Điện, điện tử - Kỹ thuật giấu tin vô hình và bảo mật trên video 3D

Hoàng Xuân Dương, Lê Xuân Kỳ, Nguyễn Thị Quỳnh Dư, Nguyễn Thị Minh Thy 
Tác giả liên hệ: Hoàng Xuân Dương 
Email: duong.hoangxuan@stu.edu.vn 
Đến tòa soạn: 8/2018, chỉnh sửa: 10/2018, chấp nhận đăng: 11/2018 
KỸ THUẬT GIẤU TIN VÔ HÌNH VÀ BẢO MẬT 
TRÊN VIDEO 3D
Hoàng Xuân Dương1,2, Lê Xuân Kỳ1, Nguyễn Thị Quỳnh Dư1,2, Nguyễn Thị Minh Thy1 
1Trường Đại học Công Nghệ Sài Gòn 
2Học viện Kỹ thuật Quân sự 
Tóm tắt: Bài báo trình bày một giải pháp truyền tin mật an 
toàn sử dụng kỹ thuật giấu tin trong video 3D (3-Dimension) 
với tính vô hình cao. Thông tin mật được mã hóa bởi các thuật 
toán mạnh mẽ trước khi nhúng vào video 3D bằng thuật toán 
LSB (Least Significant Bit) kết hợp. Chỉ những vùng độc lập 
trên các khung ảnh 3D mới được lựa chọn để nhúng thông tin. 
Trong khi các thuật toán mã hóa cung cấp độ bảo mật cho 
thông tin ẩn giấu thì kỹ thuật giấu tin thích nghi sử dụng LSB 
kết hợp sẽ đảm bảo tính vô hình cao cho thông tin mật. 
Từ khóa: Giấu tin, khớp ảnh, LSB kết hợp, video 3D. 
I. GIỚI THIỆU 
Ngày nay, kỹ thuật giấu tin trên các dữ liệu đa phương tiện 
đã trở thành lựa chọn phổ biến để truyền các thông tin nhạy 
cảm. Tính vô hình là một thước đo chuẩn mực để đánh giá chất 
lượng của các thuật toán giấu tin. Hệ thống giấu tin được xem 
là thất bại nếu một kẻ tấn công có thể chứng minh sự tồn tại 
của thông tin mật bên trong đối tượng chứa, hay được xem là 
an toàn nếu những kẻ tấn công không thể phát hiện sự hiện 
diện của các thông điệp ẩn bên trong đối tượng chứa bằng bất 
kỳ phương pháp tiếp cận nào, vì vậy dữ liệu ẩn phải vô hình cả 
về mặt nhận thức lẫn thống kê. 
Cũng với mục đích bảo mật thông tin, một hướng tiếp cận 
khác thực hiện mã hóa dữ liệu thành những thông tin vô nghĩa. 
Sự kết hợp của mật mã và giấu tin sẽ làm tăng độ tin cậy của 
một kênh thông tin mật, vì ngoài quá trình mã hóa và giải mã, 
chúng được bổ sung thêm hai quá trình là giấu và tách thông 
tin. Hệ thống kết hợp này sẽ làm cho các thám mã khó khăn 
hơn khi phải cố gắng nhận ra đối tượng có ẩn dữ liệu trước khi 
bóc tách và giải mã chúng. Ngay cả trong các hệ thống sử dụng 
mật mã yếu hơn cũng rất khó để nhận ra việc truyền tin có ẩn 
dữ liệu mật bởi tính ngụy trang cao của các kỹ thuật giấu tin 
tiên tiến.1 
Trong [1], [2] các tác giả đã trình bày phương pháp giấu tin 
trong miền không gian chủ yếu dùng kỹ thuật LSB. Phương 
pháp này dễ thực hiện và cũng dễ dàng tấn công và bóc tách 
thông tin. Trong [3], chúng tôi đã cải tiến thuật toán LSB để 
tăng tính vô hình cho thông tin mật với sự tham gia của hai 
pixel liên tiếp theo quy tắc đảo bit, thuật toán đã đạt được mục 
đích là giảm xác suất thay đổi trên đối tượng chứa về dưới 0.5 
trên một bit nhúng. 
Nhằm giảm sự nghi ngờ của những kẻ tấn công tìm dữ liệu 
ẩn, các tác giả trong [4] đề xuất một thuật toán giấu tin thích 
nghi trên video. Trọng tâm của phương pháp này là việc nhúng 
dữ liệu trong các vùng da người của các khung ảnh. Trong [5], 
[6], [7] các tác giả cũng đã thực hiện nhúng thông tin vào vùng 
đối tượng chuyển động trên video sử dụng thuật toán phát hiện 
và theo dõi đối tượng chuyển động, video được chọn làm đối 
tượng chứa là loại 2D thông thường. 
