Luận văn thạc sĩ hay bảo vệ cơ sở dữ liệu bằng kỹ thuật thủy vân dựa vào giải thuật di truyền và thuật toán mở rộng hiệu

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật nghiên cứu hay bảo vệ cơ sở dữ liệu bằng kỹ thuật thủy vân dựa vào giải thuật di truyền và thuật toán mở rộng, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên

• Tác giả: Phạm Viết Hoài
• Người hướng dẫn: Pgs. Phạm Văn Ất
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Bảo Vệ Cơ Sở Dữ Liệu Bằng Kỹ Thuật Thủy Vân Dựa Vào Giải Thuật Di Truyền Và Thuật Toán Mở Rộng Hiệu
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Thái Nguyên

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KHÁI NIỆM CƠ BẢN
• 1.1. Khái niệm cơ sở dữ liệu
• 1.2. Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ
• 1.3. Thủy vân số
• 1.4. Thủy vân CSDL quan hệ
• 1.5. Các tính chất của thủy vân trên CSDL quan hệ
• 1.6. Một số phép tấn công trên hệ thủy vân CSDL quan hệ
• 2. CHƯƠNG 2: THỦY VÂN CSDL BẰNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN VÀ PHƯƠNG PHÁP MỞ RỘNG HIỆU
• 3. CHƯƠNG 3: PHẦN MỀM THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ

Tóm tắt

I. Tổng quan về bảo vệ cơ sở dữ liệu bằng thủy vân

Bảo vệ cơ sở dữ liệu là một trong những vấn đề quan trọng trong thời đại số. Kỹ thuật thủy vân được xem là một giải pháp hiệu quả để bảo vệ dữ liệu khỏi việc sao chép và phân phối trái phép. Thủy vân không chỉ giúp xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu mà còn bảo vệ bản quyền. Việc áp dụng thuật toán di truyền trong thủy vân mang lại nhiều lợi ích, giúp tối ưu hóa quá trình nhúng và trích xuất dấu thủy vân.

1.1. Khái niệm cơ bản về thủy vân và cơ sở dữ liệu

Thủy vân là kỹ thuật nhúng thông tin vào dữ liệu nhằm bảo vệ bản quyền. Cơ sở dữ liệu là tập hợp các dữ liệu được tổ chức và quản lý. Việc kết hợp giữa thủy vân và cơ sở dữ liệu giúp tăng cường an ninh dữ liệu.

1.2. Tầm quan trọng của bảo vệ cơ sở dữ liệu

Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng trở nên quý giá, việc bảo vệ cơ sở dữ liệu là cần thiết. Thủy vân giúp ngăn chặn việc sao chép trái phép và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như tài chính, y tế và giáo dục.

II. Thách thức trong bảo vệ cơ sở dữ liệu bằng thủy vân

Mặc dù thủy vân mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức. Các phương pháp tấn công ngày càng tinh vi có thể làm giảm hiệu quả của thủy vân. Việc duy trì tính bền vững và khả năng phát hiện thủy vân là rất quan trọng để đảm bảo an toàn cho dữ liệu.

2.1. Các phương pháp tấn công phổ biến

Các phương pháp tấn công như tấn công có chủ đích và tấn công thông thường có thể làm hỏng dấu thủy vân. Điều này yêu cầu các hệ thống thủy vân phải có khả năng phát hiện và khôi phục dấu hiệu bị xóa.

2.2. Tính bền vững và dễ vỡ của thủy vân

Thủy vân cần phải bền vững trước các tấn công nhằm xóa bỏ. Nếu thủy vân dễ bị phá hủy, điều này có thể dẫn đến việc mất mát dữ liệu quan trọng. Cần có các giải pháp để đảm bảo tính bền vững của thủy vân.

III. Phương pháp bảo vệ cơ sở dữ liệu bằng thủy vân hiệu quả

Để bảo vệ cơ sở dữ liệu hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp thủy vân tiên tiến. Việc sử dụng thuật toán di truyền trong thủy vân giúp tối ưu hóa quá trình nhúng và trích xuất dấu thủy vân. Các phương pháp này không chỉ nâng cao tính bảo mật mà còn cải thiện hiệu suất của hệ thống.

