Nghiên cứu và phát triển kỹ thuật thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC
VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM
VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN



LƯU THỊ BÍCH HƯƠNG





NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN
KỸ THUẬT THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ




LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC

HÀ NỘI – 2014





BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC
VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM
VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN



LƯU THỊ BÍCH HƯƠNG



NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN
KỸ THUẬT THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ

Chuyên ngành: BẢO ĐẢM TOÁN HỌC CHO MÁY TÍNH
VÀ HỆ THỐNG TÍNH TOÁN
Mã số: 62.46.35.01


LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC


NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS Bùi Thế Hồng

HÀ NỘI – 2014

i

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành luận án này, tôi đã nhận được sự giúp đỡ rất tận tình các Thầy,
Cô giáo trong Viện Công nghệ thông tin - Viện Hàn Lâm Khoa học và Công nghệ
Việt Nam và trường ĐHSP Hà Nội 2. Tôi xin gửi lời cảm ơn các Thầy, Cô giáo
trong Viện Công nghệ thông tin và trường ĐHSP Hà Nội 2 đã tạo điều kiện học tập,
nghiên cứu, giúp đỡ tôi rất nhiều trong quá trình làm luận án. Đặc biệt tôi xin cảm
ơn PGS.TS. Bùi Thế Hồng đã tận tình hướng dẫn chỉ bảo cho tôi trong toàn bộ quá
trình học tập, nghiên cứu đề tài và giúp tôi hoàn thành bản luận án này.

Hà Nội, ngày tháng năm 2014
Nghiên cứu sinh




Lưu Thị Bích Hương

ii

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn khoa
học của PGS.TS. Bùi Thế Hồng. Các kết quả được viết chung với các đồng tác giả
đã được sự chấp thuận của các tác giả trước khi đưa vào luận án.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công
bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tác giả luận án



Lưu Thị Bích Hương



iii

MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ii

LỜI CAM ĐOAN ii

MỤC LỤC iii

Bảng các ký hiệu, chữ viết tắt v

Danh sách bảng vii

Danh sách hình vẽ viii

MỞ ĐẦU 1

Chương 1. THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ 9

1.1.

Các khái niệm về cơ sở dữ liệu 9

1.1.1.

Cơ sở dữ liệu 9

1.1.2.

Mô hình dữ liệu quan hệ 9

1.1.3.

Thuộc tính, miền thuộc tính và kiểu thuộc tính 10

1.1.4.

Quan hệ, lược đồ quan hệ 10

1.1.5.

Khoá của quan hệ 11

1.2.

Một số khái niệm về thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ 12

1.2.1.

Thủy vân 12

1.2.2.

Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ 12

1.2.3.

Khóa thủy vân 13

1.2.4.

Lược đồ thủy vân 14

1.2.5.

Sự cần thiết của các kỹ thuật thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ 15

1.3.

Các yêu cầu của thủy vân trên cơ sở dữ liệu quan hệ 17

1.3.1.

Khả năng có thể phát hiện 17

1.3.2.

Tính bền vững và dễ vỡ 18

1.3.3.

Khả năng cập nhật dữ liệu 18

1.3.4.

Tính ẩn và hiện 18

1.3.5.

Phát hiện mù 19

1.4.

Ứng dụng của thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ 19

1.4.1.

Bảo vệ bản quyền 19

1.4.2.

Đảm bảo sự toàn vẹn 20

1.4.3.

Giấu vân tay 21

1.5.

Những tấn công trên thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ 21

1.5.1.

Cập nhật thông thường 21

1.5.2.

Tấn công có chủ đích 22

1.6.

Các lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ 23

1.6.1.

Bảo vệ bản quyền cơ sở dữ liệu quan hệ 23

1.6.2.

Đảm bảo sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu quan hệ 27

1.7.

Kết luận chương 1 30

Chương 2. PHÁT TRIỂN LƯỢC ĐỒ THỦY VÂN BẢO VỆ BẢN QUYỀN
CHO CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ 31

2.1.

Xây dựng lược đồ thủy vân dựa vào việc chèn thêm ảnh nhị phân 31

2.1.1.

Xây dựng lược đồ thủy vân 33

iv

2.1.2.

Đánh giá độ phức tạp 36

2.1.3.

Chứng minh tính đúng đắn 36

2.1.4.

Đánh giá thử nghiệm 38

2.1.5.

Kết luận 40

2.2.

Phát triển lược đồ thủy vân dựa vào bit ý nghĩa nhất (MSB) 40

2.2.1.

Cải tiến lược đồ thủy vân 42

2.2.2.

Tính bền vững và chi phí về thời gian và bộ nhớ 46

2.2.3.

Đánh giá thử nghiệm 48

2.2.4.

Kết luận 50

2.3.

Kết luận chương 2 50

Chương 3. XÂY DỰNG LƯỢC ĐỒ THỦY VÂN ĐẢM BẢO SỰ TOÀN
VẸN CỦA CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ 51

3.1.

Phân nhóm quan hệ 51

3.2.

Phát triển lược đồ thủy vân với thuộc tính phân loại 53

3.2.1.

Cải tiến lược đồ thủy vân 54

3.2.2.

Đánh giá độ phức tạp 58

3.2.3.

Chứng minh tính đúng đắn 58

3.2.4.

Cân đối giữa số bộ trong quan hệ và số nhóm 60

3.2.5.

Đánh giá thử nghiệm 63

3.2.6.

Kết luận 65

3.3.

Thủy vân với dữ liệu kiểu số 66

3.3.1.

Lược đồ thủy vân 66

3.3.2.

Khoanh vùng các giả mạo 69

3.3.3.

Khôi phục dữ liệu gốc 69

3.3.4.

Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán khôi phục 71

3.3.5.

Kết luận 73

3.4.

Xây dựng lược đồ thủy vân với dữ liệu kiểu văn bản 73

3.4.1.

Một số định nghĩa 73

3.4.2.

Tư tưởng 74

3.4.3.

Xây dựng lược đồ thủy vân 75

3.4.4.

Phân tích tính đúng đắn 81

3.4.5.

Đề xuất lược đồ thủy vân để khoanh vùng giả mạo 84

3.4.6.

Đánh giá thử nghiệm 88

3.4.7.

