Xây dựng ảnh steganography bằng phương pháp MBDH

Nội dung text: Xây dựng ảnh steganography bằng phương pháp MBDH

1. XÂY D ỰNG ẢNH STEGANOGRAPHY B ẰNG PH ƯƠ NG PHÁP MBDH IMAGE STEGANOGRAPHY BASED ON MBDH Ph ạm V ăn Tài Tr ường đại h ọc S ư ph ạm K ỹ thu ật TP.HCM TÓM T ẮT Nhúng thông tin vào các vùng m ịn làm cho ảnh stego gi ảm ch ất l ượng th ị giác và độ an toàn. Ph ươ ng pháp steganography v ới biên thích nghi mà các vùng m ịn không được s ử dụng để mang thông tin ở tỷ lệ nhúng th ấp đã được đề xu ất. Tuy nhiên, khi t ỷ lệ nhúng cao, các vùng m ịn cũng s ẽ được dùng để gi ấu thông tin. Bài báo này gi ới thi ệu ph ươ ng pháp kh ối ẩn thông tin đa lớp thích nghi MBDH trong đó các vùng nhúng được l ựa ch ọn thích nghi d ựa vào s ố lượng các bit c ủa tin m ật và đặc tính k ết c ấu c ủa ảnh. Thông qua ph ươ ng pháp MBDH, thêm nhi ều bit c ủa tin m ật s ẽ được gi ấu vào các vùng h ỗn x ộn. Vì v ậy, các vùng m ịn s ẽ không được s ử dụng để nhúng k ể cả khi t ỷ lệ nhúng cao. Ph ươ ng pháp MBDH s ẽ kh ắc ph ục được v ấn đề gi ới h ạn dung lượng nhúng khi các vùng m ịn không được s ử dụng c ủa ph ần l ớn các ph ươ ng pháp steganography có biên thích nghi. Bài báo sử dụng ph ần m ềm mô ph ỏng Matlab để th ực hi ện mô ph ỏng. K ết qu ả đạt cho th ấy ph ươ ng pháp đề xu ất có c ải thi ện v ề dung l ượng nhúng và ch ất lượng th ị giác. Từ khóa : kh ối đa l ớp ẩn thông tin, lsb, steganography, dung l ượng nhúng, biên ABSTRACT Embedding information into smooth regions introduces stego images with poor security and visual quality. Edge adaptive steganography, in which the smooth regions are not used to carry a message at the low embedding rates, was proposed. However, for the high embedding rates, smooth regions are contaminated to hide information. This paper presents an adaptive multi-layer block data-hiding algorithm (MBDH) in which the embedding regions are adaptively selected according to the number of the secret message bits and the texture characteristic of a cover image. Via employing the MBDH algorithm, more secret message bits are embedded into the sharp regions. Therefore, the smooth regions are not used, even at high embedding rates. Furthermore, most of edge adaptive steganography algorithms have a limited capacity when the smooth regions are not employed in data hiding. The proposed algorithm solves this issue when it can embed more secret bits into the selected regions. The study uses Matlab software to perform simulations. The result shows that the proposed technique can improve the embedding capacity and visual