3.1. Ứng dụng thuật toán di truyền trong thủy vân

Thuật toán di truyền giúp tối ưu hóa các tham số trong quá trình nhúng thủy vân. Việc áp dụng thuật toán này giúp cải thiện khả năng phát hiện và khôi phục dấu thủy vân, từ đó nâng cao tính bảo mật cho cơ sở dữ liệu.

3.2. Kết hợp thủy vân với các công nghệ bảo mật khác

Kết hợp thủy vân với các công nghệ bảo mật như mã hóa và kiểm soát truy cập có thể tạo ra một hệ thống bảo vệ dữ liệu toàn diện. Điều này giúp tăng cường khả năng bảo vệ và giảm thiểu rủi ro mất mát dữ liệu.

IV. Ứng dụng thực tiễn của thủy vân trong bảo vệ dữ liệu

Thủy vân đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế và giáo dục. Việc sử dụng thủy vân giúp bảo vệ bản quyền và xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu. Các ứng dụng thực tiễn cho thấy hiệu quả của thủy vân trong việc ngăn chặn sao chép trái phép.

4.1. Thủy vân trong ngành tài chính

Trong ngành tài chính, thủy vân được sử dụng để bảo vệ thông tin nhạy cảm và ngăn chặn việc sao chép trái phép. Điều này giúp đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu tài chính và bảo vệ quyền lợi của khách hàng.

4.2. Thủy vân trong ngành y tế

Ngành y tế sử dụng thủy vân để bảo vệ thông tin bệnh nhân và ngăn chặn việc truy cập trái phép. Việc này không chỉ bảo vệ quyền riêng tư mà còn đảm bảo tính chính xác của dữ liệu y tế.

V. Kết luận và tương lai của bảo vệ cơ sở dữ liệu

Bảo vệ cơ sở dữ liệu bằng thủy vân và thuật toán di truyền là một hướng đi tiềm năng trong việc đảm bảo an ninh dữ liệu. Tương lai của thủy vân sẽ phụ thuộc vào sự phát triển của công nghệ và các phương pháp bảo mật mới. Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để nâng cao hiệu quả của thủy vân trong bảo vệ dữ liệu.

5.1. Xu hướng phát triển của thủy vân

Thủy vân sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của các công nghệ mới. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy có thể giúp cải thiện khả năng phát hiện và khôi phục dấu thủy vân.

5.2. Tương lai của an ninh dữ liệu

An ninh dữ liệu sẽ trở thành một vấn đề ngày càng quan trọng trong thời đại số. Việc bảo vệ cơ sở dữ liệu bằng thủy vân sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn cho thông tin.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong kỷ nguyên kinh tế số, hoạt động chia sẻ và thương mại hóa dữ liệu trực tuyến diễn ra với tần suất hàng triệu giao dịch mỗi ngày. Ước tính có hơn 85% các hệ thống thông tin quản lý doanh nghiệp, tài chính, y tế và khoa học hiện đại đang vận hành dựa trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ. Tuy nhiên, việc truyền tải dữ liệu trên môi trường Internet đối mặt với nguy cơ bị sao chép trái phép, đánh cắp bản quyền và giả mạo nội dung. Vấn đề nghiên cứu trọng tâm là làm thế nào để bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của cơ sở dữ liệu mà không làm suy giảm vĩnh viễn độ chính xác của các thuộc tính số.

Mục tiêu cụ thể của luận văn là nghiên cứu, thiết kế và hiện thực hóa một giải pháp thủy vân số thuận nghịch cho cơ sở dữ liệu quan hệ. Bằng cách kết hợp giữa giải thuật di truyền đa mục tiêu và kỹ thuật mở rộng hiệu dựa trên phép biến đổi Haar nguyên, nghiên cứu hướng tới việc nhúng thông tin bản quyền bền vững, tối thiểu hóa độ sai lệch dữ liệu và có khả năng khôi phục 100% dữ liệu gốc khi có khóa hợp lệ.

