NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT GIẤU THÔNG TIN TRONG FILE AUDIO
Giấu thông tin (Hiding information) là kỹ thuật giấu thông tin quan trọng vào đối tượng dữ liệu số mà không làm ảnh hưởng trực giác đến chất lượng ban đầu của dữ liệu số. Dữ liệu số dùng để che giấu tin có thể là ảnh số (image), âm thanh số (audio), phim hoặc đoạn clip (video)… Giấu tin có hai mục đích chính:
Thứ nhất, giấu tin nhằm mục đích bảo vệ cho chính tài liệu số dùng để bao che thông tin giấu, đây chính là hình thức dùng để bảo vệ bản quyền hoặc chống xuyên tạc nội dung… Chúng ta gọi hình thức giấu tin này là thủy vân số (Watermarking). Thủy vân số chỉ cần giấu với một lượng thông tin rất nhỏ nhưng đủ mạnh (bền vững) để có thể bảo vệ tài liệu số có mang thông tin.
Thứ hai, giấu tin nhằm mục đích trao đổi thông tin mật đến một đối tượng đồng minh mà không muốn đối tượng thứ ba (không mong muốn) có thể phát hiện ra hay nghi ngờ. Người ta gọi hình thức giấu này là giấu tin mật (Steganography), các kỹ này thường cố gắng nghiên cứu giấu được càng nhiều thông tin vào dữ liệu số càng tốt nhưng vẫn đảm bảo chất lượng theo trực giác của dữ liệu bao tin.
Lĩnh vực giấu tin đã và đang thu hút sự quan tâm của nhiều nghiên cứu trên thế giới, đặc biệt trong lĩnh vực an ninh, quốc phòng, thương mại,… Tuy nhiên ở Việt Nam giấu tin trong ảnh đã có rất nhiều công trình nghiên cứu và công bố, còn giấu tin trong âm thanh số vẫn còn rất hạn chế, chưa có nhiều công bố rộng rãi trong lĩnh vực này. Do đó trong đề tài nghiên cứu này nghiên cứu và tìm hiểu một số kỹ thuật giấu tin trong âm thanh với cả hai hình thức Watermarking và Steganography. Từ những cơ sở trên, học viên xây dựng chương trình giấu tin trong tín hiệu âm thanh với nhiều kiểu dữ liệu thông tin có thể giấu trong audio: văn bản, ảnh nhị phân, ảnh cấp xám hay một đoạn audio.
Mục tiêu của luận văn hướng đến là tìm hiểu các kỹ thuật giấu thông tin, cơ sở khoa học xây dựng nên các kỹ thuật giấu tin trong file audio. Phân tích cấu trúc file audio, nguyên lý giấu tin và tách tin cùng các tiêu chí đánh giá chất lượng âm thanh sau khi giấu tin. Đánh giá ưu nhược điểm của từng kỹ thuật giấu tin và khả năng ứng dụng. Từ việc phân tích lý thuyết, học viên sẽ cài đặt và thử nghiệm một số kỹ thuật giấu tin cơ bản trên file audio.
Nhiệm vụ của luận văn hướng đến là nghiên cứu cơ chế giấu tin và tách tinh trong file audio, cụ thể như sau:
- Khái quát hóa bài toán giấu tin.
- Phân tích được cấu trúc file audio, nguyên lý giấu và tách tin trên file audio.
- Đánh giá ưu, nhược điểm từng kỹ thuật giấu tin.
- Cài đặt và thử nghiệm một số kỹ thuật giấu tin cơ bản trên file audio.
Đối tượng: Nghiên cứu tổng quan về giấu tin, một số kỹ thuật giấu tin điển hình trong file audio.
Phạm vi: Các kỹ thuật giấu tin văn bản, hình ảnh sử dụng phương pháp LSB, MSB và thủy vân số trên file audio.
Công cụ: Công cụ sử dụng trong luận văn là ngôn ngữ lập trình C#.
Phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận văn:
- Phương pháp luận: Phân tích, tổng hợp để tìm hiểu lý thuyết về giấu tin nói chung và một số kỹ thuật giấu tin điển hình trong file audio nói riêng.
- Phương pháp thực nghiệm: Cài đặt thử nghiệm hệ thống giấu tin trên file audio và thực hiện phân tích, đánh giá, kiểm chứng kết quả giấu tin thực tế so với mô hình lý thuyết.
Để có thể hoàn thành được mục tiêu đề tài đề ra thì cần phải tiếp cận một số nội dung sau:
– Khảo sát các bài viết, nghiên cứu về các kỹ thuật giấu tin trong file audio.
– Tìm hiểu cơ sở khoa học để xây dựng thuật toán giấu và tách tin.
– Lựa chọn ra phương pháp, công cụ cài đặt thử nghiệm tính năng giấu tin trong file audio.
– So sánh, đánh giá các kỹ thuật giấu tin trên file audio.
Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn được bố cục thành 3 chương:
- Chương 1: Tổng quan về giấu tin.
- Chương 2: Các kỹ thuật giấu tin trong file audio.
- Chương 3: Cài đặt thử nghiệm hệ thống giấu tin trên audio.
Chương 1. Tổng quan về giấu tin
Kỹ thuật giấu tin đã được nghiên cứu và áp dụng trong nhiều môi trường dữ liệu khác nhau như trong dữ liệu đa phương tiện (text, image, audio, video), trong sản phẩm phần mềm và gần đây là những nghiên cứu trên môi trường cơ sở dữ liệu quan hệ. Trong các môi trường dữ liệu đó thì dữ liệu đa phương tiện là môi trường chiếm tỉ lệ chủ yếu trong các kỹ thuật giấu tin [5].
