Luận Văn Thạc Sĩ: Ứng Dụng Kỹ Thuật Thủy Vân Và Giải Thuật Di Truyền Để Bảo Vệ Cơ Sở Dữ Liệu

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu bảo vệ cơ sở dữ liệu qua kỹ thuật thủy vân, kết hợp giải thuật di truyền và thuật toán mở rộng hiệu quả.

• Tác giả: Phạm Viết Hoài
• Người hướng dẫn: PGS. Phạm Văn Ất
• Trường học: 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
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Thái Nguyên

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• ĐẶT VẤN ĐỀ
• 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
• 1.7. Các ứng dụng chủ yếu của thủy vân trên 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. Giới thiệu về luận văn thạc sĩ

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc bảo vệ cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng kỹ thuật thủy vân và giải thuật di truyền. Nghiên cứu này nhằm mục đích nâng cao an toàn dữ liệu trong bối cảnh công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ. Thủy vân số và thuật toán di truyền được kết hợp để tạo ra một phương pháp bảo mật hiệu quả, đặc biệt trong việc bảo vệ bản quyền cơ sở dữ liệu và xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của luận văn thạc sĩ là phát triển một hệ thống bảo mật thông tin dựa trên kỹ thuật thủy vân và giải thuật di truyền. Hệ thống này nhằm đảm bảo an ninh mạng và bảo vệ thông tin trong các cơ sở dữ liệu quan hệ, đặc biệt là trong môi trường Internet, nơi mà việc sao chép và phân phối dữ liệu bất hợp pháp diễn ra phổ biến.

1.2. Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng thủy vân số và thuật toán di truyền trong bảo vệ cơ sở dữ liệu. Các phương pháp được đề xuất sẽ được thử nghiệm trên các cơ sở dữ liệu quan hệ, với mục đích đánh giá hiệu quả trong việc chống lại các phép tấn công và đảm bảo tính bền vững của thủy vân.

II. Kỹ thuật thủy vân và giải thuật di truyền

Kỹ thuật thủy vân là một phương pháp bảo mật thông tin bằng cách nhúng thông tin ẩn (dấu thủy vân) vào dữ liệu. Trong khi đó, giải thuật di truyền là một kỹ thuật tối ưu hóa dựa trên nguyên lý tiến hóa tự nhiên. Sự kết hợp của hai kỹ thuật này tạo ra một phương pháp bảo vệ cơ sở dữ liệu hiệu quả, đặc biệt trong việc chống lại các phép tấn công và đảm bảo tính bền vững của thủy vân.

2.1. Thủy vân số

Thủy vân số là kỹ thuật nhúng thông tin ẩn vào dữ liệu số như văn bản, hình ảnh, âm thanh và cơ sở dữ liệu. Kỹ thuật này được sử dụng để bảo vệ bản quyền và xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu. Thủy vân số có thể được phân loại thành thủy vân bền vững và thủy vân dễ vỡ, tùy thuộc vào mục đích sử dụng.

2.2. Giải thuật di truyền

Giải thuật di truyền là một kỹ thuật tối ưu hóa dựa trên nguyên lý tiến hóa tự nhiên. Kỹ thuật này được sử dụng để tìm ra giải pháp tối ưu cho các bài toán phức tạp. Trong luận văn thạc sĩ, giải thuật di truyền được áp dụng để tối ưu hóa quá trình nhúng và trích xuất thủy vân số, nhằm đảm bảo tính bền vững và hiệu quả của hệ thống.

III. Ứng dụng và đánh giá

Luận văn thạc sĩ này không chỉ tập trung vào lý thuyết mà còn đưa ra các ứng dụng thực tế của kỹ thuật thủy vân và giải thuật di truyền trong bảo vệ cơ sở dữ liệu. Các phương pháp được đề xuất đã được thử nghiệm và đánh giá trên các cơ sở dữ liệu quan hệ, cho thấy hiệu quả trong việc chống lại các phép tấn công và đảm bảo tính bền vững của thủy vân.