Nghiên cứu được triển khai thực nghiệm trên các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ tiêu chuẩn với dữ liệu số thực tế. Về mặt ý nghĩa, công trình mang lại giải pháp cân bằng tối ưu giữa ba chỉ số then chốt: tăng dung lượng nhúng lên khoảng 35%, kiểm soát độ méo dạng dữ liệu dưới ngưỡng dung sai cho phép và tối ưu hóa thời gian xử lý với độ phức tạp tính toán tuyến tính, tạo tiền đề vững chắc cho việc bảo vệ tài sản số trong các cơ quan, tổ chức.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết cơ sở dữ liệu quan hệ do Edgar F. Codd đề xuất từ năm 1970 và lý thuyết thủy vân số thuận nghịch. Bốn khái niệm chuyên ngành cốt lõi bao gồm:

1. Thủy vân số thuận nghịch: Kỹ thuật nhúng thông tin ẩn vào dữ liệu nhưng cho phép trích xuất dấu thủy vân và khôi phục hoàn toàn tập dữ liệu ban đầu mà không gây tổn thất thông tin.
2. Phép biến đổi Haar nguyên: Cơ sở toán học cho phép biến đổi một cặp số nguyên thành giá trị hiệu và giá trị trung bình nguyên theo công thức: hiệu bằng hiệu số hai giá trị và giá trị trung bình bằng phần nguyên của nửa tổng hai giá trị.
3. Thuật toán mở rộng hiệu: Kỹ thuật mở rộng giá trị hiệu về phía nhị phân để tạo bit trống chèn dấu thủy vân, có tính chất bảo toàn giá trị trung bình nguyên sau biến đổi.
4. Mã xác thực thông điệp: Chuỗi định danh an toàn được tính toán qua hàm băm mật mã kết hợp khóa bí mật và khóa chính của bản ghi nhằm xác định vị trí nhúng ngẫu nhiên.
5. Giải thuật di truyền đa mục tiêu: Mô hình tối ưu hóa mô phỏng quá trình tiến hóa tự nhiên nhằm tìm kiếm cấu hình nhúng có độ méo dạng nhỏ nhất.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thực nghiệm được xây dựng từ các bảng dữ liệu quan hệ có quy mô từ 1.000 đến 10.000 bản ghi, tập trung vào các trường dữ liệu kiểu số thực có khả năng chấp nhận sai số trong miền dung sai quy định. Phương pháp chọn mẫu áp dụng cơ chế băm giả ngẫu nhiên có kiểm soát: mỗi bản ghi được tính toán giá trị mã xác thực qua hàm băm với khóa bí mật; chỉ những bản ghi thỏa mãn điều kiện chia hết cho tham số điều khiển mới được lựa chọn vào tập nhúng.

Về phương pháp phân tích, luận văn sử dụng giải thuật di truyền để đánh giá toàn diện không gian tìm kiếm của các cặp thuộc tính số. Lý do lựa chọn giải thuật di truyền đa mục tiêu là nhằm giải quyết triệt để bài toán xung đột giữa việc cực đại hóa dung lượng bit nhúng và cực tiểu hóa độ méo dạng dữ liệu. Quá trình tối ưu được tính toán thông qua hàm chi phí tổng hợp gồm 3 tham số: chi phí tràn miền giá trị, độ sai lệch theo bản ghi và độ sai lệch cục bộ qua 4 phần tử lân cận trên cùng một thuộc tính. Toàn bộ quy trình nghiên cứu, mô hình hóa toán học và kiểm thử thuật toán được thực hiện liên tục qua 50 thế hệ tiến hóa.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình phân tích thực nghiệm và đánh giá định lượng đã mang lại các phát hiện khoa học quan trọng:

• Khả năng khôi phục nguyên vẹn 100% dữ liệu gốc: Khác với phương pháp nhúng bit thấp truyền thống gây mất mát dữ liệu vĩnh viễn, việc áp dụng phép biến đổi Haar nguyên ngược giúp tái tạo chính xác tuyệt đối các giá trị thuộc tính số ban đầu sau khi trích xuất thủy vân.
• Gia tăng dung lượng nhúng thêm khoảng 35% đến 40%: Nhờ giải thuật di truyền duyệt qua toàn bộ không gian các cặp thuộc tính thay vì chỉ cố định trên 2 trường dữ liệu như các nghiên cứu trước đây, hệ thống đã hạn chế tối đa hiện tượng tràn số và tăng đáng kể số lượng bit nhúng thành công trên cùng một quy mô cơ sở dữ liệu.
• Giảm thiểu độ méo dạng dữ liệu hơn 25%: Hàm thích nghi đa mục tiêu với trọng số điều khiển cân bằng giúp kiểm soát chặt chẽ độ sai lệch bản ghi và độ sai lệch thuộc tính, giữ cho các đặc trưng thống kê như giá trị trung bình và phương sai của cơ sở dữ liệu không bị biến động đáng kể.
• Độ phức tạp tính toán tối ưu: Thuật toán nhúng chỉ tiêu tốn 6 phép tính số học cơ bản cho mỗi bit nhúng theo phương pháp mở rộng hiệu, đạt độ phức tạp thời gian tuyến tính với số bản ghi và số vòng lặp tiến hóa.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi giúp phương pháp đạt hiệu quả vượt trội là tính khả nghịch hoàn hảo của phép biến đổi Haar nguyên kết hợp với năng lực tìm kiếm tối ưu toàn cục của giải thuật di truyền. Phép biến đổi mở rộng hiệu nhân đôi giá trị hiệu để chèn bit thủy vân, trong khi giá trị trung bình nguyên được bảo toàn nguyên vẹn. Khi trích xuất, chỉ cần phép chia lấy dư là có thể tách biệt bit thủy vân và khôi phục cặp số ban đầu.

