Đang tải... (xem toàn văn)
Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ dựa trên kỹ thuật tối ưu hoá áp dụng giải thuật di truyền
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Họ tên tác giả VŨ VĂN HUY Tên đề tài THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ DỰA TRÊN KỸ THUẬT TỐI ƢU HOÁ ÁP DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2009 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Họ tên tác giả VŨ VĂN HUY Tên đề tài THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ DỰA TRÊN KỸ THUẬT TỐI ƢU HOÁ ÁP DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 604801 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS BÙI THẾ HỒNG Thái Nguyên - 2009 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Thủy vân sở liệu quan hệ dựa kỹ thuật tối ƣu hoá áp dụng giải thuật di truyền” cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu sử dụng luận văn trung thực Các kết nghiên cứu trình bày luận văn chưa công bố cơng trình khác Vũ Văn Huy LỜI NĨI ĐẦU Để hồn thành luận văn này, trước tiên tơi xin chân thành cảm ơn bảo tận tình TS Bùi Thế Hồng, người nhiệt tình bảo góp ý giúp tơi hồn thành luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn Khoa Công nghệ thông tin – Đại học Thái Nguyên, Viện Công nghệ thông tin tạo điều kiện giúp tơi hồn thành luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn bạn Võ Phúc Nguyên – Gv Khoa Điện Tử - ĐH Kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên trợ giúp nhiều q trình hồn thành luận văn Lời sau xin chân thành cảm ơn người thân gia đình bạn đồng nghiệp động viên tơi hồn thành luận văn Vũ Văn Huy -1- MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU MỞ ĐẦU Lý lựa chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu Phƣơng pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học ý nghĩa thực tiễn đề tài Cấu trúc luận văn CHƢƠNG – TỔNG QUAN VỀ THUỶ VÂN VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 1.1 Cơ kỹ thuật giấu tin 10 1.1.1 Khái niệm giấu tin 10 1.1.2 Phân loại kỹ thuật giấu tin 10 1.1.3 Mục đích giấu tin 12 1.1.4 Môi trƣờng giấu tin 12 1.2 Cơ thuỷ vân 14 1.2.1 Khái niệm thuỷ vân 14 1.2.2 Một số vấn đề có liên quan đến thuỷ vân 16 1.2.3 Khái niệm thuỷ vân sở liệu 17 1.3 Một số ứng dụng thuỷ vân 18 1.3.1 Bảo vệ quyền tác giả (copyright protection) 18 1.3.2 Phát xuyên tạc thông tin (authentication and tamper detection) 18 1.3.3 Lấy dấu vân tay hay dán nhãn (fingerprinting and labeling) 19 1.3.4 Điều khiển thiết bị (Device control) 19 1.3.5 Theo dõi trình sử dụng (Tracking) 19 1.3.6 Theo dõi truyền thông (Broadcast Monitoring) 19 1.3.7 Truyền tin bí mật (Concealed Communication) 20 1.4 Giải thuật di truyền 20 CHƢƠNG – THỰC TRẠNG NGHIÊN CỨU THUỶ VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ 22 2.1 Tình hình nghiên cứu nƣớc 22 2.2 Tình hình nghiên cứu giới 22 2.2.1 Theo kiểu liệu (Data type) 23 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -22.2.2 Theo kiểu biến dạng (Distortion) 23 2.2.3 Theo