Giải pháp bảo vệ bản quyền ảnh số dựa trên kỹ thuật kết hợp thuỷ vân và mã hoá trực quan
Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh
GIẢI PHÁP BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH
SỐ DỰA TRÊN KỸ THUẬT KẾT HỢP
THUỶ VÂN VÀ MÃ HOÁ TRỰC QUAN
Giang Ngọc Dân∗, Tạ Minh Thanh‡∗
∗Học Viện Kỹ Thuật Quân Sự, 236 Hoàng Quốc Việt, Bắc Từ Liêm, Hà Nội
Tóm tắt—Bài báo đề xuất một giải pháp bảo vệ dữ liệu đa phương tiện (multimedia data). Mạng
bản quyền ảnh số sử dụng kết hợp hai kỹ thuật
đang được quan tâm, đó là kỹ thuật thuỷ vân và
kỹ thuật mã hoá trực quan. Trong giải pháp của
chúng tôi, thông tin bản quyền (logo bản quyền)
sẽ được phân tán thành n mảnh sử dụng lược đồ
phân tán k − out − of − n, còn gọi là lược đồ phân
tán (k, n). Một trong số các mảnh thông tin phân
tán sẽ được sử dụng để nhúng vào ảnh số để minh
chứng bản quyền của người dùng; n−1 mảnh phân
tán còn lại sẽ được sử dụng để đăng ký với Cục bản
quyền tác giả. Khi xác nhận bản quyền thuộc về
người dùng, nhà xác minh chỉ cần trích rút thông
tin thuỷ vân từ ảnh số, kết hợp với k − 1 mảnh
phân tán bất kỳ đã được đăng ký từ n − 1 mảnh
phân tán để phục hồi thông tin bản quyền. Kết quả
thí nghiệm của phương pháp đề xuất so sánh với
phương pháp chỉ dùng thuỷ vân số cho thấy phương
pháp của chúng tôi có hiệu quả thực tế hơn trong
ứng dụng bảo vệ bản quyền sản phẩm số.
Internet toàn cầu đã biến thành một “xã hội ảo”
nơi diễn ra quá trình trao đổi thông tin trong mọi
lĩnh vực như: chính trị, quân sự, quốc phòng, kinh
tế, thương mại. Chính trong môi trường mở và tiện
nghi như thế đã xuất hiện những vấn nạn, tiêu cực
như nạn ăn cắp bản quyền, nạn xuyên tạc thông
tin, truy cập thông tin trái phép. Một giải pháp
bảo vệ được sản phẩm số, bảo toàn thông tin và
bảo vệ bản quyền tác giả cho các sản phẩm số
đang được yêu cầu một cách cấp thiết. Trong các
giải pháp hiện nay, thuỷ vân số là giải pháp đang
được nhiều chuyên gia ủng hộ cho vấn đề bảo vệ
bản quyền sản phẩm đa phương tiện.
Để một phương pháp thủy vân kỹ thuật số có
hiệu quả thì tính ẩn và tính bền vững trước các
thao tác hình ảnh phổ biến như: nén, lọc, xoay,
cắt xén theo tỷ lệ, các cuôc tấn công thông đồng
trong số nhiều hoạt động xử lý tín hiệu kỹ thuật
số khác cần được đảm bảo. Các kỹ thuật thủy vân
ảnh kỹ thuật số hiện nay có thể nhóm lại thành hai
nhóm chính: kỹ thuật thủy vân miền không gian
và kỹ thuật thủy vân miền tần số. So với kỹ thuật
thủy vân miền không gian, kỹ thuật thủy vân miền
tần số chứng minh sự hiểu quả hơn trong việc đạt
được các yêu cầu về tính ẩn và tính bền vững của
thuật toán thủy vân kỹ thuật số.
Từ khóa—Thủy vân ảnh kỹ thuật số, Mã hoá
trực quan, Bảo vệ bản quyền hình ảnh, Biến đổi
sóng con rời rạc (DWT), Biến đổi Cosine rời rạc
(DCT), Xác thực bản quyền tác giả.
I. GIỚI THIỆU
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đã đem lại
những thay đổi sâu sắc trong xã hội và trong cuộc
sống. Sự ra đời của những phần mềm có tính năng
rất mạnh, các thiết bị mới như máy ảnh kỹ thuật
số, máy quét chất lượng cao, máy in, máy ghi âm
kỹ thuật số, v.v.. . đã với tới thế giới tiêu dùng
rộng lớn để sáng tạo, xử lý và thưởng thức các
Các biến đổi miền tần số thường được sử dụng
bao gồm: Biến đổi sóng con rời rạc (Discrete
Wavelet Transform - DWT), Biến đổi Cosine rời
rạc (Discrete Consine Tranform - DCT) và Biến
đổi Fourier rời rạc (Discrete Fourier Transform
- DFT). Những đề xuất sử dụng những biến đổi
miền tần số đã được đề cập rất nhiều trong những
nghiên cứu gần đây như đề xuất kỹ thuật thuỷ vân
trên miền tần số DCT [1]–[4], trên miền tần số
DWT [5]–[8], và trên miền tần số DFT [9], [10].
Tác giả liên hệ: Giang Ngọc Dân,
Email: giangngocdan[email protected].
Đến tòa soạn: 10/2020, chỉnh sửa: 11/2020, chấp nhận
đăng: 12/2020.
‡ Corresponding author
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
28
Giải pháp bảo vệ bản quyền ảnh số dựa trên kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số và mã hoá trực quan
Những phương pháp đề xuất này đã chỉ rõ được các băng con DWT đã được lựa chọn của ảnh chứa
ưu điểm của việc giấu thông tin trên miền tần số thông tin. Việc xác định bản quyền sản phẩm số
để tạo ra các giải pháp thuỷ vân bền vững, phù được thực hiện trong việc trích thông tin từ ảnh
hợp cho các ứng dụng bảo vệ bản quyền sản phẩm số, đồng thời phải kết hợp với giải mã trong mật
số. Các kỹ thuật thuỷ vân trên miền tần số thường mã trực quan để phục hồi lại thông tin bản quyền.
được lựa chọn cho thích hợp với những đối tượng Chính vì vậy, tính bảo mật thông tin bản quyền
chịu tác động của các kỹ thuật như nén sẽ được tác giả cũng được cải thiện và đảm bảo an toàn
áp dụng cho giải pháp thuỷ vân trên miền tần số cho người sử dụng.
