Một số kỹ thuật giấu tin trong âm thanh số - Luận án tiến sĩ hệ thống thông tin
"Giấu tin trong âm thanh số: nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật steganography trong lĩnh vực xử lý tín hiệu âm thanh số, ứng dụng trong luận án TS máy tính 604801."
Năm xuất bản
Số trang
120
Thời gian đọc
18 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Steganography âm thanh: Tổng quan về giấu tin số
- Số trang:
- 120 trang
- Trường:
- Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
- Chuyên ngành:
- Hệ thống thông tin
- Tác giả:
- Huỳnh Bá Diệu
- Năm:
- 2017
Tóm tắt nội dung luận án
I.Steganography âm thanh Tổng quan về giấu tin số
Steganography là khoa học che giấu thông tin. Nó ẩn dữ liệu mật bên trong một đối tượng khác. Đối tượng đó là vật mang tin. Giấu tin trong âm thanh số là một nhánh quan trọng. Kỹ thuật này sử dụng các tệp âm thanh làm vật mang tin. Mục tiêu là truyền thông tin mà không bị phát hiện. Khác với mã hóa, giấu tin tập trung vào sự bí mật của sự tồn tại. Một hệ thống giấu tin điển hình gồm thông tin mật, vật mang tin và khóa. Yêu cầu chính của hệ thống là độ bền, dung lượng và khả năng không bị nhận biết. Các tấn công có thể phá hủy hoặc phát hiện tin giấu. Ứng dụng của giấu tin đa dạng. Chúng bao gồm thủy vân số âm thanh, bảo vệ bản quyền, và truyền thông bí mật.
Âm thanh số có những đặc tính riêng. Tai người có ngưỡng nghe nhất định. Âm thanh dưới ngưỡng đó không được nghe thấy. Hiện tượng che khuất cũng ảnh hưởng. Một âm thanh mạnh có thể che khuất âm thanh yếu hơn. Những đặc tính này được khai thác trong giấu tin. Chúng giúp nhúng thông tin mà không ảnh hưởng chất lượng âm thanh. Các định dạng âm thanh phổ biến như WAV, MP3 được sử dụng. Hiểu rõ đặc tính âm thanh giúp phát triển kỹ thuật giấu tin hiệu quả.
1.1. Khái niệm và lịch sử phát triển của Steganography
Giấu thông tin, hay Steganography, là nghệ thuật và khoa học ẩn tin. Mục đích là che giấu sự tồn tại của thông điệp. Không ai ngoài người gửi và người nhận biết được thông điệp. Lịch sử Steganography kéo dài hàng nghìn năm. Từ mực vô hình đến microdots, các phương pháp phát triển liên tục. Trong kỷ nguyên số, Steganography âm thanh trở nên quan trọng. Dữ liệu số cung cấp môi trường lý tưởng để ẩn thông tin. Phương pháp này khác với mã hóa. Mã hóa làm cho thông tin không đọc được. Giấu tin làm cho thông tin không thể tìm thấy.
1.2. Các yêu cầu và phân loại hệ thống che giấu thông tin
Hệ thống che giấu thông tin phải đáp ứng nhiều yêu cầu. Đầu tiên là tính bền vững. Thông tin giấu phải chống lại các tác động. Thứ hai là dung lượng. Hệ thống cần giấu được một lượng tin nhất định. Thứ ba là tính không nhận biết được. Kẻ tấn công không nên phát hiện sự tồn tại của tin giấu. Hệ thống được phân loại theo nhiều cách. Phân loại theo vật mang tin là phổ biến. Có giấu tin trong ảnh, video, văn bản, và âm thanh. Mỗi loại có ưu và nhược điểm riêng. Việc đánh giá dựa trên các độ đo khách quan và chủ quan. Điều này đảm bảo hiệu suất của hệ thống.