độ nhạy (Sensitivity) 24 2.2.4 Theo thông tin thuỷ vân (watermark information) 25 2.2.5 Tính kiểm tra đƣợc 26 2.2.6 Theo cấu trúc liệu (Data structure) 27 CHƢƠNG – NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 29 3.1 Phân hoạch liệu 29 3.2 Nhúng thuỷ vân 33 3.2.1 Mã hoá bit đơn 34 3.2.2 Áp dụng giải thuật di truyền giải toán tối ƣu 38 3.2.3 Thuật toán nhúng thuỷ vân 41 3.2.4 Đánh giá ngƣỡng giải mã 42 3.3 Giải mã thuỷ vân 46 3.4 Kết thực nghiệm 48 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 52 PHỤ LỤC 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO 57 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -3- DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ MSB (Most significant bit): Bit ý nghĩa LSB (Least significant bit): Bit ý nghĩa MAC (Message Authentication Code) : Mã xác thực thông điệp GA (Genetic Algorithms): Giải thuật di truyền Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -4- DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Một cách phân loại kỹ thuật giấu tin 11 Hình Cách phân hoạch liệu 32 Hình Thống kê phân bố tập Xmax, Xmin cách lấy ngưỡng T* 45 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -5- DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng Danh mục ký hiệu 30 Bảng Thống kê công với số lần công 20 51 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -6- MỞ ĐẦU Lý lựa chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu Phƣơng pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học ý nghĩa thực tiễn Cấu trúc luận văn Lý lựa chọn đề tài Ngày nay, ứng dụng sản phẩm số bao gồm sở liệu quan hệ phát triển phân phối rộng khắp mơi trường Internet, việc chứng minh quyền sở hữu sản phẩm sau chuyển giao vấn đề cần thiết Việc thực thi quyền sở hữu liệu yêu cầu quan trọng đòi hỏi giải pháp đồng bộ, bao gồm khía cạnh kỹ thuật, tổ chức, luật pháp Mặc dù chưa có giải pháp tồn diện năm gần đây, kỹ thuật thuỷ vân đóng vai trị định nhằm giải vấn đề quyền sở hữu Hiện nay, có vài cách tiếp cận toán thuỷ vân liệu quan hệ đề xuất Tuy nhiên, kỹ thuật không bền vững trước công thông thường công gây hại, cần có kỹ thuật thủy vân sở liệu quan hệ có độ bền vững cao công xoá, sửa, chèn ghi Luận văn “thủy vân sở liệu quan hệ dựa kỹ thuật tối ưu hoá áp dụng giải thuật di truyền” trình bày kỹ thuật thuỷ vân sở liệu Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 45 tiểu hoá xác suất xảy lỗi giải mã nâng cao độ bền thuỷ vân nhúng khả giải mã thành cơng tăng Hình Thống kê phân bố tập Xmax, Xmin cách lấy ngưỡng T* Ở hình trên, đường chấm gạch nằm hai phân phối làm cực tiểu hoá xác suất xảy lỗi giải mã Xác suất xảy lỗi giải mã phụ thuộc vào ràng buộc sử dụng Nếu ràng buộc sử dụng chặt lượng thay đổi cho liệu D khơng đủ cho chèn thuỷ vân Tất xác suất xảy lỗi giải mã thuỷ vân làm giảm cách nhúng thuỷ vân nhiều lần liệu đó, lặp lại mã sửa sai Sau nhiều lần chạy thử nghiệm kết giải mã, tác giả luận văn nhận thấy rằng, ngưỡng giải mã T* nằm miền thuộc phần giao hai phân phối