DCT, cải tiến chất lượng ảnh sau khi nhúng thuỷ
vân sẽ được áp dụng cho giải pháp thuỷ vân trên
miền tần số DWT, ... Tuy nhiên, DWT được sử
dụng trong thủy vân ảnh kỹ thuật số thường xuyên
hơn do đặc tính định vị không gian và đa độ phân
giải của nó, tương tự như mô hình lý thuyết của
hệ thống thị giác con người. Các cải tiến hiệu
năng tốt hơn trong các thuật toán thủy vân ảnh
kỹ thuật số dựa trên DWT có thể đạt được bằng
nhiều cách cho phù hợp với những đối tượng sản
phẩm số khác nhau như nhạc số, phim số, và ảnh
số.
Để cân bằng việc cải tiến chất lượng ảnh số sau
khi nhúng thuỷ vân và tính bền vững của thông
tin thuỷ vân, những nghiên cứu trên miền tần số
mở rộng như q-DCT [11], q-DWT [12], hay q -
SVD [13] cũng được đề xuất nhằm cân bằng hai
mục tiêu trên. Tuy nhiên, việc điều chỉnh giá trị
tham số q để thoả mãn điều kiện cân bằng cả hai
tiêu chí là khó đạt được. Các tác giả đã phải thực
hiện bước đánh giá khảo sát tiêu chí chất lượng
ảnh sau khi nhúng và độ bền vững của thuỷ vân
để chọn ra giá trị thích hợp nhất cho tham số q.
Một kỹ thuật khác nhằm bảo vệ bản quyền ảnh
số là kỹ thuật thuỷ vân rỗng, trong đó, thông tin
thuỷ vân sẽ không nhúng trực tiếp vào ảnh số mà
các đặc trưng bền vững của ảnh số sẽ được trích
chọn để mã hoá với thông tin bản quyền để tạo ra
thông tin đăng ký với Cục bản quyền tác giả [14].
Tuy nhiên, thuỷ vân rỗng phụ thuộc nhiều vào tính
chất và đặc trưng của ảnh số. Đối với những ảnh
có độ “phức tạp” lớn thì đặc trưng được trích rút
sẽ bền vững với những tấn công ảnh.
Trong bài báo này, chúng tôi tổ chức nội dung
như sau: Các kiến thức liên quan được trình bày
trong mục II. Trong mục III, kiến trúc và chi
tiết mô tả về mô hình đề xuất được đưa ra. Thí
nghiệm và đánh giá được trình bày trong phần IV.
Kết luận, dự kiến nội dung cải thiện và xu hướng
nghiên cứu được đưa ra trong mục V.
II. CÁC KỸ THUẬT LIÊN QUAN
Phép biến đổi DWT đã được sử dụng rộng rãi
trong nhiều ứng dụng xử lý tín hiệu kỹ thuật số.
Trong khi đó, kỹ thuật mật mã trực quan là một
kỹ thuật mã hóa mà ở đó thông tin trực quan (hình
ảnh, văn bản,...) được mã hóa sao cho việc giải
mã có thể được thực hiện bởi hệ thống thị giác
của con người. Trong phần này, chúng tôi giới
thiệu ngắn gọn hai kỹ thuật trên và phác họa liên
quan của chúng đối với việc triển khai kỹ thuật
thủy vân trên ảnh kỹ thuật số.
A. Biến đổi DWT
Biến đổi DWT: Sóng con là các hàm đặc biệt
ở dạng tương tự như hình sin và cosin trong phân
tích Fourier, được sử dụng như các hàm cơ sở để
biểu diễn tín hiệu [21]–[24].
Do nhu cầu tính toán và xử ly các dữ kiện thực
trên máy tính, Daubechies (1990) đưa ra một một
họ Wavelet quan trọng được dùng để tính biến đổi
Wavelet rời rạc (DWT). Theo cách tiếp cận này,
ứng với hàm Wavelet Ψ(x), người ta đưa ra một
hàm số tỉ lệ Φ(x) được dùng để tính Ψ(x) . Mối
quan hệ giữa hàm tỉ lệ và hàm wavelet được cho
bởi công thức (1) và (2):
Trong bài báo này, để làm phong phú tính ứng
dụng trong sử dụng miền tần số DWT, chúng
tôi đề xuất thuật toán thủy vân ảnh kỹ thuật số
dựa trên việc kết hợp kỹ thuật mật mã trực quan
(Visual Secret Sharing) và phép biến đổi sóng con
rời rạc DWT. Điểm nổi bật của thuật toán là thủy
vân, còn gọi là thông tin bản quyền, được chia
thành các mảnh chia sẻ bí mật (shares) bằng kỹ
thuật mật mã trực quan, sau đó được nhúng vào
N−1
X
Φ(x) =
ckφ(2x − k)
(1)
k=0
N−1
X
Ψ(x) =
(−1)kck.Φ(2x + k − N + 1) (2)
k=0
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
29
Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh
Với Φ(x) là hàm tỉ lệ, Ψ(x) là hàm Wavelet, N là
một số chẵn và k ∈ Z.
Các phép lọc được tiến hành với nhiều tầng
(level) khác nhau và để khối lượng tính toán
không tăng, khi qua mỗi bộ lọc, tín hiệu được
lấy mẫu xuống 2.
Ứng với mỗi tầng, tín hiệu có độ phân giải
khác nhau. Do đó, phép biến đổi sóng con rời
rạc được gọi là phân tích đa phân giải (MRA -
Multiresolution Analysis).
Tại mỗi tầng lọc, biểu thức của phép lọc được
cho bởi công thức (3) và (4):
Hình 2: Ví dụ cho lược đồ chia sẻ bí mật của
Shamir
X
B. Mật mã trực quan - Visual Secret Sharing
yhigh(n) =
ylow(n) =
S(n).g(2k − n),
S(n).h(2k − n),
(3)
(4)
Mật mã trực quan là một kỹ thuật mã hóa mà
trong đó, thông tin trực quan (hình ảnh, văn bản...)
được mã hóa theo cách mà việc giải mã có thể
được thực hiện thông qua hệ thống thị giác của
con người (Hình 1) mà không cần đến sự trợ giúp
của máy tính [15].
n
X
n
trong đó, S(n) là tín hiệu, h(n) là đáp ứng xung
của các bộ lọc thông thấp tương ứng với hàm (1)
và g(n) là đáp ứng xung của các bộ lọc thông
cao tương ứng với hàm (2). Hai bộ lọc này liên
hệ nhau theo hệ thức (5):
Ý tưởng của chia sẻ bí mật được đề xuất bởi
Adi Shamir [16] và G.Blakley [17] vào năm 1979.