1.3. Đặc điểm âm thanh số và ngưỡng nghe trong giấu tin
Âm thanh số là biểu diễn của sóng âm. Nó được số hóa từ tín hiệu tương tự. Các đặc tính của âm thanh số quan trọng cho giấu tin. Ngưỡng nghe của tai người là một yếu tố. Tần số và cường độ âm thanh dưới ngưỡng không được nghe. Hiện tượng che khuất (masking) cũng đóng vai trò. Một âm thanh to có thể che đi âm thanh nhỏ cùng tần số. Kỹ thuật giấu tin khai thác các đặc tính này. Thông tin được nhúng vào các vùng "yên tĩnh" hoặc bị che khuất. Điều này giúp duy trì chất lượng âm thanh gốc. Các thuật toán xử lý tín hiệu số được áp dụng. Chúng đảm bảo tính bí mật và độ bền.
II.Phương pháp giấu tin âm thanh số LSB Spread Spectrum
Nhiều phương pháp giấu tin trong âm thanh số tồn tại. Các phương pháp này tận dụng đặc điểm của tín hiệu âm thanh. Mục tiêu là nhúng dữ liệu mật một cách an toàn. Đồng thời duy trì chất lượng âm thanh gốc. Đánh giá phương pháp giấu tin cần dựa trên nhiều tiêu chí. Các độ đo định lượng như PSNR, SNR được sử dụng. Đánh giá chủ quan qua tai nghe cũng quan trọng. Các phần mềm phát hiện tin cũng là công cụ đánh giá.
Một trong những kỹ thuật cơ bản là điều chỉnh bit ít quan trọng nhất (LSB). Phương pháp này thay đổi bit cuối cùng của mỗi mẫu âm thanh. Sự thay đổi này ít gây ra nhiễu nghe thấy. Kỹ thuật mã hóa pha cũng được sử dụng. Nó điều chỉnh pha của tín hiệu âm thanh. Một phương pháp mạnh mẽ khác là Phổ trải (Spread Spectrum). Thông tin mật được trải rộng trên dải tần số rộng. Điều này làm cho tin giấu khó bị phát hiện hơn. Giấu tin bằng tiếng vọng (Echo Hiding) cũng là một kỹ thuật độc đáo. Nó tạo ra các tiếng vọng nhỏ trong tín hiệu. Các tiếng vọng này mang thông tin mật. Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng.
2.1. Đánh giá chất lượng và an toàn của hệ thống giấu tin
Đánh giá hệ thống giấu tin rất quan trọng. Chất lượng âm thanh sau khi giấu tin phải được đảm bảo. Các độ đo định lượng bao gồm Tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) và Tỷ lệ tín hiệu đỉnh trên nhiễu (PSNR). Chỉ số ODG (Object Difference Grade) đánh giá chất lượng chủ quan. ODG mô phỏng nhận thức của tai người. An toàn của hệ thống cũng cần được xem xét. Khả năng chống lại các tấn công phát hiện hoặc phá hủy. Tấn công có thể là lọc, nén, hoặc thay đổi định dạng. Một hệ thống tốt cần cân bằng giữa dung lượng, độ bền và tính không nhận biết.
2.2. Kỹ thuật Bit trọng số thấp nhất LSB và mã hóa pha
Phương pháp điều chỉnh bit ít quan trọng nhất (LSB) là kỹ thuật đơn giản. Nó thay thế bit cuối cùng của mỗi mẫu âm thanh. Sự thay đổi này thường không nghe thấy. Tuy nhiên, LSB dễ bị tấn công. Các thao tác xử lý tín hiệu số đơn giản có thể phá hủy tin giấu. Phương pháp mã hóa pha (phase coding) mạnh mẽ hơn. Nó thay đổi pha của các thành phần tần số. Tai người ít nhạy cảm với thay đổi pha hơn biên độ. Điều này giúp tin giấu bền vững hơn. Cả hai phương pháp đều có thể được cải tiến. Ví dụ, kết hợp với các kỹ thuật xáo trộn dữ liệu mật.