quality. Keywords: multi-layer block data-hiding, lsb, steganography, embedding capacity, edge 1. GI ỚI THI ỆU hình ảnh k ỹ thu ật s ố, tuy nhiên nó gây ra s ự bi ến d ạng rõ ràng c ủa ảnh stego. Ngoài ra, Steganography là khoa h ọc v ề nhúng ật toán gây thêm hi ện t ượng b ất đối x ứng thông tin bí m ật (ho ặc d ữ li ệu) bên trong thu cho ả ế đ đố ớ thông tin (ho ặc d ữ li ệu) để có th ể được g ửi nh stego làm cho nó y u i i v i các ỹ ậ ệ ượ ấ đố đến đích mà không gây nghi ng ờ. Ảnh k thu t steganalysis. Hi n t ng b t i ứng gây ra trong giai đoạn nhúng khi m ột steganography là lo ại ph ổ bi ến nh ất c ủa x ậ ớ ủ ph ươ ng ti ện mang để gi ấu thông tin. Nhi ều bit tin m t không trùng v i bit LSB c a pixel ị lẻ luôn luôn gi ảm và giá tr ị ch ẵn thu ật toán đã được đề xu ất để ẩn thông tin vì các giá tr ă ư ậ ả ễ ị vào hình ảnh k ỹ thu ật s ố. Thu ật toán bit ít luôn luôn t ng. Nh v y nh stego d dàng b ệ ạ đ ấ đổ quan tr ọng nh ất LSB là m ột trong nh ững phát hi n. Bên c nh ó xác su t thay i là 0,5 pixel để ậ thu ật toán được s ử dụng r ộng rãi trong nhúng 1 bit tin m t. steganography. Trong LSB, các bit ít quan LSBMR [1] là m ột trong nh ững c ải ti ến tr ọng c ủa ảnh stego được thay th ế bởi các bit được đề xu ất để kh ắc ph ục nh ững h ạn ch ế tin m ật. M ặc dù thu ật toán LSB là k ỹ thu ật của LSB. LSBMR s ử dụng hai điểm ảnh liên đơ n gi ản nh ất để che gi ấu thông tin vào m ột ti ếp nh ư m ột nhóm nhúng các bit tin mật. Bit
2. đầu tiên được nhúng vào trong pixel đầu tiên 2. PH ƯƠ NG PHÁP MBDH và m ối quan h ệ nh ị phân c ủa hai pixel để 2.1 Ước l ượng ng ưỡng và s ố lớp nhúng bit th ứ hai. LSBMR không gây ra hi ện tượng b ất đối x ứng nh ư LSB b ởi vì nó khai Ảnh ng ụy trang I và độ dài c ủa tin m ật thác ± 1, đó là thêm ng ẫu nhiên +1 ho ặc -1 M được s ử dụng để kh ởi t ạo tham s ố. Ảnh đến giá tr ị của điểm ảnh khi LSB c ủa nó ng ụy trang được chia thành các kh ối không không trùng bit tin m ật. Điều này giúp lo ại giao nhau có kích c ỡ m×n pixel (B). Theo bỏ hi ện t ượng b ất đối x ứng gây ra b ởi LSB kinh nghi ệm kích c ỡ tối ưu c ủa kh ối này là vì các giá tr ị lẻ và các giá tr ị ch ẵn có th ể tăng 5×3 để đảm b ảo ch ất l ượng ảnh stego. ho ặc gi ảm. H ơn n ữa, xác su ất thay đổi gi ảm MBDH có th ể nhúng nhi ều h ơn m ột m ặt xu ống còn 0,375 pixel để nhúng 1 bit tin m ật, ph ẳng bit c ủa pixel trong kh ối để ẩn tin m ật. có ngh ĩa các ảnh stego ít thay đổi h ơn. Tuy L là s ố lượng m ặt ph ẳng bit c ủa các pixel có nhiên, thu ật toán có th ể thay đổi m ột s ố điểm th ể được s ử dụng để ẩn tin m ật. T là ng ưỡng ảnh