3.1. Ứng dụng trong bảo vệ bản quyền

Một trong những ứng dụng chủ yếu của thủy vân số là bảo vệ bản quyền cơ sở dữ liệu. Kỹ thuật này cho phép nhúng thông tin ẩn vào dữ liệu, giúp xác định chủ sở hữu và ngăn chặn việc sao chép bất hợp pháp. Thủy vân số cũng được sử dụng để xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu không bị thay đổi trái phép.

3.2. Đánh giá hiệu quả

Các phương pháp được đề xuất trong luận văn thạc sĩ đã được đánh giá thông qua các thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu quan hệ. Kết quả cho thấy rằng sự kết hợp giữa kỹ thuật thủy vân và giải thuật di truyền mang lại hiệu quả cao trong việc bảo vệ cơ sở dữ liệu, đặc biệt là trong việc chống lại các phép tấn công và đảm bảo tính bền vững của thủy vân.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của Internet và công nghệ thông tin, việc chia sẻ dữ liệu trực tuyến ngày càng trở nên phổ biến và quan trọng trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, nghiên cứu khoa học, y tế, và thị trường chứng khoán. Theo ước tính, hàng triệu cơ sở dữ liệu quan hệ được truy cập và trao đổi mỗi ngày trên toàn cầu, tạo ra nhu cầu cấp thiết về bảo vệ bản quyền và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Vấn đề bảo vệ cơ sở dữ liệu (CSDL) khỏi việc sao chép và phân phối trái phép trên môi trường mạng Internet trở thành thách thức lớn đối với các nhà cung cấp dữ liệu.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển một phương pháp bảo vệ CSDL quan hệ bằng kỹ thuật thủy vân số dựa trên giải thuật di truyền kết hợp với thuật toán mở rộng hiệu (Difference Expand - DEW). Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các cơ sở dữ liệu quan hệ có thuộc tính số thực, trong đó các thay đổi nhỏ không ảnh hưởng đến ý nghĩa dữ liệu, được khảo sát và áp dụng trong môi trường thực tế tại các hệ thống quản lý dữ liệu hiện đại. Nghiên cứu nhằm nâng cao hiệu quả nhúng và trích xuất thủy vân, đồng thời đảm bảo tính bền vững và khả năng khôi phục dữ liệu gốc.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cung cấp giải pháp bảo vệ bản quyền và xác thực tính toàn vẹn của CSDL, góp phần giảm thiểu rủi ro mất mát dữ liệu và vi phạm bản quyền trong môi trường số. Các chỉ số đánh giá hiệu quả bao gồm tỷ lệ thành công trong việc nhúng và trích xuất thủy vân, mức độ sai lệch dữ liệu sau khi nhúng, và khả năng chống chịu các tấn công cập nhật thông thường và có chủ đích.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết và mô hình nghiên cứu chính:

1. Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ: Được phát triển bởi E. Codd năm 1970, mô hình này lưu trữ dữ liệu dưới dạng bảng gồm các bản ghi (hàng) và thuộc tính (cột). Mỗi bản ghi được xác định duy nhất bởi khóa chính, đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả truy xuất dữ liệu. Các thuộc tính số thực trong bảng được lựa chọn để nhúng thủy vân với điều kiện thay đổi nhỏ không làm mất ý nghĩa dữ liệu.

2. Kỹ thuật thủy vân số và thuật toán mở rộng hiệu (DEW): Thủy vân số là kỹ thuật nhúng thông tin bản quyền vào dữ liệu số nhằm bảo vệ và xác thực. Phương pháp mở rộng hiệu dựa trên phép biến đổi Haar nguyên thuận nghịch, cho phép nhúng bít thủy vân vào cặp giá trị số nguyên sao cho có thể khôi phục lại dữ liệu gốc. Thuật toán này phân loại cặp điểm ảnh thành khả mở, khả biến và không khả biến, áp dụng các kỹ thuật nhúng phù hợp để đảm bảo tính bền vững và khả năng khôi phục.

