Luận án Tiến sĩ Trần Đăng Hiên: Kỹ thuật phòng chống giả mạo ảnh số
Luận án tiến sĩ hệ thống thông tin: Nghiên cứu, phân tích kỹ thuật chống giả mạo ảnh số, đề xuất giải pháp bảo mật và phát hiện ảnh thao túng.
Hệ thống thông tin
Luan An
Luận án
Năm xuất bản
Số trang
162
Thời gian đọc
25 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Mục lục chi tiết
Tóm tắt nội dung
I.Tổng quan về phát hiện giả mạo ảnh số Nền tảng pháp y
Tài liệu này tập trung vào thách thức phát hiện giả mạo ảnh trong kỷ nguyên số. Ảnh kỹ thuật số dễ dàng bị thao tác ảnh số, làm dấy lên mối lo ngại về tính toàn vẹn hình ảnh. Nghiên cứu cung cấp cái nhìn tổng thể về các dạng ảnh giả mạo phổ biến, từ cắt/dán đơn giản đến chỉnh sửa phức tạp. Nhu cầu pháp y kỹ thuật số trở nên cấp thiết, đòi hỏi các kỹ thuật chống giả mạo hiệu quả. Luận án đặt nền móng lý thuyết, giới thiệu các phép biến đổi ma trận cốt lõi. Những phép biến đổi này là công cụ toán học quan trọng, hỗ trợ phân tích và trích xuất đặc trưng hình ảnh. Các kỹ thuật này tạo tiền đề cho việc xây dựng các thuật toán phát hiện giả mạo chính xác. Mục tiêu cuối cùng là bảo vệ xác thực ảnh số, duy trì độ tin cậy của thông tin hình ảnh trong nhiều lĩnh vực quan trọng.
1.1. Ảnh giả mạo Định nghĩa phân loại cơ bản
Ảnh giả mạo là hình ảnh đã bị thay đổi để đánh lừa người xem. Loại hình này bao gồm cắt/dán các phần tử từ cùng một ảnh hoặc từ các ảnh khác. Chỉnh sửa ảnh là một hình thức khác, liên quan đến việc thay đổi màu sắc, độ sáng hoặc thêm/xóa đối tượng. Việc phân loại giúp xác định phương pháp phát hiện giả mạo ảnh phù hợp. Mỗi loại giả mạo để lại những dấu vết đặc trưng. Hiểu rõ các dạng thao tác giúp phát triển các kỹ thuật chống giả mạo hiệu quả hơn. Mục tiêu là nhận diện và phân tích những thay đổi này, bảo vệ tính toàn vẹn hình ảnh.
1.2. Mục tiêu pháp y số Bảo toàn tính toàn vẹn hình ảnh
Mục tiêu chính của pháp y kỹ thuật số trong lĩnh vực hình ảnh là bảo đảm tính toàn vẹn hình ảnh. Điều này bao gồm khả năng xác định ảnh đã bị giả mạo hay chưa, và nếu có, những thay đổi nào đã xảy ra. Nghiên cứu hướng tới việc cung cấp các công cụ xác thực ảnh số đáng tin cậy. Bảo toàn tính toàn vẹn hình ảnh có ý nghĩa quan trọng trong các lĩnh vực như luật pháp, báo chí, y tế và an ninh quốc gia. Việc phát triển thuật toán phát hiện tiên tiến giúp nâng cao độ tin cậy của chứng cứ hình ảnh. Đây là nhiệm vụ cốt lõi của phát hiện giả mạo ảnh.
1.3. Các phép biến đổi ma trận cơ sở trong phân tích
Luận án xem xét các phép biến đổi ma trận cơ bản, đóng vai trò nền tảng cho nhiều thuật toán phát hiện giả mạo. Bao gồm Phân tích giá trị suy biến (SVD), Phân tích QR, Biến đổi Cosine rời rạc (DCT) và Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT). SVD và QR được sử dụng để phân tách ma trận ảnh, giúp nhận diện các đặc trưng ẩn. DCT và DWT phân tách ảnh thành các thành phần tần số khác nhau. Các thành phần này nhạy cảm với những thay đổi nhỏ do thao tác ảnh số. Việc áp dụng các phép biến đổi này giúp trích xuất các dấu hiệu phục vụ pháp y kỹ thuật số, từ đó củng cố khả năng phát hiện giả mạo ảnh.