Trong [8], chúng tôi đã thực hiện nhúng thông tin mật trên 
video 3D dùng kỹ thuật parity. Hệ thống này rất an toàn với 
việc kết hợp các hệ mật mã đối xứng và bất đối xứng, nhưng 
chưa áp dụng được các phương pháp thích nghi khi chọn lựa 
các khung ảnh nhúng nên có thể tạo sự nghi ngờ cho các thám 
mã. Trong nghiên cứu này, các khung ảnh 3D sẽ được xử lý để 
tìm ra vùng độc lập (không tồn tại trong ảnh còn lại), thông tin 
mật sau khi mã hóa sẽ được nhúng vào những vùng này. Thuật 
toán giấu tin LSB kết hợp được phát triển với mục đích giảm 
xác suất thay đổi trên đối tượng chứa tin về dưới 0.4 đối với 
một bit nhúng. Hệ thống này là sự kết hợp hoàn hảo giữa các 
thuật toán mã hóa tiên tiến với kỹ thuật giấu tin thích nghi trên 
video 3D nhằm cung cấp một hệ thống truyền tin an toàn đồng 
thời đảm bảo tính vô hình cao cho thông tin mật. 
II. SO KHỚP ẢNH STEREO 
Ảnh 3D (hay video 3D) ra đời dựa trên nguyên lý tạo ảnh 3 
chiều từ hai mắt, sự chìm hay nổi của một vật phụ thuộc vào 
cách nhìn của người quan sát. Có thể hiểu rằng, mỗi khung ảnh 
3D sẽ tồn tại hai ảnh: trái và phải dành cho hai mắt. Hai ảnh 
này sẽ có độ lệch nhất định giống như khi chúng ta dùng từng 
mắt để nhìn vào một vật nào đó. 
Hình 1. Các cặp điểm đặc trưng SURF tương đồng trong ảnh 
stereo 
SỐ 4 (CS.01) 2018 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 37
KỸ THUẬT GIẤU TIN VÔ HÌNH VÀ BẢO MẬT TRÊN VIDEO 3D 
Hình 2. Nhận biết vùng độc lập của ảnh stereo dựa trên thuật 
toán khớp ảnh 
Nhận dạng và so khớp ảnh là một trong các hướng nghiên 
cứu được nhiều nhà khoa học quan tâm trong lĩnh vực thị giác 
máy tính. Quá trình so khớp ảnh stereo thông thường được chia 
làm hai giai đoạn chính: xác định các điểm đặc trưng trên các 
ảnh đơn lẻ, đối sánh và khớp các điểm đặc trưng trên hai ảnh 
với nhau để tạo thành khối ảnh thống nhất. Từ đó thực hiện các 
nghiên cứu liên quan như: phân tích độ sâu [9], phát hiện sự 
khác biệt [10], điều hướng [11] 
Trong giai đoạn đầu, có nhiều thuật toán trích xuất đặc 
trưng đã được nghiên cứu, trong đó thuật toán SURF (Speeded-
Up Robust Features) được sử dụng nhiều nhất bởi ưu điểm về 
tốc độ cũng như sự bất biến với tỷ lệ và góc xoay [10], [11], 
[12]. Kết quả của quá trình này là một vector chứa dữ liệu liên 
quan đến các đặc trưng SURF được phát hiện từ mỗi ảnh. 
Giai đoạn thứ hai thực hiện đối sánh các đặc trưng trên hai 
ảnh dựa vào kết quả phân tích đặc trưng trong giai đoạn đầu. 
Từng cặp điểm đặc trưng trên hai ảnh sẽ được khớp với nhau 
dựa vào sự tương quan của chúng. Hình 1 mô tả các cặp điểm 
đặc trưng SURF tương đồng trong hai ảnh trái, phải và hình 2 
chỉ ra những vùng độc lập trên hai ảnh mà chúng không tồn tại 
trong ảnh còn lại (phần bìa ngoài của ảnh). 
III. THUẬT TOÁN GIẤU TIN LSB KẾT HỢP 
Trong các nghiên cứu về ẩn dữ liệu, thuật toán LSB được 
sử dụng phổ biến nhất vì các ưu điểm về tốc độ và dung lượng 
nhúng. Gắn với tên gọi của nó, thuật toán hoạt động bằng cách 
lần lượt thay thế các bit ít quan trọng nhất (LSB) của đối tượng 
chứa bởi các bit thông điệp bí mật. Khi tỉ lệ nhúng là 1 (1 bit / 1 
pixel) có thể nhận thấy rằng xác suất để đối tượng chứa bị thay 
đổi là 0.5 (nhúng 2 bit thì có 1 sự thay đổi). 