Kết luận 88

3.5.

Kết luận chương 3 89

Kết luận và hướng phát triển 90

Danh mục các công trình của tác giả 91

Tài liệu tham khảo 92

v

Bảng các ký hiệu, chữ viết tắt
Ký hiệu Ý nghĩa của ký hiệu
R Lược đồ quan hệ
r Quan hệ thuộc lược đồ R

Số thuộc tính của quan hệ

Số bộ của quan hệ
g Số nhóm của quan hệ
r
i
Bộ thứ i trong quan hệ r
r
i
.A
j
Giá trị thuộc tính thứ j của bộ thứ i
K Khóa thủy vân
G

k
Nhóm thứ k
q
k
Số bộ trong nhóm G
k
P Thuộc tính khóa chính của quan hệ
A
w
Thuộc tính kiểu văn bản có thể chứa nhiều từ
H
i
Thuộc tính kiểu văn bản có tác động cao thứ i
L
i
Thuộc tính kiểu văn bản có tác động thấp thứ i
H(K

r
i
.A
1

r
i
.A
2

….r
i

.A



Giá trị băm khóa K cùng với các giá trị thuộc tính của bộ
r
i

r
w
Quan hệ thuỷ vân được tạo ra trong quá trình thuỷ vân


Tham số tạo thủy vân


Tham số phát hiện thủy vân
W
1
j
Thủy vân được nhúng vào thuộc tính thứ j của tất cả các
bộ trong một nhóm (thủy vân thuộc tính/cột)
W
2
i
Thủy vân được nhúng vào tất cả các thuộc tính của bộ thứ
i trong một nhóm (thủy vân bộ/dòng)
W*
1
j

Thủy vân được trích từ thuộc tính thứ j của tất cả các bộ
trong một nhóm đã thủy vân
W
*2
i

Thủy vân được trích từ tất cả các thuộc tính của bộ thứ i
trong một nhóm đã thủy vân
V
1
j
Kết quả xác nhận thủy vân đối với W
1
j

vi

V
2
i
Kết quả xác nhận thủy vân đối với W
2
i

n Số thuộc tính kiểu văn bản có tác động thấp trong quan hệ

m Số thuộc tính kiểu văn bản có tác động cao trong quan hệ
e
i

Giá trị thứ i trên đường chéo chính của ma trận thủy vân
W
j
Ký tự thủy vân thứ j
ATOC() Hàm chuyển mã Unicode thành ký tự
Converter() Hàm chuyển từ dạng số sang dạng nhị phân
Substring(x,p,q) Hàm lấy ra q ký tự của x từ vị trí thứ p
t
H
Chi phí sinh một số ngẫu nhiên của hàm băm
t
mod
Chi phí của phép mod
t
if
Chi phí của phép if
t
delA
Chi phí cho phép xóa một thuộc tính
t
bit
Chi phí cho việc gán/so sánh một bit
t
count
Chi phí gán/cập nhật một con đếm
t
sort
Chi phí cho việc đổi chỗ hai bộ
m
count

Số bit cần thiết để ghi một con đếm
m
tuple
Số bit để ghi một bản sao của một bộ
m
wkey
Số bit ghi khóa thủy vân
m
pkey
Số bit ghi giá trị khóa chính
LSB Bit ít ý nghĩa nhất (
L
east
S
ignificant
B
it)
MSB Bit ý nghĩa nhất (
M
ost
S
ignificant
B
it)
MAC Mã chứng thực thông điệp (
M
essage
A
uthentication
Code)

CA Cơ quan đăng ký bản quyền (
C
ertificate
A
uthority)
MD5 Thuật toán MD5 (Message Digest algorithm 5)



vii


Danh sách bảng
Bảng 1.1. Biểu diễn quan hệ r 11

Bảng 3.1. Tỷ lệ phát hiện đối với các tấn công trên một bộ giá trị 64

Bảng 3.2. Kết quả thử nghiệm 88



viii

Danh sách hình vẽ

Hình 1. Phân loại các kỹ thuật giấu tin 3

Hình 2. Thủy vân trên đồng dolla của Mỹ 4

Hình 1.1. Sơ đồ mô tả lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ cơ bản 15

Hình 2.1: (a) Ảnh nhị phân và giá trị thập phân tương ứng. (b) Thuộc tính văn bản
sau khi được thủy vân, trong đó các chỉ số là số thứ tự các dấu cách đơn và DS là
dấu cách đúp. 32

Hình 2.2. Ảnh nhị phân sử dụng để thủy vân. (a) ảnh IOIT 12x4 (b) ảnh Smiley
8x8 38