II.Kỹ thuật chủ động xác thực ảnh Thủy vân chống giả mạo
Các kỹ thuật chống giả mạo chủ động tập trung vào việc nhúng thông tin ẩn vào ảnh. Kỹ thuật này được gọi là thủy vân số, nhằm mục đích xác thực ảnh số ngay từ đầu. Khi một ảnh bị thao tác ảnh số, thủy vân có thể bị phá hủy hoặc thay đổi. Điều này cảnh báo về sự giả mạo. Luận án đề xuất các lược đồ thủy vân mới, tăng cường khả năng chống chịu. Những lược đồ này sử dụng các thuật toán tiên tiến như aNMF và phân tích QR. Mục tiêu là đạt được sự cân bằng giữa chất lượng ảnh sau nhúng và độ bền vững của thủy vân. Thủy vân số là một công cụ mạnh mẽ trong pháp y kỹ thuật số, giúp bảo vệ tính toàn vẹn hình ảnh trước các cuộc tấn công. Nó cung cấp bằng chứng rõ ràng về nguồn gốc và trạng thái ban đầu của ảnh, hỗ trợ phát hiện giả mạo ảnh hiệu quả.
2.1. Thủy vân số Nguyên tắc yêu cầu thiết yếu
Thủy vân số là quá trình nhúng một tín hiệu nhỏ, thường là một hình ảnh hoặc chuỗi bit, vào ảnh gốc. Tín hiệu này không thể nhìn thấy bằng mắt thường. Nguyên tắc cơ bản là thông tin thủy vân sẽ tồn tại ngay cả khi ảnh bị nén, cắt hoặc chỉnh sửa nhẹ. Yêu cầu thiết yếu đối với lược đồ thủy vân bao gồm tính bền vững (chống lại các cuộc tấn công), tính ẩn (không làm giảm chất lượng ảnh), dung lượng (lượng thông tin có thể nhúng) và khả năng khôi phục (trích xuất thủy vân một cách chính xác). Đây là phương pháp xác thực ảnh số chủ động quan trọng.
2.2. Đề xuất thuật toán nhúng thủy vân mạnh mẽ aNMF QR
Nghiên cứu đề xuất các thuật toán phát hiện giả mạo thông qua thủy vân số. Đặc biệt, một thuật toán điều chỉnh cộng giải bài toán thừa số hóa ma trận không âm (aNMF) được giới thiệu. Thuật toán aNMF được dùng để xây dựng lược đồ thủy vân mới. Ngoài ra, lược đồ thủy vân sử dụng phân tích QR cũng được phát triển. Các phương pháp này tận dụng các tính chất toán học của ma trận ảnh để nhúng thủy vân một cách an toàn và bền vững. Việc cải tiến kỹ thuật chống giả mạo này giúp tăng cường khả năng bảo vệ tính toàn vẹn hình ảnh.
2.3. So sánh hiệu quả Bền vững chất lượng ảnh sau nhúng
Các lược đồ thủy vân đề xuất được đánh giá nghiêm ngặt. Tiêu chí so sánh bao gồm tốc độ thực hiện, khả năng lựa chọn vị trí nhúng thủy vân và chất lượng ảnh sau khi nhúng. Quan trọng hơn, tính bền vững của các lược đồ được kiểm tra. Thử nghiệm trên các bộ ảnh khác nhau, đối chiếu với các lược đồ thủy vân SVD-1 và SVD-N truyền thống. Kết quả cho thấy các lược đồ mới có ưu điểm về tốc độ và khả năng chống chịu trước các cuộc tấn công thao tác ảnh số. Điều này khẳng định tiềm năng của các kỹ thuật chống giả mạo này trong việc xác thực ảnh số.