1.3 Môi trường giấu tin phổ biến
Trong chương này, luận văn đã giới thiệu tổng quan về bài toán giấu tin, mô hình và các giao thức giấu thông tin. Học viên cũng đã trình bày các môi trường giấu tin phổ biến và tập trung phân tích chi tiết đặc tính và cấu trúc lưu trữ của file audio. Các đặc tính, cấu trúc file audio là cơ sở để học viên trình bày các kỹ thuật giấu tin trong file audio trong Chương 2 và cài đặt thử nghiệm trong Chương 3.
Chương 2. Các kỹ thuật giấu tin trong file audio
Sơ đồ tổng quát quá trình giấu tin và tách tin trong audio được mô tả tóm tắt theo Hình 2.1.
Hình 2.1 Sơ đồ tổng quát giấu tin và tách tin trong audio
Trong đó:
- Audio content: Là dữ liệu âm thanh số đầu vào dùng để bao thông tin.
- Watermark Data: Là dữ liệu cần giấu trong các dữ liệu âm thanh.
- Watermark Embedder: Bộ chương trình giấu tin.
- Watermarked Audio: Là dữ liệu âm thanh số đã giấu tin.
- Watermark Detector: Bộ chương trình tách thông tin đã giấu.
Mã ID định danh nào đó liên quan đến bản dữ liệu số che giấu nó hoặc có thể lại là một đoạn âm thanh số ngắn nào đó… trong trường hợp muốn sử dụng dữ liệu âm thanh số để giấu tin mật ta có thể giấu một văn bản mật (vài trang giấy đến vài chục trang giấu) để trao đổi mật với đối tác đồng minh mà không muốn đối tác thứ ba can thiệp vào.
Phương pháp chèn dữ liệu: Phương pháp này tìm các vị trí trong tệp (file) dễ bị bỏ qua và chèn các dữ liệu cần giấu vào đó, cách giấu này không làm ảnh hưởng gì tới sự thể hiện của các file dữ liệu ví dụ như dữ liệu được giấu sau các ký tự EOF (End of file).
Phương pháp thay thế: Thực hiện thay thế các phần tử không quan trọng bằng các dữ liệu của thông điệp cần chuyển đi. Vì thay thế vào các phần tử không quan trọng của phương tiện chứa nên dễ đánh lừa được cảm nhận của con người. Phương pháp thay thế có nhiều cách thực hiện như: thay thế các bit ít quan trọng, thay thế trong miền tần số, các kỹ thuật trải phổ, thống kê.
Phương pháp giấu trên miền thời gian (Time domain audio steganography): Sử dụng cách nhúng trực tiếp các thông tin vào tín hiệu audio theo thời gian, các miền không cần có sự biến đổi.
Hình 2.2 Phương pháp giấu trên miền thời gian
Phương pháp giấu trên miền tần số (Frequency domain audio steganography): Các tín hiệu vào được biến đổi theo miền tần số trước rồi mới thực hiện nhúng các thông tin vào tín hiệu bằng cách đảo tần số.
Hình 2. 3 Phương pháp giấu trên miền tần số
Mặc dù giấu tin trong audio là vô hình so với các phương pháp an toàn bảo mật khác. Tuy nhiên trong trường hợp nghi ngờ người ta có thể sử dụng phương pháp thông kê tần suất hoặc quan sát quy luật tự nhiên của các tín hiệu audio để tách ra được thông tin đã giấu. Trong trường hợp này để tăng tính an toàn cho thông tin đem giấu người ta có thể sử dụng phương pháp mã hóa cho thông tin mật trước khi giấu sử dụng các kỹ thuật mã hóa như RSA, Elgamal, AES hoặc DES… Cũng có thể sử dụng phương pháp mã hóa đơn giản đó là chuyển thông tin giấu sang chuỗi bit nhị phần, sau đó sự dụng phép toán XOR của chuỗi bit thông điệp với chuỗi khóa.
Để đánh giá chất lượng của tín hiệu âm thanh ở đầu ra của bộ mã hoá, người ta thường sử dụng hai tham số: Sai số bình phương trung bình MSE (Mean Square Error) và phương pháp hệ số tỷ lệ tín hiệu/tín hiệu nhiễu PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). MSE giữa tín hiệu gốc và tín hiệu đã giấu tin được tính như sau:
Trong đó: xi biểu thị giá trị tín hiệu gốc và yi biểu thị giá trị tín hiệu đã bị biến đổi N là độ dài của tín hiệu âm thanh.
Hệ số tỷ lệ tín hiệu/tín hiệu nhiễu PSNR có đơn vị đo là deciben (dB) được xác định như sau:
Thông thường, nếu PSNR > 35 dB thì hệ thống mắt người gần như không phân biệt được sự khác biệt giữa tín hiệu gốc và tín hiệu bị biến đổi để giấu tin. PSNR càng cao thì chất lượng của tín hiệu càng ít bị thay đổi so với gốc. Khi hai tín hiệu giống hệt nhau, MSE sẽ bằng 0 và PSNR đi đến vô hạn.