Các khái niệm chính bao gồm:

• Thủy vân bền vững và dễ vỡ: Thủy vân bền vững chịu được các tấn công làm thay đổi dữ liệu, trong khi thủy vân dễ vỡ nhạy cảm với các thay đổi nhằm phát hiện giả mạo.
• Khóa bí mật và hàm băm: Sử dụng khóa bí mật và hàm băm (MD5, SHA1, SHA2) để xác định vị trí nhúng và trích xuất thủy vân, đảm bảo tính bảo mật và chống xung đột.
• Giải thuật di truyền (GA): Kỹ thuật tối ưu hóa dựa trên quá trình tiến hóa tự nhiên, được sử dụng để tìm cặp thuộc tính tối ưu nhất để nhúng thủy vân, giảm thiểu sai lệch dữ liệu và tăng khả năng nhúng.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm các cơ sở dữ liệu quan hệ thực tế và mô phỏng với các thuộc tính số thực phù hợp để nhúng thủy vân. Cỡ mẫu nghiên cứu khoảng vài trăm đến vài nghìn bản ghi, được lựa chọn ngẫu nhiên theo khóa chính nhằm đảm bảo tính đại diện và khả năng áp dụng rộng rãi.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Áp dụng thuật toán mở rộng hiệu để nhúng và trích xuất thủy vân trên các cặp thuộc tính số thực.
• Sử dụng giải thuật di truyền để tối ưu hóa lựa chọn cặp thuộc tính nhằm giảm thiểu sai lệch dữ liệu và tăng khả năng nhúng.
• Đánh giá hiệu quả qua các chỉ số: tỷ lệ thành công nhúng/trích xuất, sai lệch dữ liệu theo bản ghi và thuộc tính, khả năng chống các tấn công cập nhật và có chủ đích.

Timeline nghiên cứu kéo dài khoảng 12 tháng, bao gồm các giai đoạn: khảo sát lý thuyết và công nghệ, thiết kế thuật toán, xây dựng phần mềm mô phỏng, thử nghiệm và đánh giá kết quả, hoàn thiện luận văn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả nhúng thủy vân: Thuật toán mở rộng hiệu kết hợp giải thuật di truyền cho phép nhúng thành công khoảng 85-90% số bít thủy vân vào cơ sở dữ liệu quan hệ mà không gây ra hiện tượng tràn giá trị (overflow) hay sai lệch lớn. So với các phương pháp truyền thống chỉ nhúng được khoảng 60-70%, phương pháp này cải thiện đáng kể khả năng nhúng.

2. Độ sai lệch dữ liệu thấp: Sai lệch trung bình theo bản ghi sau khi nhúng thủy vân được giữ dưới 0.05%, trong khi sai lệch theo thuộc tính cũng duy trì dưới 0.1%. Điều này đảm bảo dữ liệu sau nhúng vẫn giữ nguyên ý nghĩa và không ảnh hưởng đến các ứng dụng sử dụng CSDL.

3. Tính bền vững và khả năng khôi phục: Thủy vân nhúng theo phương pháp mở rộng hiệu có tính thuận nghịch, cho phép khôi phục dữ liệu gốc hoàn toàn sau khi trích xuất thủy vân. Khả năng chống chịu các tấn công cập nhật thông thường (thêm, sửa, xóa bản ghi) đạt trên 90%, trong khi khả năng chống tấn công có chủ đích cũng được cải thiện đáng kể nhờ cơ chế khóa bí mật và hàm băm.

4. Độ phức tạp tính toán hợp lý: Độ phức tạp của thuật toán nhúng thủy vân là 𝑂(𝑛) + 𝑂(𝑚), trong đó 𝑛 là số bít thủy vân và 𝑚 là số vòng lặp của giải thuật di truyền (thường chọn 𝑚=50). Thời gian xử lý phù hợp với các hệ thống quản lý CSDL hiện đại, đảm bảo tính khả thi trong thực tế.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của hiệu quả cao đến từ việc kết hợp thuật toán mở rộng hiệu thuận nghịch với giải thuật di truyền đa mục tiêu, giúp tối ưu hóa lựa chọn cặp thuộc tính nhúng thủy vân, giảm thiểu sai lệch và tăng khả năng nhúng. So sánh với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào nhúng thủy vân vào hai thuộc tính hoặc sử dụng phương pháp LSB đơn giản, phương pháp này vượt trội hơn về khả năng khôi phục và chống tấn công.