So sánh với phương pháp thủy vân bit thấp của Agrawal và Kiernan năm 2002 vốn dễ bị vô hiệu hóa khi kẻ tấn công cắt bỏ các bit cuối, hay phương pháp chọn cặp thuộc tính cố định của Gupta năm 2009 thường xuyên gặp lỗi tràn số, mô hình đề xuất trong luận văn này đã giải quyết đồng thời cả ba tiêu chí: tính bền vững, dung lượng nhúng cao và khả năng phục hồi dữ liệu gốc.

Trong các báo cáo phân tích, dữ liệu thực nghiệm có thể được trực quan hóa sinh động qua biểu đồ đường thể hiện tốc độ hội tụ của hàm chi phí tổng qua 50 thế hệ tiến hóa của giải thuật di truyền, kết hợp bảng số liệu so sánh chi tiết giữa độ lệch chuẩn trước và sau khi nhúng thủy vân trên các bảng dữ liệu quy mô 1.000, 5.000 và 10.000 bản ghi.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu, luận văn đưa ra 4 khuyến nghị và giải pháp hành động cụ thể:

1. Tích hợp mô-đun phần mềm thủy vân vào hệ quản trị cơ sở dữ liệu: Các doanh nghiệp công nghệ cần xây dựng tiện ích mở rộng trên nền tảng C# .NET và SQL Server để tự động hóa quy trình nhúng thủy vân trước khi dữ liệu được phân phối ra ngoài; thời gian triển khai trong vòng 6 tháng do đội ngũ kỹ sư phần mềm phụ trách, hướng tới mục tiêu 100% tệp dữ liệu thương mại đều được cấp mã bảo vệ bản quyền.
2. Chuẩn hóa quy trình mã hóa và lưu trữ khóa bí mật: Bộ phận an toàn thông tin tại các tổ chức cần thiết lập cơ chế quản lý khóa đa tầng, sử dụng thuật toán mã hóa công khai RSA kết hợp nén Huffman cho chuỗi thông tin điều khiển 48 bit; hoàn thành áp dụng trong 3 tháng nhằm bảo đảm độ an toàn bảo mật trên 99% trước các cuộc tấn công giải mã.
3. Thực hiện kiểm thử định kỳ tính bền vững của thủy vân: Đội ngũ kiểm thử chất lượng dữ liệu cần thiết lập kịch bản tấn công mô phỏng hàng quý bao gồm các thao tác xóa ngẫu nhiên từ 10% đến 30% số bản ghi, sửa đổi thuộc tính và xáo trộn vị trí cột, nhằm bảo đảm tỷ lệ trích xuất dấu thủy vân chính xác luôn đạt trên 95%.
4. Mở rộng nghiên cứu sang cơ sở dữ liệu phi quan hệ và dữ liệu lớn: Nhóm nghiên cứu và phát triển công nghệ cao nên lập kế hoạch trong 12 tháng để cải tiến hàm thích nghi và cấu trúc nhiễm sắc thể, giúp thuật toán thích ứng với các hệ thống phân tán xử lý quy mô terabyte.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả của luận văn đem lại giá trị ứng dụng thiết thực cho 4 nhóm đối tượng chính:

• Học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Khoa học máy tính, An toàn thông tin: Khai thác tài liệu để nắm bắt phương pháp chứng minh toán học về tính thuận nghịch của phép biến đổi Haar nguyên và kỹ thuật xây dựng hàm thích nghi đa mục tiêu trong giải thuật di truyền.
• Kỹ sư phát triển phần mềm và Quản trị viên cơ sở dữ liệu: Ứng dụng trực tiếp kiến trúc phần mềm viết bằng ngôn ngữ C# kết nối hệ quản trị SQL Server để triển khai các mô-đun bảo mật, kiểm soát sao chép cho hệ thống thông tin nội bộ.
• Doanh nghiệp kinh doanh dịch vụ chia sẻ và phân tích dữ liệu: Sử dụng giải pháp để cung cấp các gói dữ liệu dùng thử cho khách hàng mà vẫn bảo vệ được quyền sở hữu trí tuệ, cho phép khách hàng khôi phục dữ liệu gốc sau khi hoàn tất mua bản quyền.
• Chuyên gia giám định tư pháp và cơ quan quản lý quyền sở hữu trí tuệ: Tham khảo quy trình trích xuất và đối soát mã xác thực thông điệp để làm căn cứ khoa học phục vụ công tác xác minh, giải quyết các vụ việc vi phạm bản quyền dữ liệu số.

Câu hỏi thường gặp

Thủy vân số thuận nghịch khác biệt như thế nào so với thủy vân số truyền thống? Thủy vân truyền thống làm thay đổi vĩnh viễn các giá trị dữ liệu và không thể khôi phục lại trạng thái ban đầu sau khi nhúng. Ngược lại, thủy vân thuận nghịch ứng dụng phép biến đổi Haar nguyên cho phép trích xuất dấu thủy vân đồng thời khôi phục chính xác 100% dữ liệu gốc mà không gây bất kỳ tổn hao nào.

Tại sao cần kết hợp giải thuật di truyền với phương pháp mở rộng hiệu? Kỹ thuật mở rộng hiệu đơn thuần dễ gây ra hiện tượng tràn miền giá trị của thuộc tính, làm mất tính khả mở. Giải thuật di truyền đóng vai trò tối ưu hóa toàn cục, tự động tìm kiếm các cặp thuộc tính có độ méo dạng nhỏ nhất, giúp tăng tỷ lệ nhúng thành công lên khoảng 35% đến 40%.

Hệ thống thủy vân có khả năng chống chịu các dạng tấn công nào? Nhờ cơ chế sắp xếp bản ghi theo khóa chính và sắp xếp cột theo tên thuộc tính trước khi xử lý, hệ thống miễn nhiễm với tấn công xáo trộn thứ tự dòng hoặc cột. Đồng thời, việc sử dụng mã băm mật mã giúp phát hiện ngay lập tức các hành vi giả mạo, chỉnh sửa hoặc xóa bản ghi có chủ đích.

Độ phức tạp tính toán của phương pháp có gây chậm trễ cho hệ quản trị cơ sở dữ liệu không? Độ phức tạp của thuật toán đạt mức tuyến tính theo số lượng bản ghi và số thế hệ tiến hóa. Quá trình biến đổi Haar nguyên chỉ gồm 6 phép tính cơ bản cho mỗi bit, đảm bảo phần mềm hoạt động trơn tru trên nền tảng .NET Framework mà không gây nghẽn tài nguyên máy chủ.

Phương pháp này phù hợp nhất với những loại dữ liệu nào trong thực tế? Thuật toán phát huy hiệu quả tối đa trên các bảng cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính kiểu số nguyên hoặc số thực có dung sai cho phép, ví dụ như số liệu cảm biến thời tiết, chỉ số tiêu thụ điện năng, bảng giá chứng khoán hay dữ liệu thống kê y tế.

Kết luận

• Luận văn đã giải quyết trọn vẹn bài toán bảo vệ bản quyền cơ sở dữ liệu quan hệ bằng mô hình thủy vân số thuận nghịch kết hợp giữa giải thuật di truyền và mở rộng hiệu.
• Chứng minh thành công tính đúng đắn về mặt toán học của phép biến đổi Haar nguyên, bảo đảm khả năng khôi phục 100% dữ liệu gốc từ cơ sở dữ liệu đã nhúng thủy vân.
• Tối ưu hóa dung lượng nhúng và giảm thiểu hơn 25% độ méo dạng dữ liệu nhờ hàm thích nghi đa mục tiêu cân bằng giữa chi phí tràn số và sai lệch cục bộ.
• Xây dựng hoàn chỉnh phần mềm ứng dụng bằng ngôn ngữ C# trên môi trường Visual Studio .NET kết nối hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL Server.
• Đạt độ phức tạp tính toán tối ưu với thời gian xử lý nhanh, đáp ứng tốt các tiêu chuẩn vận hành trong môi trường công nghiệp thực tế.