Xác suất thay đổi trên đối tượng chứa (Pr) được định nghĩa 
là tỉ số của tổng giá trị các thay đổi khi thực hiện nhúng thông 
tin trên tổng số bit nhúng của tất cả các trường hợp. 
1
1 N
i i
i
Pr y x
N 
  (1) 
Với N là số bit nhúng; x, y lần lượt là đối tượng chứa trước và 
sau khi nhúng. 
Nhằm mục đích giảm sự tác động lên đối tượng chứa tin so 
với kỹ thuật LSB thông thường với cùng dung lượng nhúng, 
thuật toán LSB kết hợp được phát biểu như sau: 
Lần lượt nhúng hai bit dữ liệu mật m1, m2 vào 2 pixel x1, x2 
của ảnh xám tạo thành 2 pixel ngõ ra y1, y2 theo (2). 
1 2 1 2
1 2 1 2
1 2
1 2 1 2
1 2 1 2
, ( 2 ) mod 4
1, ( 2 ) mod 4 1
,
1, ( 2 ) mod 4 1
, 1 ( 2 ) mod 4 2
x x if x x m
x x if x x m
y y
x x if x x m
x x if x x m
 (2) 
Với  1 01 2 22 2 0,1,2,3 00,01,10,11m m m 
Lúc này xác suất thay đổi Pr được tính như sau: 
1 2 1 2 1 2 1 2( , ) ( 1, ) ( 1, ) ( , 1)
0 1 1 1 1 1 1 1 3
 = 0.375
8 8 8 8 8
r r r r rP P x x P x x P x x P x x 
Tại đầu 
thu dữ liệu mật được bóc tách theo (3): 
' ' '
1 2 1 22 ( 2 )mod4m m m y y (3) 
Trường hợp dữ liệu đầu vào có giá trị nằm ở ngưỡng giới 
hạn cho phép (ví dụ 255 hoặc 0 đối với ảnh 8 bit), nếu áp dụng 
công thức (2) sẽ xảy ra hiện tượng tràn số học. Khi đó thuật 
toán được thực hiện như sau: 
Giả sử x1 = 255 và ngõ ra cần là y1 = x1 +1 ta đổi thành y2 = 
x2 ± 1 và y1 = x1 – 1. Hoặc x1 = 0 và ngõ ra y1 = x1 – 1 ta đổi 
thành y2 = x2 ± 1 và y1 = x1 + 1. 
Bảng I sau đây cho thấy sự khác biệt trong quá trình nhúng 
/ tách của thuật toán LSB thay thế và LSB kết hợp với các dữ 
liệu đầu vào khác nhau. 
Bảng I. So sánh LSB và LSB kết hợp 
Ban đầu 
Dữ liệu 
mật 
LSB thay thế LSB kết hợp 
x1 x2 m=2m1+m2 y1 y2 m’ y1 y2 y1+2y2 m’ 
5 110 0 4 110 0 4 110 224 0 
5 110 1 4 111 1 5 110 225 1 
5 110 2 5 110 2 6 110 226 2 
5 110 3 5 111 3 5 109 223 3 
240 165 0 240 164 0 240 164 568 0 
240 165 1 240 165 1 239 165 569 1 
240 165 2 241 164 2 240 165 570 2 
240 165 3 241 165 3 241 165 571 3 
32 202 0 32 202 0 32 202 436 0 
32 202 1 32 203 1 33 202 437 1 
32 202 2 33 202 2 32 201 434 2 
32 202 3 33 203 3 31 202 435 3 
Xác suất thay đổi 12/24 = 0.5 9/24 = 0.375 
IV. MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT 
SỐ 4 (CS.01) 2018 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 38
Hoàng Xuân Dương, Lê Xuân Kỳ, Nguyễn Thị Quỳnh Dư, Nguyễn Thị Minh Thy 
Trong phần này chúng tôi đề xuất một giải pháp truyền tin 
mật sử dụng các thuật toán mã hóa kết hợp với kỹ thuật giấu tin 
trên video 3D. Để không gây nghi ngờ cho các thám mã, thông 
tin mật chỉ nhúng vào vùng độc lập trên các khung ảnh 3D. Kỹ 
thuật giấu tin LSB kết hợp được áp dụng để nhúng thông tin 
nhằm tăng tính vô hình cho dữ liệu mật. Thuật toán AES 
(Advanced Encryption Standard) dùng để mã hóa dữ liệu trước 
khi nhúng để tăng tính bảo mật cho hệ thống. Nhằm giải quyết 
bài toán trao đổi khóa chúng tôi sử dụng thuật toán RSA 
(Rivest – Shamir – Adleman) để mã hóa khóa AES và nhúng 
vào video cùng với dữ liệu đã mã hóa. Mô hình đề xuất được 
mô tả như hình 3 với chức năng và nguyên lý như sau: 
 Khớp ảnh và phân vùng có nhiệm vụ tìm ra các điểm 
tương đồng giữa hai ảnh trái – phải từ đó đồng nhất hai ảnh 
này nhằm phân biệt vùng độc lập và vùng liên kết trên 
khung ảnh. 