Giấu tin bằng cách thay hiện đang rất phổ biến, kỹ thuật giấu tin này không làm tăng kích thước của phương tiện chứa. Khi kết hợp với các thuật toán khác để “khảo sát môi trường” quanh điểm cần giấu tin, kẻ giám sát rất khó phát hiện được các thông tin cần giấu. Phương pháp giấu tin trên bit có trọng số thấp hay còn gọi là phương pháp mã hóa LSB (Least Significant Bit) là phương pháp nhúng bit thông tin vào các bit có trọng số thấp của dữ liệu audio.
Hình 2. 4 Sơ đồ giấu tin trên bít có trọng số thấp nhất LSB
Giả sử một tín hiệu A = 218 ứng với giá trị 8 bit như Hình2.5, khi đó bit bên trái nhất (có giá trị 1) được gọi là bit có trọng số lớn nhất MSB (Most significant bit), và bit bên phải nhất (có giá trị là 0) được gọi là bit có trọng số thấp nhất LSB (Least significant bit). Với bit có trọng số thấp nhất khi thay đổi giá trị từ 0 sang 1 hoặc từ 1 sang 0 sẽ không làm thay đổi nhiều giá trị gốc ban đầu.
Do vậy khi nhúng thông tin mật vào tín hiệu audio người ta thường nhúng vào bit có trọng số thấp nhất này để không làm ảnh hưởng đến trực giác của người nghe.
| MSB | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | LSB |
Hình 2. 5 Giá trị 8 bit của tín hiệu A=2018
Giả sử muốn giấu một bit có giá trị 1 vào tín hiệu A thì ta được tín hiệu mới B = 219 ứng với giá trị 8 bit như Hình 2.6.
| 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 |
Hình 2. 6 Giá trị bit tín hiệu B=2019 sau khi giấu bit 1 vào LSB của A
Ngược lại muốn giấu một bit có giá trị 0 vào tín hiệu A thì ta được tín hiệu mới C=218 (giữ nguyên giá trị ban đầu) ứng với 8 bit như Hình 2.7, điều này trong giấu tin được hiểu là ngầm định đã giấu.
| 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 |
Hình 2. 7 Giá trị của tín hiệu C=2019 sau khi giấu bit 0 vào LSB của A
Trong trường hợp tín hiệu audio được lấy mẫu với tần số lấy mẫu là 44100 Hz thì tín hiệu audio có thể biểu diễn dưới dạng 16 bit, khi đó người ta có thể giấu thông tin đến 8 bit có trọng số thấp thay vì 1 bit có trọng số thấp như sơ đồ trong Hình 2.9 [9].
Hình 2.8 Cách thức giấu tin trên bít có trọng số thấp nhất LSB
Hình 2. 9 Ví dụ giấu tin và tách trên 8 bit LSB của tín hiệu audio cơ sở
Với trường hợp này có thể giải thích vì sao nó vẫn có thể được sử dụng phổ biến trong trao đổi thông tin mật vì do thị giác của con người khó phát hiện ra sự khác biệt với các tín hiệu có tần số âm thanh thấp (nhỏ hơn <250 Hz) [6-8], do vậy người ta có thể lựa chọn giấu trên nhiều bit LSB để có thể trao đổi nhiều thông tin mật trong một tệp audio nào đó trong quá trình truyền đi.
Để tăng độ an toàn cho quá trình giấu tin và tách tin chúng ta có thể chọn số lượng bit LSB dùng để giấu tin sao cho phù hợp nhất mà không ảnh hưởng đến chất lượng âm thanh ban đầu. Do đó, trước khi tiến hành giấu tin, chúng ta cần kiểm tra trước độ dài của thông điệp cần giấu và độ dài file audio sẽ chứa. Từ việc kiểm tra này chúng ta có thể có những phân bố và lựa chọn các bit LSB một cách tốt nhất và tránh được quá trình thám mã trên các file audio có giấu tin.
Thuật toán giấu tin và tách tin trên k bit LSB của tín hiệu thời gian thực (tín hiệu cơ sở) trình bày chi tiết trong mục dưới đây.
Thuật toán giấu tin sử dụng LSB được mô tả như sau:
Thuật toán tách tin sử dụng LSB được mô tả như sau:
Đây là kỹ thuật được tác giả Pradeep Kumar Singh và cộng sự đề xuất năm 2010 dựa trên phương pháp cải tiến phương pháp giấu trên LSB của tín hiệu âm thanh [10]. Phương pháp này áp dụng để giấu ảnh xám trên tín hiệu audio bằng cách sử dụng 7 bit quan trọng nhất MSB của các tín hiệu audio để giấu các điểm ảnh, quét lần lượt các tín hiệu audio so sánh chuỗi bit nhị phân của điểm ảnh với 7 bit MSB của tín hiệu audio:
– Nếu giá trị một điểm ảnh cần giấu (chuyển sang chuỗi nhị phân) trùng với 7 bit quan trọng nhất MSB của tín hiệu audio thì viết vị trí tương ứng vào 3 bit LSB của tín hiệu audio là 1 để đánh dấu đã giấu một điểm ảnh vào tín hiệu này.
– Nếu giá trị điểm ảnh cần giấu không trùng với 7 bit MSB thì thay thế 3 bit LSB của tín hiệu audio đều bằng 0 để đánh dấu không giấu điểm ảnh ở tín hiệu này.
Quá trình giấu điểm ảnh sẽ thực hiện tiếp cho các điểm ảnh tiếp theo trên các tín hiệu audio cho đến khi giấu hết các điểm ảnh vào audio. Nếu không quét đến hết audio mà vẫn còn điểm ảnh chưa giấu thì thông báo ảnh quá lớn để giấu vào audio. Kỹ thuật giấu tin và tách tin ảnh giấu trên audio có thể minh họa theo Hình 2.10.