trong vùng m ịn c ủa ảnh stego và ảnh để ch ọn kh ối. Giá tr ị của hai tham s ố T, L hưởng đến tính n ăng “vô hình”. Vì v ậy, các được ước l ượng theo mô t ả của Hình 1. ảnh stego có th ể dễ bị phát hi ện b ởi th ị giác. Ảnh I, L = 1 Tin m ật M T = 128 EALSBMR [2] khai thác kỹ thu ật khác Ướ c l ượ ng T = T - 1 bi ệt giá tr ị của pixel (PVD) được đề xu ất để dung l ượ ng ch ọn các vùng để nhúng thông tin. K ỹ thu ật Đúng ĐúngCó đủ nhúng Sai Sai Sai T, L T > 1 ? L < 6 Ảnh không đủ PVD tính toán khác bi ệt tuy ệt đối của giá tr ị tin m ật M? kích c ỡ gi ữa hai điểm ảnh liên ti ếp. Không gi ống nh ư Đúng T = 128 LSB và LSBMR, thu ật toán này xem xét độ L = L + 1 dài tin nh ắn và kết c ấu ảnh ng ụy trang. Các Hình 1. Kh ởi t ạo tham s ố của ph ươ ng pháp vùng h ỗn x ộn được l ựa ch ọn d ựa trên MBDH. ng ưỡng tính toán. Do đó, các điểm ảnh được ch ọn đều n ằm ở các vùng h ỗn x ộn của ảnh Giá tr ị nh ỏ nh ất c ủa tham s ố T là 1, stego. Tuy nhiên thu ật toán này xác định các ngh ĩa là vùng m ịn nh ất c ủa ảnh s ẽ không vùng ch ỉ theo m ột h ướng nằm ngang ho ặc được s ử dụng để ẩn tin m ật. th ẳng đứng. Ng ưỡng được tính toán d ựa trên 2.2 Cách ch ọn vùng nhúng khác bi ệt giá tr ị gi ữa hai điểm ảnh mà không Để ch ọn các vùng để nhúng tin m ật, sai tính đến các điểm ảnh khác li ền k ề với nó. khác tuy ệt đối v ề giá tr ị của các pixel li ền k ề Khi t ỷ lệ nhúng cao, ng ưỡng T = 0 , trong kh ối được tính. Sai khác tuy ệt đối theo EALSBMR tr ở thành LSBMR, các vùng m ịn ph ươ ng ngang và ph ươ ng d ọc được tính nh ư cũng b ị sử dụng để nhúng thông tin. sau: Bài báo này gi ới thi ệu ph ươ ng pháp kh ối , = , − , (1) ẩn thông tin đa l ớp thích nghi (MBDH) [3] = − (2) trong đó các vùng nhúng được l ựa ch ọn thích , , , nghi dựa vào s ố lượng các bit c ủa tin m ật và pi, j là giá tr ị của pixel ở hàng th ứ i và c ột đặc tính h ỗn x ộn c ủa ảnh ng ụy trang. Thông th ứ j c ủa kh ối. MAD (maximum absolute qua ph ươ ng pháp MBDH, nhi ều bit c ủa tin difference) c ủa kh ối th ứ x trong ảnh được mật s ẽ được gi ấu thêm vào các vùng h ỗn x ộn. xác định nh ư sau: Vì v ậy, các vùng m ịn s ẽ không được s ử dụng để nhúng k ể cả khi t ỷ lệ nhúng cao qua đó = max,, ,, đảm bảo ch ất l ượng c ủa ảnh stego. Ph ươ ng với 1≤≤,1≤≤ (3) pháp MBDH s ẽ kh ắc ph ục được v ấn đề gi ới Vùng được l ựa ch ọn n ếu MAD l ớn h ơn hạn dung l ượng nhúng khi các vùng m ịn ho ặc b ằng ng ưỡng T s ẽ được s ử dụng để không được s ử dụng c ủa ph ần l ớn các nhúng tin m ật. B ởi vì các vùng h ỗn x ộn được ph ươ ng pháp biên thích nghi steganography. đặc tr ưng bởi MAD cao.
