Tiểu luận MẬT MÃ VÀ AN TOÀN THÔNG TIN HÀM BĂM ẢNH SỐ

ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
MẬT MÃ VÀ AN TOÀN THÔNG TIN
HÀM BĂM ẢNH SỐ
Học viên thực hiện : Lê Nghĩa Bình
HÀ NỘI 05– 2014
1
Nội dung
1. Tổng quan về Đại diện tài liệu và Hàm băm
Một số vấn đề với chữ ký số
Vấn đề 1: Ký số thực hiện trên từng bit tài liệu nên độ dài của chữ ký số ít nhất cũng bằng độ
dài của tài liệu. Một số chữ ký trên bản tin có kích thước gấp đôi bản tin gốc.
Trong khi đó trên thực tế, ta cần phải ký vào các bản tin có kích thước rất lớn từ vài chục
MegaByte. Như vậy phải tốn nhiều bộ nhớ để lưu trữ “chữ ký ”, mặt khác tốn nhiều thời gian
để truyền chữ ký trên mạng.
Vấn đề 2: Với một sơ đồ chữ ký “an toàn”, thì tốc độ ký lại chậm vì chúng dùng nhiều phép
tính số học phức tạp như số mũ modulo.
Vấn đề 3: Thực tế có thể xảy ra trường hợp: với nhiều bản tin đầu vào khác nhau, sử dụng hệ
mã hóa hay sơ đồ ký giống nhau, nhưng lại cho ra bản mã hay chữ ký giống nhau(đó là ánh xạ
nhiều một), như hình dưới. Điều này sẽ dẫn đến phức tạp cho việc xác thực thông tin.
Câu hỏi được đặt ra là giải quyết các vấn đề nêu trên như thế nào?
Thay vì phải ký trên tài liệu dài, người ta thường dùng “hàm băm” để tạo đại diện cho tài liệu,
sau đó mới “ký số” lên “đại diện” này.
Các đại diện có thể dưới dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh và kích thước của chúng tùy ý(vài
KB đến vài chục MB), qua các thuật toán băm: như MD4, MD5, SHA, các đại diện tương ứng
của chúng có kích thước cố định, ví dụ MD: 128 bit, SHA là 160 bit.
“Đại diện” của tài liệu chính là giá trị của “hàm băm” trên tài liệu, nó còn được gọi là “tóm
lược” hay “bản thu gọn” của tài liệu.
Với mỗi tài liệu (đầu vào), qua hàm băm chỉ có thể tính ra được một “đại diện”- giá trị băm
tương ứng - duy nhất. “Đại diện” của tài liệu được xem là đặc thù của tài liệu, giống như dấu
vân tay của mỗi người.

Trên thực tế, hai tài liệu khác nhau có hai “đại diện” khác nhau. Như vậy khi đã có đại diện duy
nhất cho một tài liệu, thì việc “ký” vào tài liệu, được thay bằng “ký” vào “đại diện” của nó là
hoàn toàn hợp lý. Đó chưa kể việc tiết kiệm bao nhiêu thời gian cho việc “ký số”, bộ nhớ lưu
giữ “chữ ký”, thời gian truyền “chữ ký” trên mạng.
1. Hàm băm
2
2.1. Khái niệm hàm băm:
Hàm băm là thuật toán không dùng khóa để mã hóa(ở đây dùng thuật ngữ “băm” thay cho “mã
hóa”), nó có nhiệm vụ “lọc” (băm) tài liệu (bản tin) và cho kết quả là một giá trị băm có kích
thước cố định, còn gọi là “đại diện tài liệu” hay “đại diện bản tin”, “đại diện thông điệp”.
Hàm băm là hàm một chiều, theo nghĩa giá trị của hàm băm là duy nhất, và từ giá trị băm này,
“Khó thể” suy ngược lại được nội dung hay độ dài ban đầu của tài liệu gốc.
2.1 Đặc tính của hàm băm
Hàm băm h là một hàm một chiều với các đặc tính sau:
1. Với một giá trị đầu vào (bản tin gốc) x, chỉ thu đượ giá trị băm duy nhất z= h(x).
2. Nếu dữ liệu trong bản tin x bị thay đổi hay bị xóa để thành bản tin x', thì giá trị hàm băm
h(x') <> h(x). Chỉ một bit của tài liệu gốc thay đổi thì giá trị hàm băm cũng thay đổi.
Điều này có nghĩa là: hai thông điệp khác nhau, thì giá trị băm của chúng là khác nhau.
3. Nội dung của bản tin gốc “khó” thể suy ra từ giá trị hàm băm của nó. Nghĩa là: với
thông điệp x thì “dễ” tính được z= h(x), nhưng lại “khó” tính ngược lại được x nếu chỉ
biết giá trị băm h(x).