Hình 2.3. Kết quả tấn công thêm 39

Hình 2.4. Kết quả tấn công xóa 39
Hình 2.5. Kết quả tấn công thay đổi dữ liệu 40

Hình 2.6. Tấn công thêm bộ đối với  48

Hình 2.7. Tấn công sửa bộ đối với  49

Hình 2.8. Tấn công xóa bộ đối với  49

Hình 3.1. Tỷ lệ phát hiện đối với các tấn công thêm nhiều bộ 64

Hình 3.2. Tỷ lệ phát hiện đối với các tấn công xóa nhiều bộ 65

Hình 3.3. Tỷ lệ phát hiện đối với các tấn công sửa nhiều bộ 65



1

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài
Cơ sở dữ liệu là một trong những lĩnh vực được tập trung nghiên cứu và phát
triển của CNTT nhằm giải quyết các bài toán quản lý, tìm kiếm thông tin trong
những hệ thống lớn, đa dạng, phức tạp cho nhiều người sử dụng trên máy tính điện
tử. Cùng với sự ứng dụng mạnh mẽ CNTT vào đời sống xã hội, kinh tế, quốc
phòng, … việc nghiên cứu cơ sở dữ liệu đã và đang ngày càng phát triển phong
phú và đa dạng. Năm 1970, E.F. Codd đã đề xuất ra mô hình dữ liệu quan hệ với
cấu trúc hoàn chỉnh đã tạo nên cơ sở toán học cho các vấn đề nghiên cứu cơ sở dữ
liệu.
Cuộc cách mạng thông tin dữ liệu số đã đem lại những thay đổi sâu sắc trong
xã hội và trong cuộc sống. Những thuận lợi thông tin dữ liệu số mang lại cũng đề
ra những thách thức và cơ hội mới cho quá trình đổi mới. Sự ra đời những phần
mềm có tính năng mạnh, các thiết bị mới như máy ảnh kỹ thuật số, máy quét chất
lượng cao, máy in, máy ghi âm kỹ thuật số, …, đã với tới thế giới tiêu dùng rộng
lớn để sáng tạo, xử lý và thưởng thức các dữ liệu số. Mạng Internet toàn cầu đã
biến thành một xã hội ảo nơi diễn ra quá trình trao đổi thông tin trong mọi lĩnh vực
chính trị, quân sự, quốc phòng, kinh tế, thương mại… Và chính trong môi trường
mở và tiện nghi như thế xuất hiện những vấn nạn, tiêu cực đang rất cần đến các
giải pháp hữu hiệu cho vấn đề an toàn thông tin như nạn ăn cắp bản quyền, nạn
xuyên tạc thông tin, truy nhập thông tin trái phép
Trong bối cảnh như vậy, việc thực thi quyền sở hữu dữ liệu và đảm bảo sự
toàn vẹn dữ liệu là một yêu cầu quan trọng đòi hỏi các giải pháp đồng bộ, bao gồm
các khía cạnh về kỹ thuật, về tổ chức và cả luật pháp. Đi tìm giải pháp cho những
vấn đề này không chỉ giúp ta hiểu thêm về công nghệ phức tạp đang phát triển rất
nhanh này mà còn đưa ra những cơ hội kinh tế mới cần khám phá. Một trong các
giải pháp nhiều triển vọng là giấu tin, được nghiên cứu phát triển trong thời gian
gần đây. Để hiểu rõ về nguồn gốc của thuỷ vân, trước tiên chúng ta tìm hiểu
phương pháp giấu thông tin, thuỷ vân là một thành phần của phương pháp giấu tin.

2

Giấu tin là kỹ thuật nhúng một lượng thông tin số nào đó vào trong một đối
tượng dữ liệu số khác. Một trong những yêu cầu cơ bản của giấu tin là đảm bảo
tính chất ẩn của thông tin được giấu đồng thời không làm ảnh hưởng đến chất
lượng của dữ liệu gốc.
Do kỹ thuật giấu tin mới được hình thành trong thời gian gần đây nên những
nhu cầu liên quan đến vấn đề giấu tin vẫn chưa được giải quyết một cách triệt để.
Nhiều phương pháp mới, theo nhiều khía cạnh khác nhau đã và đang được tiến
hành nghiên cứu, đề xuất. Chính vì vậy, sự phân loại các kỹ thuật là thực sự cần
thiết.
Dựa trên việc thống kê sắp xếp các công trình đã công bố trên một số tạp chí,
cùng với thông tin về tên và tóm tắt nội dung của các công trình đã công bố trên
Internet, có thể chia lĩnh vực giấu tin ra làm hai hướng lớn, đó là giấu tin bí mật và
thủy vân. Nếu như thủy vân liên quan đến ứng dụng giấu các mẩu tin ngắn nhưng
đòi hỏi độ bền vững lớn của thông tin cần giấu (trước các biến đổi thông thường
của dữ liệu) thì giấu tin bí mật lại liên quan tới ứng dụng che giấu các bản tin đòi
hỏi độ bí mật và dung lượng càng lớn càng tốt. Đối với từng hướng lớn này, quá
trình phân loại theo các tiêu chí khác có thể tiếp tục được thực hiện, ví dụ dựa theo
ảnh hưởng các tác động từ bên ngoài có thể chia thuỷ vân thành hai loại, một loại
bền vững với các tác động sao chép trái phép, loại thứ hai lại cần tính chất hoàn
toàn đối lập dễ bị phá huỷ trước các tác động nói trên. Cũng có thể chia thuỷ vân
theo đặc tính, một loại cần được che giấu để chỉ có một số người tiếp xúc với nó
có thể thấy được thông tin, loại thứ hai đối lập, cần được mọi người nhìn thấy.
Năm 1999, sau hội nghị quốc tế lần thứ hai về giấu tin năm 1998, Petitcolas F.A.
P. đưa ra tổng quan về giấu tin và đã được chấp nhận rộng rãi trong giới nghiên
cứu được mô tả chi tiết trong hình 1.
Các thành tựu đạt được trong lĩnh vực nghiên cứu này đã bắt đầu được áp
dụng hiệu quả cho mục đích bảo vệ bản quyền, chống sao chép, phân tán trái phép
các sản phẩm trong môi trường số hoá và nhiều mục đích khác. Nhiều phương
pháp giấu tin khác nhau đã được đề xuất, mỗi phương pháp có những ưu điểm,

nhược điểm riêng và thích hợp cho một nhóm ứng dụng nào đó.

3

Giấu tin là một công nghệ mới, phức tạp đang được tập trung nghiên cứu ở
nhiều nước trên thế giới như Đức, Mỹ, Ý, Canada, Nhật Bản,… Tuy nhiên, các kết
quả đã đạt được vẫn chưa giải quyết được hết những yêu cầu đặt ra của thực tế.
Công việc hiện nay của các nhà khoa học là tập trung giải quyết các vấn đề mới
được đặt ra và hệ thống lí thuyết chính xác cho vấn đề giấu tin. Một trong những
vấn đề của giấu tin đang được các nhà khoa học quan tâm đến là thủy vân.