3. 2.3 Ph ươ ng pháp kh ối đa l ớp ẩn thông tin Thu ật toán kh ối nh ị phân ẩn thông tin Cho m ỗi kh ối m×n pixel được ch ọn (bBDH) bằng cách so sánh MAD c ủa kh ối v ới F là kh ối nh ị phân kích c ỡ m×n , và d (0 ≤ d ng ưỡng T, m ảng c ủa các nibble giá tr ị dữ li ệu ≤ m×n) là giá tr ị tin m ật được nhúng vào F. S được nhúng b ởi thu ật toán kh ối nh ị phân ẩn được xác định nh ư sau: thông tin. L ớp th ứ L của pixel nhúng bit tin m n = − + đầu tiên, và các l ớp th ấp h ơn ( L – 1, L – S∑∑ Fiji( , ).(( 1).n j)(mod K ) i=1 j = 1 2, ,1 ) được s ử dụng l ần l ượt nhúng các bit * * ti ếp theo. L ớp th ứ cao c ủa pixel s ẽ được ưu với K = K + 1 (v ới K = m × n ) (4) tiên nhúng tr ước vì nó t ạo ra thay đổi nhi ều Công th ức Lemma: Cho t ất c ả các s ố về giá tr ị của pixel so v ới l ớp th ấp h ơn. nguyên ∈ [0, ), kh ối F cần thay đổi l ớn Khi nhúng sẽ có vài kh ối có MAD nh ỏ nh ất hai bit để chuy ển kh ối F thành kh ối F’ hơn ng ưỡng T, vì v ậy bi ến bEmb được s ử sao cho: dụng để điều ch ỉnh quá trình nhúng tin m ật. m n Nếu giá tr ị của bEmb là true, nibble được S'=∑∑ Fiji '( , ).(( −+ 1)n j)(mod Kd ) = nhúng d ữ li ệu m ới t ừ tin m ật, ng ược l ại i=1 j = 1 nibble nhúng d ữ li ệu t ừ sao l ưu. Các kh ối có (5) Ω={ =−+= } MAD nh ỏ hơn ng ưỡng T sau khi nhúng s ẽ 1 (,ijFij ): (, ) 1,( i 1) njb được gi ữ nguyên để đảm b ảo quá trình trích ∪{}(,ijFij ): (, ) =−+=− 0,( i 1) njKb xu ất s ẽ bỏ qua các kh ối này. (6) Ph ươ ng pháp kh ối đa l ớp ẩn thông tin {(,),(,):ij pq} Fij (,)= 0, Fpq (,) = 1,  (MBDH): Ω =   2 +−−+ = Input: ảnh xám C, tin m ật, 2 tham s ố ước in j pnqb(mod K ) 0  lượng L và T {}(,),(ij pq ,): Fij (,)= 1, Fpq ( ,) = 1,  Output: ảnh stego S ∪  −++−+ = 1. bEmb ← true (i 1) njp ( 1) nq (mod Kb )  2. while (curX 0) các pixel và giá tr ị tin m ật ∈ [0, ), k đại 14. nib ← nibArr(i) ; di ện cho l ớp th ứ k (m ặt ph ẳng bit) c ủa m ột 15. BC ← bBDH (BC, nib, Layer ); pixel và B(i, j).k đại di ện cho bit th ứ k của 16. Layer ← Layer – 1; i ← i + 1; pixel (i, j) trong kh ối B. 17. end while Bước 1: Đặt F(i, j) = B(i, j).k, 1 ≤ ≤ 18. end if , 1 ≤ ≤ . 19. bEmb ←estimateMAD ≥ T ? true:false; 20. saveStegoArrayToImage(BC,S); và xác định b ởi công th ức (6) và (7). 21. if end of mesage then break; Bước 2: Ki ểm tra giá tr ị thay đổi n ếu các 22. end while pixel trong và thay đổi.
