bảo mật thông tin như mật mã và giấu tin. Trong khi mật mã tạo nên dữ liệu vô nghĩa đối với thám mã thì kỹ thuật giấu tin làm cho dữ liệu mật gần như biến mất trên đối tượng chứa. Sự kết hợp giữa mật mã và giấu tin sẽ tạo nên một hệ thống an toàn và hiệu quả. Một hệ mã hóa được xem là an toàn nếu thời gian tấn công tìm bản rõ là rất lớn, còn đối với hệ thống giấu tin sẽ được xem là an toàn nếu không gây bất kỳ sự nghi ngờ nào cho các thám mã. Để đạt được điều này, một số thuật toán giấu tin thích nghi đã được nghiên cứu và phát triển. Trong [1], [2], các tác giả đã sử dụng âm thanh và hình ảnh để nhúng thông điệp ẩn, các phương pháp này không đảm bảo tính vô hình do vùng nhúng thông tin chưa được chọn một cách thích hợp. Một phương pháp tăng cường bảo mật cho hệ thống ẩn dữ liệu cũng đã được đề xuất trong [3] sử dụng kỹ thuật mã hóa và nén dữ liệu, phương pháp này có tính vô hình cao đã bổ sung thuật toán nén Huffman trước khi nhúng dữ liệu. Trong [4], các tác giả đã thực hiện nhúng thông tin vào vùng da người trên các đoạn video để giảm sự nghi ngờ cho các thám mã. Trong [5], [6], [7] thuật toán theo dõi đối tượng chuyển động được áp dụng để chọn vùng nhúng các thông tin nhạy cảm. Phương pháp nhúng chủ yếu dùng LSB vì các ưu điểm nổi trội về tính vô hình và dung lượng nhúng. Một số phương pháp kết hợp mật mã và giấu tin cũng đã được đề xuất nhằm tăng tính bảo mật cho dữ liệu [8], [9], [10]. Tuy nhiên, trong [8], [9] việc truyền khóa trên các kênh an toàn gây không ít tốn kém cho hệ thống còn trong [10], khóa công khai RSA 512 bit được sử dụng để mã hóa thông tin mật nhưng độ dài khóa còn chưa đủ an toàn [11], [12], [13]. Trong [7], chúng tôi đã thực hiện nhúng thông tin mật vào các vùng đối tượng chuyển động trên video với thuật toán giấu tin miền biến đổi sử dụng phép biến đổi wavelet rời rạc (Discrete Wavelet Transform - DWT). Trong bài báo này chúng tôi đề xuất kỹ thuật nhúng thông tin trên các vùng biên chuyển động áp dụng thuật toán theo dõi đối tượng chuyển động kết hợp với tách biên ảnh. Nhằm giảm xác suất thay đổi trên đối tượng chứa tin, chúng tôi phát triển thuật toán giấu tin LSB với sự tham gia của hai pixel liên tiếp. Cuối cùng, thuật toán mã hóa khóa công khai mạnh mẽ RSA 15360 bit được sử dụng để đảm bảo an toàn cho dữ liệu mật. Cấu trúc tiếp theo của bài báo như sau: Phần II trình bày về mật mã RSA, phần III mô tả quá trình theo dõi đối tượng chuyển động và tách biên, phần IV trình bày về thuật toán giấu tin LSB kết hợp, phần V là mô hình hệ thống đề xuất, phần VI là các kết quả thực nghiệm và phần VII là kết luận. II. MẬT MÃ KHÓA CÔNG KHAI RSA Hệ mã khóa công khai RSA được xây dựng bởi các tác giả: Ron Rivest, Adi Shamir và Len Adleman tại học viện MIT vào năm 1977, nó đánh dấu một sự tiến bộ vược bậc của lĩnh vực mật mã học trong việc sử dụng khóa công cộng. Thuật toán RSA có hai khóa: khóa công khai (hay khóa công cộng) và khóa bí mật (hay khóa cá nhân). Mỗi khóa là những số cố định sử dụng trong quá trình mã hóa và giải mã. Khóa công khai được công bố rộng rãi cho mọi người và được dùng để mã hóa. Những thông tin được mã hóa bằng khóa công khai chỉ có thể được giải mã bằng khóa bí mật tương ứng. Nói cách khác, mọi người đều có thể mã hóa nhưng chỉ có người biết khóa cá nhân (bí mật) mới có thể giải mã được. Hoạt động của RSA dựa trên ba quá trình: tạo khóa, mã hóa và giải mã. 2.1. Tạo khóa Chọn 2 số nguyên tố lớn ngẫu nhiên p và q với p ≠ q. Sau đó tính n = p x q. Tính giá trị hàm số Euler: (n) ( p 1)(q 1) (1) Chọn một số tự nhiên e sao cho 1 < e < (n) và là số nguyên tố cùng nhau với ( n) .
