xác thực sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu quan hệ bằng kỹ thuật thủy vân số dựa vào hệ mật mã khóa công khai

i
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG
DƢƠNG THỊ LAN HƢƠNG
XÁC THỰC SỰ TOÀN VẸN CỦA CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ BẰNG
KỸ THUẬT THỦY VÂN SỐ DỰA VÀO HỆ MẬT MÃ KHÓA CÔNG KHAI
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 60 48 01 01
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS.TS BÙI THẾ HỒNG
Thái Nguyên, 2014
ii
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan: luận văn “Xác thực sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu
quan hệ bằng kỹ thuật thủy vân số dựa vào hệ mật mã khóa công khai” là
công trình nghiên cứu của cá nhân tôi, các nội dung nghiên cứu và trình bày
trong luận văn trung thực, rõ ràng.
Tác giả luận văn
Dƣơng Thị Lan Hƣơng
iii
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


LỜI CẢM ƠN

Tôi xin cảm ơn Trƣờng Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông -
Đại học Thái Nguyên đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôi hoàn thành khóa học
và khóa luận này.
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới PGS.TS Bùi Thế Hồng.
Thầy đã cho tôi những định hƣớng nghiên cứu, giúp đỡ tôi trong suốt thời
gian hoàn thành luận văn này.
Để hoàn thành khóa học còn có công sức vô cùng to lớn của các thầy,
cô đã nhiệt tình giảng dạy, trang bị cho tôi những kiến thức quý báu trong thời
gian học tập tại trƣờng.
Cảm ơn các bạn trong lớp đã nhiệt tình giúp đỡ trong suốt thời gian học
tập tại trƣờng.
Thái Nguyên, ngày tháng năm 2014
Học viên
Dƣơng Thị Lan Hƣơng
iv
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


MỤC LỤC
Trang
LỜI CAM ĐOAN ii
LỜI CẢM ƠN iii
MỤC LỤC iv
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, VIẾT TẮT vi
DANH MỤC CÁC BẢNG vii
DANH MỤC CÁC HÌNH viii
MỞ ĐẦU 1
CHƢƠNG I. TỔNG QUAN VỀ THỦY VÂN SỐ
1.1. Tổng quan về thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ 3
1.1.1. Một số khái niệm cơ bản 3

1.1.2. Các yêu cầu cơ bản của thuỷ vân trên cơ sở dữ liệu quan hệ 9
1.1.3. Những tấn công trên hệ thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ 11
1.1.4. Các ứng dụng chủ yếu của thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ 13
1.2. Các kỹ thuật thủy vân số cho các cơ sở dữ liệu quan hệ 14
1.2.1. Kỹ thuật thủy vân số làm thay đổi dữ liệu trong CSDL quan hệ 15
1.2.2. Các kỹ thuật thủy vân số không làm thay đổi dữ liệu trong CSDL 25
1.3. Nhận xét về các lƣợc đồ thủy vân 27
1.4. Kết luận 31
CHƢƠNG II. XÁC THỰC SỰ TOÀN VẸN CỦA CƠ SỞ DỮ LIỆU
QUAN HỆ BẰNG KĨ THUẬT THỦY VÂN DỰA VÀO HỆ MẬT MÃ
KHÓA CÔNG KHAI
2.1. Giới thiệu 32
2.2. Kỹ thuật thủy vân số với cơ chế xác thực công khai 33
2.2.1. Ý tƣởng của kỹ thuật thủy vân số với cơ chế xác thực công khai 33
v
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


2.2.2. Tạo ra mã xác thực 36
2.2.3. Quá trình xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu 38
2.2.4. So sánh giữa hai thủy vân 41
2.3. Kết luận 42
CHƢƠNG III. XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
3.1. Xây dựng chƣơng trình 43
3.1.1. Bài toán thực nghiệm 43
3.1.2. Thiết kế chƣơng trình 43
3.2. Thử nghiệm chƣơng trình 51
3.3. Đánh giá kết quả thử nghiệm 52
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 60
TÀI LIỆU THAM KHẢO 61

vi
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, VIẾT TẮT
Ký hiệu
Diễn giải
Ý nghĩa
CSDL

Cơ sở dữ liệu
MKSD
Multi Key Single Data
Đa khóa, đơn dữ liệu
SKMD
Single Key Multi Data
Đơn khóa, đa dữ liệu
LSB
Least Significant Bit
Bít ít ý nghĩa nhất
EMC
Encrypted Mark Code
Mã đánh dấu đƣợc mã hóa
SVR
Support Vector Regression
Hồi quy vector hỗ trợ