Hình 2. 10 Kỹ thuật giấu ảnh trên tín hiệu audio
Chi tiết về các bước thực hiện sẽ được trình bày trong thuật toán giấu tin giấu tin ảnh xám trên tín hiệu audio.
Thuật toán giấu tin ảnh xám trên tín hiệu audio như sau:
2.4 Kỹ thuật giấu tin văn bản kết hơp MSB và LSB trên file audio
Dựa vào kỹ thuật giấu ảnh xám của tác giả Pradeep Kumar Singh và cộng sự đề xuất năm 2010 trình bày trong mục 2.3. Chúng ta có thể cải tiến áp dụng cho phương pháp giấu thông tin văn bản vào tin hiệu audio bằng cách kết hợp MSB và LSB. Như chúng ta đã biết thông tin văn bản là dạng thông tin có nội dung toàn văn bản ký tự và số đơn thuần, trong nội dung không chứa các thông tin bảng biểu hay đồ hoặc… với những thông tin này khi lưu trữ trong máy tính chúng ta có thể lưu trong các tệp text của NotePad (*.txt) hoặc WordPad (*.rtf). Mỗi ký tự lưu trong tệp ứng với một mã ASCII có giá trị là 1 byte (giá trị từ 0 đến 255) nhưng chỉ có 128 ký tự đầu là hay dùng, còn lại là các ký tự mở rộng. Các ký tự có mã từ 0 đến 31 gọi là các ký tự điều khiển, không in ra được, được dùng để điều khiển các thiết bị ngoại vi, chẳng hạn ký tự có mã là 7 dùng để tạo một tiếng kêu bip, ký tự có mã là 13 dùng để chuyển con trỏ màn hình xuống đầu dòng dưới… do đó để truyền thông tin mật dưới dạng văn bản đặc biệt văn bản tiếng Anh ta chỉ cần sử dụng các ký tự từ 32 đến 127 là có thể biểu diễn đủ nội dung cần trao đổi.
Với nhận xét trên tác giả xin đề xuất phương pháp giấu văn bản trong tín hiệu audio bằng cách sử dụng 7 bit/tín hiệu để ẩn dữ liệu mà ít có sự thay đổi của tín hiệu audio gốc. Cụ thể đoạn văn bản được chuyển đổi thành mã ASCII, sử dụng 7 bit mã ASCII của mỗi tin so sánh với 7 bit cao MSB của các tín hiệu gốc, nếu gặp tín hiệu nào trùng khớp, ta sẽ đánh dấu sự có mặt của dữ liệu trong một tín hiệu cụ thể bằng cách sử dụng 4 bit LSB, theo nguyên tắc điều chỉnh số bit 1 trong 4 bit LSB là số lẻ. Trong trường hợp 7 bit cao MSB của tín hiệu gốc không trùng khớp với 7 bit của tin giấu ta sẽ điều chỉnh số bit 1 trong 4 bit LSB của tín hiệu là số chẵn để đánh dấu tín hiệu này không giấu tin. Quá trình giấu sẽ lặp lại cho đến khi giấu hết các ký tự của thông điệp.
Quá trình tách tin được thực hiện bằng cách kiểm tra 4 bit LSB của từng tín hiệu audio, nếu số bit 1 của 4 bit này là lẻ thì tách ra 7 bit MSB được ký tự đã giấu, ngược lại nếu số bit 1 là chẵn thì bỏ qua và thực hiện kiểm tra tiếp các tín hiệu tiếp theo.
Hình2.11 dưới đây minh họa phương pháp giấu ký tự “N” và “O” trong tín hiệu audio bằng cách so khớp 7 bit MSB và điều chỉnh 4 bit LSB khi giấu vào tín hiệu.
Hình 2. 11 Minh họa kỹ thuật giấu văn bản đưa vào 7 bit MSB và 4 bit LSB
Với phương pháp giấu tin này chúng ta không làm thay đổi quá nhiều số bit LSB như kỹ thuật giấu ảnh cấp xám trong audio đã trình bày trong Mục 2.3, với phương pháp giấu đó có thể dễ dàng bị tấn công bằng phương pháp thống kê LSB. ở đây khi cài đặt chúng ta có thể điều chỉnh sử dụng 2 hoặc 4 bit LSB để kiểm tra tính chẵn lẻ của bit 1 trong chuỗi.
Phương án khác trong trường hợp số lượng ký tự cần giấu vào audio quá nhiều trong khi số các tín hiệu có 7 bit MSB trùng khớp với 7bit của ký tự không đủ thì chúng ta có thể sử dụng phương án chỉ so khớp 4 bit của ký tự với 4 bit MSB của tín hiệu audio nếu trùng khớp ta thay thế 3 bit cuối của tín hiệu bằng 3 bit cuối của ký tự. Còn trong trường hợp không trùng khớp ta điều chỉnh 3 bit LSB của tín hiệu đều bằng 0 để đánh dấu tín hiệu này không giấu thông tin. Do đó trong trường hợp tách tin chúng ta chỉ việc kiểm tra 3 bit LSB nếu đều bằng 0 là không giấu tin, ngược lại ta tách tin giấu bằng cách lấy 4 bit MSB ghép với 3 bit LSB được ký tự đã giấu.