 Mã hóa AES thực hiện mã hóa dữ liệu mật với khóa 
được tạo ngẫu nhiên trước mỗi lần thực hiện. 
 Mã hóa RSA thực hiện mã hóa các thông tin định hướng 
và khóa mật AES. 
 Khối Nhúng có chức năng giấu các thông tin đã mã hóa 
vào vùng độc lập của các khung ảnh, sử dụng thuật toán 
LSB kết hợp. 
 Khối Tách tại đầu thu thực hiện tách thông tin đã nhúng 
từ vùng độc lập của các khung ảnh. 
 Giải mã RSA sử dụng khóa riêng của người nhận để giải 
mã nhằm tìm ra các thông tin định hướng và khóa mật mà 
phía phát gửi đến. 
 Giải mã AES thực hiện giải mã dữ liệu mật từ thông tin 
tách được và khóa mật lấy được sau khi giải mã RSA. 
Giải mã 
RSA
Tách
Khóa riêng
Vùng liên kết
Dữ liệu mật
Khớp ảnh
và phân vùng
Vùng độc lập
Dữ liệu mật
Mã hóa 
RSA
Nhúng
Video ban đầu Khóa công khai
Vùng liên kết
Khớp ảnh 
và phân vùng
Vùng độc lập
Ghép
Video chứa tin mật
Phía phát
Phía thu
Mã hóa 
AES
Giải mã 
AES
Hình 3. Mô hình truyền tin mật 
Phía phát sử dụng dữ liệu đầu vào gồm: video 3D chứa tin, 
thông tin mật cần truyền và khóa công khai. Video chứa tin qua 
các quá trình trích chọn đặc trưng và so khớp ảnh như đã trình 
bày trong phần II, ngõ ra của quá trình này là các vùng độc lập 
và vùng liên kết, chỉ những vùng độc lập trong các khung ảnh 
mới được chọn để nhúng thông tin và chúng được thể hiện qua 
các mặt nạ ảnh. 
Dữ liệu mật trước tiên sẽ được mã hóa bởi thuật toán AES 
với 256 bit khóa được tạo ngẫu nhiên sau mỗi lần nhúng. Ngoài 
256 bit dùng làm khóa mật cho AES, bộ tạo chuỗi giả ngẫu 
nhiên còn tạo ra các địa chỉ ngẫu nhiên, đây là địa chỉ các 
khung ảnh dùng để nhúng dữ liệu mật, số lượng khung ảnh phụ 
thuộc vào kích thước dữ liệu mật cần nhúng và số điểm ảnh 
trong vùng độc lập của các khung video. 
Khóa mật AES, địa chỉ các khung ảnh nhúng cùng với các 
thông tin khác về kích thước và loại dữ liệu mật sẽ được đóng 
gói thành một header và mã hóa bởi thuật toán RSA với khóa 
công khai từ người nhận cung cấp. Trong nghiên cứu này 
chúng tôi sử dụng khóa RSA có độ dài modulus là 8192 bit. Dữ 
liệu mật cùng header sau khi mã hóa sẽ được nhúng vào những 
vùng độc lập trên video theo các mặt nạ lấy từ khối “khớp ảnh 
và phân vùng”, số lượng và thứ tự các khung ảnh được quy 
định trong header. Sau đó, các khung ảnh sẽ được ghép lại theo 
đúng thứ tự để tạo thành video 3D đã nhúng dữ liệu mật rồi 
truyền đến phía thu. 
Trong quá trình truyền tin, nội dung ẩn chứa rất khó bị phát 
hiện vì video là một dạng media phổ biến trên đường truyền và 
khả năng ngụy trang cao của thuật toán giấu tin đề xuất. Nói 
cách khác, phương pháp truyền tin này đã làm cho dữ liệu mật 
gần như vô hình trên đối tượng chứa. 
Tương tự như phía phát, video 3D chứa tin ở ngõ vào phía 
thu sẽ được xử lý chọn ra các vùng ảnh độc lập để tách thông 
tin. Quá trình tách được chia làm hai giai đoạn: tách header và 
tách dữ liệu. 