2.3. Phương pháp trải phổ và giấu tin bằng tiếng vọng Echo Hiding
Phổ trải (Spread Spectrum) là một kỹ thuật mạnh mẽ. Thông tin mật được nhân với chuỗi giả ngẫu nhiên. Sau đó được trải rộng trên băng thông lớn. Điều này làm cho tín hiệu tin giấu giống nhiễu trắng. Kẻ tấn công khó phát hiện hoặc loại bỏ. Phương pháp giấu tin bằng tiếng vọng (Echo Hiding) độc đáo. Nó nhúng thông tin bằng cách thêm tiếng vọng nhỏ. Độ trễ và biên độ của tiếng vọng được điều chỉnh. Các giá trị này mã hóa dữ liệu mật. Tai người nhận biết tiếng vọng theo cách đặc biệt. Sự điều chỉnh tinh tế giúp giữ chất lượng âm thanh. Cả hai phương pháp đều tăng cường tính bảo mật và độ bền.
III.Kỹ thuật giấu tin âm thanh miền thời gian Echo Hiding
Các thuật toán giấu tin trên miền thời gian trực tiếp xử lý mẫu âm thanh. Chúng không cần biến đổi tín hiệu sang miền tần số. Điều này giúp giảm độ phức tạp tính toán. Luận án đã nghiên cứu một số thuật toán nâng cao. Một thuật toán kết hợp mã sửa lỗi Hamming. Mã Hamming giúp tăng độ bền của tin giấu. Dữ liệu mật được mã hóa trước khi nhúng. Điều này chống lại các nhiễu nhỏ.
Các thuật toán khác tập trung vào điều chỉnh nhóm bit. Thay vì chỉ một bit LSB, thuật toán điều chỉnh một nhóm bit. Ví dụ, điều chỉnh 2 mẫu trong một đoạn 25 mẫu. Hoặc điều chỉnh 1 bit trong khối để giấu 8 bit dữ liệu. Những điều chỉnh này được thực hiện cẩn thận. Mục tiêu là giảm thiểu sự thay đổi âm thanh. Xáo trộn dữ liệu mật cũng được áp dụng. Xáo trộn bằng phương pháp hoán vị là một ví dụ. Điều này tăng cường bảo mật. Ngăn chặn kẻ tấn công dễ dàng giải mã. Việc tính tổng XOR của đoạn cũng được sử dụng. Nó giúp xác thực và phát hiện tin giấu. Thuật toán giấu điều chỉnh tiếng vọng cũng được cải tiến. Kỹ thuật này điều chỉnh các tham số tiếng vọng. Điều này tạo ra một hệ thống giấu tin hiệu quả hơn.
3.1. Giấu tin kết hợp mã sửa lỗi Hamming và điều chỉnh nhóm bit
Giấu tin trong âm thanh số yêu cầu độ bền cao. Mã sửa lỗi Hamming được tích hợp vào quá trình giấu tin. Dữ liệu mật được mã hóa Hamming trước khi nhúng. Điều này cho phép hệ thống khôi phục dữ liệu bị lỗi. Ngay cả khi âm thanh bị nhiễu hoặc biến đổi. Các thuật toán cũng tập trung vào điều chỉnh nhóm bit. Thay vì thay đổi từng bit riêng lẻ. Điều chỉnh nhóm bit cho phép giấu nhiều thông tin hơn. Hoặc phân tán thông tin hiệu quả hơn. Ví dụ, thay đổi một nhóm bit có trọng số thấp. Các thuật toán này tối ưu hóa dung lượng và độ bền.