Bốn năm sau đó, vào năm 1983, một phương pháp
chia sẻ bí mật khác được để xuất bởi Asmuth và
Bloom [18]. Theo đó, lược đồ của Shamir dựa trên
phép nội suy đa thức; lược đồ của Blakley dựa trên
hình học siêu phẳng và lược đồ của Asmuth và
Bloom dựa trên định lý số dư Trung Quốc.
Trong số những lược đồ chia sẻ bí mật được
đề xuất, lược đồ chia sẻ bí mật của Shamir được
xem là tiềm năng nhất cho việc bảo vệ bản quyền
hình ảnh. Nền tảng của lược đồ này là chia hình
ảnh thành các mảnh chia sẻ bí mật (shares hay
shadows). Để thu được hình ảnh gốc, chúng ta
chỉ cần kết hợp các shadows này lại với nhau như
Hình 2.
h(N − 1 − n) = (−1)ng(n),
(5)
trong đó, N là số mẫu trong tín hiệu.
Tín hiệu S(n) có thể được tái tạo theo các
bước ngược lại gọi là phép biến đổi sóng con
rời rạc nghịch (IDWT, inverse discrete wavelet
transform).
Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng phương
pháp tạo các mảnh chia sẻ bí mật từ hình ảnh
gốc (Original Image) bằng "Chuỗi ngẫu nhiên" -
RandomSequence [19]. Với lược đồ k − out −
of − n, giả sử, ta có một tập P của n phần tử,
một hình ảnh bí mật S được mã hóa trong n phần
tử này được gọi là các mảnh chia sẻ bí mật. Với
mỗi một thành phần trong tập P sẽ nhận một mảnh
chia sẻ, với bất kỳ k mảnh chia sẻ hoặc nhiều hơn
được xếp chồng lên nhau thì thông điệp (hình ảnh)
sẽ được hiển thị. Nhưng nếu có ít hơn k mảnh chia
sẻ hoặc cố gắng phân tích bằng một phương pháp
khác thì thông điệp đó vẫn được mã hóa.
Hình 1: Hệ thống thị giác của con người có chức
năng như một phép OR
Đối với lược đồ k−out−of −n sử dụng Chuỗi
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
30
Giải pháp bảo vệ bản quyền ảnh số dựa trên kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số và mã hoá trực quan
bởi logic sau:
+ Khởi tạo tất cả các bit của St là giá trị “0”,
với (1 ≤ t ≤ n).
+ Nếu bit thứ i của một điểm ảnh trên I mang
giá trị “1” thì:
Tạo một số ngẫu nhiên r trong khoảng từ 1 đến
ns.
Tiến hành phép tính toán OR giữa bit thứ i của
Sj (Với 1 ≤ j ≤ n) với bit thứ j của chuỗi Sqr,
với 1 ≤ r ≤ ns.
Các bước tiến hành tái tạo hình ảnh ban đầu:
Bước 1: Chọn s mảnh chia sẻ (với s ≥ k )
trong số n mảnh chia sẻ bí mật được tạo ra trước
đó.
Bước 2: Tiến hành phép OR giữa các bit thứ j
của các mảnh chia sẻ với nhau. Với 1 ≤ j ≤ w∗h
để phục hồi hình ảnh logo I với kích thước w×h.
Hình 3: Chuỗi ngẫu nhiên
Với việc áp dụng thuật toán của VSS như trên,
chúng tôi có thể phân tán ảnh logo là thông tin
bản quyền để có thể cải thiện tính bảo mật thông
ngẫu nhiên - Random Sequence, một chuỗi ngẫu
tin tác giả khi nhúng thông tin bản quyền vào sản
phẩm số.
nhiên được cấu thành từ (n − k + 1) giá trị “1”
và (k − 1) giá trị “0”. Trong lược đồ này, chúng
ta sẽ có số lượng chuỗi ngẫu nhiên (ns) là tổ hợp
C. Một số kỹ thuật bảo vệ bản quyền ảnh số
chập (k − 1) của n (ns = nC(k - 1)).
Khi tiến hành tạo các mảnh chia sẻ bí mật,
trước tiên, chúng tôi khởi tạo toàn bộ các bit của
n mảnh chia sẻ bí mật bằng “0”, sau đó chuyển
giá trị của tất cả các điểm ảnh trên ảnh gốc I
thành các bit nhị phân. Tại mỗi điểm ảnh trên I,
xác định vị trí của các bit có giá trị bằng “1”.
Nếu bit ở vị trí đã xác định có giá trị bằng “1”
thì cũng tại vị trí bit đó trên (n − k + 1) mảnh
chia sẻ bí mật của tập hợp n mảnh chia sẻ cũng
phải được gán giá trị “1” và cũng ở vị trí đó trên
(k − 1) mảnh chia sẻ còn lại sẽ mang giá trị “0”.
Nếu nhìn từ một phía khi xếp chồng các mảnh
chia sẻ với nhau thì chuỗi bit ở vị trí được xác
định sẽ có (n − k + 1) số “1” và (k − 1) số “0”.
Điều này được mô tả trực quan như Hình 3.
Các bước tiến hành tạo các mảnh chia sẻ bí mật
bằng chuỗi ngẫu nhiên Random Sequence như sau:
Bước 1: Đưa vào ảnh gốc logo I, số mảnh chia
sẻ cần tạo (n) và số mảnh chia sẻ tối thiểu để tái
tạo lại ảnh gốc (k).
Để bảo vệ được bản quyền tác giả của các sản
phẩm số, các kỹ thuật bảo vệ phải đảm bảo được
sản phẩm đó mang những thông tin đặc biệt, như
thông tin tác giả, ngày sinh, ... nhằm chứng minh
được với mọi người sản phẩm đó thuộc quyền sở
hữu của người tạo ra sản phẩm số.
Dựa trên yêu cầu đó, một số giải pháp bảo vệ
bản quyền ảnh số đã được đề xuất như:
Thủy vân số: Đây không phải là một kỹ thuật
mới, phương pháp thủy vân đầu tiên được tiến
hành trên giấy với mục đích truyền tin mật. Đó
là một thông tin nhỏ được nhúng chìm trong giấy
để thể hiện bản gốc của mẩu tin.