Trong giai đoạn đầu, các thông tin về header đã mã hóa 
được tách ra từ các khung ảnh đầu tiên, quá trình nhúng và tách 
tin sử dụng thuật toán LSB kết hợp như đã trình bày trong phần 
III. Header sau khi tách sẽ được giải mã bởi thuật toán RSA với 
khóa riêng của người nhận, thông tin giải mã được lúc này là: 
256 bit khóa AES, thứ tự các khung ảnh chứa tin, dung lượng 
và định dạng dữ liệu mật. Dựa vào dung lượng và thứ tự các 
khung ảnh nhúng, quá trình tách thứ hai được thực hiện cho 
ngõ ra là thông tin mật đã được mã hóa. Thông tin này sau đó 
được giải mã AES với 256 bit khóa lấy từ header cho ngõ ra là 
dữ liệu mật từ đầu phát gửi đến. Như vậy dữ liệu mật từ đầu 
phát đã được truyền an toàn đến phía thu kết thúc một quá trình 
truyền tin an toàn và bảo mật. 
V. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 
Các kết quả sau đây được thực hiện trên Matlab 2016a với 
dữ liệu mật giả lập bao gồm: 1 logo nhị phân ieee.tif có kích 
thước 120 x 120 pixel, 2 ảnh xám lena.tif và mri.tif kích thước 
lần lượt 100 x 100 và 128 x 128 pixel, 1 file text có độ dài 3389 
byte và 1 file tín hiệu điện tim 10.000 mẫu (16 bit / mẫu). 
Tám đoạn video 3D có cùng độ phân giải 1920 x 1280 với 
độ dài khác nhau lấy từ cơ sở dữ liệu nhận dạng và xử lý ảnh 
SỐ 4 (CS.01) 2018 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 39
KỸ THUẬT GIẤU TIN VÔ HÌNH VÀ BẢO MẬT TRÊN VIDEO 3D 
của bộ môn Khoa Học Máy Tính, khoa Kỹ Thuật trường Đại 
học Freiburg, Đức [13] được sử dụng làm đối tượng chứa tin. 
Để đánh giá các kết quả mô phỏng chúng tôi sử dụng tham 
số: MSE (Mean Squared Error) - sai số bình phương trung bình 
cho bởi (4) và PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) - tỉ số tín 
hiệu đỉnh trên nhiễu cho bởi (5). 
' 2
, ,
1 1
1
( )
M N
i j i j
i j
MSE I I
MN 
   (4) 
Với: M, N là kích thước khối dữ liệu; Ii,j và I’i,j là giá trị của 
các khối dữ liệu tại điểm i,j. 
2
1010.log ( )
peakI
PSNR dB
MSE
 (5) 
Đối với ảnh 8 bit thì giá trị đỉnh (max) ngõ vào Ipeak = 255. 
Thông thường có thể dùng một trong hai tham số này để 
đánh giá chất lượng của hệ thống giấu tin, nhưng để dễ dàng so 
sánh với các nghiên cứu liên quan, trong bài báo này chúng tôi 
sử dụng cả hai tham số. Trong đó PSNR dùng để so sánh các 
khung ảnh trước và sau khi nhúng dữ liệu, giá trị này càng cao 
thì hai ảnh càng giống nhau. MSE dùng để so sánh dữ liệu mật 
trước khi nhúng và sau khi tách, MSE = 0 khi hai khối dữ liệu 
hoàn toàn giống nhau. 
Hình 4, 5 cho thấy kết quả quá trình phân tích ảnh, mã hóa 
và nhúng thông tin với dữ liệu giả lập là logo ảnh nhị phân 
ieee.tif và file dữ liệu điện tim ecg.mat. Video chứa lần lượt là 
car046.m2ts và chair013.m2ts lấy từ tập dữ liệu trong [13]. Kết 
quả mô phỏng cho thấy mô hình giấu tin đề xuất đã làm dữ liệu 
mật gần như biến mất trên đối tượng chứa. Ngay cả tham số so 
sánh PSNR = 74.0259 dB (hình 5) cũng cho thấy tính vô hình 
cao của thuật toán. 
Hình 4. Kết quả nhúng ieee.tif vào video car046.m2ts 
Hình 5. Kết quả nhúng ecg.mat vào chair013.m2ts 
Tại đầu thu, sai số bình phương trung bình cho thấy dữ liệu 
bóc tách được là hoàn toàn chính xác (MSE = 0 trong tất cả các 
trường hợp) đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu. Cần lưu ý rằng 
tham số MSE thực hiện so sánh dữ liệu mật ban đầu với dữ liệu 
sau khi bóc tách và giải mã được, trong khi PSNR ở trên so 
sánh các khung ảnh chứa dữ liệu trong video 3D trước và sau 
khi nhúng. 