3.2. Điều chỉnh mẫu dữ liệu âm thanh số để che giấu thông tin
Việc điều chỉnh mẫu dữ liệu trực tiếp trong miền thời gian là phổ biến. Các thuật toán như điều chỉnh 2 mẫu trong 25 mẫu. Hoặc điều chỉnh 1 bit trong khối 256 mẫu. Mục tiêu là giấu một lượng dữ liệu đáng kể. Đồng thời không làm suy giảm chất lượng âm thanh. Dữ liệu mật thường được xáo trộn trước khi nhúng. Xáo trộn bằng phương pháp hoán vị là một ví dụ. Điều này làm tăng độ khó khi phát hiện. Nó cũng chống lại việc phân tích thống kê. Các kỹ thuật này cho thấy hiệu quả trong thử nghiệm. Chúng duy trì tính trong suốt và bảo mật.
3.3. Thuật toán giấu điều chỉnh tiếng vọng Echo Hiding tối ưu
Thuật toán giấu điều chỉnh tiếng vọng đã được cải tiến. Kỹ thuật này sử dụng các tham số tiếng vọng để mã hóa dữ liệu. Các tham số bao gồm độ trễ, biên độ và suy giảm. Điều chỉnh tinh vi các tham số này là chìa khóa. Điều này đảm bảo tiếng vọng không bị phát hiện bởi tai người. Tuy nhiên, nó vẫn đủ khác biệt để trích xuất thông tin. Các thuật toán mới tối ưu hóa việc điều chỉnh tiếng vọng. Chúng cân bằng giữa dung lượng, độ bền và tính bí mật. Kết quả thử nghiệm cho thấy sự cải thiện rõ rệt.
IV.Kỹ thuật giấu tin âm thanh miền biến đổi DFT DWT
Các phương pháp giấu tin trên miền biến đổi là mạnh mẽ. Chúng chuyển tín hiệu âm thanh từ miền thời gian sang miền tần số hoặc các miền khác. Sau đó, thông tin mật được nhúng vào các hệ số biến đổi. Điều này thường mang lại độ bền cao hơn. Các biến đổi phổ biến bao gồm Biến đổi Fourier rời rạc (DFT) và Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT). Các kỹ thuật này khai thác đặc tính tần số của âm thanh.
Một thuật toán điều chỉnh các hệ số trên miền biến đổi Fourier. Các hệ số tần số được sửa đổi để chứa dữ liệu. Một thuật toán khác điều chỉnh hệ số biến đổi Wavelet. Biến đổi Wavelet phân tách tín hiệu thành các dải tần số khác nhau. Thông tin mật có thể được nhúng vào các dải tần số ít nhạy cảm. Điều này giúp giảm thiểu sự thay đổi nghe được. Các thuật toán này thường phức tạp hơn về mặt tính toán. Tuy nhiên, chúng cung cấp khả năng chống chịu tốt hơn. Chúng chống lại các thao tác xử lý tín hiệu số như lọc và nén. Việc lựa chọn miền biến đổi phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể. Mục tiêu là đạt được sự cân bằng tối ưu. Cân bằng giữa dung lượng, độ bền và tính không nhận biết.
4.1. Điều chỉnh hệ số biến đổi Fourier rời rạc DFT
Kỹ thuật giấu tin dựa trên Biến đổi Fourier rời rạc (DFT) là hiệu quả. Nó chuyển tín hiệu âm thanh từ miền thời gian sang miền tần số. Sau đó, thông tin mật được nhúng vào các hệ số DFT. Đặc biệt là các hệ số ở dải tần số ít quan trọng. Hoặc các hệ số bị che khuất bởi các thành phần tần số mạnh khác. Việc điều chỉnh các hệ số này phải tinh tế. Mục đích là không gây ra sự thay đổi âm thanh đáng kể. Đồng thời, thông tin giấu vẫn có thể được trích xuất chính xác. Phương pháp này tăng cường độ bền của tin giấu. Nó chống lại các cuộc tấn công dựa trên thay đổi miền thời gian.