Hình 1. Phân loại các kỹ thuật giấu tin
Khái niệm thủy vân đã ra đời từ lâu. Năm 1282, thủy vân đã được các công
nhân nhà máy giấy sử dụng ở Italia. Các tờ giấy sẽ mỏng hơn và có hoa văn trên
đó. Điều này giúp các xưởng sản xuất giấy đánh dấu bản quyền trên tờ giấy của họ
làm ra. Đến thế kỷ 18, thủy vân đã có nhiều ứng dụng ở châu Âu và Mỹ trong việc
xác thực bản quyền hay chống tiền giả. Thuật ngữ thủy vân bắt nguồn từ một loại
mực vô hình và chỉ hiện lên khi nhúng vào nước. Hình 2 là một ví dụ về thủy vân.
Thủy vân số được coi là ra đời từ năm 1954 với bằng sáng chế của Emile
Hembrooke. Tuy nhiên, nghiên cứu thủy vân vẫn chưa được đặt ra như một lĩnh

vực nghiên cứu độc lập cho tới những năm 1980 và khái niệm thủy vân chỉ được
hoàn thiện vào giữa những năm 90 của thế kỷ 20.
Năm 1990, Tanaka, Tirkel A.Z., Rankin G.A., Schyndel R.G.van, Ho W.J.,
Mee N.R.A và năm 1993 Osborne C.F. lần lượt đưa ra những đề xuất đầu tiên về
thủy vân số. Đến năm 1995, Caronni G. tiếp tục đề xuất về vấn đề bảo vệ bản
watermarking
Thuỷ vân số
Fragile
Watermarking
Thuỷ vân dễ vỡ
Information
hiding
Giấu tin
Robust
Copyright marking
Thuỷ vân bền vững
steganography
Giấu tin mật
Imperceptible
Watermarking
Thuỷ vân ẩn
Visible
Watermarking
Thuỷ vân hiện
Intrinsic
Giấu tin có xử lý
Pure
Giấu tin đơn thuần
Imperceptible
Watermarking

Thuỷ vân ẩn
Visible
Watermarking
Thuỷ vân hiện

4

quyền cho ảnh số bằng thủy vân, khi đó chủ đề này mới bắt đầu được quan tâm và
từ đó nhúng thủy vân số đã phát triển tốc độ nhanh với nhiều hướng nghiên cứu và
phương pháp thực hiện khác nhau. Nhúng thủy vân được ứng dụng trong nhiều
lĩnh vực như bảo vệ quyền sở hữu, đảm bảo sự toàn vẹn dữ liệu, điều khiển việc
sao chép, xác nhận giấy tờ, hay truyền đạt thông tin khác, … trong đó ứng dụng
phổ biến là cung cấp bằng chứng về bản quyền tác giả của các dữ liệu số bằng
cách nhúng các thông tin bản quyền và đảm bảo sự toàn vẹn dữ liệu.

Hình 2. Thủy vân trên đồng dolla của Mỹ
Agrawal và Kiernan (2002) [7] đưa ra những đề xuất đầu tiên về kỹ thuật thủy
vân trên cơ sở dữ liệu quan hệ bởi nhu cầu cấp thiết của người chủ dữ liệu đó
muốn bảo vệ chúng trước những tấn công bên ngoài. Các tác giả đã đề xuất một
lược đồ thủy vân trong đó dữ liệu có thể chấp nhận những thay đổi nhỏ mà không
ảnh hưởng đến giá trị sử dụng của chúng.
Cho đến nay, mới có một vài cách tiếp cận đối với bài toán thuỷ vân cơ sở dữ
liệu quan hệ được đề xuất. Có thể tiếp cận các bài toán thủy vân dựa theo các tiêu
chí khác nhau như sau:
- Thông tin thủy vân: Là dữ liệu (ví dụ như hình ảnh, văn bản, ) được nhúng
vào trong các lược đồ thủy vân [10], [24].
- Thay đổi giá trị của dữ liệu: Lược đồ thủy vân có thể làm thay đổi giá trị của
dữ liệu [7], [16], [25] hoặc không thay đổi giá trị của dữ liệu [7], [35], [46].
- Kiểu dữ liệu: Lược đồ thủy vân được phân loại dựa trên các kiểu dữ liệu
[7], [10], [32].

5

- Phát hiện – Xác minh: Quá trình phát hiện - xác minh được thực hiện một
cách mù (blind) hay không mù, nó có thể được thực hiện công khai (bởi bất cứ ai)
hoặc bí mật (chỉ có chủ sở hữu) [34], [35].
- Mục đích của thủy vân: Các lược đồ thủy vân khác nhau được thiết kế để
phục vụ cho các mục đích khác nhau, cụ thể là: bảo vệ bản quyền, đảm bảo sự toàn
vẹn hay phát hiện giả mạo [12], [35], khoanh vùng, chứng minh quyền sở hữu,
phát hiện kẻ phản bội… Đối với các lược đồ thủy vân dùng để bảo vệ bản quyền
cho cơ sở dữ liệu quan hệ thông thường sẽ là thủy vân bền vững. Ngược lại, thủy
vân dễ vỡ dùng để đảm bảo sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu quan hệ. Luận án sẽ tập
trung vào nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
theo hướng phục vụ cho mục đích bảo vệ bản quyền và đảm bảo sự toàn vẹn của
cơ sở dữ liệu quan hệ.
Nói chung, các kỹ thuật thuỷ vân ngay từ khi mới ra đời đã nhận được sự
quan tâm rất lớn của các nhà khoa học. Các kỹ thuật thuỷ vân đã được nghiên cứu
và áp dụng trong nhiều môi trường dữ liệu khác nhau như: dữ liệu đa phương tiện
(image, text, audio, video, . . .), các sản phẩm phần mềm. Trong các môi trường dữ
liệu đó thì dữ liệu đa phương tiện (đặc biệt là image) được nghiên cứu và áp dụng
sớm nhất và là môi trường chiếm tỷ lệ chủ yếu. Tuy nhiên, vấn đề thuỷ vân dữ liệu
quan hệ chưa được sự chú ý nghiên cứu. Do cơ sở dữ liệu quan hệ có nhiều ngữ
cảnh ứng dụng trong đó dữ liệu trở nên một tài sản quan trọng, vì vậy vấn đề về
quyền sở hữu và đảm bảo sự toàn vẹn dữ liệu phải được thực thi một cách cẩn
thận. Ví dụ dữ liệu về thời tiết, dữ liệu về thị trường chứng khoán, dữ liệu về hành
vi của khách hàng, dữ liệu về điều tra dân số, dữ liệu y học và khoa học. Việc
nhúng thuỷ vân vào dữ liệu quan hệ có thể thực hiện được bởi trong thực tế, các
dữ liệu thật có thể chấp nhận một dung sai nhỏ mà vẫn không ảnh hưởng đáng kể
đến giá trị sử dụng của chúng.
Cho dù có khá nhiều các kết quả đã đạt được về thủy vân dữ liệu đa phương

tiện, nhưng cho đến nay vẫn còn rất nhiều thách thức kỹ thuật mới đối với lĩnh vực
thủy vân các cơ sở dữ liệu quan hệ bởi vì các dữ liệu quan hệ và các dữ liệu đa
phương tiện khác nhau ở khá nhiều khía cạnh quan trọng. Chẳng hạn như, các
phần khác nhau của một đối tượng đa phương tiện không thể cắt bỏ hoặc thay thế