Đối với thủy vân trên ảnh số, kỹ thuật nhúng
một lượng thông tin vào bức ảnh và thông tin
đó sẽ gắn liền với bức ảnh. Điều đó có nghĩa là,
thông tin sau khi được nhúng vào bức ảnh nó sẽ
trở thành một thành phần của bức ảnh đó. Chính
vì yếu tố này mà thủy vân trên ảnh số được áp
dụng rất phổ biến cho mục đích bảo vệ bản quyền
ảnh số.
Bước 2: Tính số lượng chuỗi ngẫu nhiên (ns).
Với ns = nC(k-1) và khởi tạo các chuỗi ngẫu
nhiên: Sq1, Sq2, ..., Sqns.
Mã hóa: Các kỹ thuật mã hóa đối với vấn đề
bảo vệ bản quyền ảnh số, là hoàn toàn khác so
Bước 3: Giả sử các mảnh chia sẻ của ảnh gốc với thủy vân. Mã hóa cung cấp phương thức bảo
(I) được ký hiệu là S1, S2, ..., Sn và được tạo ra mật thông qua việc mã hóa và giải mã. Tuy nhiên,
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
31
Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh
Ảnh Gốc
LOGO
n shares…
(k,n) share + AES
Biến đổi DWT 2 mức và nhúng vào kênh Red của ảnh gốc
DWT
R
R
Biến đổi DWT 2 mức và nhúng vào kênh Green của ảnh gốc
Biến đổi DWT 2 mức và nhúng vào kênh Blue của ảnh gốc
DWT
G
B
G
B
DWT
NC =
IDWT
IDWT
IDWT
PSNR =
R
G
B
LOGO
DWT
R
R
Ảnh đã được nhúng
thủy vân
DWT
DWT
G
B
G
Kết hợp K share + key AES
B
IDWT
Share đã nhúng vào ảnh gốc
Hình 4: Sơ đồ mô tả thuật toán
mã hóa không thể cung cấp khả năng giám sát và
bảo vệ nội dung thông tin sau khi giải mã.
III. ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN BẢO VỆ BẢN
QUYỀN ẢNH SỐ KẾT HỢP THUỶ VÂN VÀ VSS
Trong bài báo này, chúng tôi tập trung nghiên
cứu về thuật toán nhúng và trích thủy vân đối
với ảnh màu (color image) sử dụng phép biến đổi
sóng con DWT. Dữ liệu đầu vào của thuật toán
là: 01 ảnh màu để làm ảnh chứa thủy vân (Cover
Image) và 01 ảnh màu khác để làm logo (Secret
Image). Để tăng mức độ bảo mật cho thủy vân,
chúng tôi sử dụng kỹ thuật mật mã trực quan để
chia ảnh thủy vân thành n mảnh chia sẻ bí mật.
Một trong số n mảnh chia sẻ bí mật được tạo
ra sẽ được chọn làm ảnh thủy vân (Watermark)
và được nhúng vào ảnh chứa thủy vân. Kỹ thuật
nhúng thuỷ vân của bài báo sẽ được triển khai
trên cả ba kênh màu R, G, B của ảnh gốc sau khi
biến đổi tần số DWT.
Ngoài ra, việc tấn công trên hệ thống mã hóa
và hệ thống thủy vân cũng có nhiều khác biệt.
Đối với mã hóa, khi kẻ tấn công giải mã được
thông điệp bí mật cũng tức là hệ thống mã hóa
đã bị phá vỡ. Nhưng để phá vỡ một hệ thống thủy
vân cần hai giai đoạn là: kẻ tấn công phải phát
hiện được kỹ thuật thủy vân đang được sử dụng,
hai là, kẻ tấn công phải đọc, sửa đổi hoặc loại bỏ
được thủy vân đã được nhúng.
Như vậy, kỹ thuật thủy vân và mã hóa, cả hai
đều có những ưu và nhược điểm riêng, do đó,
trong nhiều trường hợp nên sử dụng kết hợp cả
hai kỹ thuật này. Ở phần tiếp theo của bài báo này,
chúng tôi sẽ đề xuất một giải pháp kết hợp giữa
thủy vân và mã hóa nhằm đảm bảo cả hai yếu tố
Để xác minh bản quyền tác giả của ảnh số, sau
bảo mật thông tin và bảo vệ được bản quyền tác khi trích xuất thủy vân (mảnh chia sẻ bí mật đã
giả cho ảnh số. được nhúng vào ảnh chứa), tiếp tục áp dụng kỹ
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
32
Giải pháp bảo vệ bản quyền ảnh số dựa trên kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số và mã hoá trực quan
thuật mật mã trực quan để tổng hợp các mảnh
chia sẻ để thu được logo ban đầu.
Sơ đồ quy trình hoạt động của thuật toán được
Ảnh Gốc
Logo
mô tả trong Hình 4.
R
R
G
G
B
B
A. Thuật toán nhúng thuỷ vân
DWT
DWT
DWT
DWT
DWT
DWT
Hình 5 mô tả hệ thống đề xuất của chúng tôi
kết hợp kỹ thuật mật mã trực quan vào quá trình
nhúng thủy vân. Thuật toán nhúng thủy vân dựa
trên phương pháp biến đổi sóng con rời rạc đối với
ảnh màu kết hợp với kỹ thuật mật mã trực quan
giúp nâng cao nhiều khả năng ứng dụng mới trong
lĩnh vực bảo vệ bản quyền tác giả.
Thuật toán nhúng thủy vân
IDWT
IDWT
IDWT
Sau khi áp dụng kỹ thuật mật mã trực quan để
tạo n mảnh chia sẻ bí mật từ ảnh logo, chọn một
hoặc một số mảnh chia sẻ và nhúng vào ảnh chứa.
Quá trình nhúng thủy vân vào ảnh chứa được mô
tả như Hình 6.
Kết hợp 3 kênh màu R G B
Ảnh đã nhúng thủy
vân
Bước 1: Tiến hành tách ảnh gốc và ảnh logo
thành các kênh màu riêng biệt Red (R), Green
(G), Blue (B).
Bước 2: Áp dụng DWT để phân tích ảnh gốc
thành bốn băng con: LL1, HL1, LH1 và HH1.
Tiếp tục biến đổi DWT cho băng con HL1 để có
bốn các băng con nhỏ hơn và chọn băng con LL2.
