Kĩ thuật giấu âm thanh vào hình ảnh của AI Team tại IEEE GCCE 2019

Chúng ta đã biết tới và áp dụng công nghệ này từ rất sớm, chỉ có điều ít người biết rằng nó là Steganography mà thôi.

Thời phổ thông chắc hẳn nhiều bạn trẻ nghịch ngợm không xa lạ với trò chép tài liệu bằng bút hết mực lên các tờ giấy nháp trắng, để khi mang vào phòng thi chỉ cần 1 chút ánh sáng phản chiếu là đã có thể xem được tài liệu, đó cũng chính là một kỹ thuật Steganography.

Nguy hiểm hơn, năm 2003, cơ quan tình báo Trung ương Mỹ (CIA) đã buộc phải yêu cầu hủy hơn 20 chuyến bay quốc tế và nâng mức cảnh báo khủng bố của Bộ an ninh nội địa lên mức 2, mức đáng báo động do nghi ngờ một trụ sở khủng bố của địch đã truyền thông tin được mã hóa cho những kẻ khủng bố bằng công nghệ Steganography.

Cơ quan này tin rằng, các thông điệp bí mật liên quan tới ngày, địa điểm và mục tiêu của các cuộc tấn công khủng bố bao gồm các chuyến bay quốc tế đã được truyền đi ngay trên sóng truyền hình bằng cách ẩn giấu ngay trên hình ảnh màn hình.

Ngày nay, với sự phát triển không ngừng của internet và các mạng xã hội, hàng tỷ bức ảnh và tập tin âm thanh được truyền đi mỗi ngày. Lợi thế này làm cho steganography ngày càng phổ biến và được sử dụng rộng rãi.

Ngoài bảo mật, nó còn được sử dụng trong các ngành công nghiệp giải trí và phần mềm như một kỹ thuật watermarking trên hình ảnh, âm nhạc hoặc phần mềm kỹ thuật số để bảo vệ bản quyền và ngăn chặn mạo danh, chống sao chép, xác thực nội dung, cho phép theo dõi hoặc truy tìm các bản sao bất hợp pháp cũng như giám sát quảng cáo. Các công ty, tập đoàn lớn sử dụng nó để bảo mật và thực thi bản quyền sản phẩm bằng cách đặt đánh dấu một tệp licence ẩn trong một tệp.

Steganography không phải là một lĩnh vực nghiên cứu mới. Đã có nhiều nghiên cứu việc che giấu hình ảnh trong hình ảnh, video trong video, nhưng chưa có phương pháp nào để ẩn các file âm thanh trong hình ảnh một cách hiệu quả do khả năng lưu trữ hạn chế của hình ảnh và đặc điểm khác biệt giữa âm thanh và hình ảnh. Âm thanh là dữ liệu dạng chuỗi 1 chiều còn hình ảnh lại là mảng 3 chiều, do đó chất lượng của các phương pháp trước đây chưa được tốt, ảnh sau khi được giấu tin vẫn dễ bị phát hiện ra điểm khác thường cũng như thông tin được giấu trong ảnh không được dài, dung lượng giấu không cao.

Lấy cảm hứng từ một nghiên cứu trước đó của kỹ sư Shumeet Baluja thuộc Google Inc trong việc áp dụng Deep learning trong công nghệ Steganography, AI team thuộc Sun* chia làm 2 hướng nghiên cứu song song. Một là tiến chất lượng của mô hình giấu tin ảnh trong ảnh, hai là tìm hiểu đặc điểm của audio để thực hiện áp dụng Deep learning trong việc giấu audio trong ảnh.