  2. Phan Văn Hiệp, Hoàng Xuân Dương, Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy 185 Tìm d sao cho: d e 1 mod( (n)) (2) Lúc này khóa công khai là n và số mũ công khai e. Khóa bí mật là n và số mũ bí mật d. 2.2. Mã hóa c me mod n (3) với c là bản mã và m là bản rõ. 2.3. Giải mã m c d mod n (4) RSA đang được sử dụng phổ biến trong thương mại điện tử và được cho là đảm bảo an toàn với điều kiện độ dài khóa đủ lớn. Theo [11] trang chủ của RSA, độ dài khóa RSA (độ dài modulus n) là 2048 được xem là an toàn đến năm 2030, còn theo [12], [13] RSA 15360 bit sẽ có độ an toàn tương đương khóa đối xứng 256 bit. Một khuyết điểm của thuật toán RSA là khi kích thước dữ liệu mật cũng như độ dài khóa lớn, thời gian thực hiện sẽ rất lâu, không phù hợp các ứng dụng thời gian thực. III. THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG TRÊN VIDEO VÀ TÁCH BIÊN Thuật toán phát hiện và theo dõi đối tượng chuyển động trên video là một trong các hướng nghiên cứu của lĩnh vực thị giác máy tính được nhiều nhà khoa học quan tâm [6], [14]. Hai giai đoạn chính trong thuật toán này là: Phát hiện đối tượng chuyển động trong một khung hình: áp dụng phương pháp trừ nền để tính toán sự khác biệt giữa các khung hình liên tiếp tạo ra mặt nạ chuyển động. Các hoạt động hình thái học sau đó được áp dụng để loại bỏ nhiễu trên mặt nạ. Từ đó các đối tượng chuyển động được phát hiện qua nhóm các điểm ảnh kết nối. Liên kết các đối tượng chuyển động với những phát hiện trong các khung hình còn lại: sử dụng bộ lọc Kalman để ước lượng chuyển động từng đối tượng và đưa ra dự báo về vị trí các quỹ đạo chuyển động. Trong các kỹ thuật ẩn dữ liệu trên video nói riêng và trên ảnh số nói chung, thuật toán nhúng thích nghi càng tốt thì những kẻ tấn công càng khó phát hiện hay dữ liệu mật càng an toàn. Trong bài viết này chỉ những vùng biên của các đối tượng chuyển động mới được lựa chọn để nhúng thông tin mật. Có nhiều phương pháp tách biên ảnh, trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng thuật toán Canny [15] với ưu điểm tách được đường biên mỏng và rõ đồng thời đạt được độ chính xác cao của đường biên thực. Hình 1 cho thấy kết quả quá trình kết hợp giữa tách biên ảnh và theo dõi đối tượng chuyển động. Hình 1. Theo dõi đối tượng chuyển động và tách biên IV. THUẬT TOÁN GIẤU TIN LSB KẾT HỢP Trong các nghiên cứu về ẩn dữ liệu, thuật toán LSB được sử dụng phổ biến nhất vì các ưu điểm về dung lượng nhúng và tính vô hình. Gắn với tên gọi của nó, thông tin được che giấu bằng cách thay thế vào vị trí có trọng số thấp nhất trên đối tượng chứa. Có thể mô tả quá trình nhúng và tách của thuật toán LSB theo (5) và (6) với x và y là giá trị điểm ảnh trước và sau khi nhúng; mi là bit thông tin mật ban đầu và m’i là bit thông tin mật tách được tại đầu thu. yi xi ( xi mod 2) mi (5) mi' yi mod 2 (6) Như vậy, xác suất để điểm ảnh bị thay đổi khi nhúng 1 bit là Pr = 0,5 và được tính theo (7) với N là tổng số bit nhúng.