Bước 3: Thực hiện nhúng thủy vân trên từng
Hình 6: Thuật toán nhúng thủy vân sử dụng DWT
kênh màu theo công thức sau:
Watermarkedi,j = Vi,j + αWi,j,
(6)
trong đó:
V i, j là băng con với hệ số tương ứng.
α là cường độ nhúng trên từng kênh màu.
Bước 4: Thực hiện phép biến đổi IDWT 2 mức
và kết hợp các kênh màu để thu được ảnh đã
nhúng thủy vân.
B. Thuật toán trích xuất thủy vân
Quá trình trích rút thông tin thực hiện ngược
lại so với quy trình nhúng thông tin, được mô tả
trong Hình 7.
Bước 1: Tiến hành phân tích ảnh gốc và ảnh
đã thủy vân thành các kênh màu riêng biệt Red
(R), Green (G), Blue (B).
Bước 2: Thực hiện phép biến đổi DWT 2 mức
cho ảnh chứa thủy vân và ảnh gốc.
Hình 5: Mô tả việc ứng dụng mật mã trực quan
vào thuật toán
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
33
Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh
Ảnh chứa
thủy vân
Ảnh Gốc
R
R
G
G
B
B
DWT
DWT
DWT
DWT
DWT
DWT
Thuật toán trích thủy vân
IDWT
IDWT
IDWT
Hình 8: Ảnh gốc (a), Logo gốc (b), Watermarked
Image (c), Thủy vân trích xuất được (d)
Kết hợp 3 kênh màu R G B
Bảng I: Kết quả PSNR và NC trên các ảnh chứa
khác nhau
Logo
Ảnh thử nghiệm
Lena
PSNR
NC
34.7672 0.974729
34.7935 0.975822
34.8068 0.975416
34.8077 0.976204
34.9288 0.973707
Pepper
Couple
Mandrill
Parrots
Hình 7: Thuật toán trích rút thủy vân sử dụng
DWT
Bước 3: Tiến hành trích xuất thủy vân theo
công thức sau:
A. Tính không thể nhận biết được
Được định nghĩa là chất lượng cảm nhận của
hình ảnh mang tin không được làm biến dạng bởi
sự hiện diện của ảnh thủy vân. Để đánh giá chất
lượng của hình ảnh có chứa thủy vân, sử dụng tỷ
số tín hiệu cực đại trên nhiễu (Peak signal to noise
ratio - PSNR). PSNR tính băng đơn vị decibel
(dB) được đưa ra trong công thức (8) dưới đây:
Extractedi,j = (Wi,j − Vi,j)/α,
trong đó, Wi,j và Vi,j là thành phần LL2 của
ảnh đã giấu thuỷ vân và ảnh gốc. Extractedi,j
là thành phần của thuỷ vân trích rút.
Bước 4: Tái tạo ảnh logo ban đầu bằng cách kết
hợp thủy vân vừa trích xuất được với các mảnh
chia sẻ bí mật thu được ở phần mật mã trực quan.
(7)
MAX(I)
√
PSNR = 20 log10
,
(8)
MSE
IV. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ KHẢO SÁT
trong đó, MAX(I) = 255 và giá trị của MSE
được tính bởi công thức (9):
Ở mục này, chúng tôi sử dụng hình ảnh Lena,
Pepper, Couple, Mandrill, Parrots kích thước
256 × 256 để làm ảnh chứa thủy vân và ảnh logo
của Học viện Kỹ thuật quân sự để làm thủy vân,
nhằm đánh giá hiệu năng của thuật toán thủy vân
trên miền tần số DWT kết hợp kỹ thuật mật mã
trực quan để đánh giá và thử nghiệm mô hình đề
xuất.
p
q
X X
1
MSE =
(I(i, j) − Iw(i, j))2
(9)
pxq
i=1 j=1
B. Tính bền vững
Tính bền vững là thước đo khả năng miễn
Hiệu quả của thuật toán thường được đánh giá
bởi hai đặc trưng là: tính không thể nhận biết được nhiễm của thủy vân trước các loại tấn công khác
và tính bền vững. nhau. Để đánh giá tính bền vững của thủy vân
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
34
Giải pháp bảo vệ bản quyền ảnh số dựa trên kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số và mã hoá trực quan
Hình 10: Ảnh gốc (a), Watermarked không phân
tán (b) và phân tán (c), Thủy vân gốc (d), thủy
Hình 9: Kết quả trích xuất thủy vân sau khi thử
vân không phân tán (e) và phân tán (f)
nghiệm tấn công
Bảng II: Giá trị NC khi sử dụng phương pháp
được đề xuất trên ảnh chứa Lena trong điều kiện
bị tấn công
C. Các phép tấn công ảnh
Dựa vào những biến đổi có chủ đích hay không
có chủ đích đối với hệ thủy vân mà ta có thể phân
biệt thành một số loại tấn công sau:
- Biến đổi tín hiệu: làm sắc nét, thay đổi độ
tương phản, màu, gamma.
Loại tấn công
NC
salt and pepper 0.92044
gaussian
poisson
equalization
median
0.82326
0.91805
0.70237
0.9567
- Nhiễu cộng, nhiễu nhân.
- Lọc tuyến tính.
- Nén mất thông tin.
- Giảm dữ liệu: cropping, sửa histogram.
- Thủy vân nhiều lần.
sharpening
blur
0.95019
0.8814
JPEG
0.78889
Trong bài báo này, chúng tôi sẽ tiến hành thử
nghiệm tấn công trên ảnh đã nhúng thuỷ vân và
đánh giá kết quả về hiệu quả của thuật toán trước
một số loại tấn công như: nhiễu salt and pepper,
làm mờ ảnh, lọc trung bình và thay đổi độ tương
phản, ...
trong điều kiện bị tấn công, chúng tôi sử dụng hệ
số tương quan chéo chuẩn hóa NC (Normalization
Cross - Correlation), được tính bởi công thức dưới
đây:
P
P
M1
i=1
P
M2
j=1 W(i, j).W0(i, j)
NC =
(10)
P
M1
i=1
M2
j=1, W(i, j)2
D. Kết quả thực hiện
Chúng tôi thực hiện thuật toán mật mã trực
trong đó, W(i, j), W0(i, j) là giá trị của các phần quan cho hình "logo" như đã đề cập ở phần trước
tử của logo gốc và logo sau khi phục hồi. Hệ số để thu được các mảnh chia sẻ bí mật, sau khi được
tương quan chéo chuẩn hóa NC, có giá trị trong mã hóa qua kỹ thuật mật mã trực quan thủy vân
khoảng từ 0 đến 1. Giá trị của NC càng gần với 1, được gọi là thủy vân phân tán, sau đó áp dụng
tính bền vững của giải pháp thuỷ vân càng tốt. Tuy phép biến đổi sóng con rời rạc DWT 2 mức cho
nhiên, với NC lớn hơn hoặc bằng 0.75 là ngưỡng 5 ảnh màu và chọn một mảnh chia sẻ bí mật để
có thể chấp nhận được.
nhúng vào băng con LL2 của mỗi ảnh.