Tùy vào trường hợp với số lượng ký tự giấu cụ thể mà chúng ta có thể giấu dựa vào 4 đến 7 bit MSB để có thể giấu thông tin văn bản. Thuật toán giấu tin tương tự như đã trình bày trong Mục 2.3 nên ở mục này tác giả không trình bày chi tiết thuật toán giấu tin và tách tin.
Hình 2.12 Minh họa kỹ thuật giấu văn bản dựa trên 4 bit MSB và 3 bit LSB của tín hiệu audio
2.5 Kỹ thuật thủy vân số trên miền biến đổi của file audio
Đây là kỹ thuật do nhóm tác giả C.J. Ganier, Randall Holman, Julie Rosser và Erik Swanson đề xuất. Theo nhóm tác giả này thì hệ thống thính giác của người trưởng thành có thể phân biệt được tín hiệu âm thanh trong khoảng từ 4 kHz đến kHz, các tín hiệu thấp nhỏ hơn 4 kHz tai người khó có thể nhận biết. Trong thực tế các tín hiệu thấp nhỏ hơn 4 kHz không “được sử dụng”, do đó nhóm tác giả sử dụng tín hiệu này để nhúng thủy vân [9].
Kỹ thuật thủy vân số trên miền biến đổi là phương pháp thay vì giấu trực tiếp trên các tín hiệu miền thời gian thực thì các tín hiệu sẽ được biến đổi sang miền tần số sau đó mới chèn thông tin cần giấu vào. Tổng quát của phương pháp có thể mô tả qua sơ đồ trong Hình 2.13. Theo sơ đồ thì tín hiệu vào dùng để che giấu thông tin gọi là tín hiệu cơ sở (Base Signals), tín hiệu sau khi đã giấu thông tin gọi là tín hiệu mang tin (Combined Signals). Bộ LPF (Low Pass Filter) là bộ lọc thông thấp, là bộ lọc chỉ cho thành phần tần số thấp hơn tần số cắt đi qua, thành phần tần số cao thì bị loại bỏ, BPF (Band pass filter) là bộ lọc thông dải, là bộ lọc chỉ cho các thành phần có tần số trong một dải đi qua thôi, các thành phần bé hơn và lớn hơn thì loại bỏ. Bộ cos(wt) là bộ điều chỉnh tín hiệu sử dụng phép toán cosine. Bộ £ là bộ kết hợp tín hiệu cơ sở với tín hiệu thông điệp.
Hình 2. 13 Sơ đồ tổng quát giấu tin và tách tin trên miền tần số
Quy trình giấu tin được mô tả tóm tắt như sau: giả sử có tín hiệu vào để che giấu thông tin (gọi là tín hiệu cơ sở) và thông điệp (giả sử cũng là một đoạn tín hiệu audio nào đó) cần được che giấu. Khi đó biến đổi tần số Fourier của hai tín hiệu này được biểu diễn lần lượt trong Hình 2.14 a) và b).
Hình 2.14 Biến đổi tần số Fourier của tín hiệu cơ sở và tín hiệu thông điệp
Tiếp theo chúng ta thực hiện lọc sử dụng bộ lọc thông thấp LPF đến 18 kHz cho tín hiệu cơ sở, sẽ loại bỏ trên 4 kHz (kết quả như Hình2.15(a). Sử dụng bộ lọc thông giải BPF cho tín hiệu thông điệp với giải lọc từ 300 Hz đến 3.3 kHz (kết quả như Hình 2.15.(b).
Hình 2.15 a) Tín hiệu cơ sở sử dụng bộ lọc LPF, b) Tín hiệu thông điệp sử dụng BPF
Bây giờ chúng ta thực hiện điều chỉnh tín hiệu thông điệp (đã lọc) sử dụng biến đổi cosine với tần số mang 20 kHz. Kết hợp tín hiệu cơ sở (đã lọc) với tín hiệu thông điệp sau khi điều chỉnh chúng ta nhận được tín hiệu mới có giấu thông tin (Hình 2.16)
Hình 2. 16 Tín hiệu đã mang thông tin giấu
Quá trình tách tin được thực hiện ngược lại, sử dụng lọc thông giải BPF cho tín hiệu đã mang tin để tách ra giải thông của tin hiệu thông điệp đã gộp trong tin hiệu cơ sở. Kết quả sau bộ lọc BPF sẽ được điều chỉnh sử dụng bộ cos(wt) bằng phép cosine ta được tín hiệu sau điều chỉnh, tín hiệu này sẽ được sử dụng bộ lọc thông thấp LPF để được tín hiệu thông điệp đã giấu, kết quả được cho trong Hình 2.17
Hình 2. 17 Tín hiệu thông điệp sau khi tách ra
2.5.2 Thuật toán giấu tin và tách tin
Thuật toán giấu tin và tách tin trên miền biến đổi như trình bày sau đây:
Trong chương này, luận văn đã trình bày nguyên lý chung về giấu tin và tách tin trong file audio. Học viên cũng đã phân tích chi tiết hướng tiếp cận, thuật toán giấu tin, thuật toán tách tin của bốn kỹ thuật giấu tin trong file audio điển hình là kỹ thuật sử dụng bit có trọng số thấp nhất LSB, kỹ thuật giấu tin ảnh xám, kỹ thuật giấu tin văn bản kết hợp MSB và LSB và cuối cùng là kỹ thuật thủy vân số trên miền biến đổi. Dựa trên các phân tích, so sánh, đánh giá ưu nhược điểm của từng kỹ thuật học viên sẽ tiến hành thực nghiệm kiểm chứng lại các nhận xét trên trong Chương 3.