Trong lộ trình 6 đến 12 tháng tới, hướng nghiên cứu sẽ tiếp tục mở rộng việc tối ưu hóa thuật toán trên các nền tảng cơ sở dữ liệu phân tán và điện toán đám mây. Độc giả và các đơn vị quan tâm có thể khai thác toàn văn luận văn để ứng dụng giải pháp công nghệ tiên tiến này vào quy trình bảo mật cơ sở dữ liệu của tổ chức mình ngay hôm nay.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẶT VẤN ĐỀ Truy cập Internet một cách dễ dàng đã thúc đẩy sự tăng trƣởng của nhiều ngành nghề khác nhau và nhiều lĩnh khác. Ngày nay, việc chia sẻ thông tin trực tuyến là một hoạt động quan trọng đối với kinh doanh và nghiên cứu,không những vậy, nó còn liên quan đến việc mua bán của cơ sở dữ liệu. Ví dụ, chia sẻ dữ liệu liên quan đến thời tiết, thị trƣờng chứng khoán, tiêu thụ điện năng, y tế, khoa học… vv đƣợc thực hiện thƣờng xuyên. Do đó, có một nhu cầu lớn trong việc cung cấp bảo mật cơ sở dữ liệu để ngăn cản việc sao chép và phân phối bất hợp pháp trong môi trƣờng internet.

Kỹ thuật thuỷ vân đang đƣợc xem là một trong những giải pháp đạt đƣợc kết quả cao trong việc bảo vệ bản quyền và xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu số. Vì vậy những năm gần đây xuất hiện một hƣớng nghiên cứu mới là thủy vân thuận nghịch Trong giấu tin và thủy vân thuận nghịch thƣờng sử dụng các phép biến đổi nguyên khả nghịch nhƣ dịch chuyển Histogram, Wavelet nguyên, phép biến đổi tƣơng phản, phép biến đổi theo thuật toán di truyền, phép biến đổi mở rộng hiệu, ….Trong số đó kỹ thuật giấu tin và thủy vân dựa trên phép biến đổi theo giải thuật di truyền và mở rộng hiệu đạt đƣợc hiệu quả cao nên đang đƣợc nhiều ngƣời quan tâm. Chính vì vậy em chọn đề tài “Bảo vệ CSDL bằng kỹ thuật thủy vân dựa vào giải thuật di truyền và thuật toán mở rộng hiệu” làm luận văn tốt nghiệp của mình. Nội dung luận văn đƣợc tổ chức thành 3 chƣơng: Chƣơng 1.

Tổng quan, Chƣơng 2. Thủy vân CSDL bằng giải thuật di truyền và phƣơng pháp mở rộng hiệu, Chƣơng 3. Phần mềm thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHƢƠNG 1.

Một số khái niệm cơ bản Phần này trình bày một số khái niệm cơ bản về cơ sở dữ liệu, thủy vân số nói chung và thủy vân cơ sở dữ liệu nói riêng. Khái niệm cơ sở dữ liệu Cơ sở dữ liệu là bộ sƣu tập về các loại dữ liệu tác nghiệp bao gồm: chữ viết, văn bản, đồ họa, hình ảnh,. đƣợc lƣu trữ dƣới dạng file dữ liệu trên băng từ, đĩa từ,. Cấu trúc lƣu trữ dữ liệu tuân theo các nguyên tắc dựa trên lý thuyết toán học.

Cơ sở dữ liệu là tài nguyên thông tin dùng chung cho nhiều ngƣời, bất kỳ ngƣời dùng nào có quyền sử dụng, khai thác toàn bộ hay một phần đều có thể sử dụng và khai thác nó nhằm thỏa mãn nhu cầu khai thác thông tin 1. Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ đƣợc tiến sĩ E. Codd phát triển vào năm 1970. Loại cơ sở dữ liệu này đã loại bỏ đƣợc những vấn đề liên quan đến các thiết kế cơ sở dữ liệu khác.

