Bảo vệ bản quyền các cơ sở dữ liệu quan hệ trong hệ thống quản lý giáo dục bằng kỹ thuật thủy vân.doc

DỊCH VỤ VIẾT THUÊ ĐỀ TÀI TRỌN GÓI ZALO/TELEGRAM : 0934.573.149
TẢI FLIE TÀI LIỆU – LUANVANTOT.COM
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG
A, B,
NGUYỄN TRẦN PHƯƠNG
BẢO VỆ BẢN QUYỀN CÁC CƠ SỞ DỮ
LIỆU QUAN HỆ TRONG HỆ THỐNG
QUẢN LÝ GIÁO DỤC BẰNG KỸ THUẬT
THỦY VÂN
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

THÁI NGUYÊN - 2016

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG
NGUYỄN TRẦN PHƯƠNG
BẢO VỆ BẢN QUYỀN CÁC CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN
HỆ TRONG HỆ THỐNG QUẢN LÝ GIÁO DỤC
BẰNG KỸ THUẬT THỦY VÂN
Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Mã số: 60 48 01 01
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA
HỌC
PGS.TS Bùi Thế Hồng

i
LỜI CẢM ƠN
Để thực hiện đề tài, ngoài nỗ lực của cá nhân thì rất cần đến sự hỗ trợ về
nhiều mặt, đó là nỗ lực của bản thân; tận tâm của các Thầy; chia sẻ kinh nghiệm của
đồng nghiệp; tạo điều kiện của lãnh đạo đơn vị về sự hỗ trợ về hạ tầng kỹ thuật,
v.v…, bên cạnh việc động viên khích lệ của gia đình trong quá trình học tập, nghiên
cứu. Đây là dịp, cá nhân tôi gửi lời cảm tạ đến các tổ chức, cá nhân đã tạo điều kiện
trực tiếp cũng như gián tiếp để luận văn được hoàn thành.
Với lý do như vậy, tác giả gửi lời cảm ơn đến các đồng nghiệp, lãnh đạo
trường Cao đẳng Kinh tế Kỹ thuật, lãnh đạo Ngành giáo dục tỉnh Hòa Bình. Đặc
biệt em cũng gửi lời tri ân tới các Thầy của trường Đại học Công nghệ thông tin &
Truyề n thông - Đại học Thái Nguyên; Viện Công nghệ thông tin - Viện Hàn Lâm
Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã nhiệt tình giảng dạy.
Cuối cùng, với lòng biết ơn sâu sắc học trò gửi đến PGS.TS Bùi Thế Hồng đã
tận tâm trong suốt thời gian hướng dẫn nghiên cứu, thực hiện đề tài và hoàn thiện
luận văn. Mặc dù rất cố gắng, nhưng lần đầu tiếp cận với công tác nghiên cứu khoa
học một cách bài bản, nên luận văn không thể tránh khỏi những thiếu sót mà bản
thân chưa nhận thức ra. Rất mong được sự góp ý của Thầy và các đồng nghiệp để
luận văn hoàn thiện hơn.
Xin chân thành cảm ơn!
Thái nguyên, ngày 10 tháng 05 năm 2016
Tác giả luận văn
Nguyễn Trần Phương

ii
LỜI CAM ĐOAN
Nội dung của luận văn chuyên ngành khoa học máy tính trình độ sau đại học
là sự thể hiện kết quả nghiên cứu của đề tài: “Bảo vệ bản quyền các cơ sở dữ liệu
quan hệ trong hệ thống quản lý giáo dục bằng kỹ thuật thủy vân”. Đây là nghiên
cứu của cá nhân dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS. Bùi Thế Hồng.
Những số liệu, kết quả đã được nêu trong luận văn đều được thực hiện trong
quá trình phân tích, thiết kế, xây dựng và thử nghiệm trong từng giai đoạn nghiên
cứu của đề tài. Vì vậy tôi xin cam đoan các kết quả này chưa từng được công bố
trong bất kỳ công trình nào khác trong chuyên ngành khoa học máy tính.
Tôi xin chịu trách nhiệm về nghiên cứu của mình.
Tác giả luận văn
Nguyễn Trần Phương

iii
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................. i
LỜI CAM ĐOAN.......................................................................................................ii
MỤC LỤC.................................................................................................................iii
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT............................................... vi
DANH MỤC CÁC BẢNG...................................................................................... viii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ................................................................................... ix
MỞ ĐẦU.................................................................................................................... 1
1. Tính cấp thiết ................................................................................................ 1
2. Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu........................................................... 2
3. Những điểm mới trong luận văn................................................................... 2
4. Bố cục của luận văn ...................................................................................... 2
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN THỦY VÂN................................................................ 4
1.1. TỔNG QUAN VỀ ỨNG DỤNG THỦY VÂN HIỆN NAY........................ 4
1.1.1. Xác thực và bảo vệ bản quyền đối với cơ sở dữ liệu quan hệ................ 5
1.1.2. Vài nét về hiện trạng việc xác thực nguồn cơ sở dữ liệu quan hệ trong hệ
thống lý giáo dục........................................................................................................ 6
1.2. MỘT SỐ KHÁI NIỆM VỀ THỦY VÂN VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ
7
1.2.1. Thủy vân................................................................................................. 7
1.2.2. Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ ............................................................. 8
1.2.3. Khóa thủy vân ........................................................................................ 8
1.2.4. Khái quát về hàm băm............................................................................ 9
1.2.5. Cơ sở dữ liệu. ....................................................................................... 12
1.2.6. Mô hình dữ liệu quan hệ ...................................................................... 13
1.2.7. Thuộc tính và khóa............................................................................... 17
1.2.8. Ngôn ngữ truy vấn................................................................................ 19
1.2.9. Bảo mật và bảo vệ hệ thống thông tin.................................................. 21

1.3. NHỮNG TẤN CÔNG TRÊN THUỶ VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ
22
1.3.1. Cập nhật thông thường......................................................................... 22

iv
1.3.2. Tấn công có chủ đích ........................................................................... 22
1.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG .............................................................................. 23
CHƯƠNG 2. KỸ THUẬT THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ................. 25
2.1. MỘT SỐ KỸ THUẬT THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ.......... 25
2.1.1. Yêu cầu cơ bản của việc thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ .................... 25
2.1.2. Các kỹ thuật thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ ....................................... 27
2.1.2.1. Kỹ thuật thủy vân sử dụng các bit ít ý nghĩa nhất......................... 27
2.1.2.2. Kỹ thuật thuỷ vân sử dụng các bit ý nghĩa nhất............................ 28
2.1.2.3. Kỹ thuật thuỷ vân dựa vào kỹ thuật tối ưu hoá ............................. 29
2.1.2.4. Kỹ thuật thủy vân dựa vào các phép hoán vị ................................ 30
2.1.2.5. Kỹ thuật thủy vân có các thuộc tính phân loại.............................. 31
2.2. CÁC LƯỢC ĐỒ THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ................... 32
2.2.1. Lược đồ thủy vân sử dụng các bit ít ý nghĩa nhất................................ 33
2.2.2. Lược đồ thủy vân sử dụng các bit ý nghĩa nhất ................................... 33
2.2.3. Lược đồ thủy vân dựa vào kỹ thuật tối ưu hóa .................................... 34
2.2.4. Lược đồ thủy vân dựa vào các phép hoán vị........................................ 34
2.2.5. Lược đồ thủy vân có các thuộc tính phân loại ..................................... 36
2.3. THUẬT TOÁN THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ .................... 38
2.3.1. Thuật toán băm Message-Digest algorithm 5 ...................................... 38
2.3.2. Thuật toán thủy vân sử dụng các bit ít ý nghĩa .................................... 39
2.3.2.1. Nhúng thủy vân LSB...................................................................... 39
2.3.2.2. Phát hiện thủy vân LSB ................................................................. 40
2.3.3. Thuật toán thủy vân sử dụng các bit ý nghĩa ....................................... 41
2.3.3.1. Nhúng thủy vân MSB..................................................................... 41
2.3.3.2. Phát hiện thủy vân MSB ................................................................ 41
2.3.4. Thuật toán thủy vân dựa vào kỹ thuật tối ưu hóa................................. 42
2.3.4.1. Nhúng thủy vân dựa vào kỹ thuật tối ưu hóa ................................ 42
2.3.4.2. Phát hiện thủy vân dựa vào kỹ thuật tối ưu hóa............................ 43
2.3.5. Thuật toán thủy vân dựa vào các phép hoán vị.................................... 44

2.3.5.1. Nhúng thủy vân dựa vào các phép hoán vị ................................... 44

v
2.3.5.2. Phát hiện thủy vân dựa vào các phép hoán vị............................... 45
2.3.6. Thuật toán thủy vân dựa vào các thuộc tính phân loại......................... 46
2.3.6.1. Nhúng thủy vân có các thuộc tính phân loại................................. 46
2.3.6.2. Phát hiện thủy vân có các thuộc tính phân loại ............................ 47
2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG .............................................................................. 49
CHƯƠNG 3. THUẬT TOÁN VÀ CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG ..................... 50
3.1. BẢO VỆ BẢN QUYỀN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ TRONG HỆ THỐNG
QUẢN LÝ GIÁO DỤC............................................................................................ 50
3.1.1. Những yêu cầu cụ thể với việc bảo vệ bản quyền cơ sở dữ liệu quan hệ
trong hệ thống quản lý giáo dục............................................................................... 50
3.1.1.1. Những đặc điểm của cơ sở dữ liệu quan hệ trong quản lý giáo dục. 50
3.1.1.2. Yêu cầu với thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ trong quản lý giáo dục 53
3.1.2. Xây dựng lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu............................................ 53
3.1.2.1. Nhúng thủy vân.............................................................................. 54
3.1.2.2. Lược đồ phát hiện thủy vân........................................................... 54
3.1.3. Xây dựng thuật toán thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ........................... 54
3.1.3.1. Thuật toán nhúng thủy vân............................................................ 54
3.1.3.2. Thuật toán phát hiện thủy vân....................................................... 56
3.2. THIẾT KẾ CÀI ĐẶT.................................................................................. 57
3.2.1. Những modul chính của thuật toán nhúng thủy vân ............................ 57
3.2.2. Những modul chính thuật toán phát hiện thủy vân.............................. 59
3.3. THỬ NGHIỆM ........................................................................................... 60
3.4. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ .............................................................................. 62
3.4.1. Đánh giá thuật toán nhúng và phát hiện thủy vân................................ 63
3.4.2. Độ phức tạp của thuật toán................................................................... 64
3.5. KẾT LUẬN CHƯƠNG .............................................................................. 64
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ............................................................... 65
TÀI LIỆU THAM KHẢO........................................................................................ 66
Tài liệu tiếng Việt..................................................................................................... 66