  3. 186 GIẤU TIN TRÊN VIDEO SỬ DỤNG KHÓA CÔNG KHAI N 1 (7) Pr yi xi N i 1 Với mục đích giảm Pr xuống dưới 0,5, trong bài viết này chúng tôi trình bày một phương pháp cải tiến thuật toán LSB bằng cách kết hợp hai pixel liên tiếp. Giả sử cần nhúng hai bit dữ liệu mật mi, mi+1 vào hai pixel xi, xi+1 của một ảnh xám để tạo thành yi, yi+1 ta thực hiện theo thuật toán sau với kết quả nhúng thể hiện như hình 2. Hình 2. Nhúng đảo bit theo LSB kết hợp Thuật toán: Nhúng LSB kết hợp Đầu vào: Hai pixel ảnh chứa xi, xi+1 và hai bit thông tin mật mi, mi+1 Đầu ra: Hai pixel ảnh đã nhúng dữ liệu mật yi, yi+1 Bước 1: Gán yi = xi và yi+1 = xi+1. Thay đổi các bit LSB của yi, yi+1 theo (8); 2 nd LSB( yi ) mi LSB(xi 1 ) (8) 2 nd LSB( yi 1 ) mi 1 LSB(xi ) Bước 2: If (yi ≠ xi) và (yi+1 ≠ xi+1) then 2 nd 2 nd a LSB( xi ) LSB( xi 1 ) ; (9) if a == mi +1 then 2nd LSB(xi+1) = not(2ndLSB(xi+1)); Thực hiện lại Bước 1 để nhúng lần thứ hai; elseif a == mi then 2nd 2nd LSB(xi) = not( LSB(xi)); Thực hiện lại Bước 1 để nhúng lần thứ hai; end end Trả về: yi, yi+1 Bảng 1. So sánh kết quả nhúng LSB và LSB kết hợp với dữ liệu đầu vào khác nhau Ban đầu LSB LSB kết hợp m xi xi+1 yi yi+1 m’ yi yi+1 m’ 00 xxxxxx01 xxxxxx00 xxxxxx00 xxxxxx00 00 xxxxxx00 xxxxxx00 00 01 xxxxxx01 xxxxxx00 xxxxxx00 xxxxxx01 01 xxxxxx10 xxxxxx00 01 10 xxxxxx01 xxxxxx00 xxxxxx01 xxxxxx00 10 xxxxxx01 xxxxxx00 10 11 xxxxxx01 xxxxxx00 xxxxxx01 xxxxxx01 11 xxxxxx01 xxxxxx01 11 00 xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx10 00 xxxxxx10 xxxxxx01 00 01 xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx11 01 xxxxxx11 xxxxxx10 01 10 xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx11 xxxxxx10 10 xxxxxx10 xxxxxx11 10 11 xxxxxx10 xxxxxx10 xxxxxx11 xxxxxx11 11 xxxxxx10 xxxxxx10 11 00 xxxxxx01 xxxxxx10 xxxxxx00 xxxxxx10 00 xxxxxx01 xxxxxx10 00 01 xxxxxx01 xxxxxx10 xxxxxx00 xxxxxx11 01 xxxxxx01 xxxxxx11 01 10 xxxxxx01 xxxxxx10 xxxxxx01 xxxxxx10 10 xxxxxx00 xxxxxx10 10 11 xxxxxx01 xxxxxx10 xxxxxx01 xxxxxx11 11 xxxxxx01 xxxxxx01 11 00 xxxxxx11 xxxxxx00 xxxxxx10 xxxxxx00 00 xxxxxx10 xxxxxx01 00 01 xxxxxx11 xxxxxx00 xxxxxx10 xxxxxx01 01 xxxxxx10 xxxxxx00 01 10 xxxxxx11 xxxxxx00 xxxxxx11 xxxxxx00 10 xxxxxx11 xxxxxx01 10 11 xxxxxx11 xxxxxx00 xxxxxx11 xxxxxx01 11 xxxxxx11 xxxxxx00 11 Pr: 16/32 = 0,5 13/32 = 0,40625
  4. Phan Văn Hiệp, Hoàng Xuân Dương, Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy 187 Tại đầu thu các bit thông tin mật m’i và m’i+1 được bóc tách theo công thức: m'i LSB(yi ) 2 nd LSB(yi 1 ) (10) m'i 1 2 nd LSB(yi ) LSB(yi 1 ) Bảng 1 cho thấy rõ ưu điểm của thuật toán LSB kết hợp so với LSB thông thường qua các kết quả nhúng và giá trị Pr với x là các bit MSB (Most Significant Bit) của pixel, bit in đậm là bit bị thay đổi; các bit thay đổi từ 10 sang 01 và ngược lại chỉ là thay đổi 1 đơn vị mức xám của pixel. Xác suất pr = 0,40625 cũng là kết quả cuối cùng khi thực hiện tất cả các giá trị có thể có của các bit nhúng và đối tượng chứa đối với thuật toán LSB kết hợp. Một khuyết điểm của thuật toán này là độ phức