Chương 3. Cài đặt thử nghiệm hệ thống giấu tin trên audio
3.2.1 Tập dữ liệu Dataset 1
Tập dữ liệu Dataset 1 bao gồm 3 file âm thanh wav có kích thước, độ dài khác nhau. Thông tin chi tiết về các file này được cho trong Bảng3.1
Bảng 3. 1 Tập dữ liệu file wav trong file Dataset 1
| TT | Tên file wav | Dung lượng | Độ dài |
| 1 | HANIKEN | 465 KB | 0:00:43 |
| 2 | MARIO2 | 7.28 MB | 0:01:26 |
| 3 | FULLHOUSE3 | 10.9 MB | 0:02:10 |
Tập dữ liệu Dataset 2 bao gồm 10 file âm thanh. Trong đó có 5 file nhạc không lời và 5 file nhạc có lời. Dữ liệu thông điệp gồm đoạn âm thanh nào đó, tệp văn bản bất kỳ, ảnh nhị phân, ảnh cấp xám.
Bảng 3.2 Biểu đồ tín hiệu của 10 file âm thanh trong Dataset 2
Để tiếp tục kiểm chứng hiệu quả của các kỹ thuật giấu tin, học viên sử dụng tập dữ liệu file wav gồm 6 thể thoại khác nhau gồm: Pop, Rock, Blues, Hip-hop, Dance and Metal. Mỗi file được chuyển đổi sang dạng mp3 có bit rate khác nhau gồm 320, 256, 192, 128 và 96 kbps [14]. Thông tin chi tiết được cho trong Bảng3.3.
Bảng 3.3 Tập dữ liệu file mp3 chuẩn
| Tên file | Thời gian (phút) | Kích thước wav (MB) | 320kbps (mb) | 256kbps (mb) | 192kbps (mb) | 128kbps (mb) | 96kbps (MB) |
| Pop | 4:00 | 20.2 | 9.16 | 7.33 | 5.49 | 3.66 | 2.7 |
| Rock | 4:33 | 23 | 10.4 | 8.35 | 6.26 | 4.17 | 3.13 |
| Blues | 4:41 | 11.8 | 10.7 | 8.59 | 6.44 | 4.29 | 3.22 |
| Hip-hop | 5:27 | 27.5 | 12.4 | 9.98 | 7.48 | 4.99 | 3.74 |
| Dance | 6:12 | 31.3 | 14.2 | 11.3 | 8.53 | 5.68 | 4.26 |
| Metal | 6:28 | 32.6 | 14.8 | 11.8 | 8.88 | 5.92 | 4.44 |
Giao diện chính của chương trình gồm chức năng hiển thị thông tin chi tiết về file wav gồm tần số, âm lượng, độ dài…
Hình 3. 1 Giao diện chính của chương trình
Chức năng quan trọng nhất là chức năng giấu tin, người dùng nhập thông tin dưới dạng văn bản để giấu. Trong quá trình nhập văn bản, chúng ta phải kiểm tra độ dài của văn bản so với lượng thông tin có thể giấu trong file audio đang mở.
Hình 3.2 Giao diện giấu, tách tin văn bản của Audio
Hình 3. 3 Giao diện giấu tin văn bản của Audio “HANIKEN.WAV”
Hình 3.4 Giao diện tách tin văn bản của Audio “HANIKEN.WAV”
- Phân tích và đánh giá kết quả thực nghiệm
- Kết quả thực nghiệm giấu tin là văn bản trên bít có trọng số thấp nhất LSB
Quá trình giấu thông tin văn bản trên 3 file wav trong tập dữ liệu Dataset 1 được tiến hành theo thuật toán được trình bày trong Mục 2.2. Kết quả so sánh, đánh giá dựa trên tín hiệu đầu vào và tín hiệu đầu ra trong Bảng 3.4.
Bảng 3. 4 So sánh tín hiệu đầu vào và đầu ra của các file âm thanh trong dataset 1
Giấu văn bản gồm 13728 ký tự ứng với 109824 bit trên tập dữ liệu Dataset 1 sử dụng kỹ thuật giấu đã đề xuất trình kết hợp giữa 7 bit MSB với 4 bit LSB bày trong Mục 2.4 được kết quả trong Bảng3.5.
Bảng 3. 5 Kết quả so sánh tham số PSNR chất lượng của audio sau khi giấu
văn bản trong Dataset 2
| TT | Nhạc không lời | TT | Nhạc có lời |
| 1 | 85.6798 dB | 6 | 91.4732 dB |
| 2 | 89.6473 dB | 7 | 90.0247 dB |
| 3 | 83.4591 dB | 8 | 92.0687 dB |
| 4 | 84.6730 dB | 9 | 91.4382 dB |
| 5 | 87.3452 dB | 10 | 93.8745 dB |
3.4.2 Kết quả thực nghiệm giấu tin là ảnh xám
Giấu ảnh nhị phân cần giấu có kích thước 337x 336 pixel ứng với 113.232 bit trong tập audio sử dụng kỹ thuật giấu LSB được trình bày trong Mục 2.3. Thuật toán giấu tin cho phép thay đổi 4 bit LSB trong file âm thanh.