Tài liệu tiếng Anh..................................................................................................... 66

vi
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT
Ký hiệu Ý nghĩa
l Độ dài của chuỗi thuỷ vân
Số thuộc tính của quan hệ
Tổng số bit trong thủy vân
Số các bit LSB sẵn sàng để đánh dấu trong một thuộc tính
Số các bộ của quan hệ
mức ý nghĩa của phép thử để phát hiện một thủy vân
Tham số phát hiện thủy vân
Tham số tạo thủy vân
|| Phép ghép nối
|Si| Độ dài của vectơ Si
ANSI
Viện tiêu chuẩn quốc gia Hoa Kỳ - American National
Standards Institute
CNTT Công nghệ thông tin
CRHF Hàm băm khó xung đột - Collision Resistant Hash Function
CSDL Cơ sở dữ liệu
Gi Nhóm thứ i
H() Hàm băm
K Khóa thủy vân
LSB Bit ít ý nghĩa nhất - Least Significant Bit
M Số phần phân hoạch dữ liệu
MAC Mã xác thực thông điệp - Message Authentication Code
MD5 Thuật toán băm Message - Digest algorithm 5
MDC Mã phát hiện sự sửa đổi - Manipulation Detection Code
MSB Bit ý nghĩa nhất - Most Significant Bit

OWHF Hàm băm một chiều - One-Way Hash Function

vii
Ký hiệu Ý nghĩa
R Lược đồ quan hệ
R Quan hệ thuộc lược đồ R
RDB Cơ sở dữ liệu quan hệ - Relation database
ri Bộ thứ i trong quan hệ r
riAj Giá trị thuộc tính thứ j của bộ thứ i
SQL Structured Query Language
SWOT
Điểm mạnh (Strengths) - Điểm yếu (Weaknesses) - Cơ hội (Op
portunities) - Thách thức (Threats)
T* Ngưỡng giải mã tối ưu
W Thông tin thủy vân ở dạng chuỗi bit nhị phân
WRDB Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ - Watermark RDB
Xmax Các thống kê nhúng cực đại
Xmin Các thống kê nhúng cực tiểu
Δi Vectơ thao tác trong Rn
tH Chi phí sinh một số ngẫu nhiên của hàm băm
tmod Chi phí của phép mod
tif Chi phí của phép if
tdelA Chi phí cho phép xóa một thuộc tính
tbit Chi phí cho việc gán hoặc so sánh một bit
tcount Chi phí gán hoặc cập nhật một con đếm
mcount Số bit cần thiết để ghi một con đếm
mtuple Số bit để ghi một bản sao của một bộ
mwkey Số bit ghi khóa thủy vân
mpkey Số bit ghi giá trị khóa chính

viii
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1. Một số hàm băm.......................................................................... 12
Bảng 1.2. Quan hệ biểu diễ n thành bảng.................................................... 14
Bảng 1.3. Các loại dữ liệu cơ sở thường dùng của SQL ............................. 20
Bảng 2.1. Phân tích khả năng áp dụng của kỹ thuật LSB............................ 27
Bảng 2.2. Phân tích khả năng áp dụng của kỹ thuật MSB. ......................... 28
Bảng 2.3. Phân tích khả năng áp dụng của kỹ thuật tối ưu hóa................... 29
Bảng 2.4. Phân tích khả năng áp dụng kỹ thuật dựa vào phép hoán vị....... 30
Bảng 2.5. Phân tích khả năng áp dụng của kỹ thuật thủy vân cơ sở dữ liệu
quan hệ có các thuộc tính phân loại.. ....................................................................... 31

ix
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Phân loại các kiểu hàm băm.................................................... 10
Hình 1.2. Cấu trúc tổng quát của hàm băm............................................. 11
Hình 1.3. Một ví dụ về mối quan hệ........................................................ 15
Hình 1.4. Mô hình dữ liệu quan hệ.......................................................... 17
Hình 2.1. Lược đồ WRDB tổng quát ...................................................... 32
Hình 2.2. Lược đồ WRDB sử dụng bit ít ý nghĩa nhất (LSB) ................ 33
Hình 2.3. Lược đồ WRDB sử dụng bit ý nghĩa nhất (MSB) .................. 33
Hình 2.4. Lược đồ WRDB sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa ......................... 34
Hình 2.5. Lược đồ WRDB dựa vào phép hoán vị................................... 35
Hình 2.6. Lược đồ WRDB dựa vào các thuộc tính phân loại ................. 37
Hình 3.1. Lược đồ nhúng thủy vân trong hệ thống quản lý giáo dục ..... 54
Hình 3.2. Lược đồ phát hiện thủy vân trong hệ thống quản lý giáo dục. 54
Hình 3.3. Giao diện nhúng thủy vân ....................................................... 60
Hình 3.4. Giao diện phát hiện thủy vân................................................... 61
Hình 3.5. Kiểm tra số lượng thủy vân và kết luận .................................. 61

Trang 1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết
Với sự phát triển và ứng dụng CNTT trong các lĩnh vực đời sống xã hội, bảo vệ
và xác minh quyền sở hữu trí tuệ là việc hết sức khẩn thiết để khẳng định tác quyề n sản
phẩm: văn bản, âm thanh, hình ảnh, video, phần mềm ứng dụng (dựa trên các nền tảng
cơ sở dữ liệu, v.v...). Theo một báo cáo số liệu của BSA1
đến hết năm 2013, Việt Nam
nằm trong top các quốc gia có tỉ lệ xâm phạm bản quyền phần mềm cao Châu Á - Thái
Bình Dương, mức độ vi phạm lên tới 81%. Tổng thiệt hại xét về mặt tài chính lên tới
620 triệu USD, nguy cơ mất an toàn thông tin, mất dữ liệu rất cao.
Vi phạm bản quyền các sản phẩm CNTT trong lĩnh vực giáo dục cũng không
ngoài những nguy cơ trên. Các phần mềm hệ thống quản lý giáo dục cũng vậy và
CSDL sẽ là đối tượng bị sao chép, xuyên tạc, giả mạo, làm sai lệch với nguyên bản
và có thể phát tán trên Internet hoặc trên kênh truyền dẫn khác với mục đích trục
lợi. Để chống lại các nguy cơ trên phải cần đến kỹ thuật đặc biệt cho việc đảm bảo
an toàn thông tin, các kỹ thuật đó có thể là: Kỹ thuật mật mã (Cryptography); kỹ
thuật ngụy trang (Steganography); kỹ thuật thủy vân.
Hệ thống quản trị giáo dục là một hệ thống dành cho nhiều người tham gia
được truyền tải trên các kênh thông tin, Internet. Vậy thì giải pháp phù hợp nhất cho
việc bảo vệ bản quyền cơ sở dữ liệu quan hệ là WRDB. Giải pháp này vừa khắc
phục được nhược điểm của việc bảo mật hạn chế người truy cập, lại có thể xác thực
quyề n sở hữu đối với các nguồn cơ sở dữ liệu.
Vì vậy học viên chọn nghiên cứu đề tài “Bảo vệ bản quyền các cơ sở dữ liệu
quan hệ trong hệ thống quản lý giáo dục bằng kỹ thuật thủy vân”. Để bảo vệ và chứng
minh bản quyền CSDL của một cơ sở giáo dục trong quá trình vận hành quản lý, truyền tải
và xác thực dữ liệu, tài liệu với các đối tác ngoài trường Cao đẳng Kinh
tế Kỹ thuật Hòa Bình. Báo cáo kết quả quá trình đào tạo đến các cấp quản lý theo
quy định của ngành.

1
Business Software Alliance - BSA, http://www.thongtincongnghe.com/article/59718, 2015

Trang 2
2. Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu
Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ có hai tác dụng quan trọng nhất là bảo vệ
bản quyền và đảm bảo sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu quan hệ. Do mỗi kiểu dữ liệu
của cơ sở dữ liệu quan hệ có những đặc điểm riêng, cho nên đòi hỏi khi thủy vân
các kỹ thuật thủy vân phải phù hợp với những đặc điểm của dữ liệu được thủy vân.
Xuất phát từ thực tế đó, mục tiêu nghiên cứu chính của luận văn là nghiên
cứu, xây dựng và phát triển các kỹ thuật thủy vân trong ứng dụng bảo vệ bản quyền
với các cơ sở dữ liệu quan hệ trong hệ thống quản lý giáo dục.
Trong luận văn này, tác giả sử dụng các phương pháp nghiên cứu chủ yếu:
Tìm kiếm, tiếp cận nghiên cứu, tổng hợp các tài liệu liên quan, tham vấn ý
kiến chuyên gia để tiến hành phân tích bằng việc sử dụng phương pháp SWOT để
đánh giá, lựa chọn và cải tiến thuật toán về mặt lý thuyết.
Kiểm chứng lại việc cải tiến từ việc cài đặt thuật toán trên một ngôn ngữ lập
trình cụ thể, căn cứ kết quả thử nghiệm để đưa ra kết luận và đề xuất các phương
pháp, kỹ thuật mới, cải tiến.
Luận văn chọn lọc bảng biểu đặc trưng các cơ sở dữ liệu quan hệ của một số
cơ sở giáo dục cao đẳng chuyên nghiệp nhằm phục vụ cho nghiên cứu; sử dụng
ngôn ngữ C và công cụ SQL để lập trình thử nghiệm lược đồ cải tiến.
3. Những điểm mới trong luận văn
Cải tiến đối với lược đồ thủy vân trong ứng dụng bảo vệ bản quyền can thiệp
gián tiếp đến các giá trị trong hệ thống, do vậy không làm ảnh hưởng trực tiếp đến
khả năng sử dụng của cơ sở dữ liệu quan hệ sau khi đã thủy vân.
Thiết kế và cài đặt thuật toán trên nền tảng của lược đồ thủy vân trong ứng
dụng bảo vệ bản quyền. Xác thực bản quyền có thể thực hiện ngay cả sau khi cơ sở
dữ liệu đã được đưa vào sử dụng, có thể chứng minh quyền của chủ sở hữu trong
vấn đề bản quyền.
4. Bố cục của luận văn

Bố cục của luận văn bao gồm: Phần mở đầu, ba chương nội dung, kết luận và
tài liệu tham khảo.