vii
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1: Giải thích các ký hiệu sử dụng trong lƣợc đồ thủy vân 33
Bảng 3.1: Thông tin kết quả học tập của sinh viên 49
Bảng 3.2: Kết quả thử nghiệm 58
viii
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1. Sơ đồ mô tả lƣợc đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ 6
Hình 3.1 Giao diện chính của chƣơng trình 44
Hình 3.2 Giao diện chính của chƣơng trình 45
Hình 3.3: Giao diện kết quả tạo cặp khóa 46
Hình 3.4: Giao diện minh họa các bƣớc tạo ra mã xác thực 46
Hình 3.5: Giao diện minh họa các bƣớc lấy thủy vân WM’’ 47
Hình 3.6: Giao diện thông báo kết quả kiểm tra dữ liệu 48
Hình 3.7: Giao diện kết quả kiểm tra dữ liệu 48
Hình 3.8: CSDL thử nghiệm trong SQL 2012 50
Hình 3.9: Thủy vân số gốc đƣợc dùng trong thử nghiệm 51
Hình 3.10: Giao diện kết quả sau khi chạy với mô hình thử nghiệm 1 52
Hình 3.11: a) Thủy vân gốc; b) Thủy vân thu đƣợc sau khi không thay đổi dữ
liệu theo thử nghiệm 1 53
Hình 3.12: Giao diện thông báo kết quả sau khi chạy với mô hình thử nghiệm 2
53
Hình 3.13: Giao diện kết quả sau khi chạy với mô hình thử nghiệm 2 54
Hình 3.14: a) Thủy vân gốc; b) Thủy vân thu đƣợc sau khi thay đổi dữ liệu theo
thử nghiệm 2 55
Hình 3.15: Giao diện thông báo kết quả sau khi chạy với mô hình thử nghiệm 3

55
Hình 3.16: Giao diện kết quả sau khi chạy với mô hình thử nghiệm 3 56
Hình 3.17: a) Thủy vân gốc; b) Thủy vân thu đƣợc sau khi thay đổi dữ liệu theo
thử nghiệm 3 56
Hình 3.18: Giao diện thông báo kết quả sau khi chạy với mô hình thử nghiệm 4
57
Hình 3.19: Giao diện kết quả sau khi chạy với mô hình thử nghiệm 4 57
Hình 3.20: a) Thủy vân gốc; b) Thủy vân thu đƣợc sau khi thay đổi dữ liệu theo
thử nghiệm 4 58
1
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

MỞ ĐẦU
Ngày nay, nhờ có Internet việc trao đổi các dữ liệu số đã trở nên cực kỳ
đơn giản nhƣng cũng vì thế mà các dữ liệu này rất dễ bị sao chép và sửa đổi.
Vì vậy, có một vấn đề đặt ra là “Bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ và tính toàn vẹn
của những dữ liệu này nhƣ thế nào?”. Một trong những kỹ thuật đang đƣợc
nhiều nhà nghiên cứu quan tâm để giải quyết vấn đề này đó là kỹ thuật thủy
vân số. Kỹ thuật này có thể đƣợc sử dụng để bảo vệ bản quyền và bảo vệ sự
toàn vẹn của các dữ liệu số chống lại sự sao chép bất hợp pháp cũng nhƣ sự
giả mạo và xuyên tạc.
Gần đây, các tác giả của bài báo [8] đã đƣa ra một lƣợc đồ thủy vân
mới có thể xác thực một cách công khai sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu quan hệ
dựa vào hệ mật mã khóa công khai. Kỹ thuật này giúp ngƣời cung cấp cũng
nhƣ ngƣời sử dụng có đƣợc một cơ chế có thể kiểm tra đƣợc tính toàn vẹn của
các cơ sở dữ liệu đã đƣợc thủy vân.
Bài báo trên đã mở ra một hƣớng mới trong việc xác thực tính nguyên
bản của dữ liệu. Vì vậy để tiếp tục nghiên cứu theo hƣớng này, học viên đã
lựa chọn đề tài: “Xác thực sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu quan hệ bằng kỹ
thuật thủy vân số dựa vào hệ mật mã khóa công khai”.

Mục tiêu của đề tài là: Nghiên cứu tổng quan về thủy vân cơ sở dữ liệu
quan hệ nhƣ các khái niệm, định nghĩa cơ bản liên quan đến CSDL quan hệ,
các mô hình dữ liệu, cụ thể là mô hình thực thể kết hợp và mô hình dữ liệu
quan hệ. Nghiên cứu tổng quan về kỹ thuật thủy vân số nói chung nhƣ khái
niệm thủy vân số, quy trình thực hiện thủy vân số. Từ đó nghiên cứu chi tiết
một kỹ thuật thủy vân số cho cơ sở dữ liệu quan hệ để xác thực tính toàn vẹn
của cơ sở dữ liệu. Cuối cùng là viết chƣơng trình demo để thử nghiệm kỹ
thuật đã nghiên cứu và đánh giá.
2
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


Ngoài phần mở đầu và phần kết luận, luận văn bao gồm ba chƣơng nhƣ
sau:
Chƣơng I. Tổng quan thủy vân số
Trình bày những kiến thức cơ bản liên quan đến thủy vân số nhƣ: Khái
niệm thủy vân số, khái niệm thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ, khóa thủy vân,
lƣợc đồ thủy vân, các ứng dụng của thủy vân số, Đồng thời cũng trình bày
các kỹ thuật thủy vân số cho các cơ sở dữ liệu, đƣợc chia ra làm hai nhóm kỹ
thuật, đó là: Các kỹ thuật thủy vân số làm thay đổi dữ liệu và các kỹ thuật
thủy vân số không làm thay đổi dữ liệu trong CSDL quan hệ. Đồng thời cũng
đƣa ra một số nhận xét về các lƣợc đồ thủy vân.
Chƣơng II. Xác thực sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu quan hệ bằng kỹ thuật
thủy vân dựa vào hệ mật mã khóa công khai
Trình bày chi tiết một kỹ thuật thủy vân số. Đó là kỹ thuật thủy vân số
với cơ chế xác thực công khai. Kỹ thuật này bao gồm hai giai đoạn: giai đoạn
tạo mã xác thực (dành cho chủ sở hữu CSDL) và giai đoạn xác thực tính toàn
vẹn của dữ liệu (dành cho ngƣời sử dụng CSDL).
Chƣơng III. Xây dựng chƣơng trình thử nghiệm
Trình bày bài toán, dữ liệu thử nghiệm và các mô hình thử nghiệm.