4. Nếu không r ỗng, đặt Vi ệc s ửa đổi b ằng cách ki ểm tra s ự tồn t ại của các bit "1" cho tr ường h ợp 1.4 và bit "0" ( ( ) ) = { , , : (, ) ∈ Ω} cho tr ường h ợp 2.4 ở bên trái c ủa bit th ứ k. (8) Sau đó, k ết qu ả của giai đoạn này được s ử và v ị trí trong t ập h ợp được (, ) dụng để xác định hi ệu ch ỉnh được th ực hi ện ch ọn để đảo n ếu điều ki ện (9) d ưới đây thõa ở cả hai bên c ủa bit th ứ k ho ặc ch ỉ ở bên ph ải mãn: của bit này. (, ) ∶ ((, ), ) = (9) Nếu l ớp th ứ k b ị thay đổi để mang bit tin Nếu không r ỗng, xác định nh ư sau: mật, và k nh ỏ hơn L (L là s ố lớp được s ử = { ((, ), ) + dụng để nhúng các bit tin m ật vào kh ối), thì ((, ), ):{(, ), (, )} ∈ Ω (10) thu ật toán hi ệu ch ỉnh được ti ến hành nh ư thu ật toán mô t ả bên trên, ch ỉ thay đổi là khi Cặp v ị trí {( , ), ( , )} ∈ thõa mãn hi ệu ch ỉnh bên trái c ủa bit th ứ k, chúng ta ch ỉ điều ki ện sau được l ựa ch ọn: hi ểu ch ỉnh t ừ các bit ở lớp l ớn h ơn L để tránh {(, ), (, )} ∶ ((, ), ) + thay đổi các bit tin đã được nhúng tr ước đó. ( ( ) ) (11) , , = 3. KẾT QU Ả TH ỰC HI ỆN VÀ PHÂN Trong công th ức, ((, ), ) là độ sai TÍCH khác giá tr ị của pixel tr ước và sau khi bit t ại lớp k c ủa pixel b ị đảo. Giá tr ị của pixel sau khi đảo bit được hi ệu ch ỉnh l ại để gi ảm thay đổi gây ra b ởi vi ệc đảo bit r ồi m ới đến xem xét s ự sai khác ((, ), ). Airplane Barbara House Lena Bước 3: Nếu 1 ≤ 2 thì bit (, ) bị đảo, ng ược l ại các bit ở tập h ợp {( , ), ( , )} bị đảo. Thu ật toán hi ệu ch ỉnh giá tr ị của pixel sau Monkey Pepper Sailboat Tafany khi nhúng Hình 2: Các ảnh g ốc được dùng trong kh ảo Nhúng bit tin m ật vào m ặt ph ẳng ở lớp sát ch ất l ượng hình ảnh. cao gây nhi ều bi ến đổi giá tr ị đối v ới pixel. 3.1 Tỷ lệ bi ến đổi Vì lí do này nên quá trình hi ệu ch ỉnh được s ử dụng để gi ảm thi ểu s ự bi ến đổi [4]. Đó c ũng 35 là lí do m ặt ph ẳng ở lớp cao được nhúng 30 tr ước m ặt ph ẳng ở lớp th ấp. 25 Nếu nhúng bit ở lớp th ứ nh ất thì không 20 ti ến hành hi ệu ch ỉnh mà thay th ế LSB nh ư 15 ph ươ ng pháp bình th ường. 10 Nếu l ớp th ứ k b ị thay đổi để mang bit bí 5 mật, và k b ằng L (L là s ố lớp được s ử dụng (%) MR - Modificationrate 0 để nhúng các bit tin mật vào kh ối), thì thu ật 10 20 30 40 50 60 70 80 90 toán hi ệu ch ỉnh được ti ến hành nh ư thu ật Embedding rate (%) toán [5]. Tuy nhiên, các thu ật toán trong [5] được s ửa đổi do sai sót trong tr ường h ợp 1.4 Hình 3: So sánh MR c ủa EALSBMR và và 2.4. Trong tr ường h ợp 1.4, n ếu không có MBDH. bit "1" bên trái c ủa bit th ứ k, t ất c ả các bit Phươ ng pháp MBDH đề xu ất nh ờ công "0" s ẽ được thi ết l ập "1". Trong tr ường h ợp th ức Lemma cho phép gi ảm s ố lượng pixel b ị 2.4, n ếu không có bit "0" ở bên trái c ủa bit bi ến đổi khi mang bit tin m ật do đó ph ươ ng th ứ k, t ất c ả các bit "1" s ẽ được thi ết l ập "0". pháp đề xu ất luôn có tỷ lệ pixel b ị bi ến đổi
