Luận án tiến sĩ về mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn

Trong bối cảnh bảo vệ quyền riêng tư ngày càng được chú trọng, mật mã ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ thông tin cá nhân chứa trong hình ảnh. Các ứng dụng bao gồm bảo mật hồ sơ y tế hình ảnh, bảo vệ ảnh cá nhân trên mạng xã hội và đảm bảo an toàn cho dữ liệu hình ảnh trong các ứng dụng IoT. Việc sử dụng kỹ thuật hỗn loạn trong mã hóa ảnh giúp tăng cường tính bảo mật, ngăn chặn truy cập trái phép và đảm bảo rằng chỉ những người được ủy quyền mới có thể xem được nội dung hình ảnh. Các phương pháp chứng thực ảnh cũng được nghiên cứu để xác minh tính toàn vẹn của hình ảnh và ngăn chặn các hành vi giả mạo.

Lịch sử phát triển của mật mã hỗn loạn bắt đầu từ những năm 1960 với các nghiên cứu về hệ động lực học phi tuyến. Đến những năm 1990, các nhà khoa học bắt đầu khám phá tiềm năng của lý thuyết hỗn loạn trong việc xây dựng các hệ thống mật mã. Sự phát triển của xử lý ảnh số và các kỹ thuật biểu diễn ảnh số đã tạo điều kiện cho việc ứng dụng mật mã hỗn loạn vào mật mã ảnh. Các thuật toán ban đầu tập trung vào việc xáo trộn pixel và thay thế giá trị pixel bằng cách sử dụng các hàm hỗn loạn. Ngày nay, các nghiên cứu tập trung vào việc phát triển các hệ thống mật mã hiện đại phức tạp hơn, có khả năng chống lại các cuộc tấn công thống kê và tấn công brute-force.

Tấn công thống kê là một trong những mối đe dọa lớn nhất đối với mật mã ảnh dựa trên kỹ thuật hỗn loạn. Các phương pháp như phân tích histogram, correlation, và entropy có thể được sử dụng để khai thác các điểm yếu trong thuật toán mã hóa ảnh. Ví dụ, phân tích histogram có thể tiết lộ thông tin về phân bố giá trị pixel, trong khi phân tích correlation có thể tìm ra mối liên hệ giữa các pixel lân cận. Việc hiểu rõ các phương pháp tấn công thống kê là rất quan trọng để phát triển các hệ thống mật mã có khả năng chống lại chúng.

Tấn công brute-force là một phương pháp tấn công đơn giản nhưng hiệu quả, đặc biệt đối với các hệ thống mật mã sử dụng khóa ngắn. Tấn công lựa chọn bản rõ (chosen-plaintext attack) và tấn công lựa chọn bản mã (chosen-ciphertext attack) là các phương pháp tấn công mạnh mẽ hơn, trong đó kẻ tấn công có thể chọn các bản rõ hoặc bản mã để mã hóa hoặc giải mã, từ đó thu thập thông tin về khóa mật. Việc đánh giá bảo mật cần xem xét khả năng chống lại các loại tấn công này để đảm bảo tính an toàn của hệ thống mật mã ảnh.

Việc lựa chọn và thiết kế các hàm hỗn loạn phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo tính bảo mật của hệ thống mật mã ảnh. Các hàm hỗn loạn cần có các thuộc tính như tính nhạy cảm với điều kiện ban đầu, tính không thể đoán trước, và tính phân bố đều. Các hàm hỗn loạn phổ biến được sử dụng trong mật mã ảnh bao gồm hàm Logistic, hàm Henon, và hàm Cat Map. Việc tùy chỉnh và kết hợp các hàm hỗn loạn khác nhau có thể tạo ra các hệ thống mật mã phức tạp hơn.

Trong cấu trúc SPN, các phép hoán vị và thay thế đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra sự confusion và diffusion trong dữ liệu. Kỹ thuật hỗn loạn được sử dụng để tạo ra các phép hoán vị và thay thế phức tạp, làm tăng tính bảo mật của hệ thống. Ví dụ, các hàm hỗn loạn có thể được sử dụng để tạo ra các bảng thay thế phi tuyến tính, hoặc để xáo trộn vị trí của các pixel trong ảnh. Việc kết hợp các phép hoán vị và thay thế khác nhau có thể tạo ra các hệ thống mật mã mạnh mẽ hơn.

Giải thuật mật mã đề xuất sử dụng hàm hỗn loạn Cat-Hadamard để tạo ra các phép hoán vị và thay thế phức tạp. Hàm Cat-Hadamard là một hàm hỗn loạn hai chiều, có tính nhạy cảm với điều kiện ban đầu và tính phân bố đều. Giải thuật mật mã bao gồm các bước sau: (1) Phân chia ảnh thành các khối bit. (2) Hoán vị các bit trong mỗi khối bằng cách sử dụng hàm Cat-Hadamard. (3) Thay thế các bit bằng cách sử dụng một bảng thay thế được tạo ra từ hàm Cat-Hadamard. (4) Lặp lại các bước trên nhiều lần để tăng tính bảo mật.

Khả năng bảo mật của hệ mật mã đề xuất được đánh giá bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích mật mã khác nhau. Các phương pháp này bao gồm phân tích histogram, phân tích correlation, và phân tích entropy. Kết quả cho thấy hệ mật mã có khả năng chống lại các cuộc tấn công thống kê. Hệ mật mã cũng được đánh giá về khả năng chống lại tấn công brute-force bằng cách ước lượng thời gian cần thiết để tìm ra khóa mật. Kết quả cho thấy hệ mật mã có khả năng chống lại tấn công brute-force nếu sử dụng khóa đủ dài.

Phân tích các điểm yếu trong hệ mật mã nhiều vòng lặp mã là rất quan trọng để đảm bảo tính bảo mật. Các điểm yếu có thể bao gồm các mối liên hệ giữa các vòng lặp mã, các điểm yếu trong bảng thay thế, hoặc các điểm yếu trong phép hoán vị. Việc nhận diện các điểm yếu này cho phép phát triển các phương pháp tấn công hiệu quả hơn.

Để nâng cao bảo mật cho hệ mật mã, luận án đề xuất các phương pháp sau: (1) Sử dụng các hàm hỗn loạn phức tạp hơn để tạo ra các bảng thay thế và phép hoán vị. (2) Tăng số lượng vòng lặp mã. (3) Sử dụng các khóa mật khác nhau cho mỗi vòng lặp mã. (4) Thêm các bước xử lý bổ sung để làm tăng sự confusion và diffusion trong dữ liệu.

Trong lĩnh vực y tế, mật mã ảnh có thể được sử dụng để bảo vệ hồ sơ bệnh án hình ảnh, đảm bảo tính riêng tư của bệnh nhân. Trong lĩnh vực tài chính, mật mã ảnh có thể được sử dụng để bảo vệ các tài liệu hình ảnh quan trọng, ngăn chặn gian lận và bảo vệ thông tin khách hàng.

Mật mã lượng tử và AI trong mật mã là hai hướng phát triển đầy hứa hẹn cho mật mã ảnh. Mật mã lượng tử sử dụng các nguyên tắc của cơ học lượng tử để tạo ra các hệ thống mật mã không thể phá vỡ. AI trong mật mã có thể được sử dụng để phát triển các thuật toán mật mã thông minh hơn, có khả năng tự động thích ứng với các cuộc tấn công mật mã mới.