Dùng chƣơng trình demo để chạy các mô hình thử nghiệm và đƣa ra kết quả
đánh giá cho chƣơng trình demo.
3
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


CHƢƠNG I. TỔNG QUAN VỀ THỦY VÂN SỐ
1.1. Tổng quan về thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
1.1.1. Một số khái niệm cơ bản
 Thủy vân
Từ “thuỷ vân” có xuất xứ từ kỹ thuật đánh dấu nƣớc thời xƣa. 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 đƣợc xuất xứ của sản phẩm
giấy. Nhƣ vậy, thông tin cần giấu đƣợc gọi là thuỷ vân (watermark).
Thuỷ vân mô tả thông tin có thể đƣợc 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 trƣớc những biến đổi, tấn công
lên dữ liệu. Các kỹ thuật này thƣờng đƣợc 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 trƣớc
những biến đổi hay tấn công lên dữ liệu. Các kỹ thuật này thƣờng đƣợc
dùng trong các ứng dụng nhận thực thông tin, đảm bảo sự toàn vẹn dữ liệu.
 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 tƣơng tự đối với thủy vân cơ sở dữ liệu.
Internet hiện đang đƣa đến một sức ép rất nặng nề cho những ngƣời muốn bảo
vệ dữ liệu trong việc tạo ra các dịch vụ (thƣờng đƣợc gọi là các dịch vụ web
4

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


hoặc các tiện ích điện tử) cho phép ngƣời sử dụng tìm kiếm và truy cập cơ sở
dữ liệu từ xa. Mặc dù xu hƣớng này là hữu ích cho ngƣời dùng cuối nhƣng nó
cũng bộc lộ một mối nguy hiểm cho những nhà cung cấp dữ liệu trƣớc những
kẻ trộm cắp dữ liệu. Do đó, những ngƣời cung cấp dữ liệu đòi hỏi phải có
công nghệ nhận dạng đƣợc những bản sao các cơ sở dữ liệu của họ bị đánh
cắp.
Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ là một kỹ thuật nhúng một số thông tin
nào đó (đƣợc 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.
 Khóa thủy vân
Để chủ sở hữu cơ sở dữ liệu có thể giữ bí mật cho thông tin thủy vân W
và là ngƣời duy nhất có thể tìm lại đƣợc thông tin này thì cần phải trộn W với
một dữ liệu đƣợc gọi là khóa do chính chủ cơ sở dữ liệu lựa chọn. Thông tin
thứ hai này đƣợc gọi là khóa thủy vân.
Khóa thủy vân là một lƣợng dữ liệu do chủ sở hữu cơ sở dữ liệu lựa chọn
và nhằm mục đích xác định thủy vân trong lƣợc đồ thủy vân. Ký hiệu là K.
Khóa K sẽ đƣợc kết hợp với thủy vân W để nhúng vào cơ sở dữ liệu.
Khóa thủy vân chính là mấu chốt của lƣợc đồ thủy vân cơ sở dữ liệu có sử
dụng khóa thủy vân.
Khóa thủy vân sẽ đƣợc nhúng vào trong cơ sở dữ liệu quan hệ
bằng nhiều cách. Thông thƣờng khóa thủy vân sẽ đƣợc nhúng với dữ liệu
trong cơ sở dữ liệu quan hệ rồi đƣa vào trong thuật toán sử dụng. Điều quan
trọng ở đây chính là việc giấu khóa thủy vân vào trong thuật toán nhƣ thế nào
để không bị phát hiện đồng thời có thể chứng minh đƣợc đây chính là cơ sở
5
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

dữ liệu quan hệ của mình. Hay nói cách khác, việc đƣa 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 đƣợc yêu cầu bảo mật cũng nhƣ chi phí tính toán.
Hàm băm (Hash function) là giải thuật nhằm sinh ra các giá trị
băm tƣơng ứng với mỗi khối dữ liệu (có thể là một chuỗi kí tự, một đối tƣợng,
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 chuỗi bít có độ dài cố định h: h = H(M). Hàm này có các
đặc trƣng sau:
i) với M đã cho, dễ dàng tính đƣợc h
ii) với h đã cho, khó tìm đƣợc M sao cho H(M) = h
iii) với M đã cho, khó tìm đƣợc một thông điệp khác M’ sao
cho H(M)= H(M’).
Trong lƣợc đồ thủy vân trình bày ở chƣơng II, một hàm băm sẽ đƣợc sử
dụng để băm khóa thủy vân 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
y
) 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. Trong thực tế, hai hàm băm thông dụng nhất là
MD5 và SHA [4]. Trong phần thử nghiệm, luận văn dùng hàm băm MD5.
 Lƣợc đồ thủy vân
Lƣợc đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ bao gồm 2 phần: nhúng thủy
vân và phát hiện thủy vân [2]. Khi nhúng thủy vân, một khóa thủy vân K do
6
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


chủ sở hữu cơ sở dữ liệu tự chọn sẽ đƣợc sử dụng để nhúng thủy vân W vào
cơ sở dữ liệu gốc. Sau khi nhúng thủy vân, các cơ sở dữ liệu sẽ đƣợc đƣa vào
môi trƣờng Internet. Để xác minh quyền sở hữu của một cơ sở dữ liệu đáng
ngờ, cần phải lấy đƣợc thủy vân đã nhúng trong CSDL này. Nếu thủy vân lấy
ra trùng với thủy vân đã nhúng, điều này chứng tỏ đây là CSDL của chủ sở
hữu. Tuy nhiên, nếu thủy vân lấy ra khác với thủy vân đã nhúng thì CSDL
của chủ sở hữu đã bị thay đổi. Hình 1.1 là sơ đồ mô tả lƣợc đồ thủy vân cơ sở
dữ liệu quan hệ [2].