tạp trong tính toán, ngoài việc nhúng theo quy tắc đảo bit, thuật toán đề xuất còn xét sự thay đổi trên hai pixel và nhúng lại lần thứ hai. V. MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT Trong phần này chúng tôi đề xuất một giải pháp truyền tin mật an toàn sử dụng thuật toán mã hóa RSA kết hợp với kỹ thuật giấu tin thích nghi trên video. Để không gây nghi ngờ cho các thám mã, thông tin mật chỉ nhúng vào vùng biên chuyển động trên video. Kỹ thuật giấu tin LSB kết hợp được áp dụng để nhúng thông tin nhằm tăng tính vô hình cho thông tin mật. Thuật toán mã hóa RSA dùng để mã hóa dữ liệu trước khi nhúng vào video để tăng tính bảo mật cho hệ thống. Mô hình để xuất gồm 2 công đoạn chính: phát và thu như hình 3. Phía phát sử dụng dữ liệu đầu vào gồm: video chứa tin, thông tin mật cần truyền và khóa công khai. Video chứa tin được xử lý để tách riêng vùng biên chuyển động trên các khung ảnh cung cấp cho công đoạn nhúng thông tin. Các khung ảnh được chọn phải có vùng biên chuyển động đạt được số điểm ảnh ở ngưỡng cho phép, số lượng các khung ảnh phụ thuộc vào kích thước dữ liệu mật cần nhúng. Dữ liệu mật ở ngõ vào trước tiên sẽ được chuyển về dạng số nguyên sau đó được mã hóa RSA theo (3), kết quả sau đó được chuyển về dạng nhị phân để nhúng vào vùng biên chuyển động của video chứa. Quá trình nhúng sử dụng thuật toán LSB kết hợp như đã trình bày ở phần IV để tăng tính vô hình cho hệ thống. Các vùng biên chuyển động sau đó được ghép lại với các thành phần khác theo thứ tự ban đầu tạo thành video chứa tin mật và truyền đến phía thu. Tương tự như phía phát, video chứa tin mật ở ngõ vào phía thu sẽ qua quá trình xử lý để chọn ra các vùng biên chuyển động trên các khung ảnh. Các bit thông tin sẽ được tách từ vùng này theo (10), đây là thông tin đã được mã hóa bởi thuật toán RSA từ phía phát. Để tìm đúng dữ liệu mật ban đầu, quá trình giải mã RSA sẽ được thực hiện theo (4) với khóa riêng của người nhận. Như vậy dữ liệu mật từ đầu phát gửi đến đã được hiển thị tại phía thu, kết thúc một quá trình truyền tin an toàn và bảo mật. Hình 3. Mô hình truyền tin mật với khóa công khai
  5. 188 GIẤU TIN TRÊN VIDEO SỬ DỤNG KHÓA CÔNG KHAI VI. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Các kết quả sau đây được thực hiện trên Matlab 2016a với đối tượng chứa tin là các chuỗi video có độ phân giải khác nhau ở tốc độ 30 khung hình trên giây lấy từ cơ sở dữ liệu của Matlab và bộ dữ liệu nổi tiếng PETS2009 [16]. Các dữ liệu mật giả lập là các ảnh xám của Matlab và logo Đại học Công nghệ Sài Gòn với nhiều kích thước khác nhau. Để thực hiện mã hóa RSA với số nguyên lớn (n tương đương 15360 bit), chúng tôi sử dụng toolbox của Maple vì các giới hạn về độ dài chữ số trong Matlab. Để đánh giá các kết quả chúng tôi dùng tham số: MSE (Mean Squared Error) - sai số bình phương trung bình cho bởi (11) và PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) - tỉ số tín hiệu đỉnh trên nhiễu cho bởi (12). M N 1 (11) MSE ( Ii', j Ii , j )2 MN i 1 j 1 2 I peak PSNR 10.log10 (dB) (12) MSE Với ảnh 8 