Thông tin mật được đảm bảo an toàn bởi các thuật toán mã 
hóa RSA và AES [14], [15] trong khi tính sẵn sàng vẫn giữ ở 
mức cao. Bảng II trình bày thời gian trung bình thực hiện các 
công đoạn mã hóa, giải mã, nhúng và tách thông tin, giá trị này 
được đo một cách riêng lẻ tại mỗi công đoạn trên các video 
khác nhau, sau đó lấy trung bình. Theo đó có thể nhận thấy 
rằng, tổng thời gian thực hiện tại đầu phát (mã hóa – nhúng) và 
đầu thu (tách – giải mã) đều dưới 1 giây cho thấy tính sẵn sàng 
cao của hệ thống giấu tin đề xuất. 
Để nhận thấy rõ hơn tính vô hình của hệ thống giấu tin đề 
xuất, chúng tôi thực hiện nhúng lần lượt các dữ liệu mật giả lập 
vào 8 đoạn video 3D, sau đó so sánh các khung ảnh (có chứa 
dữ liệu mật) trước và sau khi nhúng sử dụng tham số PSNR. 
Các kết quả được thể hiện trên bảng III, qua đó chúng ta nhận 
thấy rằng với PSNR > 73 dB, không thể cảm nhận được sự 
khác biệt của các khung ảnh sau khi nhúng dữ liệu. 
Bảng II. Thời gian (giây) trung bình thực hiện các công đoạn 
Công đoạn 
Dữ liệu nhúng 
ieee.tif lena.tif mri.tif text.txt ecg.mat 
Mã hóa AES 0.072 0.331 0.528 0.112 0.623 
Mã hóa RSA 0.015 0.017 0.014 0.016 0.016 
Nhúng 0.095 0.141 0.315 0.132 0.203 
Tách 0.098 0.118 0.112 0.051 0.074 
Giải mã RSA 0.175 0.168 0.163 0.165 0.162 
Giải mã AES 0.126 0.426 0.615 0.143 0.745 
Bảng III. Giá trị PSNR (dB) của các khung ảnh trước và sau 
khi nhúng 
Video 
Dữ liệu nhúng 
ieee.tif lena.tif mri.tif text.txt ecg.mat 
car046.m2ts 79.2864 73.7351 73.5367 77.4854 72.7371 
car049.m2ts 79.2505 75.5059 73.5673 77.5056 74.0115 
cat023.m2ts 79.2941 75.4982 74.7997 77.4993 73.9964 
cat027.m2ts 79.2791 73.6996 71.7809 77.4866 70.9986 
chair013.m2ts 79.2591 75.5423 73.5695 77.5092 74.0188 
chair100.m2ts 79.2927 73.7458 73.5746 77.5353 72.7662 
dog049.m2ts 79.1860 75.7429 73.5300 77.4686 73.9704 
SỐ 4 (CS.01) 2018 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 40
Hoàng Xuân Dương, Lê Xuân Kỳ, Nguyễn Thị Quỳnh Dư, Nguyễn Thị Minh Thy 
dog050.m2ts 79.2168 75.4735 74.7769 77.4902 74.9518 
Trung bình 79.2581 74.8679 73.6419 77.4975 73.4314 
Giả sử rằng thông tin được nhúng vào toàn ảnh (hoặc chỉ 
nhúng vào vùng liên kết) của các khung ảnh trái - phải trên 
video 3D, thám mã sẽ dễ dàng phát hiện video chứa thông điệp 
ẩn dựa vào thuật toán khớp ảnh và trừ nền. Nhưng với kỹ thuật 
nhúng vào vùng độc lập, phương pháp dò tìm này hoàn toàn 
không thể phát hiện được thông tin ẩn giấu, vì vậy kỹ thuật 
giấu tin này sẽ vô hình cả về mặt nhận thức lẫn thống kê. 
Vì hệ thống này chỉ nhúng dữ liệu mật vào một phần của 
các khung ảnh chứa (vùng độc lập) nên tham số PSNR trên 
bảng III không thể hiện chính xác tính vô hình của thuật toán 
LSB kết hợp khi so sánh với các nghiên cứu liên quan. Thí 
nghiệm sau đây thực hiện nhúng 4096 byte dữ liệu mật ngẫu 
nhiên vào một ảnh chứa có kích thước 512 x 512 pixel với các 
thuật toán nhúng: LSB kết hợp, LSB thay thế sau đó so sánh 
kết quả với [3], [8] và [16]. Bảng IV thể hiện hiệu quả nhúng 
của thuật toán LSB kết hợp khi so sánh với các nghiên cứu liên 
quan qua tham số PSNR và MSE. 