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
35
Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh
Bảng III: Đánh giá kết quả NC giữa phương pháp thủy vân được đề xuất và phương pháp thủy vân
không phân tán trong điều kiện bị tấn công
Loại
tấn
Lena
Pepper
Couple
Mandrill
Parrots
công
Không
phân
tán
Không
phân
tán
Không
phân
tán
Không
phân
tán
Không
phân
tán
Đề
xuất
Đề
xuất
Đề
xuất
Đề
xuất
Đề
xuất
Salt
and
pepper
0.90158 0.92044
0.85641 0.82326
0.94793 0.95103
0.77968 0.82737
0.9316
0.99298
0.93381 0.95273
0.83546 0.98768
0.93565 0.94549
0.83709 0.88191
Nhiễu
Gaus-
sian
0.61476 0.79696
Nhiễu
Poisson
0.87501 0.91805
0.06346 0.70237
0.95222 0.9567
0.87414 0.95019
0.94305 0.95751
0.72598 0.7627
0.96127 0.9734
0.90326 0.93317
0.95824 0.97769
0.58557 0.50587
0.96353 0.97186
0.93011 0.95518
0.93233 0.94267
0.56728 0.84345
0.93928 0.9477
0.91084 0.92884
0.93043 0.94571
0.71602 0.78542
0.96776 0.97002
0.94194 0.95003
Equaliz
ation
Lọc
Median
Sharpenn
ing
Làm
mờ
(Blur)
0.49682 0.8814
0.71298 0.78889
0.61922 0.88519
0.69397 0.84741
0.64215 0.89293
0.74213 0.86872
0.60383 0.90287
0.72753 0.841
0.68032 0.90587
0.74494 0.84613
Nén
JPEG
Hình 11: So sánh, đánh giá giữa thủy vân không phân tán và thủy vân phân tán được đề xuất trên
ảnh chứa Lena
1) Tính không thể nhận biết được: Chúng tôi hành đo giá trị NC giữa thủy vân gốc và thủy vân
đã đánh giá tính chất này của ảnh sau khi được sau khi trích xuất.
nhúng thủy vân bằng thuật toán kết hợp mật mã
Kết quả của quá trình nhúng và trích xuất thủy
vân của ảnh Lena được thể hiện trong Hình 8. Kết
quả sau khi nhúng ảnh phân tán logo Hình 8(b)
trực quan và DWT bằng cách đo PSNR giữa ảnh
gốc và ảnh đã được nhúng thủy vân cũng như tiến
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
36
Giải pháp bảo vệ bản quyền ảnh số dựa trên kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số và mã hoá trực quan
Salt&Pepper
Gaussian
Equalization
Median
Sharpenning
Blur
Poisson
JPEG
Ảnh bị tấn công
Thủy vân không
phân tán
NC = 0.943053
NC = 0.903263
NC = 0.619219
NC = 0.947933
NC = 0.779689
NC = 0.725986
NC = 0.96127
NC = 0.693972
Phương pháp
được đề xuất
NC = 0.957508
NC = 0.933171
NC = 0.885192
NC = 0.951003
NC = 0.827365
NC = 0.762725
NC = 0.973411
NC = 0.8474
Hình 12: So sánh, đánh giá giữa thủy vân không phân tán và thủy vân phân tán được đề xuất trên
ảnh chứa Pepper
Salt&Pepper
Gaussian
Equalization
Median
Sharpenning
Blur
Poisson
JPEG
Ảnh bị tấn công
Thủy vân không
phân tán
NC = 0.958237
NC = 0.930116
NC = 0.642151
NC = 0.931603
NC = 0.614759
NC = 0.585571
NC = 0.963529
NC = 0.742127
Phương pháp
được đề xuất
NC = 0.977687
NC = 0.955187
NC = 0.892936
NC = 0.962978
NC = 0.796967
NC = 0.50587
NC = 0.971867
NC = 0.868721
Hình 13: So sánh, đánh giá giữa thủy vân không phân tán và thủy vân phân tán được đề xuất trên
ảnh chứa Couple
vào ảnh gốc ở Hình 8(a), ta thu được ảnh nhúng Hình ảnh logo sau khi trích rút được thể hiện trong
thông tin Hình 8(c) với giá trị PSNR = 34.7672dB. Hình 8(d).
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
37
Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh
Salt&Pepper
Gaussian
Equalization
Median
Sharpenning
Blur
Poisson
JPEG
Ảnh bị tấn công
Thủy vân không
phân tán
NC = 0.932334
NC = 0.910843
NC = 0.60383
NC = 0.933811
NC = 0.835464
NC = 0.567289
NC = 0.939288
NC = 0.727533
Phương pháp
được đề xuất
NC = 0.942674
NC = 0.928842
NC = 0.902879
NC = 0.952739
NC = 0.917683
NC = 0.843451
NC = 0.947701
NC = 0.841004
Hình 14: So sánh, đánh giá giữa thủy vân không phân tán và thủy vân phân tán được đề xuất trên
ảnh chứa Mandrill
Salt&Pepper
Gaussian
Equalization
Median
Sharpenning
Blur
Poisson
JPEG
Ảnh bị tấn công
Thủy vân không
phân tán
NC = 0.930437
NC = 0.941942
NC = 0.680324
NC = 0.935651
NC = 0.837092
NC = 0.716026
NC = 0.967763
NC = 0.744943
Phương pháp
được đề xuất
NC = 0.945711
NC = 0.950036
NC = 0.905879
NC = 0.945493
NC = 0.881919
NC = 0.785425
NC = 0.970026
NC = 0.846138
Hình 15: So sánh, đánh giá giữa thủy vân không phân tán và thủy vân phân tán được đề xuất trên
ảnh chứa Parrots
Chúng tôi cũng thử nghiệm trên một số ảnh Bảng I. Từ kết quả này cho thấy giải pháp thuỷ
chứa thủy vân khác và thu được kết quả như vân đề xuất tương đối hiệu quả với 5 ảnh màu mà
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
38
Giải pháp bảo vệ bản quyền ảnh số dựa trên kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số và mã hoá trực quan
chúng tôi đã lựa chọn để thực nghiệm.
tạo ra được một phương pháp bền vững và hiệu
quả hơn trong ứng dụng bảo vệ bản quyền sản
phẩm số.