2.2 Tính chất của hàm băm
1. Hàm băm h là không va chạm yếu
2. Hàm băm h là không va chạm mạnh
3. Hàm băm h là hàm một chiều
2.3 Ứng dụng của hàm băm
1. Ứng dụng trong chữ ký số. Thay vì ký trên toàn bộ tài liệu thì sẽ ký trên đại diện
của tài liệu được tạo từ hàm băm.
2. Hàm băm dùng để xác định tính toàn vẹn của dữ liệu

3. Hàm băm dùng để bảo mật một số tài liệu đặc biệt ví dụ như bảo vệ mật khẩu,
bảo vệ khóa mật mã,
2.4 Một số hàm băm phổ biến
1. MD(MD4,MD5)
2. SHA
2. Hàm băm ảnh số
Ảnh số ngày ngày nay ngày càng phổ biến và phát triển một cách nhanh chóng với sự
phát triển bùng nổ của các thiết bị và ứng dụng về ảnh số. Cùng với sự tiện dụng của ảnh
số thì việc giả mạo và sao chép nội dung của ảnh số cũng rất dễ dàng. Để bảo vệ bản
quyền của ảnh nhiều kỹ thuật hiệu quả và tự động cần thiết được sử dụng để nhận biết
và xác nhận nội dung của ảnh số. Để xác nhận và kiểm tra tính toàn vẹn nội dung của
3
ảnh. Trong một thời gian dài thì công cụ thường được sử dụng để bảo vệ bản quyền của
ảnh là Thủy vân ảnh, Băm ảnh nổi lên như một công cụ hiệu quả cho việc tạo đại diện
của ảnh và tự động nhận biết ảnh có phải là giả mạo hoặc là bản sao chép của ảnh.
Như một sự lựa chọn như Thủy vân ảnh, băm ảnh có thể được áp dụng cho nhiều ứng
dụng trước đây được sử dụng bởi Thủy Vân ảnh như bảo vệ bản quyền của ảnh, xác thực
ảnh. Ngoài ra băm ảnh còn được sử dụng trong việc tạo chỉ mục và tìm kiếm ảnh số.
Không giống Thủy Vân ảnh số, Băm ảnh không yêu cầu sự thay đổi nội dung ảnh bởi
việc thêm và các mã thủy vân vào ảnh. Băm ảnh số là một chuỗi ngắn các bit được ánh
xạ từ ảnh bởi các hàm băm ảnh.
3.1 Các phương pháp và các bước băm ảnh số
3.2 Các phương pháp băm ảnh số
1. Typically based on statistics, relations
2. Low-level image features
3. Non-negative matrix factorizations
3.3 Các bước băm ảnh số
Feature Extraction
4
Lấy ra những nét đặc trưng nhất của ảnh. Nhiều công nghệ được sử dụng cho băm ảnh

số. Đây là bước có nhiều bài báo, nghiên cứu đề xuất các phương pháp để lấy những nét
đặc trừng nhất của ảnh.
Randomization
Trong bước này dữ liệu các vector được lấy ra từ bước Freature Extraction sẽ được tạo
bản băm bằng việc sử dụng một khóa K. Nêu không biết khóa K sẽ không tính được ra
giá trị băm của ảnh.
Quantization
Kết quả của bước Ramdommization được lượng tử hóa. Tạo đại diện có sự liên hệ lớn
nhất với nội dung ảnh đồng thời có tác dụng giảm kích thước của dữ liệu băm.
Encoding
Chuyển kết quả của bước Quantization được chuyển thành các bit.
4. Ứng dụng của băm ảnh số
1. Tạo các chỉ mục hỗ trợ tìm kiếm dữ liệu ảnh trong các hệ quản trị cơ sở dữ
liệu đa phương tiện, các công cụ tìm kiếm trên internet.
2. Sử dụng trong các công nghệ bảo mật với sinh trác học
VD: Máy vào ra bằng vân tay, khuôn mặt…
3. Tạo dại diện và ký số trên đại diện thay vì ký trên ảnh với kích thước lớn.
Ứng dụng trong thủy vân ảnh số bằng cách nhúng mã thủy vân chính là giá
trị băm của ảnh lên ảnh.
5. Chương trình demo
1. Chương trình băm và so sánh sự giống nhau giữa hai ảnh.
Với một ảnh gốc đưa vào và một ảnh được chỉnh sửa từ ảnh gốc với các thao tác như
thay đổi độ sáng, xoay, cắt, giảm kích thước…
Đưa hai ảnh vào so sánh để đánh giá mức độ giống nhau giữa hai ảnh.
5
2. TinyEye Website tìm kiếm ảnh trên internet.
Website cho phép tìm kiếm các ảnh giống với ảnh đầu vào người dùng trên môi
trường internet.
/>Tài liệu tham khảo:
1. Giáo trình An Toàn dữ liệu – PGS.TS Trịnh Nhật Tiến

2. Content Based Image Hashing Using Companding and Gray Code (Lei
6
Yang, Qian Chen, Jun Tian, Dapeng Wu).
3. Robust Image Hash function using Higher Order Spectra – Brenden
Chong Chen.
7