Bảng IV. So sánh hiệu quả nhúng của thuật toán LSB kết hợp 
với các nghiên cứu liên quan 
Thuật 
toán 
Kích thước 
ảnh chứa 
Kích thước 
dữ liệu mật 
PSNR (dB) 
ảnh chứa 
MSE dữ 
liệu mật 
LSB 
thay thế 
512 x 512 4096 byte 64.9221 0 
LSB cải 
tiến [3] 
512 x 512 4096 byte 65.7850 0 
Parity [8] 512 x 512 4096 byte 64.9185 0 
DWT 
[16] 
512 x 512 4096 byte 56.2400 1.042 
LSB 
kết hợp 
512 x 512 4096 byte 66.2363 0 
VI. KẾT LUẬN 
Bài báo này đã đề xuất một phương pháp truyền tin an toàn 
sử dụng kỹ thuật giấu tin thích nghi trên video 3D kết hợp với 
các thuật toán mã hóa. Thuật toán giấu tin LSB được phát triển 
bằng cách kết hợp hai pixel liền kề làm giảm xác suất thay đổi 
trên đối tượng chứa tin. Thông tin được nhúng vào những 
thành phần độc lập trên video 3D để không ảnh hưởng đến các 
liên kết trái – phải của video đồng thời chống lại được các kỹ 
thuật tấn công và dò tìm tiên tiến. Các kết quả thực nghiệm 
chứng minh rằng thuật toán đề xuất có tính vô hình rất cao 
trong khi các tầng mã hóa vẫn đảm bảo an toàn cho thông tin 
mật. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] R. Shreelekshmi, M. Wilscy, C.E. Madhavan, “Cover Image 
Preprocessing for More Reliable LSB Replacement 
Steganography“, IEEE 2010 International Conference on Signal 
Acquisition and Processing, pp. 153-156, February 2010. 
[2] RigDas, Themrichon Tuithung, “A Novel Steganography 
Method for Image Based on Huffman Encoding”, 2012 IEEE, 
Emerging Trends and Applications in Computer Science 
(NCETACS), pp. 14-18. 
[3] Nguyễn Lương Nhật, Đào Duy Liêm, Lê Xuân Kỳ, Nguyễn Thị 
Minh Thy, “Giấu tin thích nghi trên video sử dụng thuật toán 
theo dõi đối tượng chuyển động và LSB cải tiến”, Kỷ yếu Hội 
thảo quốc gia 2017 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ 
thông tin, ISBN: 978-604-67-1021-9, pp.116-119. 
[4] S. Khupse and N. N. Patil, "An adaptive steganography 
technique for videos using Steganoflage", in Issues and 
Challenges in Intelligent Computing Techniques (ICICT), 2014 
International Conference on, 2014, pp. 811-815. 
[5] Ramadhan J. Mstafa, Khaled M. Elleithy, “A New Video 
Steganography Algorithm Based on the Multiple Object 
Tracking and Hamming Codes”, 2015 IEEE 14th International 
Conference on Machine Learning and Applications, pp.335-340. 
[6] R. J. Mstafa, K. M. Elleithy and E. Abdelfattah, "A Robust and 
Secure Video Steganography Method in DWT-DCT Domains 
Based on Multiple Object Tracking and ECC," in IEEE Access, 
vol. 5, pp. 5354-5365, 2017, DOI: 
10.1109/ACCESS.2017.2691581. 
[7] Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy, “Chia sẻ thông tin đa 
truy cập dùng kỹ thuật giấu tin trên video”, Kỷ yếu Hội thảo 
quốc gia lần thứ XIX: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ 
thông tin và truyền thông – Hà Nội, 1-2/10/2016, ISBN: 978-
604-67-0781-3, pp.67-71. 
[8] Nguyễn Lương Nhật, Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy, 
“Giấu tin trong video 3D kết hợp mật mã”, Kỷ yếu Hội thảo 
quốc gia 2014 về Điện tử truyển thông và Công nghệ thông tin – 
ECIT 2014, pp.366-373. 
[9] Dineesh Mohan, Dr. A. Ranjith Ram, “A Review on Depth 
Estimation for Computer Vision Applications”, International 
Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT) 
Volume 4, Issue 11, May 2015, ISSN: 2277-3754, pp. 235-239. 
[10] Dennis W. J. M. van de Wouw, Kris van Rens, Hugo van Lint, 
Egbert G. T. Jaspers, Peter H. N. de With, "Real-time change 
detection for countering improvised explosive devices", Proc. 