Hình 1.1. Sơ đồ mô tả lƣợc đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
Phát hiện
thủy vân
Cơ sở dữ
liệu nghi ngờ
Thông tin thủy vân (W)

Khóa K
Khẳng định đúng
hoặc sai
Nhúng
thủy vân
Cơ sở dữ
liệu gốc
Thông tin thủy vân (W)
Khóa K
Cơ sở dữ liệu đã
nhúng thủy vân
7
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


 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 phƣơng tiện.
Hầu hết các kỹ thuật này ban đầu đƣợc phát triển cho các bức ảnh tĩnh và sau
đó đƣợc mở rộng cho video và audio. Cho dù có khá nhiều điều có thể học hỏi
đƣợc từ các kết quả đã đạt đƣợc về thuỷ vân dữ liệu đa phƣơng tiện nhƣng
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 phƣơng
tiện khác nhau ở khá nhiều khía cạnh quan trọng. Những khác biệt đó bao
gồm:
Một đối tƣợng đa phƣơng tiện chứa một lƣợng rất lớn các bít với sự dƣ
thừa đáng kể. 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 biểu diễn một đối tƣợng riêng biệt. Thuỷ
vân cần phải đƣợc trải rộng trên tất cả các đối tƣợng riêng biệt này.
Vị trí tƣơng đối về không gian/thời gian của các phần khác nhau của

một đối tƣợng đa phƣơng tiện có đặc thù là không thay đổi. Nhƣng các
bộ của một quan hệ lại cấu thành một tập hợp, do vậy không cần phải
áp đặt một thứ tự nào giữa các đối tƣợng này.
Các phần khác nhau của một đối tƣợng đa phƣơng tiện không thể bị cắt
bỏ hoặc thay thế một cách tuỳ ý mà không gây ra những thay đổi về
cảm quan trong đối tƣợng. Ngƣợc 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 đó, sẽ rất khó để phát hiện những xâm hại đơn giản nhƣ xóa bỏ
một số bộ hoặc thay thế chúng bằng các bộ của các quan hệ khác.
8
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


Do có những khác nhau nhƣ đã nêu trên đây mà các kỹ thuật đƣợc phát
triển cho các dữ liệu đa phƣơng tiện không thể đƣợc sử dụng trực tiếp để thuỷ
vân các dữ liệu quan hệ.
Thật vậy, giả sử ánh xạ một quan hệ thành một bức ảnh bằng cách xem
mỗi giá trị thuộc tính nhƣ một điểm ảnh. Nhƣng không may là “bức ảnh”
đƣợc định nghĩa nhƣ vậy sẽ thiếu rất nhiều tính chất của một bức ảnh thật. Ví
dụ, các điểm ảnh nằm cạnh nhau trong một bức ảnh thật thƣờng có quan hệ
mật thiết với nhau và quan hệ này là cơ sở cho nhiều kỹ thuật thuỷ vân ảnh
tĩnh. Các kỹ thuật thuỷ vân trên miền biến đổi của ảnh thƣờng thực hiện theo
quy trình: trƣớc hết áp dụng một phép biến đổi (cosine rời rạc - DCT, sóng
nhỏ - DWT, . . .) miền giá trị của bức ảnh, sau đó nhúng thuỷ vân vào miền đã
biến đổi rồi biến đổi ngƣợc trở lại. Cách làm này trải các tín hiệu thuỷ vân
nhƣ phủ một màn nhiễu trên toàn bộ bức ảnh. Áp dụng trực tiếp các kỹ thuật
này cho một quan hệ sẽ làm sai lệch giá trị của tất cả các thuộc tính. Điều đó
có thể sẽ không đƣợc chấp nhận. Hơn nữa, một thuỷ vân nhƣ vậy có thể
không tồn tại đƣợc ngay cả trƣớc những cập nhật nhỏ đối với quan hệ.
Các kỹ thuật thủy vân văn bản thƣờng lợi dụng các tính chất đặc biệt của

văn bản đã đƣợc định dạng. Thủy vân thƣờng đƣợc nhúng vào văn bản bằng
cách thay đổi khoảng cách giữa các từ và các dòng văn bản. Một số kỹ thuật
dựa vào việc nhấn mạnh một vài câu trong văn bản. Nhìn chung, các kỹ thuật
này có thể sử dụng để thủy vân các quan hệ chỉ chứa các thuộc tính kiểu văn
bản, còn đối với các quan hệ chứa các thuộc tính kiểu đơn giản thì rất khó áp
dụng.
9
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


1.1.2. Các yêu cầu cơ bản của thuỷ vân trên cơ sở dữ liệu quan hệ
Chúng ta có thể thấy rằng thủy vân các dữ liệu quan hệ có những thách
thức kỹ thuật đáng kể và có các ứng dụng thực tế có ý nghĩa xứng đáng đƣợc
quan tâm thích đáng từ phía cộng đồng những ngƣời nghiên cứu cơ sở dữ
liệu. Cần phải xác định một hệ thống thủy vân và kèm theo đó là phát triển
các kỹ thuật nhất định. Những kỹ thuật này chắc chắn là sẽ dựa phần lớn vào
các nguyên tắc thủy vân đang tồn tại. Tuy nhiên, chúng cũng sẽ đòi hỏi phải
có những mở rộng và các sáng kiến mới.
Để minh họa cho sự khả thi của một lƣợc đồ thủy vân cơ sở dữ liệu
quan hệ, ở đây trình bày một kỹ thuật hữu hiệu thỏa mãn những tiêu chuẩn
của một hệ thống thủy vân. Kỹ thuật này chỉ đánh dấu các thuộc tính kiểu số
và giả thiết là các thuộc tính đƣợc đánh dấu có thể chấp nhận những thay đổi
nhỏ ở một số giá trị. Ý tƣởng cơ bản là đảm bảo tại một số vị trí bit của một
số thuộc tính trong một số bộ có chứa các giá trị nhất định. Các bộ, các thuộc
tính trong một bộ, các vị trí bit trong một thuộc tính và các giá trị bit nhất
định này đều phải đƣợc xác định một cách chính xác và logic dƣới sự kiểm
soát của một khóa bí mật của chủ nhân quan hệ. Mẫu bit này sẽ hình thành ra
thủy vân. Chỉ duy nhất chủ nhân của khóa bí mật mới có thể tìm lại đƣợc thủy
vân với một xác suất cao. Các phân tích chi tiết chỉ ra rằng thủy vân này có
thể đứng vững trƣớc một loạt các tấn công gây hại khác nhau.

Để đơn giản trong khi biện luận, phần này sử dụng ba nhân vật điển
hình vẫn thƣờng đƣợc dùng trong các ví dụ về mật mã, giấu tin và thủy vân.
Đó là một cô gái tên là Alice và bạn trai của cô tên là Bob. Hai ngƣời này
thƣờng hay gửi thƣ cho nhau và ở giữa là một anh chàng tên là Mallory
thƣờng xuyên làm phiền họ.
10
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


Giả dụ, Alice là chủ nhân của quan hệ R chứa bộ, trong đó cô đã
đánh dấu bộ. Hệ thống thủy vân cần phải thỏa mãn những tính chất sau
đây:
 Khả năng có thể phát hiện (Detectability)
Alice cần phải có khả năng phát hiện thủy vân của cô bằng cách xem
xét bộ từ cơ sở dữ liệu nghi ngờ. Rõ ràng là nếu mẫu bít của cô (thủy vân)
có mặt ở tất cả bộ thì cô có lý do xác đáng để nghi ngờ có sự sao chép trái
phép. Tuy nhiên, Alice cũng có thể ngờ vực ngay cả khi mẫu của cô chỉ có
mặt ở ít nhất là bộ ( ), trong đó phụ thuộc vào và một giá trị cho
trƣớc, đƣợc gọi là mức ý nghĩa của phép thử. Giá trị của đƣợc xác định sao
cho xác suất để Alice sẽ tìm thấy mẫu bit của cô trong ít nhất bộ từ bộ là
nhỏ hơn .
 Tính bền vững (Robustness)
Các thủy vân cần phải bền vững trƣớc những tấn công nhằm xóa bỏ
chúng. Ví thể với tƣ cách là kẻ tấn công, Mallory thay đổi bộ trong quan hệ
R của Alice. Chúng ta nói rằng thủy vân là an toàn đối với tấn công này nếu
kẻ tấn công không thể phá hủy các dấu hiệu thủy vân ở ít nhất bộ, trong đó
phụ thuộc vào và nhƣ đã nói ở trên.
 Cập nhật phần tăng thêm (Incremental Updatability)
Sau khi có quan hệ R đã thủy vân, Alice có thể cập nhật R khi cần thiết
mà không làm hỏng thủy vân. Khi Alice thêm/ bớt các bộ hoặc sửa đổi các giá

trị của các thuộc tính của R, thủy vân cần phải có khả năng cập nhật trên
những phần gia tăng. Tức là, các giá trị thủy vân chỉ phải tính toán lại đối với
các bộ đƣợc thêm vào hoặc bị sửa đổi.
11
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