4.2. Giấu tin dựa trên biến đổi Wavelet rời rạc DWT
Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT) là một công cụ mạnh mẽ khác. DWT phân tích tín hiệu thành các thành phần tần số và thời gian khác nhau. Nó tạo ra các hệ số wavelet ở các cấp độ phân giải khác nhau. Thông tin mật được nhúng vào các hệ số wavelet. Thường là ở các cấp độ cao hơn hoặc các dải tần số ít quan trọng. Việc này giúp giữ chất lượng âm thanh. Đồng thời tăng cường độ bền chống lại các cuộc tấn công. Thuật toán giấu và trích xuất tin dựa trên DWT có nhiều biến thể. Chúng tối ưu hóa các tham số khác nhau. Ví dụ như mức độ phân rã wavelet.
4.3. Ưu nhược điểm các phương pháp giấu tin miền biến đổi
Các phương pháp giấu tin miền biến đổi có nhiều ưu điểm. Chúng thường cung cấp độ bền cao hơn. Tin giấu có thể chống lại các tấn công xử lý tín hiệu. Chúng bao gồm nén, lọc và thay đổi tốc độ. Điều này là do thông tin được phân tán rộng rãi. Nó được nhúng vào các đặc tính tần số toàn cầu. Tuy nhiên, chúng cũng có nhược điểm. Độ phức tạp tính toán thường cao hơn. Điều này yêu cầu nhiều tài nguyên xử lý hơn. Việc điều chỉnh các hệ số phải rất cẩn thận. Nếu không, chất lượng âm thanh có thể bị suy giảm đáng kể. Cần cân bằng giữa hiệu suất và tài nguyên.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (120 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ HUỲNH BÁ DIỆU MỘT SỐ KỸ THUẬT GIẤU TIN TRONG ÂM THANH SỐ LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN Hà Nội – Năm 2017 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ HUỲNH BÁ DIỆU MỘT SỐ KỸ THUẬT GIẤU TIN TRONG ÂM THANH 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: PGS. NGUYỄN XUÂN HUY Hà Nội – Năm 2017 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 đồng tác giả trước khi đưa vào luận án. Các kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong các công trình nào khác.
Tác giả Huỳnh Bá Diệu i Lời cảm ơn Luận án được thực hiện tại Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc Gia Hà Nội dưới sự hướng dẫn của PGS. Nguyễn Xuân Huy. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS. Nguyễn Xuân Huy đã có những định hướng giúp tôi thành công trong công việc nghiên cứu.
Thầy cũng động viên chỉ bảo cho tôi vượt qua những khó khăn và cho tôi nhiều kiến thức quý báu về nghiên cứu khoa học. Nhờ sự chỉ bảo của Thầy, tôi mới có thể hoàn thành luận án. Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến ơn PGS. Trịnh Nhật Tiến, PGS.
Hà Quang Thụy, PGS. Nguyễn Ngọc Hóa cùng các Thầy Cô ở Bộ môn Các Hệ thống thông tin, khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Công nghệ, nơi tôi học tập, đã tạo điều kiện thuận lợi và hỗ trợ cho tôi trong quá trình làm nghiên cứu sinh. Tôi cũng xin cảm ơn PGS. Phạm Văn Ất đã góp ý để tôi điều chỉnh và hoàn thành phần nội dung của luận án.
Đặc biệt, tôi xin chân thành cảm ơn Lãnh đạo Trường Đại học Duy Tân đã hỗ trợ cho tôi kinh phí, tạo điều kiện về thời gian trong quá trình học tập và nghiên cứu. Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến những người thân trong gia đình, đã cho tôi điểm tựa vững chắc, động viên và nhắc nhở tôi hoàn thành luận án. ii MỤC LỤC MỞ ĐẦU. GIẤU THÔNG TIN VÀ GIẤU TIN TRONG ÂM THANH.
Giấu thông tin. Lịch sử giấu thông tin. Các thành phần của hệ giấu tin. Các yêu cầu của hệ giấu tin.
Phân loại giấu tin. Tấn công hệ thống giấu tin. Các ứng dụng của giấu tin. Giấu tin trong âm thanh số.