6

một cách tùy ý mà không gây ra những thay đổi trong đối tượng. Ngược lại, việc
thêm, bớt và cập nhật các bộ của một bảng quan hệ lại là những phép toán chuẩn
trong cơ sở dữ liệu. Do những khác nhau này mà các kỹ thuật được phát triển cho
các dữ liệu đa phương tiện không thể được sử dụng trực tiếp để thủy vân các quan
hệ.
Bảo vệ bản quyền, xác thực thông tin, nhận dạng các đặc trưng duy nhất của
dữ liệu quan hệ hiện đang là một nhu cầu cấp thiết và là thách thức mới đối với
các kỹ thuật thuỷ vân trên cơ sở dữ liệu quan hệ. Việc quản lý bản quyền và đảm
bảo sự toàn vẹn các dữ liệu quan hệ bằng thuỷ vân đã và đang trở thành một chủ
đề quan trọng trong các nghiên cứu về cơ sở dữ liệu. Thủy vân cơ sở dữ liệu quan
hệ đang nhận được nhiều sự quan tâm cũng như nghiên cứu của các chuyên gia
trên thế giới và trong nước.
Cho đến nay, các nhà khoa học ở Việt Nam đã có một số công trình đã được
công bố có áp dụng kỹ thuật thuỷ vân, trong đó chủ yếu tập trung vào dữ liệu đa
phương tiện, nhiều nhất là thủy vân ảnh [2], [4], [5], [6]. Những năm gần đây, xu
hướng nghiên cứu về thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ mới thực sự được các nhà
khoa học trong nước quan tâm. Trong đó, vấn đề bảo vệ bản quyền và đảm bảo sự
toàn vẹn của cơ sở dữ liệu là những vấn đề được quan tâm nhiều hơn cả.
Xuất phát từ thực tế trên, luận án lựa chọn đề tài “Nghiên cứu và phát triển
kỹ thuật thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ”, nhằm nghiên cứu các kỹ thuật thủy
vân đối với cơ sở dữ liệu quan hệ trong ứng dụng bảo vệ bản quyền và đảm bảo sự
toàn vẹn dữ liệu.
2. Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu của luận án

Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ có hai ứng dụng quan trọng nhất là bảo vệ
bản quyền và đảm bảo sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu quan hệ. Do mỗi kiểu dữ liệu
của cơ sở dữ liệu quan hệ có những đặc điểm riêng, cho nên đòi hỏi khi thủy vân
các kỹ thuật thủy vân phải phù hợp với những đặc điểm của dữ liệu được thủy vân.
Xuất phát từ thực tế đó, mục tiêu nghiên cứu chính của luận án là nghiên cứu,
phát triển và xây dựng các kỹ thuật thủy vân trong ứng dụng bảo vệ bản quyền cơ
sở dữ liệu quan hệ và đảm bảo sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu quan hệ.

7

Trên cơ sở nghiên cứu sự cần thiết của các bài toán thủy vân cơ sở dữ liệu
quan hệ và mục tiêu nghiên cứu chính của luận án, phương pháp nghiên cứu của
luận án được xác định là:
- Tìm kiếm và nghiên cứu tài liệu liên quan, tiến hành phân tích, đánh giá và
đưa ra những cải tiến, đề xuất.
- Phát triển các kết quả nghiên cứu về mặt lý thuyết, trên cơ sở cài đặt thử
nghiệm, đánh giá và đưa ra những phương pháp, kỹ thuật mới, cải tiến.
- Trao đổi, thảo luận và báo cáo tại các hội thảo, hội nghị khoa học,…
3. Những đóng góp mới của luận án
- Cải tiến và đánh giá thử nghiệm đối với các lược đồ thủy vân trong ứng
dụng bảo vệ bản quyền, bao gồm: Thủy vân dựa vào việc chèn thêm ảnh nhị phân;
Thủy vân dựa vào bit ý nghĩa nhất (MSB).
- Chứng minh tính đúng đắn của cách chia nhóm quan hệ dựa vào khóa thủy
vân và khóa chính của bộ trong các thuật toán nhúng và thuật toán phát hiện của
các lược đồ thủy vân dùng để đảm bảo sự toàn vẹn dữ liệu.
- Lược đồ thủy vân cải tiến với thuộc tính phân loại đảm bảo sự toàn vẹn dữ
liệu. Chứng minh tính đúng đắn của lược đồ thủy vân cải tiến. Cân đối số bộ trong
quan hệ và số nhóm để tăng tính bền vững của thủy vân và tối đa số các bộ có thể
tiếp tục được sử dụng.
- Đề xuất lược đồ thủy vân với dữ liệu kiểu văn bản. Chứng minh tính đúng

đắn của lược đồ thủy vân đề xuất. Phát triển tiếp lược đồ thủy vân này, luận án xây
dựng lược đồ thủy vân có thể khoanh vùng các giả mạo và chứng minh tính đúng
đắn của lược đồ.
4. Bố cục luận án
Bố cục của luận án bao gồm: Phần mở đầu, ba chương nội dung, kết luận
chung và tài liệu tham khảo.
Chương 1. Tổng quát về cơ sở dữ liệu quan hệ và bài toán thủy vân cơ sở dữ
liệu quan hệ, phân tích tình hình nghiên cứu về thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ trên
thế giới.