Sử dụng mô hình này có thể giảm thiểu việc dƣ thừa dữ liệu, tiết kiệm đƣợc không gian lƣu trữ và có khả năng truy xuất dữ liệu hiệu quả. Hiện nay cơ sở dữ liệu quan hệ đang đƣợc sử dụng phổ biến cho các ứng dụng. Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ lƣu trữ dữ liệu trên một hoặc nhiều bảng, mỗi bảng gồm nhiều hàng (row), nhiều cột (column) và đƣợc gọi là một quan hệ. Trong thực tế các hàng, các cột đƣợc gọi tên theo thuật ngữ là bản ghi (record) và trƣờng (field).

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail]ểu diễn quan hệ - Thực thể: là đối tƣợng có trong thế giới thực mà ta cần mô tả các đặc trƣng của nó. Ví dụ: Thực thể NHANVIEN. Các đặc trƣng của thực thể NHANVIEN gồm: Mã nhân viên (1), Họ (Trần Văn), Tên (An) Ngày sinh (15/4/1971),. - Thuộc tính: Là tên các cột của quan hệ, các dữ liệu thể hiện các đặc trƣng của thực thể, mỗi thuộc tính có một kiểu dữ liệu tƣơng ứng.Biểu diễn thuộc tính - Miền thuộc tính: Tập các giá trị có thể có của thuộc tính gọi là miền giá trị của thuộc tính đó gồm có tên, kiểu dữ liệu, khuôn dạng,.

Ví dụ: Ten: kiểu dữ liệu và Text, Ngaysinh, kiểu dữ liệu: date/time, khuôn dạng:dd/mm/yyyy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] - Bộ dữ liệu: Là các dòng (bản ghi) của quan hệ không kể dòng tên của các thuộc tính, mỗi bộ chứa giá trị cụ thể của các thuộc tính.Biểu diễn bộ dữ liệu - Quan hệ: Cho 𝑅 = {𝐴1 , 𝐴2 ,. , 𝐴𝑛 }(trong đó R là tên quan hệ, A1,A2,.,An là các thuộc tính) là một tập hữu hạn các thuộc tính khác rỗng. Mỗi thuộc tính 𝐴𝑖  𝑅; 𝑖 = 1 ÷ 𝑛có một miền giá trị xác định. Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ thƣờng biểu diễn một quan hệ trên tập các thuộc tính bằng bảng 2 chiều.

Các thuộc tính của quan hệ là các cột 𝐴1 , 𝐴2 ,. , 𝐴𝑛 , các hàng của quan hệ đƣợc gọi là các bộ (bản ghi), ký hiệu r và giá trị của mỗi bộ gồm m thành phần. Quan hệ r đƣợc biểu diễn bởi bảng sau: A1 A2. An Ví dụ: SINHVIEN(MaSV Ten Ngaysinh Điachi) HCN01 Hải 12/10/1987 Hà Nội HCN02 Bình 06/08/1989 Hải Phòng HCN03 Minh 28/10/1990 Nghệ An HCN04 Hoa 17/09/1991 Quảng Ninh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Trong đó các thuộc tính là MaSV: Mã sinh viên; Ten: tên; Ngaysinh: Ngày sinh; Diachi: Địa chỉ.

Bộ giá trị là (HCN01, Hải, 12/10/1987, Hà Nội). - Lƣợc đồ quan hệ: Tập tất cả các thuộc tính trong một quan hệ cùng với mối liên hệ giữa chúng đƣợc gọi là lƣợc đồ quan hệ. - Khóa của quan hệ: Trong một lƣợc đồ quan hệ luôn tồn tại một thuộc tính hay một tập các thuộc tính có khả năng biểu diễn duy nhất các thuộc tính còn lại. Nói cách khác giá trị của một hay nhiều thuộc tính có thể xác định duy nhất giá trị các thuộc tính khác.

Ví dụ Số chứng minh thƣ sẽ xác định đƣợc tất cả thông tin về ngƣời mang chứng minh thƣ đó. Tập thuộc tính có tính chất nhƣ trên đƣợc gọi là khoá của lƣợc đồ quan hệ. Thông thƣờng trong một lƣợc đồ quan hệ có thể tồn tại nhiều khoá. Trong số đó sẽ chọn một khoá làm khoá chính sao cho đơn giản và không nhập nhằng thông tin.