III.Phương pháp thụ động phát hiện thao tác ảnh Pháp y số
Phát hiện giả mạo ảnh thụ động không yêu cầu nhúng thông tin trước. Các kỹ thuật chống giả mạo này phân tích ảnh dựa trên các đặc trưng nội tại của nó. Chúng tìm kiếm những bất thường hoặc dấu vết do thao tác ảnh số để lại. Phương pháp này đóng vai trò then chốt trong pháp y kỹ thuật số khi không có thông tin gốc để so sánh. Luận án khảo sát nhiều kỹ thuật phát hiện thụ động. Bao gồm các phương pháp dựa trên pixel, định dạng, thiết bị thu nhận, và đặc tính vật lý/hình học. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và hạn chế riêng, nhưng tất cả đều hướng tới việc bảo vệ tính toàn vẹn hình ảnh. Việc kết hợp nhiều kỹ thuật có thể nâng cao hiệu quả xác thực ảnh số tổng thể. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu năng động, liên tục phát triển.
3.1. Phát hiện dựa trên pixel Khám phá dấu vết nội tại
Kỹ thuật dựa trên pixel phân tích các giá trị pixel thô của ảnh. Các thay đổi nhỏ trong phân bố pixel hoặc mối quan hệ giữa các pixel lân cận có thể là dấu hiệu của thao tác ảnh số. Ví dụ, việc sao chép/dán một vùng có thể tạo ra các khối lặp lại. Kỹ thuật này tìm kiếm các mẫu nhiễu hoặc điểm ảnh không đồng nhất. Mặc dù nhạy cảm với các chỉnh sửa tinh vi, phương pháp này cũng dễ bị ảnh hưởng bởi quá trình nén ảnh. Đây là một trong những thuật toán phát hiện cơ bản, nhưng vẫn hữu ích trong pháp y kỹ thuật số.
3.2. Phương pháp dựa định dạng thiết bị thu nhận
Mỗi thiết bị chụp ảnh (máy ảnh, điện thoại) để lại những dấu vân tay kỹ thuật số độc đáo trong ảnh. Những dấu vân tay này bao gồm mẫu nhiễu cảm biến hoặc siêu dữ liệu (EXIF). Khi ảnh bị giả mạo, các dấu vân tay này có thể không nhất quán hoặc bị xóa. Phân tích định dạng file ảnh cũng giúp tìm kiếm sự bất thường. Một ảnh được tạo ra từ nhiều nguồn có thể có các đặc tính định dạng khác nhau. Các kỹ thuật chống giả mạo này tận dụng thông tin này để xác thực ảnh số và phát hiện giả mạo ảnh.
3.3. Phân tích đặc tính vật lý hình học của ảnh
Kỹ thuật này dựa trên các đặc tính vật lý và hình học của thế giới thực. Ví dụ, phân tích bóng đổ, ánh sáng, hoặc phối cảnh trong ảnh. Một ảnh giả mạo thường có những mâu thuẫn trong các yếu tố này, do các phần tử được thêm vào không tuân thủ quy luật vật lý của cảnh gốc. Các biến dạng hình học không tự nhiên cũng có thể là dấu hiệu của thao tác ảnh số. Việc phát hiện những bất thường này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về quang học và hình học. Đây là một khía cạnh quan trọng của pháp y kỹ thuật số để bảo vệ tính toàn vẹn hình ảnh.
IV.Phát triển thuật toán phát hiện giả mạo cắt dán hiệu quả
Kỹ thuật cắt/dán là một trong những dạng thao tác ảnh số phổ biến nhất. Nó liên quan đến việc sao chép một vùng ảnh và dán vào vị trí khác, thường là trong cùng một ảnh. Vấn đề là vùng dán thường hòa trộn không hoàn hảo với môi trường mới. Luận án đặc biệt chú trọng vào việc phát triển thuật toán phát hiện loại giả mạo này. Mục tiêu là xác định chính xác các vùng bị cắt/dán. Nghiên cứu khám phá các kỹ thuật đối sánh bền vững dựa trên các phép biến đổi như DCT và DWT. Các phương pháp này tìm kiếm sự không nhất quán trong các đặc trưng tần số hoặc mô hình nhiễu. Việc cải tiến các kỹ thuật chống giả mạo này có ý nghĩa lớn trong việc nâng cao khả năng phát hiện giả mạo ảnh và xác thực ảnh số, bảo vệ tính toàn vẹn hình ảnh trước những thay đổi có chủ ý.