Kết quả thực nghiệm so sánh đánh giá thông số PSNR về chất lượng audio sau khi giấu ảnh nhị phân được cho trong Bảng3.6
Bảng 3. 6 Kết quả so sánh tham số PSNR chất lượng của audio sau khi giấu ảnh nhị phân trong Dataset 2
| TT | Nhạc không lời | TT | Nhạc có lời |
| 1 | 73.3162 dB | 6 | 79.0625 dB |
| 2 | 75.4257 dB | 7 | 77.6028 dB |
| 3 | 70.9296 dB | 8 | 79.4459 dB |
| 4 | 63.4935 dB | 9 | 78.3756 dB |
| 5 | 76.4811 dB | 10 | 78.9611 dB |
Giấu ảnh xám trong tập dữ liệu Dataset 2 sử dụng thuật toán kết hợp MSB và LSB được trình bày trong Mục 2.4. Kết quả so sánh, đánh giá giá tham số PSNR chất lượng của audio sau khi giấu ảnh xám được cho trong Bảng3.7
Bảng 3. 7 Kết quả so sánh tham số PSNR chất lượng của audio sau khi giấu tín hiệu audio trong Dataset 2
| TT | Nhạc không lời | TT | Nhạc có lời |
| 1 | 80.0608 dB | 6 | 81.3532 dB |
| 2 | 79.6676 dB | 7 | 84.0324 dB |
| 3 | 78.4592 dB | 8 | 82.0447 dB |
| 4 | 81.6744 dB | 9 | 86.4382 dB |
| 5 | 77.3498 dB | 10 | 88.567 dB |
Cùng giấu audio (có độ dài 111132 tín hiệu) trong tập dữ liệu audio sử dụng kỹ thuật giấu trên miền biến đổi tần số Fourier trình bày trong mục 2.5 ta được các kết quả trong Bảng 3.8
Bảng 3. 8 Kết quả so sánh tham số PSNR chất lượng của audio sau khi giấu tín hiệu audio trong Dataset 2
| TT | Nhạc không lời | TT | Nhạc có lời |
| i | 35.5063 dB | 6 | 26.0642 dB |
| 2 | 35.5063 dB | 7 | 27.1257 dB |
| 3 | 36.8012 dB | 8 | 2s.356 dB |
| 4 | 30.768 dB | 9 | 25.675s dB |
| 5 | 27.1032 dB | i0 | 25.3917 dB |
Kết quả thực nghiệm các kỹ thuật giấu tin trên tập Dataset 3 được cho trong Bảng 3.9 với nội dung các file văn bản được giấu có kích thước 100 KB. Các phương pháp được so sánh gồm:
- M16M (Mod 16 Method) được Bhattacharyya và cộng sự đề xuất trong [15].
- M16MA (Mod 16 Method with Number Sequence Generator Algorithm) được Bhattacharyya và cộng sự đề xuất trong [16].
- BF (Embedding in Between Frames) do Atoum cùng cộng sự đề xuất với kỹ thuật nhúng thông tin cần giấu vào giữa các frame [17].
- SSAS (Secure Scheme in Audio Steganography) được Atoum cùng cộng sự đề xuất trong [18].
Bảng 3. 9 So sánh giá trị PSNR thực hiện giấu văn bản trên các file mp3
| Tên file | LSB | LSB và MSB | M4M | M16M | BF | SSAS |
| Pop | 62.215 | 71.135 | 63.035 | 53.569 | 48.212 | 68.117 |
| Rock | 62.422 | 71.327 | 63.601 | 50.184 | 48.650 | 68.794 |
| Blues | 63.011 | 71.744 | 63.708 | 0.232 | 49.806 | 68.830 |
| Hip-hop | 63.782 | 73.825 | 64.390 | 51.019 | 49.3759 | 69.425 |
| Dance | 64.332 | 74.473 | 64.986 | 51.523 | 49.651 | 70.050 |
| Metal | 65.921 | 76.926 | 65.117 | 1.667 | 49.748 | 70.142 |
Kết quả so sánh tỷ lệ lỗi BER (Bit Error Rate) thực hiện giấu văn bản trên các file mp3 giữa các phương pháp được cho trong Bảng3.10.
Bảng 3. 10 So sánh tỷ lệ lỗi BER thực hiện giấu văn bản trên các file mp3
| Tên file | LSB | LSB và MSB | M4M | M16M | BF | SSAS |
| Pop | 0.0121 | 0.0232 | 0.0132 | 0.0098 | 0.0212 | 0.0032 |
| Rock | 0.0105 | 0.0152 | 0.0112 | 0.0091 | 0.0198 | 0.0029 |
| Blues | 0.0095 | 0.0094 | 0.0092 | 0.0081 | 0.0175 | 0.0027 |
| Hip-hop | 0.0093 | 0.0098 | 0.0091 | 0.0074 | 0.0169 | 0.0017 |
| Dance | 0.0072 | 0.0076 | 0.0087 | 0.0070 | 0.0145 | 0.0015 |
| Metal | 0.0080 | 0.0089 | 0.0081 | 0.0067 | 0.0142 | 0.0011 |
Kỹ thuật giấu văn bản trên LSB kết hợp với 7 bit MSB làm thay đổi rất ít giá trị của tín hiệu gốc nên giá tri của PSNR rất cao. Điều này đồng nghĩa với việc ít nhiễu so với giá trị ban đầu. Kỹ thuật giấu ảnh cấp xám và ảnh nhị phân có giá trị PSNR bằng nhau vì hai kỹ thuật này về cơ bản thay đổi số bit LSB của tín hiệu gốc như nhau.