2) Tính bền vững: Hình 9 cho thấy kết quả thử
nghiệm trích xuất thủy vân từ dải LL2 của ảnh
chứa Lena sau khi chịu các cuộc tấn công khác
nhau. Ta thấy được rõ ràng, với những tấn công
ảnh hưởng nhiều đến chất lượng ảnh chứa thuỷ
vân, thông tin bản quyền của ảnh vẫn có thể đảm
bảo được xác thực rõ nét với hình ảnh của logo
được nhúng trong ảnh thuỷ vân.
Bảng II thể hiện giá trị NC giữa thủy vân gốc
và thủy vân được trích xuất từ băng con LL2 của
ảnh Lena chứa thông tin bản quyền sau khi chịu
sự ảnh hưởng của các loại tấn công khác nhau.
Từ các kết quả thu được qua các thử nghiệm
khác nhau với thuật toán khi sử dụng cả thủy vân
phân tán và không phân tán. Chúng tôi nhận thấy
rằng, khi sử dụng thủy vân không phân tán, chất
lượng ảnh sau khi nhúng thủy vân kém hơn so với
sử dụng thủy vân phân tán. Tuy nhiên, chất lượng
thủy vân sau khi trích xuất của thủy vân không
phân tán lại tốt hơn.
Đối với các thử nghiệm trong điều kiện có ảnh
hưởng của các cuộc tấn công cho thấy rằng: việc
sử dụng thủy vân phân tán sẽ đảm bảo tính bền
vững của thủy vân hơn so với sử dụng thủy vân
không phân tán.
Như vậy, trong bài báo này chúng tôi đã chỉ ra
rằng: với việc áp dụng kỹ thuật mật mã trực quan
để phân tán thủy vân, đồng thời kết hợp thuật toán
thủy vân dựa trên phép biến đổi sóng con rời rạc
DWT, đã góp phần nâng cao tính không thể nhận
biết được cũng như tính bền vững của thủy vân
trước các phép tấn công thông thường.
E. Kết quả thí nghiệm và so sánh
Tại phần này, chúng tôi tiếp tục thử nghiệm trên
ảnh Lena với thủy vân không phân tán và so sánh
với kết quả thử nghiệm ở phần trước để đánh giá
hiệu quả của thuật toán.
Hình 10 so sánh kết quả nhúng và trích thủy
vân khi sử dụng thủy vân không phân tán và thủy
vân phân tán. Từ kết quả này ta thấy được nếu
nhúng logo không phân tán thì dung lượng logo
nhúng vào trong ảnh gốc sẽ rất lớn, dẫn đến chất
lượng ảnh sau khi nhúng thông tin sẽ bị ảnh hưởng
rất nhiều. Điều này chỉ ra rằng phương án đề xuất
của chúng tôi sẽ đạt ưu điểm hơn so với phương
án nhúng thuỷ vân không phân tán.
ACKNOWLEDGEMENT
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát triển
khoa học và công nghệ Quốc gia (NAFOSTED)
trong đề tài mã số 102.01-2019.12
Thử nghiệm thuật toán khi sử dụng thủy vân
không phân tán trong điều kiện ảnh được nhúng
thủy vân chịu ảnh hưởng của một số loại tấn công.
Kết quả được thể hiện trong Bảng III. Từ kết quả
thử nghiệm của Bảng III, ta thấy được phương án
đề xuất có ưu điểm tốt hơn so với phương án chỉ
sử dụng thuỷ vân trên miền tần số DWT.
So sánh các giá trị NC giữa 2 phương pháp thủy
vân được lấy từ Bảng III và kết quả trực quan trên
các Hình 11; 12; 13; 14 và 15 cho thấy khi ảnh
thuỷ vân không phân tán bị tấn công dưới những
phép biến đổi ảnh mạnh, tính bền vững của logo
không được đảm bảo như ảnh thuỷ vân phân tán.
Đặc biệt, một số tấn công như equalization, blur,
nén JPEG đã làm biến đổi hoàn toàn thông tin
logo đã được nhúng vào trong ảnh gốc ban đầu.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Hsu C. T., Wu J. L., “Hidden digital watermarks in
images,” IEEE Transactions on image processing, 8(1),
pp.58-68, 1999.
[2] Das C., Panigrahi S., Sharma V. K., Mahapatra, K.
K., “A novel blind robust image watermarking in DCT
domain using inter-block coefficient correlation,” AEU
International Journal of Electronics and Communica-
tions, 68(3), pp. 244-253, 2014.
[3] Zear A., Singh A. K., Kumar P., “A proposed secure
multiple watermarking technique based on DWT, DCT
and SVD for application in medicine,” Multimedia Tools
and Applications, pp. 1–20, 2016.
[4] Singh A. K., Kumar B., Singh S. K., Ghrera S. P., Mo-
han, A., “Multiple watermarking technique for securing
online social network contents using Back Propagation
Neural Network,” Future Generation Computer Systems,
2016.
[5] Barni M., Bartolini F., Piva, A., “Improved wavelet-
based watermarking through pixel-wise masking,” IEEE
transactions on image processing, 10(5), pp.783–791,
2001.
V. KẾT LUẬN
[6] Singh A. K., Kumar B., Dave M., Mohan A., “Robust
and imperceptible dual watermarking for telemedicine
applications,” Wireless Personal Communications, 80(4),
pp. 1415–1433, 2015.
Bài báo của chúng tôi đã đề xuất một giải pháp
bảo vệ bản quyền ảnh số dựa trên phương pháp
kết hợp thuỷ vân số với hệ mật mã trực quan để
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
39
Giang Ngọc Dân, Tạ Minh Thanh
[7] Singh A. K., Dave M., Mohan A.,“ Robust and secure
multiple watermarking in wavelet domain,” Journal of
dụng giấu tin trong ảnh,” Đề tài nghiên cứu khoa học,
Đại học Lạc Hồng, 2012.
medical imaging and health informatics, 5(2), pp. 406– [24] Trần Thị Tú Uyên, “Hệ thống thủy vân số và ứng dụng
414, 2015.
thủy vân số trong bảo vệ bản quyền ảnh số,” Luận văn
Thạc sỹ Công nghệ thông tin, Đại học Công nghệ, 2018.