 Không dễ cảm nhận đƣợc (Imperceptibility)
Thuỷ vân ẩn, không dễ nhận thấy đƣợc bằng mắt thƣờng của con
ngƣời. Sự thay đổi do các dấu hiệu thuỷ vân gây ra cho dữ liệu quan hệ không
đƣợc làm giảm giá trị sử dụng của cơ sở dữ liệu. Hơn nữa, các phép đo thống
kê thông thƣờng nhƣ trung bình, phƣơng sai của các thuộc tính số cũng không
nên bị ảnh hƣởng.
 Hệ thống mù ( Blind System)
Việc phát hiện thuỷ vân không đòi hỏi các thông tin về cơ sở dữ liệu gốc
và cả thuỷ vân gốc. Một hệ thống thủy vân nhƣ vậy đƣợc gọi là hệ thống mù.
Tính chất này rất quan trọng vì nó cho phép có thể phát hiện thuỷ vân trong
bản sao của quan hệ cơ sở dữ liệu cho dù quan hệ gốc đã đƣợc cập nhật.
1.1.3. Những tấn công trên hệ thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ
Vì các quan hệ cơ sở dữ liệu luôn đƣợc cập nhật nên các thuỷ vân đƣợc
giấu trong một quan hệ có thể bị mất do những cập nhật thông thƣờng cũng
nhƣ các tấn công có chủ đích.
 Cập nhật thông thƣờng
Giả sử Mallory lấy trộm dữ liệu của Alice mà không nhận ra nó đã
đƣợc thủy vân. Sau đó, Mallory có thể cập nhật dữ liệu đã ăn trộm khi anh ta
sử dụng nó.
Kỹ thuật đánh dấu cần đảm bảo rằng Alice không bị mất thủy vân của
cô ngay trong các dữ liệu bị ăn trộm, thậm chí đối với cả những cập nhật của
Mallory.
12

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


Tức là các phép toán cập nhật thông thƣờng nhƣ xóa, sửa, bổ sung các
bộ trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
Các kỹ thuật thuỷ vân cần đảm bảo rằng ngƣời chủ cơ sở dữ liệu không
bị mất thuỷ vân ngay trong dữ liệu bị kẻ khác ăn trộm, thậm chí đối với những
cập nhật của tên trộm đó.
 Tấn công có chủ đích
Mallory có thể biết dữ liệu anh ta ăn trộm có chứa thủy vân, nhƣng anh
ta có thể cố xóa thủy vân này hoặc thử dùng các phƣơng tiện khác để đòi
quyền sở hữu trái phép.
Hệ thống đánh dấu cần phải bảo vệ Alice trƣớc những tấn công gây hại
của Mallory.
Nghĩa là các cơ sở dữ liệu có thể bị những kẻ xấu ăn trộm, tấn công
nhằm mục đích đòi quyền sở hữu trái phép hay phá huỷ dữ liệu, phá huỷ thuỷ
vân, Do đó, hệ thống thuỷ vân cần phải bảo vệ ngƣời chủ cơ sở dữ liệu
trƣớc những tấn công gây hại của kẻ trộm.
Một số tấn công gây hại nhƣ :
Tấn công vào các bít: Cách tấn công gây hại đơn giản nhất là cố gắng phá
huỷ thuỷ vân bằng cách cập nhật một số bít. Nếu tên trộm Mallory có thể
thay đổi tất cả các bít, thì anh ta có thể dễ dàng phá huỷ thuỷ vân. Tuy
nhiên, việc này cũng làm cho dữ liệu của anh ta không còn sử dụng đƣợc
nữa. Do đó, tác hại của một tấn công cần phải đƣợc xem xét trên cơ sở mối
quan hệ giữa số bít mà Mallory và Alice thay đổi, vì mỗi thay đổi có thể
đƣợc coi nhƣ một sai sót. Càng có nhiều sai sót càng làm cho dữ liệu kém
hữu dụng.
13
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

Tấn công ngẫu nhiên: Tấn công này sẽ gán các giá trị ngẫu nhiên cho
một số vị trí bít nào đó. Một tấn công zero hoá đặt các giá trị của một số vị
trí bít bằng zero. Một tấn công đổi bít sẽ đổi giá trị của một số vị trí bít từ
0 thành 1 hoặc ngƣợc lại từ 1 thành 0. Các phép cập nhật thông thƣờng có
thể đƣợc coi là một tấn công ngẫu nhiên.
Tấn công bằng cách làm tròn số: Kẻ tấn công có thể thử làm mất các dấu
hiệu trong một thuộc tính kiểu số bằng cách làm tròn tất cả các giá trị của
thuộc tính này. Anh ta phải đoán một cách chính xác có bao nhiêu vị trí
tham gia trong thuỷ vân. Nếu anh ta đoán non thì tấn công có thể không
thành công. Nếu đoán già, thì anh ta đã làm giảm chất lƣợng của dữ liệu
hơn mức cần thiết. Thậm chí, ngay cả khi đoán đúng thì dữ liệu của anh ta
cũng không tƣơng thích với dữ liệu của ngƣời chủ dữ liệu vì nó ít chính
xác hơn.
Tấn công tập hợp con: Kẻ tấn công có thể lấy đi một tập con các bộ hoặc
các thuộc tính của quan hệ đã thuỷ vân với hy vọng làm mất thuỷ vân đó.
Tấn công cộng: Mallory có thể cộng thêm thủy vân của anh ta vào quan
hệ đã thủy vân của Alice và đòi quyền sở hữu.
Tấn công ngược lại: Mallory có thể phát động một cuộc tấn công ngƣợc
lại để đòi chủ quyền nếu anh ta có thể khám phá thành công một thủy vân
bịa đặt. Cái thủy vân mà Mallory công bố thực ra chỉ là một xuất hiện
ngẫu nhiên mà thôi.
1.1.4. Các ứng dụng chủ yếu của thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ
o Bảo vệ quyền sở hữu: Thủy vân số có thể đƣợc dùng để bảo vệ quyền sở
hữu đối với các sản phầm số. Nội dung của các sản phẩm số này sẽ chứa
14
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


thêm các thông tin về ngƣời sở hữu. Khi các sản phẩm số này đƣợc sử

dụng bất hợp pháp thì ta có thể dùng bộ dò thủy vân số để phát hiện.
o Chống sao chép bất hợp pháp: Các sản phẩm có chứa thủy vân số biểu
hiện cho việc sản phẩm này không đƣợc sao chép, vì nếu sao chép sẽ
phạm luật. Nhà sản xuất trang bị các phƣơng tiện dùng để sao chép (nhƣ
CD writer…) đều có khả năng phát hiện xem thủy vân số có chứa trong
sản phẩm số hay không, nếu có thì sẽ từ chối không sao chép. Một số
phần mềm cũng có chức năng này, ví dụ nhƣ phần mềm xem phim của
hãng DivX sẽ từ chối chiếu các bộ phim chứa thủy vân số.
o Theo dõi quá trình sử dụng: Thủy vân số có thể đƣợc dùng để theo dõi
quá trình sử dụng của các sản phẩm số. Mỗi bản sao của sản phẩm số
đƣợc chứa bằng một thủy vân số duy nhất dùng để xác định ngƣời sử
dụng là ai. Nếu có sự sao chép bất hợp pháp, ta có thể truy ra ngƣời vi
phạm nhờ vào thủy vân số đƣợc chứa bên trong sản phẩm số đó.
o Chống giả mạo: Thủy vân số có thể đƣợc dùng để chống sự giả mạo. Nếu
có bất cứ sự thay đổi nào về nội dung của các sản phẩm số thì thủy vân số
này sẽ bị hủy đi. Do đó rất khó làm giả sản phẩm số có chứa thủy vân số.
o Theo dõi truyền thông: Các công ty truyền thông và quảng cáo có thể
dùng kỹ thuật thủy vân số để quản lý xem có bao nhiêu khách hàng đã
dùng dịch vụ cung cấp.
o Truyền tin bí mật: Bởi vì thủy vân số là một dạng đặc biệt của việc che
dấu dữ liệu nên ngƣời ta có thể dùng để truyền các thông tin bí mật.
1.2. Các kỹ thuật thủy vân số cho các cơ sở dữ liệu quan hệ
Trong phần trên, luận văn đã trình bày một cách tổng quan về thủy vân số
nói chung. Phần này, luận văn sẽ tập trung trình chi tiết các kỹ thuật thủy vân
15
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


số cho các cơ sở dữ liệu quan hệ đã đƣợc đề xuất từ trƣớc tới nay. Các kỹ
thuật đƣợc trình bày ở đây sẽ đƣợc phân loại dựa trên các yếu tố sau: (i) Các

kỹ thuật làm thay đổi cơ sở dữ liệu; (ii) Kiểu của dữ liệu mà thủy vân số đƣợc
nhúng; (iii) Kiểu của dữ liệu thủy vân số.
Dựa trên yếu tố làm thay đổi cơ sở dữ liệu, các kỹ thuật có thể đƣợc phân
loại thành hai nhóm kỹ thuật: Các kỹ thuật làm thay đổi cơ sở dữ liệu và
không làm thay đổi cơ sở dữ liệu.
1.2.1. Kỹ thuật thủy vân số làm thay đổi dữ liệu trong CSDL quan hệ
Các kỹ thuật thủy vân số thuộc loại này, trong giai đoạn nhúng thủy vân
số vào các cơ sở dữ liệu quan hệ thì sẽ làm thay đổi dữ liệu và mức độ thay
đổi đƣợc tạo ra trong cơ sở dữ liệu là chấp nhận đƣợc và không tạo ra dữ liệu
vô nghĩa. Chúng có thể đƣợc thực hiện trên các giá trị thuộc tính có những
kiểu dữ liệu khác nhau nhƣ kiểu số (numeric), kiểu xâu (string),…. tại mức bít
hoặc mức ký tự hoặc mức cao hơn (nhƣ là mức thuộc tính hoặc mức bản ghi).
1.2.1.1 Kỹ thuật thủy vân số dựa trên thuộc tính kiểu dữ liệu số
 Sử dụng mẫu bít vô nghĩa làm thông tin thủy vân
Các lƣợc đồ kỹ thuật thủy vân số này đƣợc đề xuất bởi Agrawal và
những ngƣời khác [3], [4], [6] (cũng đƣợc biết nhƣ là thuật toán AHK), thì
dựa trên thuộc tính kiểu dữ liệu số và đƣợc thực hiện tại mức bít. Ý tƣởng cơ
bản của các lƣợc đồ này, đảm bảo rằng các vị trí bít trong các thuộc tính của
các bản ghi trong bảng dữ liệu chứa đựng các giá trị cụ thể. Mẫu bít này để
làm thủy vân số. Các bản ghi, các thuộc tính trong bản ghi, các vị trí bít trong
thuộc tính, và các giá trị bít cụ thể tại các vị trí bít đó đƣợc xác định trong
thuật toán và đƣợc kiểm soát bằng các tham số
,,
và K (chỉ có ngƣời sở
hữu cơ sở dữ liệu mới đƣợc biết). Các tham số
,,
và K tƣơng ứng biểu
16
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