Hình 3. 5 So sánh giá trị PSNR giữa ba phương pháp LSB, MSB và LSB, Miền biến đổi tần số trên Dataset 2
Kỹ thuật giấu tin trên miền biến đổi tần số Fourier có PSNR thấp nhất là trường hợp thay đổi nhiều giá trị ban đầu của tín hiệu audio gốc. So với các kỹ thuật giấu khác nó gây ra nhiễu tín hiệu gốc nhiều nhất nhưng chất lượng vẫn có thể chấp nhận được. Tuy nhiên kỹ thuật này là phương pháp có thể giữ thủy vân đã giấu bền vững trước một số tần công về xử tín hiệu.
Về kết quả so sánh giữa kỹ thuật LSB, MSB và LSB so với các kỹ thuật M16M, M16MA và SSAS cho thấy tỉ lệ nhiễu trên tín hiệu của phương pháp MSB và LSB cao hơn do sự thay đổi các bit trọng số cao sẽ ảnh hưởng lớn đến tín hiệu. Còn đánh giả dựa trên tỷ lệ lỗi BER trong Bảng 3.10 cho thấy LSB cho tỷ lệ lỗi trên tín hiệu ít hơn. Điều này cũng hoàn toàn đúng do các bit LSB thay đổi không làm ảnh hưởng nhiều đến tín hiệu sau khi được giấu tin.
Trong chương 3, học viên đã cài đặt thực nghiệm các kỹ thuật giấu tin trên ngôn ngữ lập trình C# và môi trường .Net Framework. Việc thực nghiệm trên các kỹ thuật khác nhau và đánh giá dựa trên giá trị PSNR để kiểm chứng chất lượng tín hiệu sau khi giấu tin có sự biến đổi nhiễu như thế nào so với tín hiệu gốc banđầu. Quá trình phân tích, so sánh các giá tri PSNR cho thấy mỗi kỹ thuật đều có các ưu nhược điểm riêng và chúng ta cần phải phối hợp nhiều kỹ thuật ứng với các nguồn tin cần giấu khác nhau. Tùy thuộc vào yêu cầu của tín hiệu sau khi giấu tin, chúng ta có thể lựa chọn phương pháp nào để tỷ lệ nhiễu trên tín hiệu PSNR và tỷ lệ lỗi bit BER tốt nhất để thực hiện.
Kỹ thuật giấu thông tin trong âm thanh số là một trong những hướng nghiên cứu chính của phương pháp giấu thông tin hiện nay và đã đạt được những kết quả khả quan. Luận văn đã luận văn đã trình bày tổng quan về khái niệm, kiến trúc, đặc điểm của một số kỹ thuật giấu tin điển hình trong file audio.
Luận văn đạt được một số kết quả cụ thể như sau.
- Giới thiệu tổng quan về bài toán giấu tin, mô hình, môi trường và các giao thức giấu tin.
- Phân tích nguyên lý giấu và tách tin trong file audio và tiêu chí đánh giá chất lượng âm thanh sau khi giấu. Phân tích, so sánh, đánh giá các kỹ thuật giấu tin trong file audio phổ biến hiện nay là kỹ thuật giấu tin trong file audio điển hình là kỹ thuật sử dụng bit có trọng số thấp nhất LSB, kỹ thuật giấu tin ảnh xám, kỹ thuật giấu tin văn bản kết hợp MSB và LSB và cuối cùng là kỹ thuật thủy vân số trên miền biến đổi.
- Cài đặt thử nghiệm ứng dụng giấu tin trong file audio trên ngôn ngữ lập trình C# và môi trường .Net Framework. Các thực nghiệm và so sánh giúp kiểm chứng lại ưu nhược điểm của từng phương pháp.
Học viên chưa nghiên cứu và thử nghiệm được trên âm thanh giọng nói thu thập trực tiếp như các bản tin để có thể đánh giá ảnh hưởng của thông tin giấu đến chất lượng âm thanh. Các phương pháp đánh giá mới chỉ dựa trên tính giá trị nhiễu PSNR của tín hiệu, chưa đánh giá được dựa vào hệ thống thính giác của người nghe thực sự để có sự nhìn nhận về hệ thống giấu tin một cách trực quan và đa dạng.
Sau thời gian nghiên cứu và thực hiện luận văn, học viên đã hiểu rõ về cơ chế làm việc của các kỹ thuật giấu tin trong file audio, thông qua đó, có thể tự xây dựng một ứng dụng giấu tin trong audio. Do hạn chế về thời gian nên trong đề tài này chưa nghiên cứu được phương pháp cải tiến giấu tin trên miền biến đổi của dữ liệu audio. Đặc biệt chưa đánh giá được độ bền vững của các kỹ thuật giấu tin khi bi một số tấn công làm ảnh hưởng đến tín hiệu của audio đã mang thông tin. Do giới hạn về mạt thời gian nên việc xây dựng ứng dụng còn nhiều thiếu sót, chưa đầy đủ. Học viên rất mong được sự đóng góp của các Thầy Cô và các bạn để hoàn thiện hơn đề tài luận văn này.
Hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài sẽ nghiên cứu phương pháp giấu tin bền vững trên tín hiệu audio.
E:\DỮ LIỆU COP CỦA CHỊ YẾN\LUAN VAN DUY TAN\LUAN VAN DUY TAN\LUAN VAN CO TUYET\LE MINH KY