[8] Singh AK, Dave M, Mohan A, “Hybrid technique for
robust and imperceptible multiple watermarking using
medical images,” Multimed Tools Appl:121, 2015.
[9] Urvoy M., Goudia D., Autrusseau F., “Perceptual DFT
watermarking with improved detection and robustness to
geometrical distortions,” IEEE Transactions on Informa-
tion Forensics and Security, 9(7), pp. 1108–1119, 2014.
[10] Cedillo-Hernandez M., Garcia-Ugalde F., Nakano-
Miyatake M., Perez-Meana H., “Robust digital image
watermarking using interest points and DFT domain,” In:
35th IEEE International Conference on Telecommunica-
tions and Signal Processing (TSP), pp. 715–719, 2014.
[11] T. M. Thanh, K. Tanaka, “The novel and robust wa-
termarking method based on q-logarithm frequency do-
main,” Multimedia Tools and Applications, volume 75,
pp. 11097–11125, 2016.
[12] T. M. Thanh, K. Tanaka,“A proposal of novel q-DWT
for blind and robust image watermarking,” Proceeding
of IEEE 25th International Symposium on Personal,
Indoor and Mobile Radio Communications - (PIMRC),
Washington D.C., pp. 2066–2070, 2014.
[13] T. M. Thanh, P. T. Hiep, T. M. Tam, “A New Spatial
q-log Domain for Image Watermarking,” IJIIP: Interna-
tional Journal of Intelligent Information Processing, Vol.
5, No. 1, pp.12–20, ISSN 2093-1964, 2014.
A PROPOSAL OF IMAGE COPYRIGHT
PROTECTION TECHNIQUE BASED ON THE
COMBINATION OF WATERMARKING WITH
VISUAL SECRET SHARING
Tóm tắt—This paper proposes a solution for digital
image copyright protection technique using the
combination of watermarking and visual encryption
technique. In our solution, the copyright informa-
tion (copyright logo) is distributed into n shares
using k − out − of − n distributed algorithm, also
called (k, n) visual secret sharing method. One of
the shares is randomly selected to embed into the
original image to prove the user’s copyright. The
remaining n − 1 shares is used to register with
Vietnamese Copyright Office. When claiming the
copyright belongs to the user, the verifier only
needs to extract the watermark information from
the watermarked image, then decodes with any reg-
[14] T. M. Thanh, K. Tanaka, “An image zero-watermarking
algorithm based on the encryption of visual map feature
with watermark information,” International Journal of istered k − 1 shares from n − 1 shares for restoring
Multimedia Tools and Applications (MTAP), ISSN: pp.
copyright information. Experimental results of the
1573–7721, 2016.
proposed method compared with the method using
[15] M. Naor and A. Shamir, “Visual Cryptography,” Ad-
only digital watermark show that our method has
vances in Cryptology (EUROCRYPTO 94), (Lecture
more practical effectiveness in the application of
Notes in Computer Science), vol. 950, A. De Santis, Ed.
Berlin, Germany: Springer-Verlag, pp. 1-12, 1995.
digital product copyright protection.
[16] A. Shamir, “How to share a secret?” Comm ACM,
22(11):612-613, 1979.
[17] G. Blakley, “Safeguarding cryptographic keys,” Proc.
of AFIPS National Computer Conference, 1979.
[18] C. Asmuth and J. Bloom, “A modular approach to key
Từ khóa—Digital watermarking, visual secret
sharing - VSS, Copyright Protection, Discrete
Wavelet Transform (DWT), Discrete Cosine Trans-
form (DCT), Copyright authority.
safeguarding,” IEEE transaction on Information Theory,
29(2), pp. 208–210, 1983.
[19] Shyamalendu Kandar and Bibhas Chandra Dhara, “k-n
Secret Sharing Visual Cryptography Scheme on Color
Image using Random Sequence,” International Journal
of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 25–
No.11, July 2011.
[20] S. Kumar and R. K. Sharma, “Threshold visual secret
Giang Ngọc Dân Hiện đang theo học
kỹ sư Công nghệ mạng tại trường Đại
học Lê Quý Đôn.
Lĩnh vực nghiên cứu thuộc lĩnh vực
thủy vân số.
sharing based on Boolean operations,” Security and
Communication Networks, 2013. DOI:10.1002/sec.769.
[21] Ersin Elbasi and Ahmet M. Eskicioglu, “Na¨ıve Bayes
Classifier Based Watermark Detection in Wavelet Trans-
form,” Multimedia Content Representation, Classifica-
tion and Security. MRCS, Lecture Notes in Computer
Science, vol 4105, 2006.
[22] Song Huang and Wei Zang, “Blind Watermark-
ing Scheme Based on Neural Network,” The 7th
World Congress on Intelligent Control and Automation,
Chongqing, pp. 5985–5989, 2008.
[23] Ngô Nhật Nguyên và Lê Nhật Thắng, “Xây dựng ứng
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
40
Giải pháp bảo vệ bản quyền ảnh số dựa trên kỹ thuật kết hợp thuỷ vân số và mã hoá trực quan
Tạ Minh Thanh nhận bằng kỹ sư
CNTT và Thạc sĩ Khoa học Máy tính
của Học viện Phòng vệ Nhật Bản,
vào năm 2005 và 2008. Ông Thanh
là giảng viên của trường Đại học Lê
Quý Đôn từ năm 2005. Năm 2015,
ông nhận bằng Tiến sĩ Khoa học Máy
tính của Học viện Công nghệ Tokyo,
Nhật Bản. Ông đã được công nhận
chức danh Phó giáo sư của Hội đồng Giáo sư nhà nước vào
năm 2019. Ông cũng là thành viên của Hiệp hội IPSJ Nhật
Bản và Hiệp hội IEEE.
Lĩnh vực nghiên cứu của ông thuộc lĩnh vực thủy vân số,
công nghệ mạng, bảo mật thông tin và thị giác máy.
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
41
14 trang
22840
Free
Bạn đang xem tài liệu "Giải pháp bảo vệ bản quyền ảnh số dựa trên kỹ thuật kết hợp thuỷ vân và mã hoá trực quan", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- giai_phap_bao_ve_ban_quyen_anh_so_dua_tren_ky_thuat_ket_hop.pdf