Kết quả cũng cho thấy việc sử dụng hàm băm kết hợp khóa bí mật giúp xác định chính xác vị trí nhúng và trích xuất thủy vân, tăng cường bảo mật và giảm thiểu xung đột. Việc áp dụng kỹ thuật nén và mã hóa thông tin phụ trợ (như bản đồ định vị và dãy bít thấp) giúp giảm dung lượng dữ liệu cần truyền và lưu trữ.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ thể hiện tỷ lệ thành công nhúng/trích xuất theo số lượng bản ghi, biểu đồ sai lệch dữ liệu theo từng thuộc tính, và bảng so sánh hiệu quả với các phương pháp khác. Điều này giúp minh họa rõ ràng ưu điểm và giới hạn của phương pháp.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai phần mềm bảo vệ CSDL quan hệ: Xây dựng và tích hợp phần mềm thủy vân dựa trên giải thuật di truyền và mở rộng hiệu vào hệ quản trị cơ sở dữ liệu hiện có, nhằm bảo vệ bản quyền và xác thực tính toàn vẹn dữ liệu. Thời gian thực hiện dự kiến 6-12 tháng, do các đơn vị phát triển phần mềm và quản trị dữ liệu đảm nhiệm.

2. Đào tạo và nâng cao nhận thức cho người quản lý dữ liệu: Tổ chức các khóa đào tạo về kỹ thuật thủy vân và bảo mật dữ liệu cho cán bộ quản lý và kỹ thuật viên, giúp họ hiểu rõ cách thức vận hành và ứng dụng công nghệ mới. Thời gian đào tạo khoảng 3-6 tháng, do các trung tâm đào tạo chuyên ngành thực hiện.

3. Nghiên cứu mở rộng áp dụng cho các loại dữ liệu khác: Khuyến khích nghiên cứu tiếp tục phát triển kỹ thuật thủy vân thuận nghịch cho các loại dữ liệu đa phương tiện khác như hình ảnh, âm thanh, video, nhằm đa dạng hóa ứng dụng và tăng cường bảo vệ dữ liệu số. Thời gian nghiên cứu 1-2 năm, do các viện nghiên cứu và trường đại học đảm nhận.

4. Xây dựng chính sách và quy định bảo vệ dữ liệu số: Đề xuất các cơ quan quản lý nhà nước xây dựng và hoàn thiện khung pháp lý liên quan đến bảo vệ bản quyền và an toàn dữ liệu số, tạo hành lang pháp lý vững chắc cho việc áp dụng kỹ thuật thủy vân trong thực tế. Thời gian thực hiện 12-18 tháng, do các bộ ngành và tổ chức pháp lý phối hợp thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản lý và phát triển hệ thống cơ sở dữ liệu: Có thể áp dụng các kỹ thuật thủy vân để bảo vệ bản quyền và đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu trong các hệ thống quản lý dữ liệu doanh nghiệp, ngân hàng, y tế, và chính phủ.

2. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành khoa học máy tính, công nghệ thông tin: Tham khảo để hiểu sâu về kỹ thuật thủy vân số, giải thuật di truyền và ứng dụng trong bảo mật dữ liệu, từ đó phát triển các nghiên cứu tiếp theo.

3. Doanh nghiệp cung cấp dịch vụ dữ liệu và phần mềm bảo mật: Sử dụng kết quả nghiên cứu để phát triển sản phẩm bảo vệ dữ liệu, nâng cao giá trị dịch vụ và đáp ứng nhu cầu bảo mật ngày càng cao của khách hàng.

4. Cơ quan quản lý nhà nước và tổ chức pháp lý: Tham khảo để xây dựng chính sách, quy định về bảo vệ bản quyền và an toàn thông tin trong môi trường số, góp phần hoàn thiện khung pháp lý liên quan.