Ngưỡng nghe. Hiện tượng che khuất. Âm thanh và các đặc tính của âm thanh. Biểu diễn âm thanh số.
Các định dạng âm thanh phổ biến. Một số chương trình giấu tin trên âm thanh. 20 Tổng kết chương 1. PHƯƠNG PHÁP GIẤU TIN TRONG ÂM THANH.
Các kỹ thuật bổ trợ cho giấu tin. Các phép biến đổi từ miền thời gian sang miền tần số. Xáo trộn dữ liệu mật. Sinh chuỗi giả ngẫu nhiên.
Đánh giá các phương pháp giấu tin trong âm thanh. Đánh giá bằng các độ đo. Đánh giá bằng các phần mềm phát hiện tin. Đánh giá bằng bảng đánh giá ODG (Object Difference Grade).
Phương pháp giấu tin trong âm thanh. Phương pháp điều chỉnh bit ít quan trọng nhất (LSB coding). Phương pháp chẵn lẻ (parity coding). Phương pháp mã hoá pha (phase coding).
Phương pháp mã hoá tiếng vọng (echo coding). Phương pháp trải phổ. Phương pháp điều chỉnh biên độ. Phương pháp lượng tử hoá (quantization).
Phương pháp điều chế tỉ lệ thời gian. Phương pháp giấu dựa vào Patchwork. Phương pháp dựa vào các đặc trưng nổi bật. 41 Tổng kết chương 2.
MỘT SỐ THUẬT TOÁN GIẤU TIN TRÊN MIỀN THỜI GIAN. Thuật toán giấu tin kết hợp mã sửa lỗi Hamming. Quá trình giấu tin. Quá trình giải tin và xác thực tin giấu.
Kết quả thử nghiệm và đánh giá. Thuật toán giấu điều chỉnh giá trị nhóm bit. Sinh chuỗi xác định mẫu dữ liệu và vị trí trên mẫu. Điều chỉnh độ lệch bit.
Thuật toán giấu tin theo phương pháp điều chỉnh giá trị nhóm bit. Quá trình giải tin theo phương pháp điều chỉnh giá trị nhóm bit. Đánh giá phương pháp giấu tin. Thuật toán giấu bằng điều chỉnh 2 mẫu trong một đoạn chứa 25 mẫu.
Xáo trộn dữ liệu. Thuật toán giấu 4 bit trong khối 25 mẫu dữ liệu. Thuật toán giấu tin. Thuật toán giải tin.
Kết quả thử nghiệm và đánh giá. Thuật toán điều chỉnh 1 bit trong khối để giấu 8 bit dữ liệu. Xáo trộn dữ liệu bằng phương pháp hoán vị. Tính tổng XOR của đoạn.
Thuật toán giấu một byte dữ liệu vào trong khối 256 mẫu. Thuật toán giấu tin. Thuật toán giải tin. Kết quả thử nghiệm và đánh giá.
Thuật toán giấu điều chỉnh tiếng vọng. Thuật toán giấu của Rios Chavez. Kỹ thuật điều chỉnh tiếng vọng. Kết quả thử nghiệm và đánh giá.
75 Tổng kết chương 3. MỘT SỐ THUẬT TOÁN GIẤU TIN TRÊN MIỀN BIẾN ĐỔI. Thuật toán điều chỉnh các hệ số trên miền biến đổi Fourier. Điều chỉnh giá trị trong miền tần số.
Thuật toán điều chỉnh mẫu để giấu một bit. Thuật toán giấu. Thuật toán lấy 1 bit mật từ 1 mẫu. Thuật toán giải tin.
Kết quả thử nghiệm và đánh giá. Thuật toán giấu điều chỉnh hệ số biến đổi wavelet. Thuật toán giấu 1 bit. Thuật toán trích 1 bit trong đoạn.
Thuật toán giấu tin. Thuật toán trích tin. Kết quả thực nghiệm và đánh giá. 88 Tổng kết chương 4.