5. nh ỏ hơn so v ới ph ươ ng pháp EALSBMR (Hình 3). Tỷ lệ pixel b ị bi ến đổi trung bình để nhúng 1 bit tin m ật c ủa ph ươ ng pháp đề xu ất là 0,29 pixel/bit th ấp h ơn so với t ỷ lệ của ph ươ ng pháp EALSBMR là 0,39 pixel/bit. 3.2 PSNR (a) (b) 67 Hình 5. (a) Ảnh g ốc. (b) Ảnh stego MBDH 62 với t ỷ lệ nhúng 130%. 57 3.4 Tính n ăng vô hình 52 PSNR (dB)PSNR 47 42 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Embedding rate (%) Hình 4: So sánh PSNR c ủa EALSBMR và MBDH. (a) (b) Hình 4 ch ỉ ra PSNR c ủa ph ươ ng pháp MBDH cao h ơn ch ỉ số PSNR c ủa ph ươ ng pháp EALSBMR ở các t ỷ lệ nhúng th ấp d ưới 50% do ph ươ ng pháp MBDH ch ỉ sử dụng 1 đến 2 l ớp nhúng và có hi ệu su ất nhúng cao hơn, s ố pixel thay đổi để nhúng tin m ật ít hơn. Khi t ỷ lệ nhúng cao h ơn 60%, PSNR của ph ươ ng pháp MBDH th ấp h ơn so v ới (c) (d) ph ươ ng pháp EALSBMR vì khi nhúng càng nhi ều tin m ật, ph ương pháp MBDH càng ph ải s ử dụng nhi ều l ớp, d ẫn đến s ự bi ến đổi giá tr ị ở pixel càng ngày càng l ớn. 3.3 Dung l ượng nhúng Ph ươ ng pháp đề xu ất s ử dụng kh ối 15 pixel để nhúng 4 bit tin m ật trong 1 l ớp, v ới 5 l ớp nhúng đề xu ất thì ph ươ ng pháp cho (e) phép nhúng t ối đa 1,33 bpp (Hình 5). Các Hình 6: (a) Ảnh g ốc, (b) – (e) V ị trí c ủa các ph ươ ng pháp LSB khác ch ỉ thay đổi l ớp LSB pixel b ị thay đổi (các ch ấm đen) sau khi ẩn d ữ để nhúng tin m ật nên dung l ượng nhúng t ối li ệu b ằng ph ươ ng pháp đề xu ất với các t ỷ lệ đa là 1 bpp. nhúng t ươ ng ứng 10%, 30%, 50%, 70%. Ở tỷ lệ nhúng 90% k ết qu ả thu được t ừ 8 Tính n ăng vô hình được xây d ựng trên ảnh th ử nghi ệm bên trên v ới ph ươ ng pháp hệ th ống th ị giác c ủa con ng ười. Th ị giác c ủa MBDH cho th ấy 100% ảnh nhúng thành con ng ười nh ạy c ảm v ới v ới các thay đổi ở công, vùng m ịn nh ất c ủa ảnh được b ảo toàn. vùng m ịn và ít nh ạy c ảm v ới các thay đổi ở Trong khi phươ ng pháp EALSBMR ch ỉ có tỷ vùng h ỗn x ộn. Ph ươ ng pháp đề xuất đảm b ảo lệ thành công là 62,5% mà vùng m ịn nh ất tính n ăng vô hình của steganography khi các không được s ử dụng để nhúng. pixel b ị thay đổi để mang tin m ật không n ằm trong các vùng m ịn (Hình 6).