4.1. Quy trình phát hiện giả mạo cắt dán Tổng quan
Quy trình phát hiện giả mạo ảnh dạng cắt/dán thường bắt đầu bằng việc chia ảnh thành các khối nhỏ. Sau đó, các đặc trưng được trích xuất từ mỗi khối. Bước tiếp theo là so sánh các đặc trưng này để tìm kiếm các khối tương đồng. Sự xuất hiện của các khối lặp lại có thể chỉ ra vùng bị sao chép/dán. Quy trình này đòi hỏi các thuật toán phát hiện hiệu quả để xử lý lượng dữ liệu lớn và nhận diện các mẫu tinh vi. Việc tối ưu hóa quy trình này giúp nâng cao độ chính xác trong pháp y kỹ thuật số.
4.2. Kỹ thuật đối sánh bền vững dựa trên DCT DWT
Nghiên cứu tập trung vào các thuật toán phát hiện sử dụng Biến đổi Cosine rời rạc (DCT) và Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT). Các kỹ thuật này phân tích ảnh trong miền tần số. DCT và DWT có khả năng nén thông tin và làm nổi bật các đặc trưng tần số. Các đặc trưng này ít bị ảnh hưởng bởi các chỉnh sửa nhỏ như nén JPEG hoặc nhiễu. Bằng cách đối sánh các đặc trưng tần số, có thể tìm thấy các vùng bị sao chép/dán. Kỹ thuật này cung cấp một phương pháp mạnh mẽ để chống lại thao tác ảnh số, củng cố xác thực ảnh số.
4.3. Cải tiến thuật toán phát hiện vùng giả mạo ảnh
Luận án đề xuất các cải tiến cho thuật toán phát hiện dựa trên DCT. Các cải tiến này nhằm mục đích tăng cường độ chính xác và giảm tỷ lệ dương tính giả. Nghiên cứu cũng xây dựng kỹ thuật chống giả mạo dựa trên DWT. Các kỹ thuật này được so sánh và phân tích chi tiết. Mục tiêu là xác định phương pháp hiệu quả nhất để nhận diện các vùng bị giả mạo. Các thử nghiệm cho thấy khả năng của các thuật toán đề xuất trong việc xử lý các trường hợp phát hiện giả mạo ảnh phức tạp. Điều này đóng góp vào sự phát triển của pháp y kỹ thuật số.
V.Đóng góp hướng nghiên cứu phát triển pháp y ảnh số
Nghiên cứu đã đóng góp đáng kể vào lĩnh vực phòng chống giả mạo ảnh số. Nó cung cấp các kỹ thuật chống giả mạo mới và cải tiến, từ thủy vân chủ động đến thuật toán phát hiện thụ động. Các đề xuất như thuật toán aNMF cho thủy vân và các phương pháp dựa trên DCT/DWT cho phát hiện cắt/dán đã chứng minh hiệu quả. Luận án cũng mở ra nhiều hướng nghiên cứu tiếp theo. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, đặc biệt là học máy trong pháp y ảnh và học sâu cho ảnh giả, thách thức về deepfake detection ngày càng lớn. Việc tích hợp các phương pháp này vào pháp y kỹ thuật số là cần thiết. Mục tiêu dài hạn là xây dựng một hệ thống toàn diện, có khả năng xác thực ảnh số trong mọi tình huống, bảo vệ tính toàn vẹn hình ảnh trước mọi hình thức thao tác ảnh số.
5.1. Các đóng góp chính của nghiên cứu thực nghiệm
Nghiên cứu đã đóng góp bằng việc đề xuất lược đồ thủy vân dựa trên aNMF và QR. Những lược đồ này cải thiện tốc độ và tính bền vững so với các phương pháp hiện có. Đồng thời, các thuật toán phát hiện giả mạo cắt/dán dựa trên DCT và DWT cũng được phát triển. Các kết quả thực nghiệm chứng minh hiệu quả của các kỹ thuật này trong việc phát hiện giả mạo ảnh. Luận án cung cấp một khung làm việc vững chắc cho xác thực ảnh số. Những đóng góp này có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao khả năng pháp y kỹ thuật số hiện tại.