91 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO. 101 v Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt A/D Analog to Digital converter AAC Advanced Audio Coding BPSK Binary Phase Shift Keying CDMA Code-Division Multiple Access D/A Digital-to-Analog converter DFT Discrete Fourier transform DSSS Direct Sequence Spread Spectrum DWT Discrete Wavelet Transform ECC Error Corecttion Code FFT Fast Fourier Transform HAS Human Auditory System HVS Human Visual System IDWT Inverse Discrete Wavelet Transform IFFT Inverse Fast Fourier Transform ITU International Telecommunication Union LSB Least Significant Bit MCPT Modify Chen-Pan-Tseng scheme MPEG Moving Picture Experts Group MPS Modify Patchwork Scheme MSE Mean Squared Error NCC Normalized Cross Correlation ODG Objective Difference Grade PCM Pulse Code Modulation RIFF Resource Interchange File Format SDMI Secure Digital Music Initiative SNR Signal –to- Noise Ratio SS Spread Spectrum vi Danh mục các bảng Bảng 1. Một số định dạng tệp âm thanh trên máy tính. Bảng một số phần mềm giấu tin trong âm thanh.
Chu kỳ lặp lại của phép biến đổi tương ứng với kích thước N. Các tiêu chí đánh giá theo thang ODG. Giá trị SNR khi thực hiện giấu kết hợp mã Hamming. Phát hiện thay đổi tin mật trên tệp mang tin.
Bảng giá trị SNR khi giấu tin theo phương pháp điều chỉnh nhóm bit 55 Bảng 3. Bảng giá trị SNR khi giấu tin vào trong các tệp theo kỹ thuật MCPT. Bảng giá trị SNR khi giấu tin theo thuật toán điều chỉnh một bit. Bảng giá trị SNR khi thêm tiếng vọng để giấu tin.
Giá trị các mẫu trước và sau khi giấu các bit. Tỉ lệ bit sai khi tấn công thêm nhiễu. Bảng giá trị SNR khi điều chỉnh biên độ để giấu tin. Bảng giá trị SNR và NCC khi giấu tin.
Bảng giá trị NCC khi thêm nhiễu trắng. Bảng giá trị NCC khi thêm nhiễu hạt tiêu và nhiễu đốm.90 vii Danh mục các hình vẽ, đồ thị Hình 1. Sơ đồ của hệ giấu tin. Mối quan hệ giữa ba yếu tố chất lượng – dung lượng – bền vững.
Phân loại giấu tin dựa vào mục đích ứng dụng. Hệ thống thính giác của con người [66]. Dải tần của âm thanh.6 Ngưỡng che của tín hiệu âm thanh. Che khuất âm thanh trên miền tần số [74].
Che khuất âm thanh trên miền thời gian [74]. Kỹ thuật làm giảm hao hụt tín hiệu trên đường truyền [80]. Chuyển âm thanh dạng tương sang dạng số. Lượng tử hoá và biểu diễn dạng số tín hiệu tương tự [80].
Phân giải tín hiệu thành 2 thành phần xấp xỉ và chi tiết. Tín hiệu gốc và tín hiệu đã loại bỏ thành phần D. Ảnh gốc và sau khi thực hiện chuyển đổi. Điều chỉnh bit thấp nhất của mẫu để giấu bit 1.
Điều chỉnh mẫu để giấu bit 1 trong khối theo phương pháp chẵn lẻ. Sự dịch chuyển pha của tín hiệu. Tín hiệu gốc và tín hiệu sau khi dịch chuyển pha /2. Hiện tượng không liên tục về pha.
Các thành phần trong tiếng vọng của tín hiệu [32]. Xử lý (lọc) mỗi khối để giải tin trong kỹ thuật trải phổ. Biên độ và năng lượng của tín hiệu [32]. Sơ đồ điều chỉnh giá trị [32].
