Luận văn ThS: Nén Fractal cho bài toán ẩn dữ liệu

145 lượt xem
Share

Luận văn Nén Fractal cho bài toán ẩn dữ liệu giới thiệu tổng quan một số khái niệm có liên quan; trình bày thuật toán đề xuất, kết quả thực nghiệm và phân tích.

Mục lục nội dung

Luận văn ThS: Nén Fractal cho bài toán ẩn dữ liệu

1. Mở đầu

Ẩn dữ liệu hay giấu tin (Data hiding- DH) là một kĩ thuật đã không còn xa lạ với chúng ta, nó đã ra đời từ rất lâu trên thế giới. Việc ẩn dữ liệu nhằm mục đích che giấu thông tin bên trong một số tài liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh và phim v.v… DH khác với mã hóa ở một điểm là mã hóa tập trung vào việc giữ bí mật nội dung thông điệp, còn DH thì tập trung vào việc giữ bí mật sự tồn tại của thông điệp. DH có thế mạnh hơn mã hóa khác chính là DH sẽ không thu hút sự chú ý của người xung quanh. Một thông điệp khi được mã hóa tinh vi đến mức nào cũng sẽ rất kích thích sự tò mò của mọi người và như thế người ta sẽ tìm cách giãi mã hoặc phá hủy nó.

2. Nội dung

2.1 Tổng quan

Giấu tin

  • Mô hình kỹ thuật giấu thông tin cơ bản 
  • Các yêu cầu của bài toán Ẩn dữ liệu
  • Ứng dụng của ẩn dữ liệu

Thuật toán Least Significant Bit LSB và LSB matching revisited 

  • Thuật toán LSB matching revisited

Nén Ảnh

  • Quá trình nén và giải nén
  • Một số phương pháp nén thông tin 
  • Thuật toán nén Fractal

2.2 Thuật toán đề xuất

Hướng tiếp cận 

Thuật toán đề xuất

Qui trình nhúng

Qui trình rút trích

2.3 Kết quả thực nghiệm và phân tích

Đánh giá về dung lượng và tính vô hình

Đánh giá về tính mạnh mẽ 

Đánh giá khả năng chống tấn công

3. Kết luận

Luận văn đã đưa ra một hướng tiếp cận mới trong việc nhúng và rút trích dữ liệu và đặc biệt có thể áp dụng với các thuật toán ẩn dữ liệu hiện có như ẩn dữ liệu DFT, DCT, DWT, LSB, LSB Matching,… Luận văn đã tiến hành thực nghiệm với phương pháp LSB - MR. Kết quả thực nghiệm cho thấy sự vượt trội của phương pháp đề xuất so với LSB - MR về dung lượng nhúng, cũng như khẳ năng vô hình. Mặt khác, cùng một lượng thông tin, phương pháp mới thay đổi ảnh chứa ít hơn so với LSB - MR, do đó thuật toán đề xuất làm cho tấn công HCF - COM kém hiệu quả hơn (so với tấn công trên LSB - MR). Nhưng bên cạnh đó ta thấy được rằng khả năng chịu tấn công hình ảnh (xén ảnh, biến đổi Afine) kém hơn so với thuật toán LSB - MR. Vì vậy nếu mục đích nhúng thông tin mật là hình ảnh có kích thước lơn thì việc sữ dụng thuật toán đề xuất là tốt nhất.

4. Tài liệu tham khảo

Wang.H & Wang.S, “Cyber warfare: Steganography vs. Steganalysis,“ in communications of the ACM, vol.47, no.10, October 2004.

Lê Hoài Bắc và Lê Thị Hoàng Ngân, “Ẩn Dữ Liệu và Chia Sẻ Thông Tin”, NXB Đại Học Quốc Gia TP Hồ Chí Minh, 2011

Chi- Kwong Chan, L.M. Cheng, “Hiding data in images by siple LSB substitution”, Pattern Recognition 37 (2004) 469 -474.

J. Mielikainen, “LSB matching revisited”, IEEE Signal Process. Lett., vol. 13, no. 5, pp.285287, May 2006....

--- Nhấn nút TẢI VỀ hoặc XEM ONLINE để tham khảo đầy đủ nội dung Luận văn trên ---

145 lượt xem
Share
Ngày:01/09/2020 Chia sẻ bởi:
TẢI VỀ XEM ONLINE

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM