Nghiên cứu kỹ thuật phát hiện sự thay đổi dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ

Lớp thứ hai là các lược đồ thủy vân dùng để đảm bảo sự toàn vẹn cho các cơ sở dữ liệu quan hệ, điển hình là lược đồ khoanh vùng và phát hiện giả mạo cho cơ sở dữ liệu quan hệ có thuộc tí

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG

–––––––––––––––––

LÊ THỊ HOÀNG

NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT PHÁT HIỆN SỰ THAY ĐỔI

DỮ LIỆU TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ

Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã số : 62.48.01

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Thái Nguyên, năm 2013

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Ngày nay, việc sử dụng các cơ sở dữ liệu quan hệ, đặc biệt là cơ sở dữ liệu quan hệ trong các ứng dụng ngày càng tăng Tốc độ phát triển Internet và các công nghệ có liên quan hiện đang đưa đến một sức ép rất nặng nề cho những người đảm bảo 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 dùng có thể tìm kiếm và truy cập cơ sở dữ liệu quan hệ từ xa Mặc dù xu hướng này là hữu ích cho người dùng cuối nhưng nó cũng bộc lộ mối nguy hiểm cho những nhà cung cấp dữ liệu trước những kẻ trộm cắp dữ liệu Do đó, những nhà cung cấp

dữ liệu đòi hỏi phải có các công cụ hỗ trợ cho việc bảo vệ bản quyền sản phẩm của họ, nhận dạng được những bản sao các cơ sở dữ liệu quan hệ của họ

bị đánh cắp hoặc bị xuyên tạc với ý đồ xấu

Một trong những công cụ rất hữu ích dùng để bảo vệ bản quyền và chống giả mạo đối với các cơ sở dữ liệu quan hệ đó là lược đồ thủy vân số Hiện tại,

đã có khá nhiều lược đồ thủy vân được đề xuất, trong đó có thể chia thành hai lớp Một lớp là các lược đồ thủy vân dùng để bảo vệ bản quyền cho các cơ sở

dữ liệu quan hệ, điển hình là lược đồ thủy vân dựa vào các bit ít ý nghĩa nhất (LSB), lược đồ thủy vân dựa vào các bit ý nghĩa nhất (MSB) và lược đồ thủy vân dựa vào phương pháp tối ưu hóa các ràng buộc Lớp thứ hai là các lược

đồ thủy vân dùng để đảm bảo sự toàn vẹn cho các cơ sở dữ liệu quan hệ, điển hình là lược đồ khoanh vùng và phát hiện giả mạo cho cơ sở dữ liệu quan hệ

có thuộc tính phân loại, phát hiện giả mạo và khôi phục dữ liệu gốc cho cơ sở

dữ liệu quan hệ có khả năng chịu được một số thay đổi nhỏ trong dữ liệu Ngày nay, xu hướng nghiên cứu các lược đồ thủy vân dùng để đảm bảo sự toàn vẹn cho cơ sở dữ liệu quan hệ ngày càng được quan tâm hơn từ các nhu cầu thực tế của chủ sở hữu cơ sở dữ liệu quan hệ Các lược đồ này thực hiện

nhiệm vụ kiểm tra xem cơ sở dữ liệu quan hệ có bị giả mạo hay không vì thế

mà không gây tốn kém cho chủ sở hữu cơ sở dữ liệu quan hệ như việc sử dụng các lược đồ thủy vân để bảo vệ bản quyền cho cơ sở dữ liệu quan hệ Vì vậy, gần đây một số lược đồ thủy vân dùng để đảm bảo sự toàn vẹn cho cơ sở

dữ liệu quan hệ đã được đề xuất Tuy nhiên, các lược đồ thủy vân chủ yếu được sử dụng cho các cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính số Nhưng trong thực tế có khá nhiều cơ sở dữ liệu quan hệ mà các thuộc tính của chúng

có kiểu không phải kiểu số, ví dụ như kiểu văn bản, kiểu bộ nhớ,… Xuất phát

từ thực tế trên, em chọn đề tài “Nghiên cứu kỹ thuật phát hiện sự thay đổi

dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ”

2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu, đánh giá kỹ thuật thủy vân dễ vỡ trên cơ sở dữ liệu quan

hệ có các thuộc tính phân loại

Các công cụ lập trình và phần mềm dùng để cài đặt chương trình thử nghiệm

3 Hướng nghiên cứu đề tài

Tìm hiểu cơ bản về giấu tin và thủy vân

Nghiên cứu và thực hiện cài đặt thử nghiệm lược đồ thủy vân dễ vỡ dùng để phát hiện sự thay đổi dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ có các thuộc tính phân loại

4 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu chủ yếu ở đây là phương pháp tiếp cận lý thuyết, sau đó áp dụng lý thuyết vào một ngôn ngữ lập trình cụ thể để kiểm chứng Dựa trên những kết quả kiểm chứng đó để đưa ra các kết luận và các

đề xuất nhằm hoàn thành mục tiêu nghiên cứu của luận văn

Cụ thể trong luận văn này, tác giả lấy thông tin điểm tuyển sinh đầu vào của Trường Dự bị Đại học Dân tộc Trung ương làm cơ sở dữ liệu phục vụ cho việc kiểm chứng lý thuyết

5 Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Mục tiêu của đề tài có ý nghĩa khoa học và có ý nghĩa thực tiễn trong việc phát hiện sự thay đổi dữ liệu đối với các cơ sở dữ liệu quan hệ sau khi đã phân phối hoặc chuyển giao Đồng thời việc “phát hiện” này cũng là một vấn

đề rất quan trọng trong môi trường ứng dụng dựa trên Internet nhằm phát tán

và truyền tải thông tin

Nội dung chính của luận văn:

Tìm hiểu cơ bản về thủy vân, trình bày kỹ thuật phát hiện sự thay đổi của

dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ Thực hiện cài đặt thử nghiệm Nhận xét đánh giá lược đồ thủy vân

Luận văn gồm 3 chương:

Chương 1: Thủy vân cơ sở dữ liệu và các vấn đề liên quan

Nhằm giới thiệu cơ bản về giấu tin và thủy vân, giấu tin và thủy vân trên ảnh, thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ, thủy vân bền vững, thủy vân dễ vỡ

Chương 2: Nghiên cứu kỹ thuật phát hiện sự thay đổi dữ liệu trong

cơ sở dữ liệu quan hệ

Trình bày các thuật toán nhúng thủy vân và phát hiện sự thay đổi dữ liệu trên cơ sở dữ liệu quan hệ

Chương 3: Cài đặt và thực nghiệm

Cài đặt thử nghiệm lược đồ thủy vân dễ vỡ trong cơ sở dữ liệu quan hệ Đánh giá lược đồ thủy vân đã được xây dựng

Kết luận: Tóm tắt và đánh giá các kết quả nghiên cứu đã đạt được Đưa

ra hướng phát triển và cải tiến lược đồ thủy vân

Tôi xin chân thành cảm ơn thầy giáo PGS TS Bùi Thế Hồng đã tận tình

hướng dẫn, tạo mọi điều kiện giúp đỡ tôi hoàn thành đề tài luận văn này

Chương 1 THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ

VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 1.1 Tổng quan về thủy vân cơ sởdữ liệu quan hệ

1.1.1 Một số khái niệm cơ bản

1.1.1.1 Khái niệm thủy vân

Thuật ngữ “thuỷ vân” có xuất xứ từ kỹ thuật đánh dấu nước thời xưa Đây là kỹ thuật đánh dấu chìm một hình ảnh 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 chứa đựng thông tin có thể được dùng để chứng minh quyền sở hữu hoặc chống xuyên tạc, giả mạo

Có thể phân chia thủy vân thành 2 loại:

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 thủy vân 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 dạng trước

những thay đổi hay tấn công lên dữ liệu Các thủy vân này thường được dùng trong các ứng dụng nhận thực thông tin, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu

Các kỹ thuật thuỷ vân ngay từ khi mới ra đời đã nhận được sự quan tâm rất lớn của các nhà khoa học Thuỷ vân đã được nghiên cứu và áp dụng trong nhiều môi trường dữ liệu khác nhau như: dữ liệu đa phương tiện (hình ảnh, text, âm thanh, video, ), hay các sản phẩm phần mềm, và gần đây là những nghiên cứu trên môi trường cơ sở dữ liệu quan hệ Trong các môi trường dữ liệu đó thì dữ liệu đa phương tiện (đặc biệt là hình ảnh) được nghiên cứu và áp dụng sớm nhất và là môi trường chiếm tỷ lệ chủ yếu Tuy

nhiên, hiện nay các nhà khoa học đang tập trung nghiên cứu các kỹ thuật thuỷ vân trên cơ sở dữ liệu quan hệ do nhu cầu đảm bảo an toàn cơ sở dữ liệu của chủ sở hữu trước những tấn công từ bên ngoài

1.1.1.2 Lịch sử phát triển của thuỷ vân

Tanaka (1990), Caronni và Tirkel (1993) lần lượt đưa ra những ấn bản đầu tiên về thủy vân nhưng chưa nhận được sự quan tâm đúng mức Đến năm

1995, chủ đề này mới bắt đầu được quan tâm và từ đó, thủy vân đã phát triển tốc độ nhanh với nhiều hướng nghiên cứu và phương pháp thực hiện khác nhau Thủy vân được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như bảo vệ quyền sở hữu, điều khiển việc sao chép, xác thực giấy tờ, đảm bảo tính toàn vẹn 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 tính toàn vẹn của dữ liệu

1.1.1.3 Mô hình tổng quát của lược đồ thủy vân

Trong quá trình nghiên cứu và phát triển các lược đồ thủy vân, các nhà nghiên cứu đã đưa ra các ý tưởng khác nhau cho việc đưa các thông tin vào trong dữ liệu Tuy nhiên, các lược đồ thủy vân sử dụng chung một mô hình tổng quát và các ý tưởng sử dụng chúng để phát triển thêm Một lược đồ thủy vân bao gồm hai phần chính:

- Nhúng thủy vân: Đưa thông tin cần nhúng vào dữ liệu cần bảo vệ

- Phát hiện thủy vân: Trích thông tin đã được nhúng vào dữ liệu

Quá trình nhúng thủy vân đảm nhiệm vai trò đưa các thông tin của chủ sở hữu vào trong dữ liệu mà không làm ảnh hưởng tới giá trị sử dụng của dữ liệu Trong quá trình này, các dữ liệu đầu vào bao gồm dữ liệu cần nhúng thủy vân, khóa thủy vân, thủy vân và các tham số khác Trong đó:

- Dữ liệu cần nhúng có thể là dữ liệu đa phương tiện, cơ sở dữ liệu quan hệ,… cần bảo vệ

- Thủy vân có thể là một chuỗi thông tin ở dạng văn bản, hình ảnh, hay chuỗi bit bất kỳ Thủy vân có thể được đưa vào trực tiếp hoặc được sinh ra trong thuật toán nhúng thủy vân

- Khóa thủy vân là một đại lượng giúp tăng độ bảo mật của thủy vân và

có thể được sử dụng để chứng minh quyền sở hữu dữ liệu Khóa thủy vân thuộc sở hữu của chủ dữ liệu Thông thường, khóa thủy vân là bí mật Trong các hệ thống thực tế, thường sử dụng ít nhất là một khóa thủy vân thậm chí có thể kết hợp nhiều khóa thủy vân

- Các tham số khác có thể được sử dụng trong từng lược đồ thủy vân khác nhau Các tham số này thông thường là mức ý nghĩa, các thông số ảnh hưởng hoặc số lượng nhóm… Chúng có ảnh hưởng rất lớn đối với lược đồ thủy vân và thông thường việc xác định các tham số này không dễ dàng

Các yếu tố đầu vào kết hợp với thuật toán nhúng thủy vân sẽ trả lại kết quả là dữ liệu mới đã được nhúng thông tin thủy vân Dữ liệu này sẽ được đem sử dụng hoặc phân phối Hình 1.1 mô tả tổng quát quá trình nhúng thủy vân

Hình 1.1 Sơ đồ quá trình nhúng thủy vân Trong quá trình sử dụng dữ liệu, khi nghi ngờ có xuất hiện giả mạo chủ sở hữu dữ liệu có thể sử dụng quá trình phát hiện thủy vân để kết luận xem dữ liệu có bị xâm hại hay không Trong quá trình này, các yếu tố đầu vào là dữ

Thuật toán nhúng thủy vân

Dữ liệu sau khi nhúng thủy vân

liệu cần phát hiện thủy vân, khóa thủy vân, thủy vân (có thể có hoặc không)

và các tham số khác Ở đây, khóa thủy vân, thủy vân, và các tham số khác phải trùng với quá trình nhúng thủy vân Kết hợp các yếu tố này với thuật toán phát hiện thủy vân sẽ đưa ra kết luận về dữ liệu có bị xâm hại hay không Quá trình phát hiện thủy vân được mô tả bằng Hình 1.2

Hình 1.2 Sơ đồ quá trình phát hiện thủy vân 1.1.2 Thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ

Ngày nay, các cơ sở dữ liệu quan hệ được sử dụng ngày càng nhiều trong các ứng dụng Do đó, những người cung cấp dữ liệu đòi hỏi phải có công nghệ nhận dạng được những bản sao các cơ sở dữ liệu quan hệ của họ bị đánh cắp

Cho dù có khá nhiều điều có thể học hỏi được từ 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 một cách tùy ý mà không gây ra những thay đổi về cảm quan trong đối tượng Ngược lại, việc thêm, bớt và cập nhật các bộ của một bảng quan hệ lại là những phép toán trong cơ sở dữ liệu quan hệ Do những khác nhau này mà các kỹ thuật được

Thuật toán phát hiện thủy vân

Dữ liệu cần phát

hiện thủy vân

Kết luận về

dữ liệu Thủy vân

Khóa thủy vân

phát triển cho các dữ liệu đa phương tiện không thể được sử dụng trực tiếp để thủy vân các quan hệ

Thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ là phương pháp nhúng một lượng thông tin nào đó vào trong cơ sở dữ liệu quan hệ Thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ có thể là thuỷ vân bền vững hoặc thủy vân dễ vỡ

Trong một số trường hợp, cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính mang

ý nghĩa quan trọng không thể chấp nhận các sửa đổi cho các thuộc tính này trong cơ sở dữ liệu quan hệ Thủy vân cho những cơ sở dữ liệu quan hệ như vậy khá phức tạp đòi hỏi việc nhúng thủy vân vào trong cơ sở dữ liệu quan hệ một cách đặc biệt Chẳng hạn như, với các cơ sở dữ liệu quan hệ tuyển sinh chứa thuộc tính điểm là không thể thay đổi (hay cơ sở dữ liệu quan hệ dân số chứa thuộc tính số con) Cách nhúng thủy vân cho các cơ sở dữ liệu quan hệ này có thể là đổi chỗ các bộ trong cơ sở dữ liệu quan hệ [5] hoặc xây dựng hẳn một cơ sở dữ liệu quan hệ khác là bản sao của cơ sở dữ liệu quan hệ gốc [2] Ngoài ra, còn nhiều cách để sử dụng nhưng phải tùy vào từng lược đồ thủy vân đề xuất

Trong các trường hợp còn lại, cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính chấp nhận được những thay đổi nhỏ trên thuộc tính mà không làm ảnh hưởng đến giá trị sử dụng của cơ sở dữ liệu quan hệ Khi đó, việc nhúng thủy vân cho cơ sở dữ liệu quan hệ này dễ dàng hơn so với trường hợp trước

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 0.5o

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 đáng chú ý là 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

Đối với hầu hết các cơ sở dữ liệu quan hệ trong đó có chứa các tham số thì những sai lệch do hệ thống thuỷ vân gây ra có thể được điều chỉnh sao cho chúng nằm trong miền dung sai của độ đo Việc đánh giá độ đo và ảnh hưởng của thủy vân đến giá trị sử dụng của cơ sở dữ liệu quan hệ khi nhúng thủy vân rất quan trọng quyết định giá trị sử dụng của lược đồ thủy vân được xây dựng

có tốt hay còn chưa tốt

Đối với cơ sở dữ liệu quan hệ, khóa thủy vân, kiểu dữ liệu và việc sử dụng các công cụ hỗ trợ cho việc nhúng thủy vân vào trong cơ sở dữ liệu là một trong những vấn đề cơ bản của một lược đồ thủy vân Các khái niệm cơ bản về chúng sẽ được trình bày ở phần tiếp theo

1.1.3 Khái niệm về khóa thủy vân

Khóa thủy vân là một khái niệm dành cho các thuật toán thủy vân cơ sở

dữ liệu mà trong đó ta có sử dụng đến một số dữ liệu làm khóa để tạo ra thủy vân hoặc nhận biết thủy vân trong cơ sở dữ liệu Khóa thủy vân được sử dụng phải là khóa bí mật Tức là, khóa thủy vân chỉ có chủ sở hữu cơ sở dữ liệu hoặc cơ quan mà chủ sở hữu cơ sở dữ liệu đăng ký quyền sở hữu có được Khi khóa thủy vân bị lộ hoặc bị lấy cắp, thì có thể sẽ mất đi cơ sở dữ liệu Khóa thủy vân chính là mấu chốt của thủy vân cơ sở dữ liệu có sử dụng khóa thủy vân Thông thường, khóa thủy vân là đại diện cho quyền sở hữu cơ

sở dữ liệu của chủ sở hữu

Khóa thủy vân có thể được nhúng vào trong cơ sở dữ liệu bằng nhiều cách Điều quan trọng ở đây chính là việc ta giấu khóa thủy vân vào trong cơ

sở dữ liệu như thế nào để không bị phát hiện đồng thời vẫn có thể lấy ra được thủy vân giúp cho việc chứng minh được quyền sở hữu cơ sở dữ liệu của chủ

sở hữu Hay nói cách khác, việc đưa khóa vào trong cơ sở dữ liệu là một trong những vấn đề quan trọng của bài toán bảo vệ bản quyền cơ sở dữ liệu quan hệ hay đảm bảo tính toàn vẹn của cơ sở dữ liệu có sử dụng khóa Phương pháp

hay được sử dụng hiện nay là sử dụng hàm băm Hàm băm đảm bảo được các yêu cầu về bảo mật cũng như chi phí tính toán thấp

1.1.4 Hàm băm mật mã

1.1.4.1 Khái niệm hàm băm

Hàm băm là một hàm ánh xạ một dữ liệu có độ dài thay đổi thành một dữ liệu có độ dài cố định

1.1.4.2 Tính chất của hàm băm

Ở đây, không có một định nghĩa hình thức bao trùm tất cả các tính chất mong muốn của một hàm băm mật mã học Các tính chất được nêu ra ở đây được coi là yêu cầu tiên quyết:

- Tính chất không có ngược: Cho trước h việc tìm m sao cho h = hash(m)

Thuật toán nhận vào 1 thông điệp độ dài tùy ý và tạo ra một số 128 bit,

là một dạng “vân tay” hay “mã số thông điệp“ của đầu vào Người ta cho rằng

sẽ không khả thi về mặt tính toán để tạo ra 2 thông điệp có cùng mã số thông điệp, hoặc tạo ra một thông điệp với mã số cho trước.

Thuật toán MD5 được thiết kế để chạy tương đối nhanh trên các máy 32 bit, có thể được thực hiện một cách khá gọn

Ứng dụng:

Thuật toán MD5 được dự tính áp dụng cho những ứng dụng chữ ký điện

tử, ở đó một file lớn phải được “nén” một cách an toàn trước khi mã hóa với một khóa cá nhân (private key) dưới một hệ mã hóa công khai như RSA

MD5 được sử dụng rộng rãi trong thế giới phần mềm để đảm bảo tính xác thực Người sử dụng có thể so sánh giữa thông số kiểm tra phần mềm bằng MD5 được công bố với thông số kiểm tra phần mềm tải về bằng MD5

Hệ điều hành Unix sử dụng MD5 để kiểm tra các gói mà nó phân phối, trong khi hệ điều hành Windows sử dụng phần mềm của hãng thứ ba.

MD5 được dùng để mã hóa mật khẩu Mục đích của việc mã hóa này

là biến đổi một chuỗi mật khẩu thành một đoạn mã khác, sao cho từ đoạn

mã đó không thể nào lần trở lại mật khẩu Có nghĩa là việc giải mã là không thể hoặc phải mất một khoảng thời gian vô tận (đủ để làm nản lòng các hacker)

là yếu tố đầu tiên ảnh hưởng đến việc xây dựng thành công một lược đồ thủy vân

Với cơ sở dữ liệu quan hệ bao gồm một số kiểu dữ liệu như: kiểu số, kiểu văn bản, kiểu ngày tháng, kiểu bộ nhớ,… Hai kiểu dữ liệu thường được sử dụng là kiểu số và kiểu văn bản Hiện nay, đã có khá nhiều các nghiên cứu về lược đồ thủy vân cho cơ sở dữ liệu chứa kiểu dữ liệu là kiểu số [1][2] Nhưng dữ liệu kiểu văn bản lại chiếm một phần không nhỏ trong cơ sở dữ liệu quan hệ và bản thân dữ liệu kiểu số cũng có thể được quy về dữ liệu kiểu văn bản nếu coi nó như là một chuỗi số Gần đây, bắt đầu có một số nghiên cứu về lược đồ thủy vân dành cho dữ liệu kiểu không phải kiểu số (kiểu văn bản) đã được đề xuất [6] Tuy nhiên, việc xây dựng một lược đồ thủy vân cho

cơ sở dữ liệu quan hệ có thuộc tính không phải kiểu số còn gặp nhiều khó khăn Một số khó khăn:

- Vấn đề về ngữ nghĩa của dữ liệu Với dữ liệu kiểu số thì không có khó khăn xảy ra nhưng với dữ liệu không phải kiểu số vấn đề ngữ nghĩa rất quan trọng Việc thay đổi một giá trị có thể ảnh hưởng tới ngữ nghĩa của dữ liệu và bằng việc sử dụng một số công cụ phân tích ngữ nghĩa thủy vân được nhúng

có thể bị phát hiện

- Vấn đề về mức ảnh hưởng của các thuộc tính không phải kiểu số trong

cơ sở dữ liệu quan hệ Với cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính không phải kiểu số có thể chứa các thuộc tính có ảnh hưởng cao và các thuộc tính có ảnh hưởng không cao đến giá trị sử dụng của cơ sở dữ liệu Vì vậy, việc xây dựng lược đồ thủy vân cần chọn lựa các thuộc tính có ảnh hưởng không cao trong cơ sở dữ liệu

1.2 Sự cần thiết của các kỹ thuật thuỷ 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 Cho dù có khá nhiều điều có thể học hỏi được từ các kết quả đã đạt được về thuỷ vân dữ liệu đa phương tiện 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 bao gồm:

- Một đối tượng đa phương tiện chứa một lượng rất lớn các bit với sự dư thừa đáng kể Các bit dư thừa này có thể được sử dụng để đưa các thông tin thủy vân vào trong đó Thông thường chúng được sử dụng như một mặt nạ chứa các thông tin thủy vân Việc thay đổi một hoặc một vài bit dư thừa không làm ảnh hưởng đến giá trị sử dụng của dữ liệu Trong khi đó, một quan

hệ cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các bộ, mỗi bộ này biểu diễn một đối tượng riêng biệt Thuỷ vân cần phải được trải rộng trên tất cả các đối tượng riêng biệt này Việc thay đổi bất kỳ một bit nào cũng ảnh hưởng đến giá trị của các

bộ trong cơ sở dữ liệu

- Vị trí tương đối về không gian/thời gian của các phần khác nhau của một đối tượng đa phương tiện có đặc thù là không thay đổi Trong khi đó, một

cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các bộ của một quan hệ lại cấu thành một tập hợp

và do vậy có thể sắp thứ tự giữa các đối tượng trong cơ sở dữ liệu quan hệ Tuy nhiên, thứ tự này có thể thay đổi nếu cách sắp xếp thay đổi hoặc do một nguyên nhân nào đó

- Các phần khác nhau của một đối tượng đa phương 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 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 quan hệ Do đó, sẽ rất khó để phát hiện những xâm hại đơn giản như xóa bỏ một số bộ hoặc thay thế chúng bằng các bộ của các quan hệ khác

Do có những khác nhau như đã nêu trên đây mà các kỹ thuật được phát triển cho các dữ liệu đa phương tiện không thể được sử dụng trực tiếp để thuỷ vân các dữ liệu quan hệ

Thật vậy, giả sử chúng ta ánh xạ một quan hệ thành một bức ảnh bằng cách xem mỗi giá trị thuộc tính như một điểm ảnh Nhưng không may là “bức ảnh” được định nghĩa như 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 thường 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 thường thực hiện theo quy trình: trước 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 ngược trở lại Cách làm này trải các tín hiệu thuỷ vân như 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 được chấp nhận Hơn nữa, một thuỷ vân như vậy có thể không tồn tại được ngay cả trước những cập nhật nhỏ đối với quan hệ Các lược đồ thủy vân văn bản thường lợi dụng các tính chất đặc biệt của văn bản đã được định dạng Thủy vân thường được 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 khác thì rất khó áp dụng

Bên cạnh đó, như các phân tích trong phần 1.1, có thể thấy cơ sở dữ liệu quan hệ ngày càng được sử dụng nhiều hơn và cũng tiềm ẩn nhiều nguy cơ bị tấn công hơn Vì vậy, yêu cầu đặt ra là tìm các phương pháp nhằm đảm bảo

tính toàn vẹn của cơ sở dữ liệu quan hệ Trong các phương pháp đó, thủy vân

cơ sở dữ liệu quan hệ là một phương án được nhiều sự quan tâm

Tuy nhiên, như đã phân tích ở trên, không thể áp dụng trực tiếp các lược

đồ thủy vân dữ liệu đa phương tiện cho cơ sở dữ liệu quan hệ Chính vì vậy, xây dựng các lược đồ thủy vân cho cơ sở dữ liệu quan hệ là thực sự cần thiết

1.3 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 được quan tâm thích đáng từ phía cộng đồng những người nghiên cứu cơ sở dữ liệu quan hệ 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 lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan

hệ, 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 được đánh dấu có thể chấp nhận những thay đổi nhỏ ở một

số giá trị Ý tưởng 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 được xác định một cách chính xác và logic dưới sự kiểm soát của một khóa bí mật của chủ sở hữu quan hệ Mẫu bit này sẽ hình thành ra thủy vân Chỉ duy nhất chủ sở hữu của khóa bí mật mới có thể tìm lại được thủy vân với một xác suất cao Các phân tích chi tiết chỉ ra rằng thủy vân này có thể bền vững trước một loạt các tấn công gây hại khác nhau

Để đơn giản trong khi biện luận, sử dụng ba nhân vật điển hình vẫn thường được 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 người này thường hay gửi thư cho nhau và ở giữa là một anh chàng tên là Mallory thường xuyên làm phiền họ

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

1.3.1 Khả năng có thể phát hiện

Alice cần phải có khả năng phát hiện thủy vân của cô bằng cách xem xét

 bộ từ cơ sở dữ liệu quan hệ nghi ngờ Rõ ràng là nếu mẫu bit 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 trước, được gọi là mức ý nghĩa của phép thử Giá trị của  được xác định sao cho xác suất để Alice sẽ tìm thấy mẫu bit của cô trong ít nhất  bộ từ 

Các thủy vân cần phải bền vững trước những tấn công nhằm xóa bỏ chúng Ví thể với tư 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  như đã nói ở trên

Ngược lại, trong các lược đồ thủy vân dễ vỡ, khi có bất kỳ tần công nào lên dữ liệu thì các thủy vân cần không còn nguyên vẹn Vì vậy, với tư cách người tấn công, Mallory mong muốn thay đổi  bộ trong quan hệ R của Alice

mà vẫn không làm thay đổi thủy vân Khi đó, nếu những thay đổi của Mallory làm thay đổi các thủy vân được giấu thì ta có thể kết luận rằng quan hệ đã bị tấn công

1.3.3 Khả năng cập nhật dữ liệu

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 được thêm vào hoặc bị sửa đổi

Tuy nhiên, khi quan hệ R đã được thủy vân được cập nhật dữ liệu thì Bob

sẽ xem đây là các tấn công trên quan hệ R Để giải quyết vấn đề này, Alice có thể cập nhật và thủy vân lại quan hệ R và gửi sang cho Bob Vấn đề này giải quyết cho bài toán đảm bảo tính toàn vẹn của quan hệ trong quá trình truyền tải

1.3.4 Tính ẩn và hiện

Hầu hết trong các lược đồ thủy vân, thuỷ vân có tính ẩn, không dễ nhận thấy được bằng mắt thường của con người Sự thay đổi do các dấu hiệu thuỷ vân gây ra cho dữ liệu quan hệ không được làm giảm giá trị sử dụng của cơ sở

dữ liệu quan hệ Hơn nữa, các phép đo thống kê thông thường như trung bình, phương sai của các thuộc tính số cũng không nên bị ảnh hưởng đáng kể

Tuy nhiên, trong một số trường hợp, thủy vân có tính hiện, dễ dàng nhận thấy bằng mắt thường hoặc bằng một số phương pháp kiểm tra Nhưng sự thay đổi do các thủy vân gây ra cho dữ liệu quan hệ không làm ảnh hưởng tới

giá trị sử dụng của cơ sở dữ liệu quan hệ Tính hiện của dữ liệu có thể giúp cho việc dễ vỡ của thủy vân khi có bất kỳ tấn nào trên dữ liệu được nhúng 1.3.5 Phát hiện mù

Việc phát hiện thuỷ vân không nên đòi hỏi các thông tin về cơ sở dữ liệu quan hệ gốc và cả thuỷ vân gốc Một hệ thống thủy vân như vậy được 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 cơ sở dữ liệu quan hệ cho dù quan hệ gốc đã được cập nhật

Tuy nhiên, để phát hiện mù được đối với cơ sở dữ liệu thì một số thông số liên quan đến chủ sở hữu vẫn là cần thiết để chứng minh cơ sở dữ liệu thuộc quyền sở hữu hoặc chứng minh tính toàn vẹn của cơ sở dữ liệu

1.4 Những tấn công trên hệ thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ

Vì các cơ sở dữ liệu quan hệ luôn được cập nhật nên các thuỷ vân được giấu trong một quan hệ có thể bị mất do những cập nhật thông thường cũng như các tấn công có chủ đích

1.4.1 Cập nhật thông thường

Giả sử Mallory lấy trộm dữ liệu của Alice mà không nhận ra nó đã được 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 Tức là các phép toán cập nhật thông thường như xóa, sửa, bổ sung các bộ trong cơ sở dữ liệu quan hệ

Các kỹ thuật thuỷ vân cần đảm bảo rằng người chủ cơ sở dữ liệu quan hệ 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

1.4.2 Tấn công có chủ đích

Mallory có thể biết dữ liệu anh ta ăn trộm có chứa thủy vân, nhưng anh ta

có thể cố xóa thủy vân này hoặc thử dùng các phương tiện khác để đòi quyền

sở hữu trái phép

Hệ thống đánh dấu cần phải đảm bảo Alice trước những tấn công gây hại của Mallory Nghĩa là các cơ sở dữ liệu quan hệ 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 đảm bảo người chủ cơ sở dữ liệu quan hệ trước những tấn công gây hại của kẻ trộm

Một số tấn công gây hại:

- Tấn công vào các bit: Cách tấn công gây hại đơn giản nhất là cố gắng phá huỷ thuỷ vân bằng cách cập nhật một số bit Nếu tên trộm Mallory có thể thay đổi tất cả các bit, 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 được nữa Do

đó, tác hại của một tấn công cần phải được xem xét trên cơ sở mối quan hệ giữa số bit mà Mallory và Alice thay đổi, vì mỗi thay đổi có thể được coi như một sai sót Càng có nhiều sai sót càng làm cho dữ liệu kém hữu dụng

- Tấn công ngẫu nhiên: Tấn công này sẽ gán các giá trị ngẫu nhiên cho một số vị trí bit nào đó Một tấn công zero hoá đặt các giá trị của một số vị trí bit bằng zero Một tấn công đổi bit sẽ đổi giá trị của một số vị trí bit từ 0 thành 1 hoặc ngược lại từ 1 thành 0 Các phép cập nhật thông thường có thể được 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 lượng của dữ liệu hơn mức cần

thiết Thậm chí, ngay cả khi đoán đúng thì dữ liệu của anh ta cũng không tương thích với dữ liệu của người 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 ngược

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

1.5 Các ứng dụng chủ yếu của thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ

1.5.1 Bảo vệ bản quyền hoặc chứng minh quyền sở hữu

Ngày nay, việc bảo vệ bản quyền hoặc chứng minh quyền sở hữu

(Copyright Protection or Proving Ownership) đối với các nguồn cơ sở dữ liệu

quan hệ ở bên ngoài là một vấn đề quan trọng trong các môi trường ứng dụng dựa vào Internet và trong nhiều ứng dụng phân phối dữ liệu Đây là ứng dụng

cơ bản nhất của kỹ thuật thủy vân Một thông tin nào đó (hay còn gọi là thủy vân) mang ý nghĩa quyền sở hữu sẽ được nhúng vào trong dữ liệu quan hệ Thuỷ vân đó chỉ một mình người chủ sở hữu hợp pháp cơ sở dữ liệu quan hệ

đó có và được dùng làm minh chứng cho bản quyền sản phẩm

Vấn đề chứng minh bản quyền hay quyền sở hữu cơ sở dữ liệu cần được thực hiện bởi một bên thứ ba Bên thứ ba có thể là một tổ chức thuộc chính phủ hay một tổ chức cá nhân làm việc trong ngành chứng thực có uy tín và được cấp phép chứng thực

Để có thể chứng thực quyền sở hữu cơ sở dữ liệu, chủ sở hữu cơ sở dữ liệu cần phải đăng ký với tổ chức chứng thực các thông tin liên quan vào trong một văn bản được gọi là giấy chứng thực Giấy chứng thực bao gồm các

thông tin như: Định danh của chủ sở hữu cơ sở dữ liệu, khóa thủy vân, thủy vân, các thông tin pháp lý và tổ chức uy tín cấp giấy chứng thực

Các thông tin pháp lý bao gồm: thời gian bắt đầu có hiệu lực, thời gian kết thúc, thời gian giấy chứng thực lần đầu tiên Các thông tin này giúp cho việc xem xét quyền sở hữu cơ sở dữ liệu và cũng là các thông tin pháp lý được sử dụng khi có tranh cãi về quyền sở hữu cơ sở dữ liệu

Việc chứng minh quyền sở hữu cơ sở dữ liệu được thực hiện qua các bước sau:

- Kiểm tra các thông tin pháp lý còn thỏa mãn hay không

- Sử dụng các thông tin về khóa thủy vân, thủy vân, cơ sở dữ liệu và thuật toán phát hiện thủy vân để xác minh quyền sở hữu

- Kết luận quyền sở hữu và cấp một giấy chứng nhận mới

1.5.2 Chứng minh tính toàn vẹn

Một tập thông tin sẽ được giấu trong cơ sở dữ liệu quan hệ Sau đó, các thông tin này sẽ được sử dụng để nhận biết xem dữ liệu gốc có bị thay đổi hay không Bằng kỹ thuật thuỷ vân, người ta có thể lấy thông tin đã giấu vào trong

dữ liệu quan hệ đó ra Nếu thông tin lấy ra trùng với thông tin ban đầu đem giấu thì chứng tỏ dữ liệu gốc không bị thay đổi hay là toàn vẹn Ngược lại, thông tin lấy ra và thông tin ban đầu có sự khác biệt thì chứng tỏ dữ liệu đã bị thay đổi, hoặc bị xuyên tạc

Trong các ứng dụng thực tế, người ta mong muốn tìm được vị trí bị xuyên tạc, phân biệt được các thay đổi và khôi phục lại được dữ liệu gốc Tuy nhiên, việc đáp ứng được tất cả các yêu cầu trên là vô cùng khó khăn Ngay cả bản thân việc xác định vị trí bị xuyên tạc trong cơ sở dữ liệu quan hệ cũng đã rất khó và thường phải có thêm các ràng buộc cần thiết Chẳng hạn như, khoanh vùng xuyên tạc tại một khu vực (nhóm) sẽ dễ hơn rất nhiều so với xác định vị trí chính xác của xuyên tạc

Cũng tương tự như vậy, việc phân biệt các thay đổi và khôi phục dữ liệu gốc cũng gặp những khó khăn nhất định Việc khôi phục dữ liệu gốc thường chỉ thực hiện được đối với những thay đổi nhỏ (thường là một thuộc tính của một bộ) Tuy nhiên, để có thể khôi phục được như vậy cũng yêu cầu rất nhiều ràng buộc

1.6 Các lƣợc đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ

Thuỷ vân trên cơ sở dữ liệu quan hệ là một lược đồ mới và rất phức tạp Cho đến nay mới chỉ có một số cách tiếp cận bài toán thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ Việc lựa chọn lược đồ thủy vân phụ thuộc vào yêu cầu của ứng dụng Các lược đồ thủy vân được chia làm hai loại chính:

- Lược đồ thủy vân được sử dụng cho bảo vệ bản quyền cơ sở dữ liệu

- Kỹ thuật thuỷ vân sử dụng các bit ít ý nghĩa nhất (LSB)

- Kỹ thuật thuỷ vân sử dụng các bit ý nghĩa nhất (MSB)

- Lược đồ thủy vân dựa trên hoán vị

Các lược đồ thủy vân sử dụng đảm bảo tính toàn vẹn cho cơ sở dữ liệu quan hệ gồm có:

- Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính kiểu số chấp nhận những thay đổi nhỏ

- Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính không phải kiểu số

- Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính phân loại

1.6.1 Lược đồ thủy vân sử dụng các bit ít ý nghĩa nhất (LSB)

Ý tưởng:

Lược đồ thủy vân [1] sử dụng các bit ít ý nghĩa nhất (LSB) được sử dụng cho cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính kiểu số chấp nhận được những thay đổi nhỏ mà không làm ảnh hưởng tới ý nghĩa của dữ liệu Kỹ thuật này

sử dụng các bit ít ý nghĩa nhất của các bộ trong cơ sở dữ liệu quan hệ để xây dựng ra thủy vân nhúng cho toàn bộ cơ sở dữ liệu Đồng thời, sử dụng mức ý nghĩa để phát hiện thủy vân đã được nhúng vào trong cơ sở dữ liệu

dữ liệu R trùng với cơ sở dữ liệu R và các thuộc tính còn lại chỉ chứa các giá

trị 0 hoặc 1 Cơ sở dữ liệu R’ được xây dựng dựa trên các bit ý nghĩa nhất của

cơ sở dữ liệu gốc R

Quá trình nhúng sử dụng khóa bí mật cùng với cơ sở dữ liệu gốc R nhằm sinh ra một cơ sở dữ liệu tương ứng R’ chỉ chứa các giá trị 0 hoặc 1 như nói ở trên Sau quá trình nhúng thủy vân, cơ sở dữ liệu R’, khóa bí mật và mức ý nghĩa sẽ được đăng kí quyền sở hữu bởi một bên thứ 3 có thẩm quyền

Khi có nghi ngờ cơ sở dữ liệu bị sao chép, các dữ liệu được đăng kí sẽ được sử dụng để chứng minh bản quyền cơ sở dữ liệu

Ưu điểm:

- Cơ sở dữ liệu không bị thay đổi sau khi nhúng thủy vân

- Là một trong những kỹ thuật đầu tiên cho việc bảo vệ bản quyền cơ sở

1.6.3 Lược đồ thủy vân dựa trên hoán vị

Ý tưởng: Lược đồ thủy vân [5] dựa trên hoán vị được sử dụng chủ yếu cho

cơ sở dữ liệu chứa các thuộc tính kiểu số Kỹ thuật này hoán đổi vị trí giá trị của một số thuộc tính trong một vài bộ của cơ sở dữ liệu với nhau thỏa mãn một khoảng cách được xây dựng Sử dụng số lượng các giá trị bị hoán đổi để kiểm soát sự sai khác của cơ sở dữ liệu nằm trong một giới hạn mà cơ sở dữ liệu có thể chấp nhận được

Ưu điểm:

- Có thể áp dụng cho nhiều loại dữ liệu Tuy nhiên, sử dụng tốt nhất cho

dữ liệu kiểu số

- Kỹ thuật này là cải tiến một số nhược điểm của hai kĩ thuật LSB và MSB

Nhược điểm:

- Cơ sở dữ liệu vẫn bị sửa đổi tuy chỉ ở một số lượng bộ nhất định và được kiểm soát bởi khoảng cách

- Việc xây dựng hàm khoảng cách khó khăn

- Việc cân đối giữa khả năng nhận nhầm và đoán sai phụ thuộc vào mức

ý nghĩa và tỉ lệ hoán vị khó xác định

1.6.4 Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa thuộc tính phân loại

Ý tưởng:

Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính phân loại [6],

áp dụng cho các cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính không chấp được bất kỳ thay đổi nào trên dữ liệu Kỹ thuật sử dụng việc hoán đổi vị trí của các

bộ trong cơ sở dữ liệu như là việc đánh dấu thủy vân Quá trình nhúng thủy vân và phát hiện thủy vân được thực hiện trên từng nhóm một cách độc lập Các vấn đề liên quan đến thuật toán sẽ được trình bày chi tiết trong chương 2 1.6.5 Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa thuộc tính kiểu số chấp nhận những thay đổi nhỏ

Ý tưởng:

Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính kiểu số chấp nhận được những thay đổi nhỏ [12] sử dụng tính chất “di truyền” của hàm XOR nhằm khôi phục lại các giá trị bị sửa đổi Kỹ thuật thay thế 2 bit ít quan trọng nhất trong từng bộ của cơ sở dữ liệu quan hệ bằng các bit thủy vân nhúng được tính toán Quá trình nhúng thủy vân và phát hiện thủy vân được thực hiện trên từng nhóm một cách độc lập

Ưu điểm:

- Khoanh vùng và khôi phục lại dữ liệu gốc trong cơ sở dữ liệu

- Dễ dàng cài đặt thuật toán

Nhược điểm:

- Cơ sở dữ liệu bị sửa đổi và chỉ áp dụng được cho cơ sở dữ liệu chứa các thuộc tính kiểu số

- Khả năng khôi phục dữ liệu chưa cao

1.6.6 Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính không phải kiểu số

Ý tưởng:

Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính không phải kiểu số nhúng các ký tự vào trong các thuộc tính không phải kiểu số có tác động thấp và sử dụng chúng để xác định sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu quan

hệ

Ưu điểm:

- Là một hướng nghiên cứu mới về thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ trên các thuộc tính không phải kiểu số

- Áp dụng cho cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính là tiếng Việt

- Phát hiện và khoanh vùng các giả mạo trên từng nhóm độc lập Khả năng sử dụng tiếp dữ liệu lớn khi có tấn công xảy ra

KẾT CHƯƠNG

Ở trong chương 1 này, tác giả đã nghiên cứu những vấn đề sau:

 Tổng quan về thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ

- Một số khái niệm cơ bản: Khái niệm thủy vân, lịch sử phát triển của thuỷ vân, mô hình tổng quát của lược đồ thủy vân

- Thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ

- Khái niệm về khóa thủy vân

- Hàm băm mật mã: Khái niệm hàm băm, tính chất của hàm băm, hàm băm mật mã MD5

- Dữ liệu

 Sự cần thiết của các kỹ thuật thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ

 Các yêu cầu cơ bản của thuỷ vân trên cơ sở dữ liệu quan hệ

 Các ứng dụng chủ yếu của thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ

- Bảo vệ bản quyền hoặc chứng minh quyền sở hữu

- Chứng minh tính toàn vẹn

 Các lƣợc đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ

- Lược đồ thủy vân sử dụng các bit ít ý nghĩa nhất (LSB)

- Lược đồ thủy vân sử dụng các bit ý nghĩa nhất (MSB)

- Lược đồ thủy vân dựa trên hoán vị

- Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa thuộc tính phân loại

- Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa thuộc tính kiểu số chấp nhận những thay đổi nhỏ

- Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thuộc tính không phải kiểu số