bit thì giá trị đỉnh ngõ vào Ipeak = 255. PSNR dùng để so sánh các khung ảnh trước và sau khi nhúng dữ liệu, giá trị này càng cao thì hai ảnh càng giống nhau, tính vô hình càng cao. MSE dùng để so sánh dữ liệu mật trước khi nhúng và sau khi tách, MSE = 0 khi hai khối dữ liệu hoàn toàn giống nhau. Hình 4, 5 cho thấy kết quả kết quả xử lý tín hiệu, mã hóa và nhúng thông tin với dữ liệu mật giả lập là các ảnh xám cameraman.tif có kích thước 256 x 256 pixel và stu.tif kích thước 116 x 239 pixel. Các video chứa lần lượt là visiontraffic.avi của Matlab và view1.avi của PETS2009. Hình 4. Kết quả thực hiện với dữ liệu mật cameraman.tif Hình 5. Kết quả thực hiện với dữ liệu mật stu.tif
  6. Phan Văn Hiệp, Hoàng Xuân Dương, Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy 189 Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán giấu tin đề xuất đã làm dữ liệu nhúng gần như biến mất trên các khung ảnh chứa. Kể cả tham số so sánh PSNR cũng cho thấy tính vô hình cao của thuật toán đề xuất so với nghiên cứu liên quan trong [3] (PSNR = 76.2332 dB so với 63.3886 dB). Tại đầu thu, sai số bình phương trung bình cho thấy dữ liệu bóc tách được là hoàn toàn chính xác (MSE = 0 trong tất cả các trường hợp) đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu. Tính bảo mật của dữ liệu được đảm bảo ở mức cao nhất bởi ngoài kỹ thuật giấu tin, thuật toán mã hóa RSA còn tạo nên một lớp bảo mật thứ hai với độ dài khóa tương đương 4623 chữ số thập phân. Để nhận thấy rõ hơn tính vô hình của thuật toán giấu tin LSB kết hợp, bảng 2 sẽ cho thấy các kết quả nhúng tại đầu phát của các dữ liệu mật khác nhau trên 8 đoạn video khác nhau thể hiện qua tham số so sánh PSNR giữa các khung ảnh trước và sau khi nhúng. Giá trị này chỉ được tính trên các khung ảnh có dữ liệu nhúng, với PSNR = 76.8944 dB chúng ta nhận thấy dữ liệu mật gần như vô hình trên video chứa tin. Bảng 2. Giá trị PSNR (dB) của các khung ảnh trước và sau khi nhúng Dữ liệu nhúng Video cameraman.tif lena.tif pout.tif stu.tif 256 x 256 100 x 100 291 x 240 116 x 239 View1 78.5741 78.6800 78.5705 78.5713 768 x 576 View3 77.4135 77.4257 77.4100 77.4116 768 x 576 View4 77.7835 77.8028 77.7576 77.7861 768 x 576 View5 76.0013 76.0961 75.9901 75.9745 720 x 576 View6 76.1677 76.3315 76.1482 76.1648 720 x 576 View7 77.0494 77.1468 77.0553 77.0598 720 x 576 View8 75.9326 76.1123 75.9457 75.9832 720 x 576 Visiontraffic 76.2332 78.0188 77.9668 77.9688 640 x 360 Trung bình 76.8944 77.2018 77.1055 77.1150 Vì hệ thống này chỉ nhúng dữ liệu mật vào một phần của các khung ảnh chứa (phần biên chuyển động) nên tham số PSNR trên bảng 2 không thể hiện hết tính vô hình của thuật toán giấu tin đề xuất. Để so sánh với các nghiên cứu liên quan, chúng tôi thực hiện nhúng 4096 byte dữ liệu mật ngẫu nhiên vào ảnh màu africasculpt.jpg của Matlab có kích thước 512 x 512 pixel với các thuật toán nhúng: LSB kết hợp, LSB thông thường và DWT trong [7] sau đó so sánh kết quả nhúng với [3] và [17]. Bảng 3 cho thấy hiệu quả của thuật toán đề xuất qua tham số PSNR = 65.785 dB