5.2. Hướng phát triển cho tính toàn vẹn hình ảnh tương lai
Tương lai của pháp y kỹ thuật số sẽ tập trung vào việc đối phó với các dạng thao tác ảnh số ngày càng tinh vi. Nhu cầu về tính toàn vẹn hình ảnh sẽ không ngừng tăng. Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể bao gồm việc kết hợp nhiều kỹ thuật phát hiện để tạo ra hệ thống mạnh mẽ hơn. Việc phát triển các kỹ thuật chống giả mạo có khả năng thích ứng với các công nghệ mới như GAN (Generative Adversarial Networks) là cần thiết. Khả năng xác thực ảnh số trong môi trường phân tán cũng là một thách thức lớn. Việc áp dụng học máy trong pháp y ảnh sẽ là chìa khóa.
5.3. Ứng dụng pháp y số trong kỷ nguyên deepfake
Kỷ nguyên deepfake đặt ra thách thức mới cho phát hiện giả mạo ảnh. Deepfake là dạng thao tác ảnh số tinh vi, tạo ra hình ảnh và video trông rất chân thực. Các kỹ thuật chống giả mạo truyền thống khó có thể đối phó. Việc tích hợp học sâu cho ảnh giả và deepfake detection vào pháp y kỹ thuật số là hướng đi quan trọng. Nghiên cứu về mạng nơ-ron tích chập (CNN) và các mô hình học sâu khác có thể cung cấp giải pháp. Mục tiêu là xây dựng các thuật toán phát hiện có khả năng phân biệt hình ảnh thật và deepfake, bảo vệ tính toàn vẹn hình ảnh trong môi trường truyền thông hiện đại.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (162 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRẦN ĐĂNG HIÊN MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÒNG CHỐNG GIẢ MẠO ẢNH SỐ LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN Hà Nội – 2017 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRẦN ĐĂNG HIÊN MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÒNG CHỐNG GIẢ MẠO ẢNH SỐ Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 62 48 01 04 LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. TS Phạm Văn Ất 2. TS Trịnh Nhật Tiến Hà Nội – 2017 Xác nhận luận án đã được chỉnh sửa theo kết luận của hội đồng: Người Hướng dẫn Chủ tịch Hội đồng PGS. TS Phạm Văn Ất PGS.
TS Trịnh Nhật Tiến GS. TS Nguyễn Thanh Thủy LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả được viết chung với các tác giả khác đều được sự đồng ý của các đồng tác giả trước khi đưa vào luận án. Các kết quả được trình bày trong luận án là mới, các số liệu là trung thực và chưa từng được ai công bố trong các công trình nào khác.
Nghiên cứu sinh Trần Đăng Hiên i LỜI CẢM ƠN Luận án này được thực hiện tại Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội dưới sự hướng dẫn, chỉ bảo tận tình của PGS. Trịnh Nhật Tiến và PGS. Phạm Văn Ất, những người mà từ đó Nghiên cứu sinh đã học được rất nhiều điều quý báu, các thầy là tấm gương sáng cho tôi trong nghiên cứu chuyên môn cũng như trong cuộc sống. Nghiên cứu sinh xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến các thầy về sự giúp đỡ, chỉ dẫn tận tình trong quá trình nghiên cứu.
Nghiên cứu sinh xin gửi lời cảm ơn đến PGS. Hà Quang Thụy, PGS. Nguyễn Ngọc Hóa đã có nhiều góp ý chuyên môn và sự động viên tinh thần giúp vượt qua nhiều khó khăn trong quá trình nghiên cứu cũng như trong cuộc sống. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn các thầy giáo, cô giáo ở Bộ môn Các Hệ thống thông tin, Khoa Công nghệ thông tin đã tạo điều kiện thuận lợi và giúp đỡ trong thời gian học tập tại Trường.
Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới lãnh đạo nhà trường, khoa và các đồng nghiệp tại nhóm nghiên cứu Seminar An toàn thông tin. Nghiên cứu sinh cũng xin gửi lời cảm ơn đặc biệt đến PGS. Đỗ Năng Toàn đã có những góp ý chuyên môn cho tôi suốt từ khi bắt đầu quá trình học tập. Cuối cùng tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn đến gia đình và bạn bè đã động viên, giúp đỡ về tinh thần, thời gian để hoàn thành luận án.