Trang 3
Phần mở đầu. Trình bày về tính cấp thiết, mục tiêu, phương pháp và dự kiến
kết quả đạt được của đề tài.
Chương 1. Tổng quan về các nghiên cứu và ứng dụng của thủy vân cơ sở dữ
liệu quan hệ hiện nay; các khái niệm về thủy vân, về cơ sở dữ liệu, phân biệt khái
niệm bảo mật và bảo vệ; Các tấn công trên thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ.
Chương 2. Một số phương pháp tiếp cận bài toán thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ;
các khả năng có thể áp dụng về mặt kỹ thuật, về lược đồ và về thuật toán thủy vân RDB
trong hệ thống quản lý giáo dục để kế thừa và xây dựng nội dung Chương 3.
Chương 3. Phân tích, cải tiến thuật toán nhúng, phát hiện WRDB. Cài đặt,
thử nghiệm thể hiện kết quả trên hệ thống phần mềm quản lý giáo dục trường Cao
đẳng Kinh tế Kỹ thuật Hòa Bình.

Trang 4
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN THỦY VÂN
1.1. TỔNG QUAN VỀ ỨNG DỤNG THỦY VÂN HIỆN NAY
Ứng dụng các kỹ thuật thủy vân2
trong thực tế cuộc sống không phải là mới,
lần đầu tiên nó xuất hiện ở Ý vào thế kỷ thứ 13 (có tài liệu cho rằng khởi phát ở
Trung Quốc hoặc ở Ấn Độ thế kỷ thứ 3). Thủy vân cổ xưa bắt nguồn từ việc dùng
một loại mực vô hình viết lên sản phẩm và chỉ hiện lên khi nhúng vào nước.
Thủy vân số được coi là ra đời từ năm 1954 với bằng sáng chế của Emile
Hembrooke. Tuy nhiên, nghiên cứu thủy vân lúc này vẫn chưa được đặt ra như một
lĩnh vực nghiên cứu độc lập cho tới thập niên 90 của thế kỷ 20. Thuật ngữ “Thủy
vân kỹ thuật số ” lần đầu tiên được đặt ra vào năm 1992 bởi Andrew Tirkel và
Charles Osborne. Thủy vân kỹ thuật số là một công cụ bảo vệ thụ động. Nó chỉ
đánh dấu dữ liệu, nhưng không làm suy giảm hay kiểm soát quyền truy cập vào dữ
liệu. Thủy vân tiếp tục được sử dụng đến nay như là nhãn hiệu của nhà sản xuất và
để ngăn chặn giả mạo hàng hóa trong thương mại. Kỹ thuật thủy vân được ứng dụng
để bảo vệ bản quyển với rất nhiều lĩnh vực của xã hội.
Trong CNTT, kỹ thuật thủy vân đã được ứng dụng để xác thực các loại dữ
liệu đa phương tiện như ảnh, video clip, âm nhạc, v.v…; bảo vệ tác quyền văn bản,
tác phẩm số hóa, các chương trình, phần mềm và cơ sở dữ liệu. Năm 2002, Agrawal
và Kiernan đã đưa ra những đề xuất đầu tiên về kỹ thuật thủy vân trên cơ sở dữ liệu
quan hệ bởi nhu cầu cấp thiết của người chủ dữ liệu muốn bảo vệ sản phẩm của
mình trước những tấn công bên ngoài. Các tác giả trên đã đề xuất một lược đồ thủy
vân trong đó dữ liệu có thể chấp nhận những thay đổi nhỏ mà không ảnh hưởng đến
giá trị sử dụng của chúng.
Từ năm 2002 đến nay, nghiên cứu về WRDB đã có bước tiến đáng kể về kỹ
thuật, các nghiên cứu về vấn đề này (được trình bày mục 2.1.2 của luận văn) đã chỉ
ra rằng có nhiều cách tiếp cận khác nhau, nhưng ứng dụng vào thực tiễn lại khá
nghèo nàn vì tính đa dạng, phức tạp cũng như tính bảo toàn của RDB.

2
Watermark: Một số tài liệu được dịch là thủy ấn hoặc là tạo bóng mờ hoặc là dấu tin

Trang 5
1.1.1. Xác thực và bảo vệ bản quyền đối với cơ sở dữ liệu quan hệ
Trước nghiên cứu này, đã có khá nhiều các kỹ thuật thủy vân đã được sử dụng trong việc
xác thực và bảo vệ bản bản quyền đối với các cơ sở dữ liệu quan hệ nói riêng và dữ liệu đa
phương tiện nói chung. Có một số điểm chung trong kỹ thuật thủy vân:
Dựa vào khóa bí mật: Về cơ bản, tất cả các phương pháp để xác thực và bảo
vệ bản quyền cho một cơ sở dữ liệu quan hệ là những lược đồ WRDB dựa vào khóa,
vì thế đòi hỏi phải có một khóa bí mật để minh chứng bản quyền. Điểm then chốt
của các kỹ thuật này là đều dựa vào một khóa bí mật trong thuật toán nhúng thủy
vân và thuật toán phát hiện thủy vân. Nhờ vào khóa này, người chủ của sản phẩm sẽ
có thể chứng minh chủ quyền của mình đối với sản phẩm.
Sai lệch về dữ liệu: Hầu hết các kỹ thuật thủy vân hiện nay đều làm sai lệch
dữ liệu trong quá trình thủy vân, có thể là thay đổi các giá trị thực hoặc ít ra là
không nhận thức được bằng các giác quan. Mặc dù sự sai lệch này có thể trong
ngưỡng chấp nhận được. Nhưng những sai lệch này chắc chắn sẽ làm giảm giá trị
trong quá trình khai thác dữ liệu của người dùng cuối.
Với hai đặc điểm nêu trên có thể ảnh hưởng đến tiềm năng ứng dụng của các kỹ
thuật thủy vân cơ sở dữ liệu:
Thứ nhất, cách tiếp cận dựa vào khóa bí mật là không phù hợp cho việc chứng minh
trước công chúng (ví dụ trước tòa án). Để chứng minh bản quyền của dữ liệu đáng ngờ,
người chủ sở hữu phải tiết lộ khóa bí mật của mình ra công chúng để phát hiện thủy vân.
Sau khi đã sử dụng một lần, khóa này không còn bí mật nữa. Với khóa này, một người sử
dụng không bản quyền có thể vô hiệu hóa việc phát hiện thủy vân gốc bằng cách gỡ bỏ
thủy vân gốc khỏi dữ liệu được bảo vệ hoặc thêm thủy vân giả vào dữ liệu không chưa
được thủy vân trong quá trình cập nhật WRDB.
Thứ hai, những sai lệch được đưa vào trong quá trình thủy vân có thể ảnh
hưởng đến giá trị sử dụng của dữ liệu. Ngay cả khi có thể ấn định một số kiểu ràng
buộc nhất định để hạn chế sai sót (ví dụ như các giá trị trung bình và các phương sai

của những thuộc tính được thủy vân) trước hoặc trong khi thủy vân thì cũng rất khó,
thậm chí không thể đảm bảo có thể lượng hóa được tất cả các ràng buộc.

Trang 6
Song song với hai điểm trên, thì thủy vân phải đủ khó đối với những người muốn
phát hiện ra nó một cách bất hợp pháp. Đồng thời nếu có sự tham gia của bên thứ ba (có thể
là một tổ chức thuộc chính phủ hoặc một tổ chức cá nhân làm việc trong ngành chứng thực
có uy tín và được cấp phép chứng thực). Nếu giải quyết được các vấn đề này, thủy vân có
thể giúp ngăn chặn việc sao chép trái phép bằng cách cung cấp một phương tiện chứng
minh bản quyền gốc của một bản sao tái phân phối.
1.1.2. Vài nét về hiện trạng việc xác thực nguồn cơ sở dữ liệu quan hệ trong hệ
thống lý giáo dục
Hiện nay, các học viện, trường đại học, cao đẳng và trung cấp chuyên nghiệ p
(gọi tắt là cơ sở giáo dục chuyên nghiệp) đều sử dụng các phần mềm “Quản trị đào
tạo” để quản lý tiến trình giáo dục và đào tạo. Các phần mền này được phát triển từ
nhiều nguồn khác nhau, có thể là do đội ngũ cán bộ giảng viên của cơ sở giáo dục
phát triển, hoặc có thể được mua từ các đơn vị cung ứng dịch vụ. Môi trường triển
khai cũng khá đa dạng phong phú (Internet, LAN, v.v…). Mặc dù vậy, chúng đều có
những nét chính như sau:
Đầu vào: Thông tin về người dạy, người học, khóa học, môn học. học phí,
v.v… các quan hệ theo mô hình tổ chức và các quy định khác được chia thành các
phân hệ nhưng tất cả đều được lưu trữ trong RDB.
Đầu ra: Các thông tin trong RDB được kết xuất thể hiện trên kết quả của tiến
trình đào tạo gồm thông tin khóa học, người học, số lượng và chất lượng (như một
số thống kê, báo cáo với nhà quản lý và cấp phát văn bằng), v.v...
Về cơ bản là RDB được phát triển và quản trị bởi một số công cụ phổ biến
như MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQL Server3
, v.v… và đều có chung đặc điểm là
sử dụng ngôn ngữ truy vấn theo chuẩn cấu trúc SQL.
Độ phức tạp của RDB tùy thuộc vào cơ cấu tổ chức, môi trường ứng dụng,
cũng như trình độ quản lý của cơ sở giáo dục. Nhưng điều quan trọng nhất là RDB
chứa các thông tin phục vụ công tác quản lý và cũng là một trong những tài sản của
quan trọng của cơ sở giáo dục. Thế nên khi RDB lọt vào tay người sử dụng không