Câu hỏi thường gặp

1. Thủy vân số là gì và tại sao cần áp dụng cho cơ sở dữ liệu quan hệ?
   Thủy vân số là kỹ thuật nhúng thông tin bản quyền vào dữ liệu số nhằm bảo vệ và xác thực. Áp dụng cho cơ sở dữ liệu quan hệ giúp ngăn chặn sao chép trái phép và đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu trong môi trường mạng.

2. Giải thuật di truyền đóng vai trò gì trong phương pháp bảo vệ cơ sở dữ liệu?
   Giải thuật di truyền được sử dụng để tối ưu hóa lựa chọn cặp thuộc tính nhúng thủy vân, giảm thiểu sai lệch dữ liệu và tăng khả năng nhúng, từ đó nâng cao hiệu quả bảo vệ dữ liệu.

3. Phương pháp mở rộng hiệu có ưu điểm gì so với các kỹ thuật thủy vân khác?
   Phương pháp mở rộng hiệu có tính thuận nghịch, cho phép khôi phục dữ liệu gốc hoàn toàn sau khi trích xuất thủy vân, đồng thời giảm thiểu sai lệch dữ liệu và tăng tính bền vững trước các tấn công.

4. Làm thế nào để đảm bảo thủy vân không làm giảm chất lượng dữ liệu?
   Bằng cách chỉ nhúng thủy vân vào các thuộc tính số thực có thể chấp nhận thay đổi nhỏ, sử dụng thuật toán tối ưu hóa để chọn vị trí nhúng phù hợp, đảm bảo sai lệch dữ liệu nằm trong giới hạn dung sai cho phép.

5. Phần mềm bảo vệ cơ sở dữ liệu được xây dựng dựa trên nền tảng nào?
   Phần mềm được xây dựng trên nền tảng .NET sử dụng ngôn ngữ lập trình C# và hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL Server 2008, giúp phát triển ứng dụng bảo mật hiệu quả, dễ dàng tích hợp và triển khai trong môi trường Windows.

Kết luận

• Phương pháp bảo vệ cơ sở dữ liệu quan hệ bằng kỹ thuật thủy vân dựa trên giải thuật di truyền và thuật toán mở rộng hiệu đạt hiệu quả cao trong việc nhúng và trích xuất thủy vân với tỷ lệ thành công khoảng 85-90%.
• Sai lệch dữ liệu sau khi nhúng được kiểm soát chặt chẽ, đảm bảo không ảnh hưởng đến ý nghĩa và ứng dụng của cơ sở dữ liệu.
• Thuật toán có tính thuận nghịch, cho phép khôi phục dữ liệu gốc hoàn toàn, đồng thời có khả năng chống chịu tốt trước các tấn công cập nhật và có chủ đích.
• Phần mềm bảo vệ cơ sở dữ liệu được xây dựng trên nền tảng .NET với ngôn ngữ C# và SQL Server 2008, đảm bảo tính khả thi và dễ dàng triển khai trong thực tế.
• Đề xuất các giải pháp triển khai, đào tạo và hoàn thiện chính sách nhằm nâng cao hiệu quả bảo vệ dữ liệu số trong môi trường Internet.

Các tổ chức và cá nhân quan tâm nên nghiên cứu áp dụng phương pháp này vào hệ thống quản lý dữ liệu của mình, đồng thời tiếp tục phát triển và mở rộng nghiên cứu để đáp ứng nhu cầu bảo mật ngày càng cao trong kỷ nguyên số.

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 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.Biểu 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 - 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 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 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 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 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.

Một ví dụ điển hình về thủy vân hiện là biểu tƣợng của các đài truyền hình đƣợc hiển thị trên màn hình tivi. Không giống nhƣ thủy vân hiện, trong thủy vân ẩn, dấu thủy vân ẩn lấp dƣới dữ liệu cần bảo vệ. Và bằng mắt thƣờng, ngƣời dùng khó có thể phân biệt sự khác biệt giữa dữ liệu chứa dấu thủy vân và dữ liệu không chứa dấu thủy vân.