Hà Nội, ngày tháng năm 2017 Nghiên cứu sinh Trần Đăng Hiên ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. II MỤC LỤC. III DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT. VIII DANH MỤC CÁC BẢNG.
IX DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ. XI PHẦN MỞ ĐẦU. TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ GIẢ MẠO, PHÒNG CHỐNG GIẢ MẠO ẢNH SỐ, CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI MA TRẬN.1 CÁC DẠNG ẢNH GIẢ MẠO.2 Ảnh giả mạo và phân loại.2 Cắt/dán trên cùng một ảnh.3 Chỉnh sửa ảnh.2 KỸ THUẬT PHÒNG CHỐNG VÀ PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO.1 Kỹ thuật chủ động.1 Giới thiệu và phân loại thủy vân.2 Các yêu cầu với lược đồ thủy vân.3 Ứng dụng của thủy vân.2 Kỹ thuật thụ động.1 Kỹ thuật dựa trên Pixel.2 Kỹ thuật dựa trên định dạng.3 Kỹ thuật dựa trên thiết bị thu nhận.4 Kỹ thuật dựa trên đặc tính vât lý.5 Kỹ thuật dựa trên đặc tính hình học.3 MỘT SỐ PHÉP BIẾN ĐỔI MA TRẬN.1 Phép phân tích SVD.2 Phép phân tích QR.3 Phép biến đổi cosine rời rạc.1 Phép biến đổi cosine rời rạc một chiều.2 Phép biến đổi cosine rời rạc hai chiều.4 Phép biến đổi wavelet rời rạc.1 Một số ký hiệu và khái niệm.2 Ý tưởng chung của phép biến đổi DWT trực chuẩn.3 Phép biến đổi DWT dạng Haar.4 Phép biến đổi DWT dạng Daubechies D4.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1. PHÒNG CHỐNG GIẢ MẠO ẢNH BẰNG KỸ THUẬT THỦY VÂN.1 KỸ THUẬT THỦY VÂN VÀ PHÒNG CHỐNG GIẢ MẠO ẢNH.2 ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN ĐIỀU CHỈNH CỘNG GIẢI BÀI TOÁN NMF VÀ XÂY DỰNG LƯỢC ĐỒ THỦY VÂN.1 Giới thiệu bài toán thừa số hóa ma trận không âm và một số thuật toán giải.2 Đề xuất thuật toán điều chỉnh cộng giải bải toán NMF.1 Điều chỉnh một phần tử của W.2 Điều chỉnh một phần tử của H.3 Điều chỉnh ma trận W và H.4 Đề xuất thuật toán aNMF.5 Điều kiện dừng của thuật toán.6 Một số kết quả thực nghiệm.3 Xây dựng lược đồ thủy vân sử dụng thuật toán aNMF.1 Thuật toán nhúng thủy vân.2 Thuật toán trích thủy vân.3 ĐỀ XUẤT LƯỢC ĐỒ THỦY VÂN SỬ DỤNG PHÂN TÍCH QR.1 Lược đồ thủy vân sử dụng phân tích SVD.1 Lược đồ thủy vân SVD -1.2 Lược đồ thủy vân SVD-N.2 Đề xuất lược đồ thủy vân sử dụng phân tích QR.1 Lược đồ thủy vân QR-1.2 Lược đồ thủy vân QR-N.3 Một số ưu điểm của các lược đồ đề xuất so với lược đồ SVD-1, SVD-N.1 Tốc độ thực hiện.2 Khả năng lựa chọn phần tử nhúng thủy vân.3 Chất lượng ảnh sau khi nhúng thủy vân.1 Bộ ảnh thử nghiệm.2 So sánh tính bền vững của các lược đồ thủy vân.3 So sánh lược đồ SVD-1 và lược đồ QR-1 tại các vị trí nhúng thủy vân khác nhau.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2.
PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG CẮT/DÁN.1 ẢNH GIẢ MẠO DẠNG CẮT/DÁN VÀ MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN.1 Ảnh giả mạo dạng cắt/dán và quy trình phát hiện.2 Kỹ thuật đối sánh chính xác.3 Kỹ thuật đối sánh bền vững.2 MỘT SỐ KỸ THUẬT ĐỐI SÁNH BỀN VỮNG.1 Kỹ thuật dựa trên 7 đặc trưng màu.2 Kỹ thuật dựa trên phép biến đổi DCT.3 Nhận xét về các kỹ thuật.3 ĐỀ XUẤT KỸ THUẬT DỰA TRÊN PHÉP BIẾN ĐỔI DCT.1 Thuật toán phát hiện.3 So sánh và phân tích.4 ĐỀ XUẤT PHÉP BIẾN ĐỔI DWT VÀ XÂY DỰNG KỸ THUẬT PHÁT HIỆN.1 Đề xuất xây dựng phép biến đổi DWT động.2 Ứng dụng xây dựng thuật toán phát hiện.5 KỸ THUẬT DỰA TRÊN PHÉP THỪA SỐ HÓA MA TRẬN KHÔNG ÂM NMF.6 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3. PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG GHÉP ẢNH.1 PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG GHÉP ẢNH DỰA TRÊN TÍNH CHẤT CỦA PHÉP LẤY MẪU LẠI TRÊN ẢNH.1 Một số kỹ thuật liên quan.1 Kỹ thuật của Kirchner (ký hiệu là K4).2 Kỹ thuật dựa trên sai phân bậc hai (ký hiệu là SPB2).3 Kỹ thuật của Prasad và Ramakrishnan (ký hiệu là DWT3.2 Tính chất của phép lấy mẫu tăng trên ảnh.1 Lấy mẫu lại tín hiệu.2 Lấy mẫu lại trên ảnh.3 Tính chất của phép lấy mẫu tăng trên ảnh.3 Đề xuất kỹ thuật phát hiện ảnh giả mạo bằng phép biến đổi hiệu .1 Xây dựng phép biến đổi hiệu trên ma trận điểm ảnh.2 Đề xuất kỹ thuật phát hiện ảnh giả mạo dựa trên phép biến đổi hiệu (ký hiệu BĐH).4 Đề xuất kỹ thuật dựa trên lọc thông cao của phép biến đổi DWT .1 Phép biến đổi DWT.2 Đề xuất kỹ thuật giảm độ phức tạp tính toán (ký hiệu LTC).5 Đánh giá độ phức tạp tính toán và tính bền vững.1 Đánh giá độ phức tạp tính toán của BĐH.2 Đánh giá độ phức tạp tính toán của DWT3.3 Đánh giá độ phức tạp tính toán của LTC.4 Phân tích tính bền vững.6 Kết quả thử nghiệm.1 Một số hình ảnh minh họa khả năng các kỹ thuật.2 Đánh giá và so sánh hiệu quả các kỹ thuật.2 PHÁT HIỆN GIẢ MẠO ẢNH DẠNG GHÉP ẢNH CÓ NGUỒN GỐC JPEG.1 Dạng ảnh giả mạo.3 Kỹ thuật phát hiện.4 Một số kết quả thực nghiệm.3 KẾT LUẬN CHƯƠNG 4. 130 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN. 132 TÀI LIỆU THAM KHẢO.
134 vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu/ chữ viết tắt Ý nghĩa BMP Bitmap (định dạng ảnh) CBCL Center for Biological & Computational Learning (cơ sở dữ liệu) DB4 Daubechies 4 (phép biến đổi wavelet) DCT Discrete Cosine Transform (biến đổi cosine rời rạc) DFT Discrete Fourier Transform (Phép biến đổi Fourier rời rạc) DWT Discrete Wavelet Transform (biến đổi wavelet rời rạc) ENE Eelectric Network Frequency (Tần số lưới điện) EM Expectation Maximization (Thuật toán EM) IDCT Inverse Discrete Cosine Transform (phép biến đổi DCT ngược) IDWT Inverse Discrete Wavelet Transform (biến đổi DWT ngược) JPEG Joint Photographic Experts Group (một định dạng ảnh nén) MP3 MPEG Audio Layer III (một định dạng nén âm thanh) MPEG Moving Picture Experts Group (một định dạng nén video) KKT Krush-Kuhn-Tucker (điều kiện hội tụ) NMF Non-negative Matrix Factorization (khai triển ma trận không âm) PCA Principal component analysis (phân tích thành phần chính) PSNR Peak Signal-to-Noise Ratio (tỉ số đỉnh tín hiệu trên nhiễu) SVD Singular Value Decomposition (phân tích giá trị đặc trưng) TIFF Tagged Image File Format (định dạng ảnh) WAVE Waveform Audio File Format (một định dạng nén âm thanh) viii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2. Giá trị phần dư KKT tương đối. Các giá trị trung bình của hàm mục tiêu. Thời gian chạy máy trung bình.