3
Chỉ dùng trong môi trường ứng dụng Windows của tập đoàn Microsoft.

Trang 7
thân thiện, họ dễ ràng vượt qua mật khẩu, thay đổi và giả mạo thông tin. Việc xác
minh rất phức tạp và tốn kém thời gian cũng như tiền bạc.
Ngoài ra, RDB trong hệ thống quản lý của cơ sở giáo dục hiện nay rất dễ bị
giả mạo mà khó có thể xác minh còn có những nguyên nhân khác nữa đó là:
▪ Nội dung các thông tin của các thuộc tính quan trọng không được mã hóa,
dễ ràng bị cập nhật và lợi dụng có chủ ý.
▪ Thay đổi, phần mềm, thay đổi người quản trị có thể dẫn tới việc truy cập
bất hợp pháp.
▪ Quá trình trao đổi dữ liệu cho phép người dùng có thể tìm kiếm và truy cập
cơ sở dữ liệu từ xa hoặc trong các dịch vụ thuê khoán bên ngoài.
▪ Các cuộc tấn công đánh cắp bí mật thông tin bởi các tổ chức tội phạm
CNTT chuyên nghiệp.
Tất cả các vấn đề trên đang bộc lộ những mối nguy hiểm tiềm tàng cho hệ
thống quản trị giáo dục (đóng vai trò là nhà cung cấp dữ liệu) trước những kẻ trộm
cắp và giả mạo 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 CSDL bị đánh cắp hoặc bị xuyên tạc với ý đồ xấu. Đồng thời minh định,
phân biệt sản phẩm thật và giả theo yêu cầu công tác, WRDB là một trong các công
cụ có thể thực hiện được điều đó.
1.2. MỘT SỐ KHÁI NIỆM VỀ THỦY VÂN VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ
Khái niệm về thủy vân cũng như cơ sở dữ liệu quan hệ được nhiều tác giả đưa ra
trước đây khá đa dạng, phong phú được đặt vấn đề từ nhiều khía cạnh khác nhau. Tuy
nhiên trong phạm vi của nghiên cứu, tác giả đã chọn lọc ra một số khái niệm cơ bản có liên
quan đến kỹ thuật WRDB trong nghiên cứu và phát triển của đề tài.
1.2.1. Thủy vân
Thuỷ vân là kỹ thuật đánh dấu nước cổ xưa làm dấu chìm hình ảnh, logo, hay dữ
liệu nào đó lên trên giấy hoặc lên trên một số chất liệu khác nhằm mục đích trang trí và

phân biệt được nguồn gốc xuất xứ, thương hiệu của sản phẩm. Trong CNTT, thông tin cần
giấu được gọi là thuỷ vân, kỹ thuật để đánh dấu nước còn gọi là kỹ thuật

Trang 8
thủy vân (giấu tin). Tác dụng chính của thủy vân là chứng minh quyền sở hữu,
chống xuyên tạc và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Thuỷ vân được chia thành
hai loại chính [1], đó là:
Thuỷ vân bền vững (robust watermark): Là thuỷ vân tồn tại bền vững cùng
với dữ liệu, không dễ dàng bị phá huỷ trước những biến đổi, tấn công lên dữ liệu.
Các kỹ thuật này thường được dùng trong các ứng dụng bảo vệ bản quyền, chứng
minh quyền sở hữu.
Thuỷ vân dễ vỡ (fragile watermark): Là thuỷ vân bị biến đổi trước các
thay đổi hay tấn công lên dữ liệu. Các kỹ thuật này thường được dùng trong các ứng
dụng nhận thực thông tin, đảm bảo sự toàn vẹn dữ liệu.
1.2.2. Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
Rất nhiều cách để định nghĩa về WRDB, dưới đây là một số định nghĩa về
vấn đề này được tác giả đã chọn lọc và biên tập.
Định nghĩa 1.1. Thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ [2]
Là phương pháp nhúng một lượng thông tin nào đó vào trong dữ liệu quan hệ.
Thuỷ vân cơ sở dữ liệu quan hệ là thuỷ vân ẩn, bền vững.
Định nghĩa 1.2. Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ [4]
Là một kỹ thuật nhúng một số thông tin nào đó (được gọi là thông tin thủy
vân W) vào cơ sở dữ liệu quan hệ nhằm mục đích bảo vệ bản quyền hoặc đảm bảo
sự toàn vẹn cho cơ sở dữ liệu này. Thủy vân có thể ở dạng ẩn hoặc hiện và có thể là
bền vững hoặc dễ vỡ.
Từ [1], [2], [4], [9] tác giả cho rằng có thể định nghĩa lại một cách ngắn gọn lại là:
Định nghĩa 1.3. Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
Là kỹ thuật dấu một lượng thông tin vào cơ sở dữ liệu quan hệ ở dạng ẩn,
bền vững. Ký hiệu là W.
1.2.3. Khóa thủy vân

Với mục đích giữ bí mật cho thông tin thủy vân W và là người duy nhất có
thể tìm lại được thông tin này thì chủ sở hữu của cơ sở dữ liệu cần phải trộn W với
một dữ liệu được gọi là khóa thủy vân. Khóa thủy vân do chủ cơ sở dữ liệu chọn.

Trang 9
Định nghĩa 1.4. Khóa thủy vân
Là một lượng dữ liệu do chủ sở hữu cơ sở dữ liệu lựa chọn và để xác định
thủy vân trong lược đồ thủy vân. Ký hiệu là K.
Khóa K sẽ được kết hợp với thủy vân W để đưa vào cơ sở dữ liệu. Khóa thủy
vân chính là mấu chốt của lược đồ RDB có sử dụng khóa thủy vân. Khóa thủy vân
sẽ được nhúng vào trong RDB bằng nhiều cách. Thông thường khóa thủy vân sẽ
được kết hợp với khóa chính của bảng dữ liệu trong RDB bằng một thuật toán xử lý
truy vấn dữ liệu.
Điều quan trọng ở đây chính là việc giấu khóa thủy vân vào trong thuật toán như
thế nào để không bị phát hiện hoặc dễ phát hiện nhưng khó thay đổi, đồng thời có thể
chứng minh được đây chính là cơ sở dữ liệu quan hệ của chủ sở hữu. Như vậy, việc đưa
khóa vào trong cơ sở dữ liệu quan hệ là một trong những điểm quan trọng của bài toán bảo
vệ bản quyền và đảm bảo sự toàn vẹn dữ liệu trong RDB có sử dụng khóa thủy vân. Một
trong những cách để giải quyết việc giấu khóa hữu hiệu nhất là sử dụng hàm băm vì kỹ
thuật này đảm bảo được các yêu cầu bảo mật cũng như chi phí tính toán. Ngoài khóa thủy
vân còn có thể đưa thông tin khác vào cơ sở dữ liệu: thông điệp, ảnh nhị phân, tham số điều
khiển để tăng tính bền vững của thủy vân.
1.2.4. Khái quát về hàm băm
Hàm băm (Hash function) là một hàm chuyển đổi một thông điệp đầu vào có
độ dài bất kỳ thành một dãy bit có độ dài cố định (tuỳ thuộc vào thuật toán băm).
Dãy bit này được gọi là thông điệp rút gọn (message digest) hay giá trị băm (hash
value), đại diện cho thông điệp ban đầu.
Hàm băm là hàm toán học một chiều mà nếu đưa một lượng dữ liệu bất kì
qua hàm này sẽ cho ra một chuỗi có độ dài cố định ở đầu ra. Mỗi giá trị đầu vào thì
chỉ có được một giá trị đầu ra duy nhất; Nếu dữ liệu đầu vào thay đổi thì giá trị đầu
ra cũng thay đổi và các giá trị là hoàn toàn khác nhau.
Các giá trị kết quả của hàm băm không thể bị suy ngược từ giá trị băm. Hàm
băm có vai trò quan trọng trong việc mã hóa để xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu

Trang 10
cũng chứng thực nguồn gốc dữ liệu. Sử dụng phổ biến nhất trong quá trình tạo chữ
kí số, quá trình giấu tin và trong các giao dịch điện tử.
Nói một cách chính xác hơn, hàm băm sẽ tạo ra ánh xạ các xâu bit có độ dài
hữu hạn tuỳ ý thành các xâu bit có độ dài n cố định.
Phân loại hàm băm:
Hàm băm
(Hash function)
Hash không
khóa
Phát hiện sửa
Các ứng dụng Các ứng dụng
đổi
khác khác
(MDC)
Hash có khóa
Xác thực thông
tin
(MAC)
OWHF CRHF
Hình 1.1. Phân loại các kiểu hàm băm
Từ sơ đồ của Hình 1.1 cho ta thấy, hàm băm gồm loại có khóa và loại không
khóa. Hàm băm có khóa là loại có các dữ liệu đầu vào: thông điệp và một khóa bí
mật. Hash có khoá được sử dụng để xác thực thông báo và được gọi là thuật toán
tạo mã xác thực thông báo (MAC).
Hàm băm không khóa là hàm băm mà đầu vào chỉ là thông điệp không chứa
khóa, được gọi là thuật toán phát hiện sửa đổi (MDC). Hash không khoá sử dụng để
tạo ra thông điệp kết quả đặc trưng và đảm bảo sự toàn vẹn của dữ liệu. Trong MDC
gồm hàm băm một chiều (OWHF) và hàm băm khó va chạm (CRHF). OWHF thì từ
thông điệp kết quả, khó tìm lại thông điệp ban đầu với mã băm tương ứng; CRHF
thì khó có thể tìm lại hai thông điệp khác nhau mà có cùng một giá trị của mã băm.

Trang 11
Cấu trúc chung của một hàm băm:
Thông điệp chiều dài tùy ý Hàm nén Mã băm chiều dài cố định
Hình 1.2. Cấu trúc tổng quát của hàm băm
B1: Phân chia thông điệp đầu vào chiều dài hữu hạn thành các khối thông
điệp con liên tiếp có chiều dài cố định r (giả sử là m1, m2, m3,.., mk)
B2: Do m có độ dài bất kỳ nên luôn có một bước thêm các bit phụ sao cho
chiều dài chuỗi mới m’ chia hết cho r. (trong các bit thêm thường thêm 64 bit để lưu
lại chiều dài ban đầu của chuỗi trước khi chèn).
B3: Đưa khối thông điệp con m1, m2, m3,.., mk sẽ lần lượt đi qua một hàm nén
f của hàm băm h(m).
B4: Kết quả của khối thứ mi-1 sau khi đi qua hàm nén f sẽ là nguồn dữ liệu
đầu vào cho bước thứ i tiếp theo.
Một số hàm băm hay dùng:
TT Tên thuật toán Kích thước đầu ra (bit) Xung đột
1 HAVAL 256| 224 | 192 | 160 | 128 Có
2 MD2 128 Khả năng lớn
3 MD4 128 Có
4 MD5 128 Có
5 PANAMA 256 Có lỗi
6 RIPEMD 128 Có
7 RIPEMD-128|256 128| 256 Không