8

Chương 2. Trình bày các kỹ thuật thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ trong ứng
dụng bảo vệ bản quyền cho cơ sở dữ liệu quan hệ. Cải tiến và đánh giá thử nghiệm
hai lược đồ thủy vân dùng trong bảo vệ bản quyền là thủy vân dựa vào việc chèn
ảnh nhị phân và dựa vào bit ý nghĩa nhất. Chứng minh tính đúng đắn của các thuật
toán trong lược đồ thủy vân dựa vào việc chèn thêm ảnh nhị phân.
Chương 3. Cải tiến lược đồ thủy vân với thuộc tính phân loại, chứng minh
tính đúng đắn của các thuật toán trong lược đồ thủy vân. Xây dựng hai lược đồ
thủy vân với dữ liệu kiểu văn bản, đồng thời cũng chứng minh tính đúng đắn của
các lược đồ thủy vân. Lược đồ đề xuất được dùng để phát hiện và khoanh vùng giả
mạo nếu có.
Các kết quả chính của Luận án được công bố trong các công trình khoa học
(1)-(9). Các kết quả này cũng đã được trình bày tại các seminar Viện Công nghệ
thông tin – Viện Hàn Lâm KH&CN Việt Nam, trường ĐHSP Hà Nội 2, Hội thảo
quốc gia “Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông” và
Hội nghị quốc gia “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin – FAIR”.


9

Chương 1. THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ
1.1. Các khái niệm về cơ sở dữ liệu
Mục này trình bày các khái niệm cơ bản nhất về mô hình dữ liệu quan hệ do
E.F. Codd đề xuất [1], [51], [52].
1.1.1. Cơ sở dữ liệu
Định nghĩa 1.1: Cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu (database) là một hệ thống các thông tin có cấu trúc được lưu
trữ trên các thiết bị lưu trữ thứ cấp (băng từ, đĩa từ…) nhằm thoả mãn yêu cầu khai
thác thông tin đồng thời của nhiều người sử dụng hay nhiều chương trình ứng
dụng với nhiều mục đích khác nhau.
1.1.2. Mô hình dữ liệu quan hệ
Trong quá trình thiết kế và xây dựng các hệ quản trị cơ sở dữ liệu, người ta
tiến hành xây dựng các mô hình dữ liệu. Mô hình dữ liệu phải được thể hiện được
các mối quan hệ bản chất của các dữ liệu mà dữ liệu này phản ánh các mối quan
hệ và các thực thể trong thế giới thực. Mô hình dữ liệu phản ánh khía cạnh cấu
trúc logic mà không đi sâu vào khía cạnh vật lý của cơ sở dữ liệu. Mô hình dữ liệu
là một sự hình thức hóa toán học với một tập ký hiệu để mô tả dữ liệu và một tập
các phép toán được sử dụng để thao tác các dữ liệu này. Khi xây dựng các mô hình
dữ liệu cần phân biệt các thành phần cơ bản sau:
- Thực thể: Là đối tượng có trong thực tế mà chúng ta cần mô tả các đặc trưng
của nó.
- Thuộc tính: Là các dữ liệu thể hiện các đặc trưng của thực thể.
- Ràng buộc: Là các mối quan hệ logic của các thực thể.
Ba thành phần trên được thể hiện ở hai mức:
- Mức loại dữ liệu: là sự khái quát hóa các ràng buộc, các thuộc tính, các thực
thể cụ thể.
- Mức thể hiện: Là một ràng buộc cụ thể, hoặc là các giá trị thuộc tính, hoặc là
một thực thể cụ thể.
Trên thực tế có một số mô hình dữ liệu đã được nghiên cứu:

10

- Mô hình dữ liệu mạng: Thể hiện trực tiếp các ràng buộc tùy ý giữa các loại
bản ghi. Là mô hình dữ liệu được biểu diễn bởi một đồ thị có hướng.
- Mô hình dữ liệu quan hệ: Các ràng buộc được thể hiện qua các quan hệ tức
là bảng giá trị. Mô hình dựa trên lý thuyết tập hợp và đại số quan hệ. Vì tính chất
chặt chẽ của toán học về lí thuyết tập hợp nên mô hình này đã mô tả dữ liệu một
cách rõ ràng, uyển chuyển và trở thành rất thông dụng.
- Mô hình dữ liệu hướng đối tượng: Cho phép biểu diễn dữ liệu tự nhiên và
sát với thực tế hơn cả. Tuy nhiên cho đến nay, chưa có một cơ sở toán học tốt hình
thức hóa ở mức cao, chặt chẽ đối với mô hình này.
Mô hình dữ liệu quan hệ do E.F. Codd đề xuất năm 1970 là cơ sở cho hầu hết
các hệ thống cơ sở dữ liệu hiện tại. Mô hình dữ liệu quan hệ được quan tâm là vì
nó được xây dựng trên cơ sở toán học chặt chẽ. Mô hình dữ liệu quan hệ cung cấp
các khái niệm chặt chẽ được hình thức hóa cao, cho phép áp dụng các cộng cụ
toán học, các thuật toán tối ưu trên mô hình dữ liệu quan hệ. Mô hình dữ liệu quan
hệ được trừu tượng hóa cao và chỉ dừng ở mức logic.
1.1.3. Thuộc tính, miền thuộc tính và kiểu thuộc tính
Định nghĩa 1.2: Thuộc tính, miền giá trị của thuộc tính
- Thuộc tính là đặc trưng của quan hệ.
- Tập tất cả các giá trị có thể có của thuộc tính A
i
gọi là miền giá trị của thuộc
tính đó, ký hiệu: Dom(A
i
) hay viết tắt là:
i
A
D

Ví dụ 1.1: Nhânviên(MaNV, Ten, NgSinh, Đchi)
Dom(MaNV) = {char(5)}; Dom(Ten) = {char(10)};
Dom(NgSinh) = {date}; Dom(Đchi) = {‘HN’, ‘HP’, ‘VP’, …}.
Mỗi một thuộc tính đều phải thuộc một kiểu dữ liệu. Kiểu dữ liệu có thể là vô
hướng - là các kiểu dữ liệu cơ bản như chuỗi, số, logic, ngày tháng,… hoặc các
kiểu có cấu trúc được định nghĩa dựa trên các kiểu dữ liệu đã có sẵn.
1.1.4. Quan hệ, lược đồ quan hệ
Định nghĩa 1.3: Quan hệ
Cho U = {A
1
, A
2
, …, A

} là một tập hữu hạn không rỗng các thuộc tính. Mỗi
thuộc tính A
i
(i =1, 2, …, ) có miền giá trị là Dom(A
i
). Khi đó r là một tập các bộ