thể hiện tính vô hình rất cao trong khi vẫn đảm bảo tính chính xác của dữ liệu mật (MSE = 0). Bảng 3. So sánh hiệu quả nhúng của thuật toán đề xuất với các nghiên cứu liên quan Kích thước Kích thước PSNR dữ liệu mật MSE Thuật toán ảnh chứa ảnh chứa dữ liệu mật (Pixel) (Byte) (dB) LSB 512 x 512 4096 64.9221 0 LSB & 1280 x 720 1200 63.3886 0 Huffman [3] DWT [7] 512 x 512 4096 64.9113 0 DWT [17] 512 x 512 4096 56.2400 1.019 Đề xuất 512 x 512 4096 65.7850 0 Một khuyết điểm của kỹ thuật giấu tin này là dung lượng nhúng khá thấp (với dữ liệu mật là ảnh lena.tif kích thước 100 x 100 pixel cần đến 35 khung ảnh để nhúng dữ liệu), nhưng với đối tượng chứa tin là video thì hạn chế này hoàn toàn có thể bỏ qua do có rất nhiều khung ảnh trên một video.
  7. 190 GIẤU TIN TRÊN VIDEO SỬ DỤNG KHÓA CÔNG KHAI VII. KẾT LUẬN Bài báo đã trình bày một giải pháp truyền tin mật hiệu quả sử dụng kỹ thuật giấu tin thích nghi trên video cùng với thuật toán mã hóa khóa công khai RSA. Thuật toán phát hiện và theo dõi đối tượng chuyển động được kết hợp với kỹ thuật tách biên ảnh nhằm chọn ra những vùng ảnh để nhúng dữ liệu mật mà không gây nên sự nghi ngờ của các thám mã. Chúng tôi cũng đã phát triển một thuật toán giấu tin LSB với sự tham gia của 2 pixel liên tiếp nhằm tăng tính vô hình cho thông tin mật bằng cách giảm xác suất thay đổi trên đối tượng chứa tin. Các kết quả thực nghiệm chứng minh rằng thuật toán giấu tin LSB kết hợp có tính vô hình cao hơn so với các nghiên cứu liên quan với kết quả bóc tách hoàn toàn chính xác. Hướng nghiên cứu tiếp theo của chúng tôi là tiếp tục phát triển các kỹ thuật giấu tin áp dụng cho các đối tượng chứa 3D nhằm tăng hơn nữa tính vô hình của dữ liệu mật. VIII. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Chhaya Varade, Danish Shaikh, Girish Gund, Vishal Kumar, Shahrukh Qureshi. “A Technique for Data Hiding using Audio and Video Steganography”. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, Volume 6, Issue 2, February 2016, pp.568-571. [2] Priyanka B. Kutade, Parul S. Arora Bhalotra. “A Survey on Various Approaches of Image Steganography”. International Journal of Computer Applications (0975 - 8887) Volume 109 - No. 3, January 2015, pp.1-5. [3] Richard Apau, J. B. Hayfron-Acquah, Frimpong Twum. “Enhancing Data Security using Video Steganography, RSA and Huffman Code Algorithms with LSB Insertion”. International Journal of Computer Applications (0975 - 8887) Volume 143 - No.4, June 2016, pp.28-36. [4] S. Khupse and N. N. Patil. “An adaptive steganography technique for videos using Steganoflage” in Issues and Challenges in Intelligent Computing Techniques (ICICT), 2014 International Conference on, 2014, pp. 811-815. [5] Ramadhan J. Mstafa, Khaled M. Elleithy. “A New Video Steganography Algorithm Based on the Multiple Object Tracking and Hamming Codes”. 