8 RIPEMD-160|256 160| 256 Không

Trang 12
TT Tên thuật toán Kích thước đầu ra (bit) Xung đột
9 SHA-0 160 Có lỗi
10 SHA-1 160 Có lỗi
11 SHA-256|224 256 | 244 Không
12 SHA-512|384 512 | 384 Không
13 Tiger 192|160|128 192 |160 |128 Không
14 VEST-4|8 160 | 256 Không
15 VEST-16|32 320 | 256 Không
16 WHIRLPOOL 512 Không
Bảng 1.1. Một số hàm băm
Các thuật toán băm SHA-1, MD5, và RIPEMD-160 được dùng rộng rãi nhất.
Tuy nhiên năm 2004 một số nhà nghiên cứu đã tìm được các điểm yếu của một loạt
các hàm băm, trong đó có MD5, SHA-0, PANAMA và RIPEMD. Năm 2005, giáo
sư Xiaoyun Wang đã thông báo một tấn công lượng sai lên hàm băm SHA-1, tạo ra
xung đột4
. Mặc dù vậy tới năm 2015, một số tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới
mới chỉ bắt đầu khởi động lộ trình chuyển đổi các ứng dụng liên quan đến vấn đề
này sang các thuật toán khác an toàn hơn. Tuy nhiên để cho đơn giản hóa thử
nghiệm, tác giả sử dụng MD5 trong các thuật toán của lược đồ thủy vân cơ sở dữ
liệu sẽ cài đặt được tại mục 2.3.1 của luận văn này.
1.2.5. Cơ sở dữ liệu.
Những khái niệm cơ bản nhất về lý thuyết cơ sở dữ liệu quan hệ do Edgar
F.Codd đề xuất năm 1970, đó là các khái niệm về quan hệ, về khóa của lược đồ
quan hệ. Những khái niệm này có vai trò quan trọng trong việc thiết kế các cơ sở dữ
liệu quan hệ và cài đặt trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu

4
http://antoanthongtin.vn – Ban cơ yếu chính phủ

Trang 13
Định nghĩa 1.5. Cơ sở dữ liệu (database)
Cơ sở dữ liệu là một tập hợp các dữ liệu có liên quan với nhau, được lưu trữ
trên máy tính, có nhiều người sử dụng và được tổ chức theo một mô hình. Dữ liệu là
những sự kiện có thể ghi lại được và có ý nghĩa.
Như vậy, cơ sở dữ liệu là một tập hợp các bảng dữ liệu có quan hệ với nhau
sao cho cấu trúc của chúng cũng như các mối quan hệ bên trong giữa chúng là tách
biệt với chương trình ứng dụng bên ngoài. Điều này có nghĩa là các dữ liệu của bảng
trên độc lập với các xử lý tác động lên chúng, và được tổ chức thành từng bảng một.
Mỗi bảng gồm các cột và các dòng, mỗi cột được gọi là một thuộc tính (attributes)
hay còn gọi là một trường (fields), mỗi hàng (dòng) được gọi là một thể hiện (in-
stance) một bộ (tuple) hay là một bản ghi (record) của bảng dữ liệu.
Cơ sở dữ liệu dùng để quản lý thông tin, giảm sự trùng lặp thông tin. Đảm
bảo thông tin có tính nhất quán và truy xuất theo nhiều cách khác nhau bởi nhiều
người sử dụng cùng lúc. Cơ sở dữ liệu đảm bảo tính chủ quyền của dữ liệu (an toàn
dữ liệu) và khả năng biểu diễn mỗi liên hệ ngữ nghĩa cũng như tính chính xác của
dữ liệu. Cơ sở dữ liệu được khai thác với nhiều mục đích khác nhau.
1.2.6. Mô hình dữ liệu quan hệ
Mô hình dữ liệu quan hệ là các dữ liệu được lưu dưới dạng bảng được sử dụng rộng
rãi trong đời sống kinh tế xã hội nhằm để quản lý và xử lý thông tin. Mô hình được
phát triển trên lý thuyết tập hợp và đại số quan hệ. Vì thế mặt hình thức trong mô
hình cơ sở dữ liệu, mỗi quan hệ là một bảng. Vậy cần có phải định nghĩa quan hệ
dưới dạng toán học.
Định nghĩa 1.6. Quan hệ
Cho U = {A1, A2,…, An} một tập hữu hạn các thuộc tính, khác rỗng và các phần tử
không nhất thiết phân biệt nhau. Mỗi một thuộc tính Ai ∈ U, i =1÷n có một miền giá trị xác
định, (Domain), ký hiệu D(Ai) = Dom(Ai). Tích Đề các của các miền Dom(A1),
Dom(A2)…Dom(An) được biểu diễn như sau:
Dom(A1) × Dom(A2) ×…× Dom(An) : = {(a1, a2,.., an) | ai ∈ Ai, i = 1÷ n}

Trang 14
Nói rằng R là một quan hệ trên tập U khi và chỉ khi nó là một tập con của tích Đề
các của: D(a1) × D(a2) ×…× D(an). Ký hiệu R(U) = R(A1, A2,…, An). Tức là R(U)
⊆ D(a1) × D(a2) ×…× D(an). Như vậy quan hệ R trên tập U là tập các hàm:
R(U) = { r | r : U → ∪ D(A), A ∈ U}
Mỗi một hàm trong quan hệ được gọi là một dòng của quan hệ. Vì vậy trong
cách tiếp cận mô hình CSDL quan hệ, người ta thường biểu diễn một quan hệ trên
tập các thuộc tính U bằng một bảng 2 chiều. Các thuộc tính của quan hệ là các cột
A1, A2,…, An, không nhất thiết phân biệt nhau và các hàng của quan hệ được gọi là
các bộ (tuple), hay còn được gọi là các bản ghi của quan hệ, ký hiệu là r ∈ R(U).
Giá trị của mỗi một bộ gồm n thành phần giá trị r = (d1, d2,…, dn) được rút ra giá trị từ các miền xác định tương
ứng, tức là r(A1) = d1 ∈ D(A1), r(A2) = d2 ∈ D(A2),…, r(An) = dn ∈ D(An), trong đó các ký hiệu D(Ai) := Dom(Ai) là miền
xác định của Ai ∈ U, i = 1÷ n. Một định nghĩa trực quan khác dưới đây.
Định nghĩa 1.7. Quan hệ [4]
R(U) = {(d1, d2,…, dn) | di ∈ D(Ai), Ai ∈ U, i =1÷ n}.
r1
R(U) = r2
..............
rn
A1 A2 ........................... An
r1.(A1) r1.(A2) ........................... r1.(An)
r2.(A1) r2.(A2) ........................... r2.(An)
.............. .............. ........................... ..............
rn.(A1) rn.(A2) ........................... rn.(An)
Bảng 1.2. Quan hệ biểu diễn thành bảng
Như vậy có thể định nghĩa lại quan hệ R(U) một cách ngắn gọn như sau:
Định nghĩa 1.8. Quan hệ
Gọi U ={A1, A2, ..., An} là tập hữu hạn các thuộc tính, mỗi thuộc tính Ai (i =
1÷ n) có miền giá trị tương ứng là Dom(Ai). Người ta gọi r là quan hệ trên tập thuộc
tính U nếu r là tập con của tích Đề các của n miền Dom(Ai):
r ⊆ Dom(A1) × Dom(A2) ×...× Dom(An).
Từ Hình 1.3 ta xác định U của quan hệ SODIEM và quan hệ M ONHOC như sau:

Trang 15
SODIEM với U = {SoDiem, SinhVien, MaLop, Dl1, Dl2,…}
M ONHOC với U = {Monhoc, Ma, Ten,…}.
Ví dụ 1.1. Về các mối quan hệ.
Hình 1.3. Một ví dụ về mối quan hệ
Định nghĩa 1.9. Lược đồ quan hệ
Một lược đồ quan hệ là một cặp có thứ tự: R = < U, F>.
Trong đó U là tập hữu hạn các thuộc tính của quan hệ và F là tập các ràng buộc của
quan hệ (tập phụ thuộc hàm)5
. Ở đây một ràng buộc trên tập các thuộc tính của quan
hệ U = {A1, A2, .., An} được hiểu là một tính chất của tập tất cả các quan hệ xác
định trên tập thuộc tính này.
Có thể diễn đạt bằng cách khác đơn giản, ngắn gọn hơn là:
Định nghĩa 1.10. Lược đồ quan hệ (Relation scheme)
Là tập tất cả các thuộc tính trong một quan hệ cùng với mối liên hệ giữa chúng.
Lược đồ quan hệ R với tập thuộc tính U = {A1, A2, .., An}.
Ký hiệu: R(U) hoặc là R(A1, A2, .., An).
Như vậy một RDB trong thực tiễn chính là sự đặc tả các tính chất của đối
tượng cần thể hiện trong bảng biểu. Thực chất cơ sở dữ liệu quan hệ là tập hợp các

5
Các khái niệm về phụ thuộc hàm (phụ thuộc đa trị, phụ thuộc kết nối) bao đóng, phủ tối thiểu, ràng buộc
buộc về kiểu, ràng buộc giải tích, ràng buộc logic liên quan định nghĩa khóa.

Trang 16
bảng biểu được liên kết theo một mục đích nào đó của phần mềm quản trị, mà tùy
thuộc vào yêu cầu quản lý.
Ví dụ 1.2. Trong Hình 1.3 ta có 4 lược đồ quan hệ
SINHVIEN (SinhVien, Ma, HoDem, Ten, GioiTinh,…)
LOP (Lophoc, Ma, KhoaHoc,…)
SODIEM (SoDiem, SinhVien, MaLop, dl1, dl2,…)
M ONHOC (Monhoc, Ma, Ten,…)
Định nghĩa 1.11. Bộ (tuple)
Là các dòng hay bản ghi của quan hệ. Số bộ (n_bộ) của quan hệ được gọi là lực lượng của quan hệ;
n_bộ: (d1, d2,.., dn) là một bản ghi, thường được biểu diễn bằng các chữ La tinh nhỏ, ví dụ r = (d1, d2,.., dn) ∈
R(U).
Trong quá trình thiết kế và xây dựng các hệ quản trị cơ sở dữ liệu, người ta
tiến hành xây dựng các mô hình dữ liệu. Mô hình dữ liệu phải được thể hiện được
các mối quan hệ bản chất của các dữ liệu mà dữ liệu này phản ánh các mối quan hệ
và các thực thể trong thế giới thực. Mô hình dữ liệu phản ánh khía cạnh cấu trúc
logic mà không đi sâu vào khía cạnh vật lý của cơ sở dữ liệu. Khi xây dựng các mô
hình dữ liệu cần phân biệt các thành phần cơ bản sau:
Thực thể: Là đối tượng có trong thực tế mà chúng ta cần trích, chọn và mô tả
các đặc trưng trong một RDB.
Thuộc tính: Là những đặc trưng điển hình được trích, chọn từ các thực thể.
Ràng buộc: Là các mối quan hệ mang tính logic của thực thể.
Ba thành phần trên được thể hiện ở hai mức:
Mức dữ liệu: Là sự khái quát hóa các ràng buộc, các thuộc tính, các thực thể
cụ thể trong một cơ sở dữ liệu.
Mức thể hiện: Là một ràng buộc cụ thể hoặc là các giá trị thuộc tính hoặc là
một thực thể cụ thể.
Trên thực tế có rất nhiều dạng mô hình dữ liệu đã và đang được nghiên cứu phát
triển, tuy nhiên việc phân chia một cách tương đối các mô hình như sau:

Trang 17
Mô hình phân cấp (Hierarchical model): Là mô hình này dữ liệu được tổ
chức thành cấu trúc cây, các nút (node) là tập các thực thể, các cành là các mối quan
hệ giữa hai nút theo mối quan hệ nhẩt định, cứng nhắc. Hay là mô hình dữ liệu trong
đó các bản ghi được sắp xếp theo cấu trúc top-down (tree). Một con chỉ có một cha
chỉ có một đường truy nhập tới dữ liệu đó trước.
Mô hình mạng (Network model): Thể hiện trực tiếp các ràng buộc tùy ý giữa
các loại bản ghi. Là mô hình dữ liệu được biểu diễn bởi một đồ thị có hướng, trong
đó các đỉnh là các thực thể, các cung là quan hệ giữa hai đỉnh, một kiểu bản ghi có
thể liên kết với nhiều kiểu bản ghi khác. Một con có thể có nhiều cha có nhiều
đường truy nhập đến một dữ liệu cho trước.
Mô hình dữ liệu quan hệ (Relational data model): Các ràng buộc được thể
hiện qua các quan hệ tức là bảng giá trị. Vì tính chất chặt chẽ của toán học về lí
thuyết tập hợp nên mô hình này đã mô tả dữ liệu một cách rõ ràng, uyển chuyển và
trở thành rất thông dụng.
Dòng (Row)
Bảng biểu
(Table)
Cột (Column)
Bộ (Tuble)
Thuộc tính (Attribute)
Bản ghi (Record)
Trường (Field)
Quan hệ
(Relational)
<Mô hình dữ liệu quan hệ>
<File>
(Relational data model)
Hình 1.4. Mô hình dữ liệu quan hệ
Mô hình dữ liệu hướng đối tượng (Object Oriented model): Là mô hình dữ
liệu trong đó các thuộc tính dữ liệu và các phương thức thao tác trên các thuộc tính
đó đều được đóng gói trong các cấu trúc gọi là đối tượng. Cho phép biểu diễn dữ
liệu tự nhiên và sát với thực tế hơn cả.
1.2.7. Thuộc tính và khóa

Mặc dù mục 1.2.6 đã đề cập đến thuộc tính nhưng nội hàm của chúng cần được đưa
ra định nghĩa để đảm bảo tính đầy đủ của vấn đề.

Trang 18
Định nghĩa 1.12. Thuộc tính, miền giá trị của thuộc tính
Thuộc tính là tập tất cả giá trị có thể có của từng đặc trưng trong cơ sở dữ
liệu (điều này cũng đúng với RDB). Mỗi một thuộc tính đều phải thuộc một trong
các kiểu dữ liệu cơ bản như chuỗi, số, logic, ngày tháng,… hoặc các kiểu có cấu trúc
được định nghĩa dựa trên các kiểu dữ liệu cơ bản trong một hệ quản trị cơ sở dữ
liệu. Định nghĩa 1.13. Thuộc tính phân loại của CSDL quan hệ
Thuộc tính phân loại của cơ sở dữ liệu quan hệ là thuộc tính mà giá trị của nó
có thể được dùng để phân chia các bộ thành một số loại khác nhau. Một thay đổi
nhỏ về giá trị của thuộc tính có thể làm ảnh hưởng đến giá trị sử dụng của toàn bộ
dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ [4].
Ví dụ 1.3. trong Hình 1.3 thì GioiTinh của lược đồ SINHVIEN là một thuộc tính phân
loại CSDL quan hệ.
Định nghĩa 1.14. Khoá của tập thực thể
Là một hoặc một tập các thuộc tính xác định duy nhất một thực thể trong một
tập thực thể.
Định nghĩa 1.15. Siêu khóa (Superkey)
Khoá của quan hệ r xác định trên tập thuộc tính U = {A1, A2, .., An}. Tập K ⊆
U được gọi là siêu khoá của r nếu với ∀ t1, t2 ∈ r, t1 ≠ t2 thì t1.K ≠ t2.K. Nói cách khác một tập con K ⊆ U được gọi
là siêu khoá của r nếu K có thể dùng làm cơ sở để phân biệt các bộ của r. Một lược đồ có ít nhất một siêu khóa.
Khoá là một khái niệm rất quan trọng trong việc thiết kế một cơ sở dữ liệu
quan hệ. Khoá thường được áp dụng trong việc tìm kiếm hay cập nhật dữ liệu trong
các cơ sở dữ liệu quan hệ.
Định nghĩa 1.16. Khóa của lược đồ quan hệ
Lược đồ quan hệ R với tập thuộc tính U = {A1, A2, .., An}. Tập K ⊆ U được gọi là khoá của R nếu:
o K là siêu khoá của R
o ∀K' ⊂ K thì K' không phải là siêu khoá của R.

Trang 19
Điều này có nghĩa là mỗi một giá trị của khoá xác định duy nhất giá trị của
các thuộc tính không khoá. Giá trị khoá khác nhau thì giá trị các bộ có chứa giá trị
khoá cũng khác nhau. Nếu loại bỏ một phần thông tin về khóa thì thông tin của các
thuộc tính còn lại không thể xác định được. Nghĩa là nếu thêm hoặc loại bỏ các
phần tử của khoá sẽ là thừa hay thiếu thông tin.
Những định nghĩa khác về khóa của RDB:
Khoá dự tuyển (candldate key): Là khoá của quan hệ. Một quan hệ có
thể có nhiều khóa dự tuyển (dự phòng).
Khoá chính (Primary key): Là khoá dự tuyển được chọn làm khoá
chính của quan hệ. Khoá chính không thể rỗng (NOT NULL).
Khóa ngoại (Foreign key): Một tập K được gọi là khoá ngoại của lược
đồ quan hệ R nếu nó không phải là khoá chính của R nhưng nó lại là khoá
chính của một lược đồ quan hệ khác.
Ví dụ 1.4. Trong Hình 1.3, Lược đồ SINHVIEN có các khóa chính là SinhVien và một
khóa ngoại là Ma: SINHVIEN (SinhVien, Ma, HoDem, Ten, GioiTinh,…)
1.2.8. Ngôn ngữ truy vấn
SQL là ngôn ngữ được phát triển bởi IBM từ ngôn ngữ SEQUEL-2, dùng
cho các hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu lớn. SQL là một chuẩn của ANSI về truy
xuất các hệ thống CSDL.
SQL là ngôn ngữ vấn tin (ngôn ngữ hỏi), các thuật ngữ trong RDB như bảng,
thuộc tính, bộ,… được thay thế bằng các thuật ngữ như bảng (table), cột (column),
bản ghi (record) hoặc hàng (row),… để phù hợp với ý nghĩa của hệ phần mềm này.
Mỗi câu hỏi được thể hiện bằng một câu lệnh, các câu lệnh SQL được dùng để truy
xuất, cập nhật dữ liệu.
Phép toán cơ bản trong SQL được mô tả như là một khối SELECT … FROM
… WHERE, với các chức năng cơ bản là tạo mới (NEW hoặc CREATE), lựa chọn
(SELECT), chèn (INSERT), cập nhật (UPDATE), xóa (DELETE), v.v… và các phép
nối trong quan hệ như các hệ quản trị cơ sở dữ liệu tiền nhiệm.

Trang 20
Ngoài ra SQL còn có một hệ thống các câu lệnh ít công bố dùng để quản trị chuyên
dụng fn_dblog(), n_dump_dblog(), v.v…
Các kiểu dữ liệu cơ bản trong SQL:
Tên Kiểu Miền giá trị
Bigint Số nguyên lớn Từ -263
đến 263
-1
Int Số nguyên Từ -231
đến 231
-1
smallint Số nguyên nhỏ Từ -215
đến 215
Bit Bit Chứa giá trị 0 hoặc 1
decimal Số thập phân Từ -1038
+1 đến 1038
-1
money Kiểu tiền tệ Từ -263
đến 263
float Dấu phẩy động Từ 1.79308
đến 1.79308
Real Số thực Từ -3.4038
đến 3.4038
datetime Thời gian Từ 1/1/1753 đến 31/12/9999
smalldatetime Thời gian Từ 1/1/1900 đến 6/6/2079
Char Chuỗi không chứa Unicode <= 8.000 ký tự
varchar Chuỗi không chứa Unicode <= 8.000 ký tự
Text Chuỗi không chứa Unicode 231 -1 ký tự
Nchar Chuỗi chứa Unicode <= 4.000 ký tự
nvarchar Chuỗi chứa Unicode <= 4.000 ký tự
Ntext Chuỗi chứa Unicode 230 - 1 ký tự
binary Chuỗi nhị phân <= 8.000 byte
varbinary Chuỗi nhị phân <= 8.000 byte
Image Ảnh 231 -1 byte
Bảng 1.3. Các loại dữ liệu cơ sở thường dùng của SQL
Microsoft SQLServer là phiên bản dàng riêng cho hệ thống Windows và luôn
nâng cấp theo chu kỳ công nghệ. Nhưng các kiểu dữ liệu cơ bản trong nó nói chung

là không có sự khác biệt lớn so với SQL dành cho các hệ thống khác. Microsoft
SQLServer cũng có hệ thống bảo mật khá tốt dành cho nhà quản trị.