6. 3.6 T ấn công t ăng c ường LSB gi ữ nguyên, m ặt ph ẳng LSB c ủa ảnh stego tươ ng t ự ảnh m ặt ph ẳng LSB ảnh g ốc. Trong khi vùng m ịn c ủa ảnh stego được t ạo b ởi ph ươ ng pháp EALSBMR b ị hư h ại do mang các bit tin m ật vì t ỷ lệ nhúng cao được s ử dụng, ng ưỡng T l ựa ch ọn để nhúng tr ở về giá tr ị 0, m ặt ph ẳng LSB c ủa ảnh stego d ễ dàng nh ận th ấy s ự bi ến đổi. 4. KẾT LU ẬN (a) (b) Ph ươ ng pháp đề xu ất cho th ấy ưu điểm lớn v ề dung l ượng khi đạt t ỷ lệ nhúng t ối đa 1,33 bpp. Nh ờ hi ệu qu ả của s ử dụng kh ối đa lớp nhúng thông tin cho phép nhúng thành công 100% các ảnh ở tỷ lệ nhúng 90% mà vùng m ịn nh ất c ủa ảnh v ẫn được gi ữ nguyên qua đó c ải thi ện độ an toàn và ch ất l ượng th ị giác c ủa ảnh stego. (c) (d) Ph ươ ng pháp đề xu ất có th ể kết h ợp với Hình 7. (a) Ảnh g ốc. (b) LSB c ủa ảnh g ốc. kỹ thu ật m ật mã. Tin m ật tr ước khi nhúng s ẽ (c) LSB c ủa ảnh stego EALSBMR. (d) LSB được mã hóa để tăng độ an toàn c ủa quá trình của ảnh stego MBDH trao đổi thông tin. Hình 7 là k ết qu ả tấn công t ăng c ường LỜI C ẢM ƠN LSB đối v ới ảnh stego c ủa ph ươ ng pháp EALSBMR và ph ươ ng pháp MBDH. M ặt Tác gi ả xin trân tr ọng c ảm ơn cô PGS. ph ẳng LSB không hoàn toàn ng ẫu nhiên mà TS. Ph ạm H ồng Liên đã t ận tình giúp đỡ tác ph ản ánh k ết c ấu các vùng m ịn đủ lớn. gi ả trong quá trình hoàn thành bài báo này. Ph ươ ng pháp MBDH s ử dụng nhi ều l ớp để ẩn thông tin nên ng ưỡng T c ủa ảnh stego thu được l ớn h ơn 0, vùng m ịn nh ất c ủa ảnh được TÀI LI ỆU THAM KH ẢO [1] J. Mielikainen. LSB matching revisited. IEEE Signal Processing Letters , Vol. 13, Issue 5, pp. 285-287, 2006. [2] W. Luo, J. Huang. Edge Adaptive Image Steganography Based on LSB Matching Revisited. IEEE Transactions of Information Forensics and Security , Vol. 5, No. 2, pp. 201-214, June 2010. [3] Tuan Duc Nguyen, Somjit Arch-int, Ngamnij Arch-int. An Adaptive Multi-Layer Block Data-Hiding Algorithm that uses Edge Areas of Gray-Scale Images. International Journal of Security and Its Applications , Vol. 9, No. 6, pp 279-298, 2015. [4] N. Cvejic, T. Seppanen. Increasing Robustness of LSB Audio Steganography by Reduced Distortion LSB Coding. Journal of Universal Computer Science , 2015. [5] Samir Kumar Bandyopadhyay, Biswajita Datta. Higher lsb layer based audio steganography technique. International Journal on Electronics & Communication Technology , Vol. 2, Issue 4, 2011.
7. Thông tin liên h ệ tác gi ả chính (ng ười ch ịu trách nhi ệm bài vi ết): Họ tên: Ph ạm V ăn Tài Đơ n v ị: Tr ường Đại h ọc S ư ph ạm K ỹ thu ật TP.HCM Điện tho ại: 01628191676 Email: pvtnga@gmail.com
8. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2017-2018 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.