Giá trị của hàm mục tiêu. Chất lượng ảnh của các lược đồ thuỷ vân (Diff càng nhỏ thì chất lượng càng cao). Giá trị Err của các lược đồ thủy vân (Err càng nhỏ thì càng bền vững). Giá trị Err theo lược đồ SVD-1 và QR-1 tại các vị trí nhúng khác nhau.
Một số hình ảnh giả mạo dạng cắt/dán và kết quả phát hiện. Một ảnh giả mạo dạng cắt/dán có tấn công và kết quả phát hiện. Kết quả thử nghiệm với vùng cắt/dán là vuông và bất kỳ. Kết quả thử nghiệm với vùng ảnh sau khi cắt/dán được thêm nhiễu Gaussian.
Kết quả thử nghiệm với ảnh sau khi cắt/dán được nén JPEG. Kết quả thử nghiệm với ảnh sau khi cắt/dán được làm mờ Gaussian Blurring. Bảng kết quả đánh giá tỉ lệ bỏ sót của thuật toán. Bảng kết quả đánh giá tỷ lệ phát hiện nhầm của thuật toán.
So sánh thời gian thực hiện và kết quả phát hiện giữa ba thuật toán. So sánh giá trị của 4 khối ảnh sau khi áp dụng phép biến đổi DWT hai mức. Một số kết quả phát hiện ảnh giả mạo có thao tác thêm nhiễu, làm mờ, nén ảnh. Kết quả thử nghiệm với ảnh sau khi cắt dán.
Bảng so sánh tỷ lệ phát hiện vùng phát hiện đúng và phát hiện nhầm của thuật toán. Kết quả mô tả do độ đồng đều của các khối ảnh sau khi lấy mẫu tăng. Độ phức tạp tính toán của các kỹ thuật. Một số hình ảnh giả mạo được dùng để thực nghiệm.
Một số hình ảnh giả mạo và kết quả phát hiện. Minh họa tính bền vững của các kỹ thuật. Thời gian thực hiện của 3 kỹ thuật (đơn vị là giây). Đánh giá khả năng phát hiện và tính bền vững của các kỹ thuật.
122 x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1. Đối chiếu ảnh gốc (trái) với ảnh giả mạo trong đó đã chỉnh sửa thêm vào một nhân vật (tướng Francis P.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Phòng chống giả mạo ảnh số: Kỹ thuật & Luận án Tiến sĩ" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ hệ thống thông tin: Nghiên cứu, phân tích kỹ thuật chống giả mạo ảnh số, đề xuất giải pháp bảo mật và phát hiện ảnh thao túng.
Luận án "Phòng chống giả mạo ảnh số: Kỹ thuật & Luận án Tiến sĩ" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại trường đại học công nghệ, đại học quốc gia hà nội. Năm bảo vệ: 2017.
Luận án "Phòng chống giả mạo ảnh số: Kỹ thuật & Luận án Tiến sĩ" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Phòng chống giả mạo ảnh số: Kỹ thuật & Luận án Tiến sĩ" thuộc chuyên ngành Hệ thống thông tin. Danh mục: An Toàn Thông Tin.
Luận án "Phòng chống giả mạo ảnh số: Kỹ thuật & Luận án Tiến sĩ" có bao nhiêu trang?
Luận án "Phòng chống giả mạo ảnh số: Kỹ thuật & Luận án Tiến sĩ" có 162 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Phòng chống giả mạo ảnh số: Kỹ thuật & Luận án Tiến sĩ" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.