Trang 21
1.2.9. Bảo mật và bảo vệ hệ thống thông tin
Trong cuộc sống thường nhật, không phải tất cả mọi người hiểu đúng về bảo
vệ và bảo mật, Đôi khi họ đánh đồng khái niệm bảo mật và sự bảo vệ. Phân biệt hai
khái niệm này để làm rõ một trong các ý nghĩa và tác dụng của việc WRDB là việc
cần thiết. Dưới đây một số khái niệm liên quan đến vấn đề này.
Hệ thống thông tin (Information Systems): Là một hệ thống gồm con người,
dữ liệu và những hoạt động xử lý dữ liệu và thông tin trong một tổ chức.
Chưa có một khái niệm chính xác về bảo mật hay bảo vệ cho mọi lĩnh vực. Nhưng
trong lĩnh vực CNTT có thể khái quát như sau:
Bảo vệ hệ thống thông tin: Là sự giữ gìn, chống lại mọi sự huỷ hoại, xâm
phạm tài nguyên hoặc tài sản đến từ các tác nhân không mong đợi đối với hệ thống
thông tin.
Bảo mật hệ thống thông tin (Information Systems Security): Là bảo vệ hệ
thống thông tin chống lại việc truy cập, sử dụng, chỉnh sửa, phá hủy, làm lộ và làm
gián đoạn thông tin và hoạt động của hệ thống một cách trái phép. Bảo mật hệ thống
thông tin phải đảm bảo các yêu cầu:
Tính toàn vẹn (Integrity): Chỉ những người dùng được ủy quyền mới được
phép chỉnh sửa dữ liệu. Tính toàn vẹn là bảo vệ sự chính xác, hoàn chỉnh của thông
tin và thông tin chỉ được thay đổi bởi những người được cấp quyền.
Tính sẵn sàng (Availability): Đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng khi những
người dùng hoặc ứng dụng được ủy quyền yêu cầu.
Tính chống thoái thác (Non-repudiation): Khả năng ngăn chặn việc từ chối
một hành vi đã thực hiện để từ đó có thể phát hiện, ngăn chặn, phục hồi hệ thống.
Bảo mật trở nên đặc biệt phức tạp trong quản lý, vận hành những hệ thống thông tin
có sử dụng các công cụ tin học, nơi có thể xảy ra việc lạm dụng tài nguyên (các thông tin
di chuyển vô hình trên mạng hoặc lưu trữ hữu hình trong các vật liệu) và lạm dụng tài sản
(các máy tính, thiết bị mạng, thiết bị ngoại vi, các phần mềm của cơ quan hoặc người sở
hữu hệ thống). Hạn chế ở đây có ý nói rằng không thể triệt

Trang 22
phá hết ngay việc lạm dụng, cho nên cần sẵn sàng đề phòng mọi khả năng xấu với
các phương cách thích hợp và chuẩn bị xử lý các sự cố nếu có việc lạm dụng xảy ra.
Từ những khái niệm trên cho thấy bảo vệ và bảo mật hệ thống thông tin là
hai cấp độ khác nhau. Theo đó xét về ngữ nghĩa thì bảo vệ vẫn cho sử dụng kết quả
của sản phẩm, truy cập hệ thống nhưng không có quyền và tác quyền đối với những
tác nhân trái phép, còn bảo mật cũng đồng nghĩa với việc không cho sử dụng và
cũng không có quyền và tác quyền với những tác nhân trái phép. Nói cách ngắn gọn
là bảo mật là sự hạn chế việc sử dụng, tái sử dụng.
1.3. NHỮNG TẤN CÔNG TRÊN THUỶ VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ
Các cơ sở dữ liệu quan hệ luôn được cập nhật, nên các thuỷ vân được giấu
trong một quan hệ có thể bị hư hỏng hoặc bị mất do những cập nhật thông thường
cũng như các tấn công có chủ đích.
1.3.1. Cập nhật thông thường
Nếu một tác nhân không mong đợi có được dữ liệu mà không nhận ra RDB
đã được thủy vân. Sau đó, RDB có thể cập nhật hoặc thực hiện các thay đổi giá trị,
bằng cách nào đó, người chủ sở hữu cơ sở dữ liệu có thể phát hiện ra việc truy cập
dữ liệu bất hợp pháp, kể cả đối với các thay đổi ngoài ý muốn.
Đối với những cập nhật thông thường có các loại tấn công chủ yếu sau: Tấn
công xóa, tấn công thêm và tấn công thay đổi giá trị các bộ. Các kỹ thuật thuỷ vân
cần đảm bảo rằng người chủ cơ sở dữ liệu quan hệ không bị mất thuỷ vân trước các
kiểu các tấn công thông thường trên.
1.3.2. Tấn công có chủ đích
Với việc tấn công có chủ đích, tác nhân tìm cách xóa thủy vân đã được
nhúng trong RDB hoặc dùng công cụ khác để đoạt quyền sở hữu.
Vậy thì hệ thống thủy vân cần phải được bảo vệ trước những tấn công gây
hại trên. Nghĩa là các cơ sở dữ liệu đã thủy vân có thể bị những kẻ xấu ăn trộm, tấn
công nhằm mục đích sở hữu trái phép hay phá huỷ dữ liệu, phá huỷ thuỷ vân,...Một
số tấn công gây hại [1], [2], [4] như:

Trang 23
Tấn công vào các dữ liệu đã thủy vân: Cách tấn công gây hại đơn giản nhất
là cố gắng phá huỷ thuỷ vân bằng cách cập nhật thêm một số thủy vân. Tác nhân có
thể thay đổi tất cả các thủy vân, thì có thể dễ dàng phá huỷ thuỷ vân. Tuy nhiên,
việc này cũng làm cho dữ liệu 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 thủy vân của chủ cơ sở
dữ liệu và kẻ tấn công 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 thủy vân nào đó. Các phép cập nhật thông thường cũng được coi là các cuộc
tấn công ngẫu nhiên.
Tấn công bằng cách làm tròn số: Kẻ tấn công muốn làm mất các thủy vân
trong một thuộc tính kiểu số bằng cách làm tròn tất cả các giá trị của thuộc tính này.
Kẻ tấn công phải đoán một cách chính xác có bao nhiêu vị trí tham gia trong thuỷ
vân. Nếu đoán số vị trí đó thiếu thì tấn công có thể không thành công. Nếu đoán số
vị trí đó nhiều 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 mới 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: Kẻ tấn công có thể cộng thêm thủy vân vào quan hệ đã thủy
vân của chủ cơ sở dữ liệu và đòi quyền sở hữu.
Tấn công ngược lại: Kẻ tấn công 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.
Thủy vân mà kẻ tấn công công bố thực ra chỉ là một xuất hiện ngẫu nhiên mà thôi.
1.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG
Chương này đã khái quát tình hình nghiên cứu về WRDB. Nêu một số các
khái niệm cơ bản nhất về WRDB. Các khái niệm cơ bản về cơ sở dữ liệu quan hệ và

mô hình dữ liệu quan hệ. Cụ thể là các khái niệm về thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ,
khóa thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ, phân biệt khái niệm bảo mật và bảo vệ.

Trang 24
Các tấn công thường gặp, tấn công có chủ đích trên WRDB được giới thiệu
thông qua hai tác dụng cơ bản của thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ là bảo vệ bản
quyề n và đảm bảo sự toàn vẹn dữ liệu. Đây cũng chính là mục tiêu nghiên cứu
trong các chương còn lại của luận văn.
Trong chương này, tác giả xây dựng định hướng để từ đó tìm kiếm, chọn lọc
và phân tích các kỹ thuật cho việc giải quyết bài toán bảo vệ bản quyền các cơ sở dữ
liệu quan hệ trong chương 2.

Trang 25
CHƯƠNG 2. KỸ THUẬT THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ
2.1. MỘT SỐ KỸ THUẬT THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ
Về cơ bản, các kỹ thuật WRDB cũng kế thừa các những kỹ thuật thủy vân đa
phương tiện. Tuy nhiên do đặc điểm cấu trúc, chức năng của RDB. Do vậy các kỹ
thuật này tỏ ra khá phức tạp và theo những yêu cầu đặc thù.
2.1.1. Yêu cầu cơ bản của việc thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
Ứng dụng WRDB trong thực tế chưa mang lại nhiều cơ hội cho việc bảo vệ và xác
thực bản quyền với các RDB trong hệ thống quản lý giáo dục. Vì các kỹ thuật này làm thay
đổi dữ liệu dù rất nhỏ, điều này khó được chấp nhận với những yêu cầu quản trị trong thực
tiễn. Vậy khi thủy vân phải thỏa mãn các yêu cầu [4] sau:
Khả năng có thể phát hiện (Detectability): Chủ CSDL phải có khả năng
phát hiện thủy vân bằng việc xem xét những bộ đã thủy vân từ CSDL nghi ngờ. Nếu
mẫu thủy vân được phát hiện có mặt ở tất cả bộ thì rất có khả năng RDB đã bị sao
chép. Tuy nhiên, ngay cả khi phát hiện mẫu thủy vân chỉ có mặt ở những bộ thủy
vân ít hơn tổng số bộ đã thủy vân, thì những bộ này vẫn phụ thuộc vào tổng số bộ
đã thủy vân và một giá trị định trước gọi là mức ý nghĩa của phép thử. Giá trị của bộ
này được xác định sao cho xác suất để chủ sở hữu tìm thấy mẫu thủy vân của mình
từ các bộ này trong tổng số bộ đã thủy vân phải nhỏ hơn mức ý nghĩa của phép thử.
Một hướng khác, người được ủy quyền sử dụng RDB muốn xác nhận dữ liệu
được gửi từ chủ sở hữu là nguyên vẹn không bị thay đổi trong quá trình gửi. RDB
được gửi từ chủ sở hữu phải chứa thủy vân đã được nhúng từ tổng số bộ đã thủy vân
được xem xét để xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu. Khi có bất kỳ thay đổi nào
trong dữ liệu được thủy vân thì CSDL đó đã bị sửa đổi. Người được ủy quyền sử
dụng RDB có thể yêu cầu chủ sở hữu gửi lại dữ liệu.
Tính bền vững và dễ vỡ (fragile and Robustness): Các thủy vân cần phải bền vững
trước những tấn công nhằm xóa bỏ. Ví dụ như, kẻ tấn công thay đổi một vài bộ trong RDB
của chủ sở hữu. Khi đó, nói rằng thủy vân là an toàn đối với tấn công này