giải mã bit giải mã bit Miền giao thường nằm ngồi khoảng tin cậy tính thống kê tập Xmax Xmin Vì vậy, để Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 46 đơn giản tăng tốc độ xử lý tính tốn lập trình, tác giả tính tốn giá trị ngưỡng giải mã T* cách lấy giá trị trung bình tập thống kê Xmax Xmin này: + Lấy giá trị cực đại tập Xmin + Lấy giá trị cực tiểu tập Xmax T* = Min( X max ) Max( X ) Theo kết thực nghiệm tác giả nhận thấy rằng, ngưỡng giải mã T* phụ thuộc vào phân phối tập Xmax Xmin, phân phối hai tập cách xa làm cực tiểu hố lỗi giải mã Điều phụ thuộc nhiều vào kỹ thuật áp dụng dùng để giải toán tối ưu hoá, kỹ thuật GA 3.3 Giải mã thuỷ vân Thuật toán phát thuỷ vân lấy thuỷ vân nhúng nhờ tham số bí mật gồm có: KS, m, , c, T Q trình giải mã thuỷ vân thực thông qua ba bước chính: Phân hoạch, giải mã bầu chọn theo đa số + Phân hoạch tập liệu chứa thuỷ vân: Kỹ thuật phân hoạch trình bày kỹ phần [3.1] Đầu vào bao gồm: i) Bộ liệu thuỷ vân DW ii) Khố bí mật KS iii) Số phần phân hoạch m Bộ liệu đạt DW phần phân hoạch S , , S m 1 Mỗi phần chứa bit thuỷ vân đơn mã hoá Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 47 + Giải mã để lấy bít nhúng: Sử dụng lược đồ giải mã ngưỡng dựa vào ngưỡng tối ưu T làm cực tiểu hoá xác suất xảy lỗi giải mã nói phần [3.2.4] Nếu kích cỡ phần liệu nhỏ bít giải mã khơng thực hiện, ngược lại giải mã nhờ lược đồ giải mã ngưỡng Thuỷ vân W bl 1 , , b0 nhúng vài lần liệu, bít thuỷ vân lấy vài lần nơi mà bít bi lấy từ phần S k với k mod l i Các bít lấy giải mã nhờ kỹ thuật bầu chọn theo đa số Mỗi bít bi lấy m lần l + Kỹ thuật bầu chọn theo đa số: Bit bi định số lượng bit hay bit tổng số bit bi giải mã Ví dụ bit b2 nhúng 10 lần vào sở liệu, sau giải mã, kết giải mã thuỷ vân thu giả sử bit bit Vậy kết luận kỹ thuật bình chọn theo đa số bit b2 bit (b2 = 0) Với kỹ thuật bầu chọn theo đa số thuỷ vân nhận bền vững trước số công chèn thêm liệu, sửa đổi liệu, xố liệu, ngưỡng giải mã chọn tuân thủ theo nguyên lý xác suất thống kê nhằm làm cực tiểu hoá lỗi giải mã Thuật toán phát thuỷ vân sau: Algorithm: detect_watermark Input: Tập liệu thuỷ vân Dw, m, c, , Ks, T*, độ dài thuỷ vân l Output: Chuỗi thuỷ vân nhúng WD Set ones[0, , l-1] //Tập bit giải mã bit Set zeros[0, , l-1] //Tập bit giải mã bit S0,…., Sm-1 get_pertitions(Dw, Ks, m) for j = to m – if |Sj| Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 48 i j mod l value (Sj, 0, c) if value T* ones[i] ones[i] + 10 else 11 zeros[i] zeros[i] + 12 for j = to l -1 13 if ones[j] > zeros[j] 14 WD[j] 15 else if ones[j] < zeros[j] 16 WD[j] 17 else 18 WD[j] x 19 Return WD Trường hợp quan hệ đa thuộc tính đàn hồi ( bền vững) thuỷ vân tăng lên nhúng thuỷ vân nhiều thuộc tính 3.4 Kết thực nghiệm Bộ liệu thực nghiệm luận văn liệu tự tạo giả định số liệu điện sinh hoạt vùng đó, liệu bao gồm 8000 Để cho đơn giản trình cài đặt thực nghiệm, giả sử liệu bao gồm trường, trường khố quan hệ, trường trường chọn để nhúng thuỷ vân Các thơng số dùng cho q trình thí nghiệm bao gồm: + Hàm băm: MD5 + Khố bí mật: KS = 97 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 49 + Số phân vùng: m = 30 + Tham số bí mật c = 0.75 + Chuỗi bit đem nhúng (watermark): 10101 + Kích cỡ nhỏ phân vùng: = 10 + Số cặp dùng cho trình sinh sản GA: cặp = 10 cá thể + Số hệ tiến hoá: 50 + Số cá thể khởi tạo ngẫu nhiên ban đầu: 50 + Ràng buộc thay đổi liệu: 8%% (0.008) Bộ liệu thiết kế chứa file định dạng Excel với tên Data.xls Tác giả dùng Matlab 7.04 làm môi trường cài đặt ứng dụng Thí nghiệm chạy hệ thống có cấu hình Intel Pentium IV Ghz, 512 MB Ram Sau nhiều lần chạy thử nghiệm tác giả nhận thấy, tốc độ giải mã thuỷ vân nhanh gấp nhiều lần tốc độ nhúng thuỷ vân (trung bình từ 10 đến 15 lần) Thử nghiệm với công kết sau: Thực công kiểu công 20 lần, lần tác động số lượng ghi khác nhau, kết thống kê bảng Căn vào bảng thống kê cơng sau q trình thực nghiệm tác giả có nhận xét sau: + Tỉ lệ thành công kiểu công thay đổi liệu cao Khi thay đổi thông số đầu vào khoảng cho phép liệu thay đổi 0.05, số lượng bị thay đổi 7500 (trên tổng số 8000 bộ) tương đương với 90% tổng số bị thay đổi tỉ lệ thành công giải mã thuỷ vân 60% (khoảng 63%) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 50 + Tỉ lệ giải mã thuỷ vân thành công kiểu cơng xố so với kiểu cơng thay đổi liệu i) Với số lượng cho phép xố 30% tổng số tỉ lệ giải mã thành công 40% ii) Với 50% số bị xố tỉ lệ giải mã thành công/thất bại 15% + Tỉ lệ giải mã thuỷ vân thành công/thất bại kiểu công chèn thêm vào sở liệu thấp i) Nếu chèn trung bình khoảng 7.5% đến 8% tổng số vào sở liệu tỉ lệ giải mã thành công 50% ii) Nếu chèn thêm 10% (khoảng 12%) số lượng vào sở liệu tỉ lệ giải mã thành cơng 0% Các thơng số bị thay đổi thay đổi thông số đầu vào như: Tăng giảm khoảng thay đổi cho phép liệu nhúng thuỷ vân; độ ngẫu nhiên việc công (phá hoại); số lượng phân vùng kèm với độ lớn liệu (tổng số bộ) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 51 - Loại công Xoá Chèn Sửa Số ghi bị tác động Thành công (lần) Thất bại (lần) Thành công (lần) Thất bại (lần) Thành công (lần) Thất bại (lần) 100 200 300 500 600 20 20 20 20 20 20 18 20 20 20 17 18 18 10 10 19 1000 1500 2000 14 20 17 14 20 19 13 20 18 2500 3000 4000 5000 6000 7000 7500 12 20 18 16 20 18 17 20 16 19 20 12 20 20 11 20 20 11 20 20 12 Bảng Thống kê công với số lần cơng 20 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 52 - KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Như vậy, để tiến hành thuỷ vân giải mã thuỷ vân sở liệu quan hệ, trình thực cần tiến hành qua hai phần nhúng thuỷ vân giải mã thuỷ vân nhúng Việc nhúng thuỷ vân thực thông qua ba bước nhỏ là: Phân hoạch liệu, nhúng thuỷ vân vào phân hoạch tính tốn ngưỡng tối ưu giải mã + Mục đích phân hoạch chia nhỏ liệu thành nhóm ghi (phân hoạch) cho nhóm ghi chọn sở liệu ngẫu nhiên Để tăng tính ngẫu nhiên đảm bảo tính bí mật trình lựa chọn ghi phân vào phân vùng trình phân hoạch thực với hàm băm mật mã (HMAC) Một số dạng hàm băm đáp ứng tiêu chí áp dụng MD5, SHA-0, SHA1… Việc lựa chọn hàm băm có ảnh hưởng đến tốc độ tính tốn phân hoạch liệu, điều tuỳ thuộc vào số word lựa chọn sử dụng hàm băm + Việc nhúng thuỷ vân tính tốn cách hợp lý để đảm bảo thay đổi liệu giới hạn cho phép Thuật toán GA áp dụng phần nhằm tính tốn giá trị tối ưu để chèn bit vào phân hoạch Việc giải toán tối ưu áp dụng giải thuật GA nhằm đưa hai tập thống kê Xmax Xmin cho phân phối hai tập cách xa nhau, điều giúp làm cực tiểu hoá lỗi giải mã, đồng thời điểm mấu chốt giúp cho kỹ thuật thuỷ vân đàn hồi trước công thông thường + Căn vào hai tập thống kê Xmax Xmin lưu lại trình nhúng bit thuỷ vân, nguyên tắc xác suất thống kê áp dụng để tính tốn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 53 ngưỡng giải mã tối ưu cho toán Việc chọn ngưỡng giải mã tối ưu có ảnh hưởng lớn đến tính xác trình giải mã, đặc biệt trường hợp liệu thuỷ vân bị công Quá trình giải mã thuỷ vân thực qua ba bước là: Phân hoạch liệu nhúng thuỷ vân, giải mã thuỷ vân, bình chọn theo đa số Trong trình giải mã thuỷ vân sử dụng số tham số trình nhúng thuỷ vân tham số bí mật (số phần phân hoạch, khố bí mật), tập thống kê Xmax, Xmin Với kỹ thuật giải mã dùng phương pháp bình chọn theo đa số trình giải mã không cần thông tin liệu gốc giải mã thuỷ vân nhúng Mặc dù kỹ thuật thuỷ vân sử dụng GA để giải toán tối ưu trường hợp phù hợp, nhiên kỹ thuật GA áp dụng ứng dụng với tốn khơng lồi, khơng tuyến tính cao khơng u cầu q khắt khe thời gian tính tốn Kỹ thuật GA cần nghiên cứu thêm để cải tiến tốc độ tính tốn làm giải vấn đề tối ưu hoá tốt Hướng nghiên cứu để phát triển đề tài theo tác giả đề nghị là: + Cải tiến hàm giấu để GA hội tụ nhanh nhằm làm tăng tốc độ nhúng thuỷ vân + Cải tiến cách sinh sản cá thể quần thể để GA có kết tối ưu tốt + Cải tiến hàm đánh giá GA để có đa dạng cá thể quần thể GA nhằm thu cá thể tốt sau lần tiến hoá + Nghiên cứu giải pháp để tránh trường hợp tối ưu cục (giả tối ưu) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 54 - PHỤ LỤC Các hàm băm ứng dụng nhiều lĩnh vực, chúng thường thiết kế phù hợp với ứng dụng Một hàm băm tốt phép biến đổi "một chiều", nghĩa khơng có phương pháp thực tiễn để tính tốn liệu vào tương ứng với giá trị băm mong muốn, việc giả mạo khó khăn Một hàm chiều mật mã học điển hình khơng có tính chất hàm đơn ánh tạo nên hàm băm hiệu Các hàm băm dành cho việc phát sửa lỗi tập trung phân biệt trường hợp mà liệu bị làm nhiễu trình ngẫu nhiên Khi hàm băm dùng cho giá trị tổng kiểm, giá trị băm tương đối nhỏ dùng để kiểm chứng file liệu có kích thước tùy ý chưa bị sửa đổi Hàm băm dùng để phát lỗi truyền liệu Tại nơi gửi, hàm băm tính cho liệu gửi, giá trị băm gửi liệu Tại đầu nhận, hàm băm lại tính lần nữa, giá trị băm khơng trùng lỗi xảy q trình truyền Việc gọi kiểm tra dư (redundancy check) * Hàm băm MD5 (Message-Digest algorithm 5) MD5 hàm băm để mã hoá với giá trị băm 128bit Từng xem chuẩn Internet, MD5 sử dụng rộng rãi chương trình an ninh mạng, thường dùng để kiểm tra tính nguyên vẹn tập tin MD5 thiết kế Ronald Rivest vào năm 1991 để thay cho hàm băm trước đó, MD4 (cũng ơng thiết kế, trước MD2) MD5 có ứng dụng quan trọng: 1/ MD5 sử dụng rộng rải giới phần mềm để đảm bảo Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 55 tập tin tải không bị hỏng Người sử dụng so sánh thơng số kiểm tra phần mềm MD5 công bố với thông số kiểm tra phần mềm tải MD5 2/ MD5 dùng để mã hoá mật Mục đích việc mã hố biến đổi chuổi mật thành đoạn mã khác, cho từ đoạn mã khơng thể lần trở lại mật Có nghĩa việc giải mã khơng thể phải khoãng thời gian dài (đủ để làm nản lịng kẻ cơng) Thuật giải MD5 biến đổi thơng điệp có chiều dài thành khối có kích thước cố định 128 bits Thông điệp đưa vào cắt thành khối 512 bits Thông điệp đưa vào đệm để chiều dài chia hết cho 512 Bộ đệm hoạt động sau: - Trước tiên chèn bit vào cuối thông điệp - Tiếp hàng loạt bit Zero chiều dài nhỏ bội số 512 khoảng 64 bit - Phần lại lấp đầy số nguyên 64 bit biểu diễn chiều dài ban đầu thơng điệp Thuật tốn MD5 hoạt động 128 bit Chia nhỏ thành từ 32 bit, kí hiệu A,B,C D Các giá trị số cố định Sau thuật tốn luân phiên hoạt động khối 512 bit Mỗi khối phối hợp với Quá trình xữ lý khối thông điệp bao gồm bước tương tự nhau, gọi vòng (“round”) Mỗi vòng lại gồm 16 trình tương tự dựa hàm chiều F, phép cộng module phép xoay trái… Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Ngun http://www.lrc-tnu.edu.vn - 56 Hình bên mơ tả q trình vịng Có hàm chiều F sử dụng Mỗi vịng sử dụng hàm khác Hàm băm MD5 (còn gọi hàm tóm tắt thơng điệp - message degests) trả chuỗi số thập lục phân gồm 32 số liên tiếp Dưới ví dụ mơ tả kết thu sau băm MD5("K6CH") = 56861ffa22479429ba47cffeca03304e MD5("k6ch") = 11df758de80935b75b2a7bc1479aa164 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 57 - TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] “Nghiên cứu Phát triển Kỹ thuật Thuỷ vân Cơ sở Dữ liệu Quan hệ”, Báo cáo kết nghiên cứu đề tài sở 2008, 12/2008, Phòng CSDL & LT [2] Bùi Thế Hồng, Nguyễn Thị Thu Hằng, Lƣu Thị Bích Hƣơng, “Thủy vân sở liệu quan hệ”, Tạp chí Khoa học & Công nghệ, ĐH Thái Nguyên, 2009 [3] Vũ Ba Đình, “Giấu thơng tin sở liệu khơng gian”, Tạp chí nghiên cứu khoa học kỹ thuật công nghệ Quân sự, số 4, 30-37 [4] Vũ Ba Đình, Nguyễn Xn Huy, “Thuộc tính chẵn lẻ áp dụng kỹ thuật giấu tin bền vững”, Kỷ yếu Hội thảo FAIR: Nghiên cứu ứng dụng CNTT, NXB KHKT Hà Nội, 2004 [5] Hoàng Kiếm, “Giải thuật di truyền - Cách giải toán tự nhiên máy tính”, NXB Khoa học kỹ thuật, 2000 [6] Nguyễn Đình Thúc, “Trí tuệ nhân tạo – Lập trình tiến hố”, Nhà xuất Giáo dục [7] R Agrawal, J Kiernan, “Watermarking Relational Databases” in Proceedings of the 28th VLDB Conference, Hong Kong, China, 2002 [8] R Agrawal, P J Haas, and J Kiernan “Watermarking relational data: framework, algorithms and analysis*” The VLDB Journal (2003) [9] R Sion, M Atallah, S Prabhakar.“Watermarking Relational Databases” CERIAS TR 2002-28* Center for Education and Research in Information Assurance, Computer Sciences, Purdue University, 2002 [10] R Sion, M Atallah, and S Prabhakar “Rights Protection for Relational Data” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 16(6), June 2004 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 58 [11] R Sion, “Proving ownership over categorical data” ICDE 2004 [12] E Bertino, B.C Ooi, Y.Yang, and R Deng, “Privacy and ownership preserving of outsourced medical data” ICDE 2005 [13] Y Li, H Guo, and S Jajodia, “Tamper Detection and Localization for Categorical Data Using Fragile Watermarks” DRM 2004 [14] H Guo, Y Li, A Liu, and S Jajodia, “A Fragile Watermarking Scheme for Detecting Malicious Modifications of Database Relations” IS 2006 [15] R Sion, M Atallah, and S Prabhakar, “Rights Protection for Relational Data” SIGMOD 2003 [16] Y Li, V Swarup, and S Jajodia, “Fingerprinting Relational Databases: Schemes and Specialties” TDSC 2005 [17] Y Li, H Guo, and S Wang, “A Multi-Bit Watermark for Relational Data” JDM 2007 [18] Y Li and R Deng, “Publicly Verifiable Ownership Protection for Relational Databases” ASIACCS 2006 [19] Y Li, V Swarupand S Jajodia, “Constructing a Virtual Primary Key for Fingerprinting Relational Data” DRM 2003 [20] J Guo, Y Li, R Deng, and K Chen, “Rights Protection for Data Cubes” ISC 2006 [21] R Sion, M Atallah, and S Prabhakar, “Resilient Rights Protection for Sensor Streams” VLDB 2004 [22] M Shehab, E Bertino, A Ghafoor “Watermarking Relational Databases using Optimization Based Techniques” CERIAS Tech Report 2006-41 [23] MichaelArnold, MartinSchmucker, StephenD.Wolthusen, “Techniques and Applications of Digital Watermarking and ContentProtection”, ISBN1-58053-111-3, Tr 15-53, 2003 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 59 [24] Saraju P Mohanty, “Digital Watermarking : A Tutorial Review”, Dept of Comp Sc and Eng, Unversity of South Florida 2001 [25] J.J Eggers, “Information embedding and digital watermarking”, Standford University, 2002 [26] Juergen Seitz University of Cooperative Education Heidenheim, Germany, “Digital watermarking for digital media”, ISBN 1-59140-520-3 Tr 1-35 [27] YingjiuLi, “Database Watermarking: A Systematic View”, 2008 [28] http://www.pcworld.com.vn/pcworld/magazine.asp?t=mzdetail&atcl_id=5 f5e5c5b595f5e [29] http://www.cs.stonybrook.edu/~sion/research/ [30] www.watermarkingworld.org Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ... bền vững cao cơng xố, sửa, chèn ghi Luận văn ? ?thủy vân sở liệu quan hệ dựa kỹ thuật tối ưu hoá áp dụng giải thuật di truyền? ?? trình bày kỹ thuật thuỷ vân sở liệu Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại... hoạch liệu Nhúng thuỷ vân Giải mã thuỷ vân Các mục chương luận văn tập trung trình bày kỹ thuật áp dụng để nhúng thuỷ vân giải mã thuỷ vân sở liệu quan hệ Đó kỹ thuật thuỷ vân sở liệu quan hệ sử dụng. .. cận truyền thống dựa vào gradient áp dụng cho toán Thuật toán di truyền áp dụng để giải toán tối ưu hoá Việc giải toán tối ưu hoá khơng thiết phải tìm lời giải tối ưu tồn cục việc tìm lời giải