11

{r
1
, r
2
, …, r
m

} được gọi là quan hệ trên U với r
j
(j = 1, 2, …, m) là một hàm r
j
: U
→
i
i
A
A U
D


sao cho r
j
.A
i
 Dom(A
i
) (i =1, 2, …, ).
Có thể xem một quan hệ như một bảng, trong đó mỗi hàng (phần tử) là một
bộ và mỗi cột tương ứng với một thành phần gọi là thuộc tính. Biểu diễn quan hệ r
thành bảng như sau:
Bảng 1.1. Biểu diễn quan hệ r
A
1
A
2
…
A



r
1
r
1
.A
1
r
1
.A
2
…
r
1
.A


r
2
r
2
.A
1
r
2
.A
2
…
r

2
.A


… … … … …
r
m
r
m
.A
1
r
m
.A
2
…
r
m
.A


Ví dụ 1.2:
Nhanvien(MNV TEN NgSinh Đchi)
SP2.1 Hà 2/04/76 HN
SP2.2 Anh 4/05/70 VP
SP2.3 Bình 2/04/76 HP
Trong đó các thuộc tính là MNV: mã nhân viên; TEN: tên; NgSinh: ngày
sinh; Đchi: địa chỉ.
Bộ giá trị: (SP2.1, Hà, 2/04/76, HN) là một bộ.
Định nghĩa 1.4: Lược đồ quan hệ

Tập tất cả các thuộc tính trong một quan hệ cùng với mối liên hệ giữa chúng
được gọi là lược đồ quan hệ.
Lược đồ quan hệ R với tập thuộc tính U={A
1
, A
2
, , A

} được viết là R(U)
hoặc R(A
1
, A
2
, , A

).
1.1.5. Khoá của quan hệ
Định nghĩa 1.5: Khóa của quan hệ
Khoá của quan hệ r xác định trên tập thuộc tính U = {A
1
, A
2
, , A

}là tập con
K  U sao cho bất kỳ hai bộ khác nhau t
1
, t
2
 r luôn thoả t

1
.K ≠ t
2
.K và bất kỳ tập
con thực sự K
1
 K nào đó đều không có tính chất đó.

12

Trong ví dụ 1.2 thì thuộc tính MNV là khóa của quan hệ Nhanvien.
Khoá là một khái niệm rất quan trọng trong việc thiết kế một cơ sở dữ liệu
quan hệ. Khoá thường được áp dụng trong việc tìm kiếm hay cập nhật dữ liệu
trong các cơ sở dữ liệu quan hệ.
1.2. Một số khái niệm về thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
1.2.1. Thủy vân
Từ “thuỷ vân” có xuất xứ từ kỹ thuật đánh dấu nước thời xưa. Đây là kỹ thuật
đánh dấu chìm một hình ảnh, một logo, hay một dữ liệu nào đó lên trên giấy nhằm
mục đích trang trí và phân biệt được xuất xứ của sản phẩm giấy. Như vậy, thông
tin cần giấu được gọi là thuỷ vân (watermark).
Thuỷ vân mô tả thông tin có thể được dùng để chứng minh quyền sở hữu hoặc
chống xuyên tạc.
Có hai loại thuỷ vân, đó là: thuỷ vân bền vững và thuỷ dễ vỡ.
 Thuỷ vân bền vững (robust watermark): Là thuỷ vân tồn tại bền vững cùng
với dữ liệu, không dễ dàng bị phá huỷ trước những biến đổi, tấn công lên dữ
liệu. Các kỹ thuật này thường được dùng trong các ứng dụng bảo vệ bản quyền,
chứng minh quyền sở hữu.
 Thuỷ vân dễ vỡ (fragile watermark): Là thuỷ vân dễ bị biến đổi trước những
biến đổi hay tấn công lên dữ liệu. Các kỹ thuật này thường được dùng trong
các ứng dụng nhận thực thông tin, đảm bảo sự toàn vẹn dữ liệu.

1.2.2. Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
Ngày nay, việc sử dụng các cơ sở dữ liệu trong các ứng dụng càng ngày càng
tăng lên đang tạo ra một nhu cầu tương tự đối với thủy vân cơ sở dữ liệu. Internet
hiện đang đưa đến một sức ép rất nặng nề cho những người muốn bảo vệ dữ liệu
trong việc tạo ra các dịch vụ (thường được gọi là các dịch vụ web hoặc các tiện ích
điện tử) cho phép người sử dụng tìm kiếm và truy cập cơ sở dữ liệu từ xa. Mặc dù
xu hướng này là hữu ích cho người dùng cuối nhưng nó cũng bộc lộ một mối nguy
hiểm cho những nhà cung cấp dữ liệu trước những kẻ trộm cắp dữ liệu. Do đó,

13

những người cung cấp dữ liệu đòi hỏi phải có công nghệ nhận dạng được những
bản sao các cơ sở dữ liệu của họ bị đánh cắp.
Định nghĩa 1.6: Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ là một kỹ thuật nhúng một số thông tin nào đó
(được gọi là thông tin thủy vân W) vào cơ sở dữ liệu quan hệ nhằm mục đích bảo
vệ bản quyền hoặc đảm bảo sự toàn vẹn cho cơ sở dữ liệu này. Thủy vân có thể ở
dạng ẩn hoặc hiện và có thể là bền vững hoặc dễ vỡ.
Một thuỷ vân có thể được áp dụng cho một cơ sở dữ liệu quan hệ, chẳng hạn
như có các thuộc tính mang một đặc điểm là những thay đổi nhỏ tại một số giá trị
của chúng không làm ảnh hưởng đến các ứng dụng. Ví dụ, dữ liệu khí tượng được
sử dụng để xây dựng các mô hình dự báo thời tiết. Độ chính xác của vectơ gió và
nhiệt độ tương ứng trong dữ liệu này được đo chính xác đến 1.8 m/s và 0.5
o
C. Các
sai số được đưa vào do thuỷ vân có thể dễ dàng được hạn chế trong sự cho phép
của các dữ liệu này. Hay một ví dụ khác các nhà xuất bản sách khi in các bảng
toán học (như các bảng logarit và lịch thiên văn) thường cố ý đưa vào một số lỗi
nhỏ để có thể dễ dàng nhận dạng các bản sao bị ăn cắp.
1.2.3. Khóa thủy vân