2015 IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications, pp.335-340. [6] R. J. Mstafa, K. M. Elleithy and E. Abdelfattah. “A Robust and Secure Video Steganography Method in DWT- DCT Domains Based on Multiple Object Tracking and ECC” in IEEE Access, vol. 5, pp. 5354-5365, 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2691581. [7] Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy. “Chia sẻ thông tin đa truy cập dùng kỹ thuật giấu tin trên video”. Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XIX: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông - Hà Nội, 1- 2/10/2016, ISBN: 978-604-67-0781-3, pp.67-71. [8] Liem Dao Duy, Thy Nguyen Thi Minh, and Tu Huynh Thanh. “Adaptive steganography technique to secure patient confidential information using ECG signal” 2017 4th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science, Hanoi, 2017, pp. 336-340. doi: 10.1109/NAFOSTED.2017.8108088. [9] Parag Kadam, Mangesh Nawale, Akash Kandhare, Mukesh Patil. “Separable Reversible Encrypted Data Hiding in Encrypted Image Using AES algorithm and Lossy Technique”. IEEE Proceedings of the 2013 International Conference on Pattern Recognition, Informatics and Mobile Engineering (PRIME), pp. 312-316, 21-22 Feb. 2013. [10] Nadiya P. V.; Imran B. M.. “Image steganography in DWT domain using double-stegging with RSA encryption” 2013 International Conference on Signal Processing Image Processing & Pattern Recognition (ICSIPR), 7-8 Feb. 2013, pp.283,287. [11] https://www.rsa.com/, truy cập ngày 12/5/2018. [12] Elaine Barker, Allen Roginsky (2011). “Transitions: Recommendation for Transitioning the Use of Cryptographic Algorithms and Key Lengths”. NIST Special Publication 800-131A. [13] Elaine Barker, William Barker, William Burr, William Polk, Miles Smid (2012). “Recommendation for Key Management - Part 1: General (Revision 3)”. NIST Special Publication 800-57. [14] A. Yilmaz, O. Javed, and M. Shah. “Object tracking: A survey”. Acm computing surveys (CSUR), vol. 38, p. 13, 2006. [15] Canny John. “A Computational Approach to Edge Detection”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. PAMI-8, No. 6, 1986, pp. 679-698. [16] J. Ferryman, in Pets 2009 dataset: Performance and evaluation of tracking and surveillance, 2009. [17] Aayushi Verma, Rajshree Nolkha, Aishwarya Singh and Garima Jaiswal. “Implementation of Image Steganography Using 2-Level DWT Technique”. International Journal of Computer Science and Business Informatics, ISSN: 16942108, Vol. 1, No. 1. 2013, pp. 1-14. VIDEO STEGANOGRAPHY USING PUBLIC KEY Phan Van Hiep, Hoang Xuan Duong, Dao Duy Liem, Nguyen Thi Minh Thy ABSTRACT: In this paper, we propose a method of protecting information using adaptive steganography technique on video. Confidential information is encrypted by the RSA (Rivest - Shamir - Adleman) algorithm with the public key provided by the receiver and then embedded into the motion objects area of the cover video. The process of embedding information uses the LSB (Least Significant Bit) matching algorithm to reduce the change of the cover object. All experiments were performed with the PETS2009 dataset on Matlab 2016a and Maple's toolbox to handle large integers.
nguon tai.lieu . vn