Công nghệ nền tảng:

• Mã hóa Paillier cho phép thực hiện phép toán trực tiếp trong miền mã hóa.
• - Biến đổi Arnold (Cat Mapping) dùng để xáo trộn vị trí và giá trị điểm ảnh.
• - Biến đổi số nguyên mở rộng (Extended Integer Transform) giúp nhúng dữ liệu mà không gây tràn/thiếu giá trị.
• - Chia vùng ảnh gồm: vùng dữ liệu/vùng chữ ký và vùng kết cấu/mịn, dựa trên giá trị entropy và tối ưu lân cận.

Chiến lược JHT:

• Tạo chữ ký số riêng biệt cho từng người nhận bằng SHA-1.
• - Nhúng chữ ký vào vùng kết cấu của ảnh đã mã hóa.
• - Khi phát hiện bản sao bất hợp pháp, trích xuất chữ ký để xác định nguồn gốc vi phạm.

Quy trình mô hình:

• Mã hóa ảnh gốc bằng Paillier.
• - Xáo trộn vị trí và giá trị điểm ảnh để tăng bảo mật.
• - Chia vùng ảnh để tránh xung đột nhúng dữ liệu và chữ ký.
• - Nhúng thông tin vào các khối ảnh bằng biến đổi số nguyên mở rộng.
• - Phục hồi ảnh và trích xuất thông tin mà không mất dữ liệu.
• - Xác thực toàn vẹn qua 3 cấp độ: so sánh dữ liệu, kiểm tra lân cận, kiểm tra theo hướng.

Kết quả thực nghiệm:

• PSNR cao (trên 50dB với ảnh Lena), SSIM gần 1 cho cả ảnh và thông tin.
• - Dung lượng nhúng đạt tới 1.64 bpp, vượt trội so với các mô hình trước.
• - Truy vết vi phạm hiệu quả dưới các tấn công phổ biến như JPEG, Gaussian, Salt-pepper, lọc trung vị.
• - Mô hình có khả năng phát hiện vùng bị chỉnh sửa và xác định người vi phạm.

Hàm ý ứng dụng:

• Phù hợp cho bảo vệ ảnh y tế, quân sự, hóa đơn điện tử, tài liệu pháp lý.
• - Có thể mở rộng với mã chống cấu kết (anti-collusion codes) trong tương lai.