SPIE 9026, Video Surveillance and Transportation Imaging 
Applications 2014, 90260T (5 March 2014); DOI: 
10.1117/12.2036532. 
[11] Eng Zi Hao and Sutthiphong Srigrarom, “Development of 3D 
Feature Detection and on Board Mapping Algorithm from Video 
Camera for Navigation”, Journal of Applied Science and 
Engineering, Vol. 19, No. 1, pp. 23-39 (2016) DOI: 
10.6180/jase.2016.19.1.04. 
[12] Bay, H., A. Ess, T. Tuytelaars, and L. Van Gool. 
"SURF:Speeded Up Robust Features." Computer Vision and 
Image Understanding (CVIU).Vol. 110, No. 3, pp. 346–359, 
2008. 
[13] https://lmb.informatik.uni-
freiburg.de/resources/datasets/StereoEgomotion.en.html, truy 
cập ngày 12/07/2018. 
[14] Elaine Barker, Allen Roginsky (2011), “Transitions: 
Recommendation for Transitioning the Use of Cryptographic 
Algorithms and Key Lengths”, NIST Special Publication 800-
131A. 
[15] Elaine Barker, William Barker, William Burr, William Polk, 
Miles Smid (2012), “Recommendation for Key Management – 
Part 1: General (Revision 3)”, NIST Special Publication 800-57. 
[16] Aayushi Verma, Rajshree Nolkha, Aishwarya Singh and Garima 
Jaiswal, “Implementation of Image Steganography Using 2-
Level DWT Technique”, International Journal of Computer 
Science and Business Informatics, ISSN: 1694-2108, Vol. 1, No. 
1. 2013, pp. 1-14. 
[17] Hemalatha S , U Dinesh Acharya , Renuka A , Priya R. Kamath, 
“A Secure and High Capacity Image Steganography 
Technique”, Signal & Image Processing : An International 
SỐ 4 (CS.01) 2018 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 41
KỸ THUẬT GIẤU TIN VÔ HÌNH VÀ BẢO MẬT TRÊN VIDEO 3D 
Journal (SIPIJ) Vol.4, No.1, February 2013, pp. 83-89, DOI: 
10.5121/sipij.2013.4108. 
SECURE AND INVISIBLE DATA HIDING 
TECHNIQUE IN 3D VIDEO 
Abstract: This paper presents a solution of transmitting 
secure and confidential information which is hidden in 3 
Dimensional video (3D video) with a high invisibility. The 
confidential information is encrypted by powerful algorithms 
before embedding 3D video with the Least Significant Bit 
(LSB) matching algorithm. Only independent regions on 3D 
frames are selected for embedding the information. While the 
cryptographic algorithms provide a security for hidden 
information, proper cloaking techniques using LSB matching 
will ensure high invisibility for confidential information. 
Hoàng Xuân Dương, Tốt 
nghiệp Đại học Bách khoa Tp 
Hồ Chí Minh năm 1997. Hiện là 
giảng viên khoa Điện Điện tử 
trường Đại học Công Nghệ Sài 
Gòn. Lĩnh vực nghiên cứu: Xử 
lý tín hiệu, mật mã, hệ thống 
nhúng, công nghệ tri thức. 
Lê Xuân Kỳ, Tốt nghiệp Thạc 
sĩ Kỹ thuật Điện tử năm 2006 
tại trường Đại học Bách Khoa 
Tp Hồ Chí Minh. Hiện là giảng 
viên khoa Điện Điện tử trường 
Đại học Công Nghệ Sài Gòn. 
Lĩnh vực nghiên cứu: Xử lý tín 
hiệu, đa phương tiện, khai phá 
dữ liệu, học máy. 
Nguyễn Thị Quỳnh Dư, Tốt 
nghiệp Đại học ngành Điện tử 
Viễn thông tại Học viện Công 
nghệ Bưu chính Viễn thông. 
Hiện là giảng viên khoa Điện 
Điện tử trường Đại học Công 
Nghệ Sài Gòn. Lĩnh vực nghiên 
cứu: Xử lý ảnh, khai phá dữ 
liệu, học máy. 
Nguyễn Thị Minh Thy, Tốt 
nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật Điện tử 
năm 2011 tại Học viện Công 
nghệ Bưu chính Viễn thông. 
Hiện là giảng viên khoa Điện 
Điện tử trường Đại học Công 
Nghệ Sài Gòn. Lĩnh vực nghiên 
cứu: Xử lý tín hiệu, mật mã, 
quang vô tuyến, công nghệ tri 
thức. 
SỐ 4 (CS.01) 2018 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 42