Để chủ sở hữu của cơ sở dữ liệu có thể giữ bí mật cho thông tin thủy vân W
và là người duy nhất có thể tìm lại được thông tin này thì cần phải trộn W với một
dữ liệu được gọi là khóa do chính chủ cơ sở dữ liệu lựa chọn. Thông tin thứ hai
này được gọi là khóa thủy vân và được chúng tôi định nghĩa như sau:
Định nghĩa 1.7: Khóa thủy vân
Khóa thủy vân là một lượng dữ liệu do chủ sở hữu cơ sở dữ liệu lựa chọn và
nhằm mục đích xác định thủy vân trong lược đồ thủy vân. Ký hiệu là K.
Khóa K sẽ được kết hợp với thủy vân W để nhúng vào cơ sở dữ liệu. Khóa
thủy vân chính là mấu chốt của lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu có sử dụng khóa
thủy vân.
Khóa thủy vân sẽ được nhúng vào trong cơ sở dữ liệu quan hệ bằng nhiều
cách. Thông thường khóa thủy vân sẽ được nhúng với dữ liệu trong cơ sở dữ liệu
quan hệ rồi đưa vào trong thuật toán sử dụng. Điều quan trọng ở đây chính là việc

14

ta giấu khóa thủy vân vào trong thuật toán như thế nào để không bị phát hiện đồng
thời có thể chứng minh được đây chính là cơ sở dữ liệu quan hệ của mình. Hay nói
cách khác, việc đưa khóa vào trong cơ sở dữ liệu quan hệ là một trong những điểm
quan trọng của bài toán bảo vệ bản quyền và đảm bảo sự toàn vẹn dữ liệu trong cơ
sở dữ liệu quan hệ có sử dụng khóa. Một trong những cách giấu khóa hữu hiệu
nhất là sử dụng hàm băm vì kỹ thuật này đảm bảo được yêu cầu bảo mật cũng như
chi phí tính toán.
Định nghĩa 1.8. Hàm băm
Hàm băm (Hash function) là giải thuật nhằm sinh ra các giá trị băm tương
ứng với mỗi khối dữ liệu (có thể là một chuỗi kí tự, một đối tượng, v.v ). Ký hiệu
là H.
Cho hàm băm H thao tác trên một thông điệp đầu vào có độ dài tùy ý M và
kết quả là một độ dài cố định h: h = H(M). Hàm này có các đặc trưng sau:
i) với M đã cho, dễ dàng tính được h,

ii) với h đã cho, khó tính được M sao cho H(M) = h, và
iii) với M đã cho, khó tìm được một thông điệp khác M
0
sao cho H(M) =
H(M
0
).
Trong các lược đồ thủy vân trình bày ở chương 2 và 3, sẽ dùng hàm băm để
băm khóa cùng với cơ sở dữ liệu. Hàm H(Kr.A) băm khóa K cùng với giá trị
thuộc tính A của bộ r, hàm H(Kr
i
.A
1
r
i
.A
2
….r
i
.A


băm khóa K cùng với các
giá trị thuộc tính của bộ r
i
của cơ sở dữ liệu, trong đólà phép ghép nối. Để đơn
giản trong cách đánh giá độ phức tạp tính toán của các lược đồ thủy vân, luận án
sẽ bỏ qua độ phức tạp tính toán của hàm băm.
Trong thực tế, hai hàm băm thông dụng nhất là MD5 và SHA [40]. Trong
các thử nghiệm, luận án dùng hàm băm MD5.

1.2.4. Lược đồ thủy vân
Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ bao gồm 2 phần: nhúng thủy vân
và phát hiện thủy vân [40]. Khi nhúng thủy vân, một khóa thủy vân K do chủ sở
hữu cơ sở dữ liệu tự chọn sẽ được sử dụng để nhúng thủy vân W vào cơ sở dữ liệu

15

gốc. Sau khi nhúng thủy vân, các cơ sở dữ liệu sẽ được đưa vào trong môi trường
Internet. Để xác minh quyền sở hữu của một cơ sở dữ liệu đáng ngờ, quá trình xác
minh cơ sở dữ liệu bị nghi ngờ được thực hiện như là đầu vào và bằng cách sử
dụng khóa thủy vân K (được sử dụng trong giai đoạn nhúng) thủy vân nhúng (nếu
có) được lấy ra và so sánh với các thông tin thủy vân ban đầu. Hình 1.1 là sơ đồ
mô tả lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ cơ bản [17].











Hình 1.1. Sơ đồ mô tả lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ cơ bản
1.2.5. Sự cần thiết của các kỹ thuật thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
Hiện nay, có khá nhiều tài liệu về thuỷ vân các dữ liệu đa phương tiện. Hầu
hết các kỹ thuật này ban đầu được phát triển cho các bức ảnh tĩnh và sau đó được
mở rộng cho video và audio. Có rất nhiều các kết quả của thuỷ vân dữ liệu đa
phương tiện có thể áp dụng cho thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ, nhưng cho đến

nay vẫn còn rất nhiều thách thức kỹ thuật mới đối với lĩnh vực thuỷ vân cơ sở dữ
liệu quan hệ bởi vì các dữ liệu quan hệ và các dữ liệu đa phương tiện khác nhau ở
khá nhiều khía cạnh quan trọng. Những khác biệt đó [7] bao gồm:
 Một đối tượng đa phương tiện thường chứa một lượng các bit dư thừa. Vì
vậy, các kỹ thuật thuỷ vân có một cái mặt nạ (vỏ) rất rộng để có thể giấu tin
vào trong. Trong khi đó, một quan hệ cơ sở dữ liệu chứa các bộ, mỗi bộ này
Nhúng thủy
vân
Khóa K
Cơ sở dữ liệu
gốc
Cơ sở dữ liệu đã
nhúng thủy vân
Thông tin thủy vân (W)
Phát hiện
thủy vân
Khóa K
Cơ sở dữ liệu
nghi ngờ
Khẳng định đúng
hoặc sai
Thông tin thủy vân (W)