diễn số lƣợng các bản ghi đƣợc đánh dấu (đƣợc nhúng thủy vân số), số lƣợng
các thuộc tính đƣợc đánh dấu, số lƣợng các bít ít ý nghĩa đƣợc đánh dấu trong
thuộc tính, và cuối cùng là khóa bí mật. Trong [6], hàm mã hóa MAC
PrKHKH .
, r.P là khóa chính của bản ghi r và || mô tả toán tử ghép,
đƣợc dùng để xác định các vị trí bít trong thuộc tính đƣợc chọn. Hàm HASH
PrKH .
đƣợc dùng để xác định các giá trị bít đƣợc nhúng tại các vị trí đó.
Vì các hàm MAC và HASH là hàm một chiều nên việc lựa chọn của chúng sẽ
có xung đột thấp. Trong [3], [4], các tác giả dùng bộ sinh dãy ngẫu nhiên (nhƣ
bộ ghi dịch chuyển hồi tiếp tuyến tính) thay thế cho HASH và MAC để xác
định các giá trị bít và các vị trí của các bít đƣợc đánh dấu. Tính bảo mật và
tính bền vững của lƣợc đồ này phụ thuộc vào các tham số ở trên do ngƣời sở
hữu cơ sở dữ liệu cung cấp. Trong thực thế, thuật toán dò thủy vân số của
lƣợc đồ này là không chắc chắn (chƣa chắc đã dò đƣợc thủy vân số đƣợc
nhúng) theo xác suất. Bảng dữ liệu đƣợc cho là vi phạm bản quyền nếu mẫu
đối sánh xuất hiện ít nhất bản ghi, ở đây phụ thuộc vào số lƣợng các bản
ghi đƣợc dùng để đánh dấu và giá trị đƣợc chọn trƣớc, đƣợc gọi là mức độ
ý nghĩa của kiểm tra. Qua thực thế thấy rằng thành công của giai đoạn dò thủy
vân số trong lƣợc đồ này phụ thuộc vào thứ tự của các thuộc tính. Nếu thứ tự
của các thuộc tính đƣợc thay đổi, hầu nhƣ không thể dò đƣợc thủy vân số
đƣợc nhúng trong cơ sở dữ liệu. Mặc dù cái chính trong lƣợc đồ này đó là các
bảng dữ liệu phải có khóa chính, giá trị của khóa không đƣợc thay đổi, nhƣng
họ cũng đề nghị một thay đổi không sử dụng khóa chính. Li et al. [Li et al.,
2003] đƣa 3 lƣợc đồ khác nhau để tạo ra khóa chính ảo cho một bảng dữ liệu
không dùng khóa chính.
Trong [7], Lafaye đã phân tích bảo mật cho thuật toán AHK. Tác giả đã
phân tích tính bảo mật và tính bền vững trong hai tính huống: (i) Đa khóa
17

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu


nhƣng đơn cơ sở dữ liệu (MKSD): Một cơ sở dữ liệu đƣợc nhúng thủy vân số
nhiều lần, mỗi lần dùng các khóa bí mật khác nhau và sau đó bán cho những
ngƣời sử dụng khác nhau và (ii) Đơn khóa nhƣng đa cơ sở dữ liệu (SKMD):
Vài cơ sở dữ liệu khác nhau đƣợc nhúng thủy vân số dùng một khóa bí mật.
Thử nghiệm, thực hiện tấn công ngẫu nhiên trên nội dung đƣợc nhúng thủy
vân số bằng thuật toán AHK. Kết quả là thành công khi lấy ngẫu nhiên các bít
ít ý nghĩa tại vị trí thứ
th
trong tất cả các bản ghi trong bảng dữ liệu. Tuy
nhiên, tấn công này là xâm phạm ở mức độ cao do vậy phần lớn các giá trị
của bảng dữ liệu là bị tác động của tấn công.
Năm 2006, tác giả Qin et al. đã đƣa ra cải tiến trên lƣợc đồ Agrawal và
Kiernan [6]. Thay vì dùng hàm băm, họ dùng các dãy ngẫu nhiên hỗn hợp dựa
trên biểu thức hỗn hợp Logistic, có hai thuộc tính: toán tử lặp và tính nhạy.
Cải tiến này loại bỏ tính xung đột trong sử dụng hàm băm. Lựa chọn các bít
LSB để nhúng thủy vân số gặp hai yêu cầu: vùng dữ liệu và độ chính xác của
mỗi thuộc tính thay vì đơn giản dùng cho tất các các thuộc tính. Do vậy, lỗi
xảy ra khi nhúng thủy vân giảm đáng kể.
Trong các nghiên cứu gần đây, một lƣợc đồ thủy vân số nghịch đảo dựa
trên các lƣợc đồ của Agrawal và Kiernan [6] đã đƣợc đề xuất. Trong lƣợc đồ
này, trong giai đoạn dò thủy vân số, phần không đƣợc nhúng thủy vân số của
cơ sở dữ liệu gốc có thể đƣợc khôi phục dựa theo xác thực quyền sở hữu. Đầu
tiên, toán tử trích rút một bít OldBit từ phần nguyên của giá trị thuộc tính
trƣớc khi thay thế nó bằng bít thủy vân số và thêm nó vào phần phân số của
giá trị thuộc tính. Do vậy, bít thủy vân số có thể đƣợc khôi phục trong khi dò
thủy vân và các thuộc tính có thể đƣợc khôi phục tới giá trị không đƣợc đánh
dấu của nó bằng cách thay thế bít thủy vân số với bít gốc OldBit đƣợc trích

rút từ phần phân số.