Giá trị các thành phần của khoá không thể nhận giá trị null hay các giá trị không xác định. Khóa của quan hệ R xác định trên tập thuộc tính 𝑅 = {𝐴1 , 𝐴2 ,. , 𝐴𝑛 } là tập con K  R sao cho bất kỳ hai bộ khác nhau t1, t2 r luôn thỏa t1. Khóa là khái niệm quan trọng trong thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ.

Khóa thƣờng đƣợc áp dụng trong việc tìm kiếm và cập nhật dữ liệu trong các quan hệ cơ sở dữ liệu. Thủy vân số Thủy vân số là kỹ thuật nhúng thêm một lƣợng thông tin (dấu thủy vân) vào dữ liệu đa phƣơng tiện nhƣ: văn bản, hình ảnh, âm thanh và cơ sở dữ liệu (dữ liệu đa phƣơng tiện). Việc nhúng dấu thủy vân vào dữ liệu đa phƣơng tiện có thể làm giảm chất lƣợng dữ liệu nhƣng nó là dấu vết để chứng minh quyển sở hữu hoặc dùng để phát hiện ra sự đổi trái phép trên dữ liệu trong quá trình trao đổi thông tin. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Các lƣợc đồ thủy vân có thể đƣợc phân loại theo nhiều tiêu chí khác nhau nhƣ: Phân loại theo mục đích sử dụng: Dựa vào mục đích sử dụng, các lƣợc đồ thủy vân có thể đƣợc chia thành 2 loại nhƣ hình sau: Thủy vân số Thủy vân bền vững Thủy vân dễ vỡ Hình 1.

Phân loại thủy vân theo mục đích sử dụng. thủy vân bền vững là các lƣợc đồ thủy vân có khả năng chống đƣợc một số phép tấn công nhằm vi phạm bản quyền. Theo đó, dấu thủy vân cần ít bị biến đổi (bền vững) trƣớc sự thay đổi của dữ liệu thủy vân. Do vậy các lƣợc đồ thủy vân bền vững thƣờng đƣợc ứng dụng trong bài toán bảo vệ bản quyền các sản phẩm dữ liệu sô.

Trái với thủy vân bền vững, thủy vân dễ vỡ yêu cầu dấu thủy vân phải nhạy cảm (dễ bị biến đổi) trƣớc các sự thay đổi trái phép trên dữ liệu chứa dấu thủy vân. Vì vậy các lƣợc đồ này đƣợc dùng để xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu hay định vị các vùng dữ liệu bị tấn công. Phân loại theo cách sử dụng khóa: Ngoài cách phân loại các lƣợc đồ thủy vân theo mục đích ứng dụng, ta còn có thể phân loại theo cách sử dụng khóa nhƣ hình sau: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Thủy vân số Thủy vân khóa bí mật Thủy vân khóa công khai Hình 1. Phân loại thủy vân theo cách sử dụng khóa.2, các lƣợc đồ thủy vân khóa bí mật sử dụng chung khóa cho cả quá trình nhúng và trích dấu (kiểm tra) dấu thủy vân.

Do vậy, khi triển khai ứng dụng cần phải thực hiện quá trình trao đổi khóa giữa bên gửi và bên kiểm tra. Trái với thủy vân khóa bí mật, các lƣợc đồ thủy vân khóa công khai sử dụng các khóa khác nhau cho hai quá trình. Thông thƣờng, khóa bí mật đƣợc dùng bên phía ngƣời nhúng dấu thủy vân và khóa công khai đƣợc sử dụng ở phía ngƣời kiểm tra dấu thủy vân. Cũng giống nhƣ các hệ mật mã, từ khóa công khai khó có thể suy ra đƣợc khóa bí mật.

Do không phải thực hiện quá trình trao đổi khóa nên các lƣợc đồ thủy vân khóa công khai thƣờng an toàn hơn và dễ dàng triển khai trong thực tế. Phân loại theo sự hiện diện của dấu thủy vân: Ngoài hai cách phân loại ở trên, dựa vào sự hiển thị hay không hiển thị (ẩn) của dấu thủy vân trên các sản phẩm chứa dấu thủy vân ngƣời ta có thể phân thành hai loại nhƣ: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Thủy vân số Thủy vân ẩn Thủy vân hiện Hình 1. Phân loại thủy vân theo sự hiện diện của dấu thủy vân.3, thủy vân hiện gồm các lƣợc đồ cho phép dấu thủy vân hiển thị trên sản phẩm cần bảo vệ. Các dấu thủy vân này thƣờng là các logo của các tổ chức.