Điều chỉnh độ dốc để giấu thông tin [32]. So sánh giá trị trung bình của tín hiệu không có và có giấu tin. Giá trị trung bình của tín hiệu có và không có giấu tin theo MPA. Minh hoạ mã Hamming với 4 bit dữ liệu và 3 bit kiểm tra chẵn lẻ.
Ma trận sinh và ma trận kiểm tra của mã Hamming (7, 4). Dữ liệu âm thanh gốc và dữ liệu có chứa tin mật. Độ sai khác khi điều chỉnh bit thứ 3 của mẫu dữ liệu. Độ sai khác khi sử dụng kỹ thuật điều chỉnh các bit thấp hơn.
Đoạn dữ liệu tệp âm thanh gốc (trên) và tệp có chứa tin mật (dưới). Minh hoạ kỹ thuật padding. Vị trí các byte sau khi xáo trộn. Ma trận F và A tương ứng từ các mẫu dữ liệu.
Kết quả XOR 4 cột đầu tiên của từng hàng. Kết quả XOR 4 dòng đầu tiên của từng cột. Kết quả XOR của chuỗi C và chuỗi R. Kết quả giấu 4 bit 0110 trong khối F.
Kết quả giấu 4 bit 0111 trong khối F. Kết quả giấu 4 bit 1100 trong khối F. Kết quả giấu 4 bit 1101 trong khối F. Ảnh gốc và ảnh sau khi chuyển đổi để giấu tin.
Tín hiệu âm thanh trước (trên) và sau khi giấu tin (dưới). Sử dụng ký tự bù cho chuỗi tin mật. Chuỗi tin gốc và chuỗi sau khi hoán vị. Khôi phục lại chuỗi gốc từ chuỗi hoán vị.
Các giá trị của đoạn âm thanh gồm 256 mẫu. Giá trị của dãy Q tương ứng với các mẫu. Giá trị XOR_sum của dãy Q qua các bước tính. Giá trị mới của dãy S.
Sơ đồ giấu tin dùng XOR_sum của khối. Sóng, phổ của âm thanh trước (trái) và sau khi giấu (phải). Biên độ của âm thanh gốc và âm thanh được thêm echo. Cepstrum của âm thanh gốc và âm thanh được thêm tiếng vọng.
Phổ biên độ một đoạn của âm thanh trước và sau khi giấu. Biểu diễn số phức trong hệ toạ độ cực. Điều chỉnh giá trị để giấu 1 bit. Biên độ đoạn đầu tiên của tệp mang tin.
Biên độ của tệp gốc và tệp mang tin. Ảnh kết quả thu được khi giải tin tương ứng với các tỉ lệ gây nhiễu. Âm thanh gốc và âm thanh chứa tin giấu. Ảnh được giấu và ảnh thu được khi chịu các tấn công thêm nhiễu.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Huỳnh Bá Diệu (2017). Kỹ thuật giấu tin trong âm thanh số - Luận án TS máy tính [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/ky-thuat-giau-tin-trong-am-thanh-so
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Kỹ thuật giấu tin trong âm thanh số - Luận án TS máy tính" nghiên cứu về vấn đề gì?
"Giấu tin trong âm thanh số: nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật steganography trong lĩnh vực xử lý tín hiệu âm thanh số, ứng dụng trong luận án TS máy tính 604801."
Luận án "Kỹ thuật giấu tin trong âm thanh số - Luận án TS máy tính" 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 "Kỹ thuật giấu tin trong âm thanh số - Luận án TS máy tính" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Kỹ thuật giấu tin trong âm thanh số - Luận án TS máy tính" thuộc chuyên ngành Hệ thống thông tin. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Kỹ thuật giấu tin trong âm thanh số - Luận án TS máy tính" có bao nhiêu trang?
Luận án "Kỹ thuật giấu tin trong âm thanh số - Luận án TS máy tính" có 120 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Kỹ thuật giấu tin trong âm thanh số - Luận án TS máy tính" 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.