Trang 26
nếu kẻ tấn công không thể phá hủy các dấu hiệu thủy vân ở những bộ đã thủy vân
phụ thuộc vào tổng số bộ thủy vân và mức ý nghĩa của phép thử như đã nói ở trên.
Ngược lại, với thủy vân dễ vỡ, khi có bất kỳ tấn công nào lên dữ liệu thì các
thủy vân không còn nguyên vẹn. Vì vậy, kẻ tấn công dữ liệu mong muốn thay đổi
một vài bộ trong RDB của chủ sở hữu mà vẫn không làm thay đổi thủy vân. Khi đó,
nếu những thay đổi của kẻ tấn công làm thay đổi các thủy vân được giấu thì ta có
thể kết luận rằng quan hệ đã bị tấn công.
Khả năng cập nhật dữ liệu (Incremental Updatability): Sau khi đã WRDB,
chủ sở hữu có thể cập nhật khi cần thiết mà không làm hỏng thủy vân. Khi chủ sở
hữu thêm hoặc bớt các bộ hoặc sửa đổi các giá trị của các thuộc tính của CSDL,
thủy vân cần phải có khả năng cập nhật trên những phần gia tăng.
Khi CSDL đã thủy vân và được cập nhật dữ liệu thì xem đây là các tấn công
thông thường trên WRDB. Để giải quyết vấn đề này, chủ sở hữu có thể cập nhật,
thủy vân lại và gửi sang cho người được ủy quyền sử dụng dữ liệu.
Tính ẩn và hiện (Imperceptibility): Đối với thuỷ vân ẩn, dữ liệu sau khi thủy
vân không dễ nhận thấy được bằng mắt thường (trừ chủ dữ liệu). 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 CSDL. Hơn nữa, các thực hiện thống kê thông thường của các thuộc tính số
cũng không 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 RDB. Tính hiện của dữ liệu có thể giúp cho việc dễ vỡ của thủy vân khi có bất
kỳ tấn công nào trên dữ liệu được nhúng.
Phát hiện mù (Blind System): Việc phát hiện thuỷ vân không đòi hỏi các thông tin
về CSDL và thông tin thuỷ vân gốc gọi là phát hiện mù. Tính chất này rất quan trọng cho
việc phát hiện thuỷ vân trong bản sao RDB dù gốc đã được cập nhật. Để phát hiện mù đối

với CSDL thì các thông số liên quan đến chủ sở hữu rất là cần thiết để chứng minh CSDL
thuộc quyền sở hữu hoặc chứng minh tính toàn vẹn của CSDL.

Trang 27
2.1.2. Các kỹ thuật thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
Như đã nói ở trên, WRDB là kỹ thuật phức tạp. Việc lựa chọn kỹ thuật nào là tuỳ thuộc
vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng, có một số cách tiếp cận bài toán WRDB sau:
2.1.2.1. Kỹ thuật thủy vân sử dụng các bit ít ý nghĩa nhất
Các bit ít ý nghĩa nhất là các bit ở bên phải nhất của một chuỗi. Bit ít quan
trọng của mẩu tin, không ảnh hưởng việc quyết định nội dung của mẩu tin, nên khi
ta thay đổi bit này thì các sai lệch nhỏ được chấp nhận ở một ngưỡng cho phép.
Kỹ thuật thủy vân LSB trong nghiên cứu [6], [7] áp dụng cho RDB có dữ liệu kiểu
số. Tư tưởng chính là dùng LSB để thủy vân các thuộc tính kiểu số chấp nhận thay đổi nhỏ,
ít ảnh hưởng tới ý nghĩa dữ liệu. Với LSB, thủy vân được nhúng cho toàn bộ CSDL và sử
dụng mức ý nghĩa để phát hiện thủy vân. Sử dụng SWOT để đánh giá kỹ thuật này với bài
toán thủy vân các RDB trong hệ thống quản lý giáo dục.
Điểm mạnh Cơ hội
- Kỹ thuật đơn giản, áp dụng cho CSDL - Xác minh quyền sở hữu không cần đến
có thuộc tính kiểu số chấp nhận thay đổi. bản gốc của CSDL.
- Là kỹ thuật tiên phong cho việc bảo vệ - Có thể áp dụng với các thuộc tính kiểu
bản quyền RDB. số của RDB trong quản trị giáo dục.
- Khả năng phát hiện mù, chi phí thấp - Được áp dụng cho các thuộc tính số. khi
xác minh quyền sở hữu các dữ liệu. Chi phí thấp khi xác minh bản quyền.
Điểm yếu Thách thức
- Vẫn thủy vân tất cả các giá trị dữ liệu - Thay đổi các thuộc tính kiểu số, làm
rỗng (null). giảm giá trị khi khai thác dữ liệu. Độ tin
- Chỉ áp dụng cho các thuộc tính kiểu số. cậy khi lập các thống kê quản lý.
- CSDL bị sửa đổi không còn là dữ liệu - Việc xác định mức ý nghĩa của phép
gốc ban đầu. thử phức tạp.
Bảng 2.1. Phân tích khả năng áp dụng của kỹ thuật LSB.
Từ phân tích SWOT trên cho thấy, đối với kỹ thuật thủy vân này cần có những

cải tiến về mặt kỹ thuật thủy vân để khắc phục các điểm yếu nhất là cơ sở dữ liệu
không còn là dữ liệu gốc ban đầu.

Trang 28
2.1.2.2. Kỹ thuật thuỷ vân sử dụng các bit ý nghĩa nhất
Các bit ý nghĩa nhất là các bit ở bên trái nhất của chuỗi bit. Kỹ thuật thủy vân dựa
vào bit ý nghĩa nhất (MSB) đề xuất bởi Li, Y.[11] cùng cộng sự. Kỹ thuật này dùng khóa
bí mật, bộ dữ liệu đã chuẩn hóa và chỉ áp dụng cho các thuộc tính kiểu số.
Ý tưởng của kỹ thuật MSB là tạo một bản sao từ quan hệ gốc gọi là quan hệ
mới. Với thuộc tính khóa chính của quan hệ mới trùng quan hệ gốc. Những thuộc tính còn
lại chỉ chứa các giá trị bit 0 hoặc bit 1. Các bit này được trích ra từ MSB của giá trị các
thuộc tính trong quan hệ gốc. Sử dụng SWOT ta có các vấn đề như sau:
- Thủy vân MSB ngăn cản các cuộc tấn - Được sử dụng để bảo vệ bản quyề n
công sửa đổi dữ liệu. công khai.
- Có thuật toán, khóa và thông tin thủy - Thay đổi so với kết quả thống kê, báo
vân thì xác định được vị trí các MSB. cáo quản lý khi đã thủy vân.
- Sau thủy vân, giá trị của dữ liệu thủy - Dễ phát hiện khi khi MSB thay đổi.
vân bị thay đổi khá nhiều nếu bit là 1. - Thuận tiện cho các nhu cầu xác minh
- Dễ phát hiện khi MSB thay đổi. CSDL được thủy vân.
- Việc thay đổi của các bit khác ngoài
MSB có thể không được phát hiện.
- Chỉ áp dụng cho các thuộc tính kiểu số
trong RDB.
- Việc đăng kí quyền sở hữu tốn kém.
- Tốn bộ nhớ, tài nguyên trong quá
trình tính toán.
- Dễ với việc sửa đổi các dữ liệu không
phải là MSB trong CSDL.
- Phải chi phí cho việc bảo vệ tính toàn
vẹn của CSDL.
- Có cùng điểm yếu với LSB là việc xác
định mức ý nghĩa.
Bảng 2.2. Phân tích khả năng áp dụng của kỹ thuật MSB.
Sau khi nhúng thủy vân kết khóa thủy vân với quan hệ gốc để sinh ra một
quan hệ mới tương ứng chứa các giá trị 0 hoặc 1 như trên. Đăng kí quyền sở hữu

với bên thứ ba có thẩm quyền gồm quan hệ mới, khóa thủy vân và mức ý nghĩa.
Dùng các dữ liệu đã đăng kí để chứng minh bản quyền CSDL.

Trang 29
2.1.2.3. Kỹ thuật thuỷ vân dựa vào kỹ thuật tối ưu hoá
Là sử dụng phương pháp phân hoạch dữ liệu (không phụ thuộc vào các bộ
đánh dấu) để phân chia dữ liệu thành các tập con có chứa các bộ trong quan hệ đã
cho và giả thiết rằng các bộ trong các phần phân hoạch chứa thuộc tính số đơn.
Trong kỹ thuật này, một tập dữ liệu được biến đổi thành tập dữ liệu đã thủy
vân bằng cách áp dụng một hàm mã hóa thủy vân có tham gia của một khóa bí mật
chỉ người chủ sở hữu biết và thông tin thủy vân. Sau khi thủy vân sẽ làm thay đổi dữ
liệu. Tuy nhiên, những thay đổi này được kiểm soát bằng cách đưa ra những ràng
buộc về tính khả dụng được lấy từ tập các ràng buộc về sử dụng. Những ràng buộc
này hạn chế số lượng các thay đổi có thể được thực hiện trên dữ liệu. Dùng SWOT
để làm rõ khả năng áp dụng của kỹ thuật này đối với CSDL trong quản lý giáo dục.
- Kỹ thuật tối ưu hoá cho thuỷ vân dữ - Kiểm soát những ràng buộc về tính khả
liệu quan hệ này bền vững đối với các dụng.
tấn công xoá, sửa, hay thêm các bộ. - Tính bảo mật trong trong cơ sở dữ liệu
- Dữ liệu mã hóa thủy vân bởi một khóa quan hệ trong quản trị giáo dục được
bí mật chỉ người chủ sở hữu biết. nâng cao.
- Quá trình thủy vân có kiểm soát với các - Chỉ áp dụng cho từng phần của cơ sở
ràng buộc về sử dụng. dữ liệu quan hệ.
- Các ràng buộc bị hạn chế số lượng các
thay đổi trên dữ liệu.
- Những ràng buộc này hạn chế số
lượng các thay đổi có thể được thực
hiện trên dữ liệu.
- Cân nhắc các thay đổi trên dữ liệu.
- Việc lựa chọn các ràng buộc như thế
nào là tuỳ thuộc vào ứng dụng cụ thể.
- Thuật toán khá phức tạp khi sử dụng
hàm băm và đánh giá ngưỡng tối ưu.
Bảng 2.3. Phân tích khả năng áp dụng của kỹ thuật tối ưu hóa.

Như đã trình bày ở phần trên, các ràng buộc dữ liệu được sử dụng để làm hạn chế
những thay đổi được thực hiện trên dữ liệu. Việc lựa chọn các ràng buộc như thế

Trang 30
nào là tuỳ thuộc vào ứng dụng. Kỹ thuật tối ưu hoá WRDB bền vững đối với các tấn
công xoá, sửa, hay thêm các bộ.
2.1.2.4. Kỹ thuật thủy vân dựa vào các phép hoán vị
Để giải quyết bài toán WRDB khi những thay đổi trong các thuộc tính có thể
gây ra phiền phức, nhóm tác giả Ersin Uzun và Bryan Stephenson [10] đã phát triển
một kỹ thuật thủy vân đơn giản nhưng hiệu quả là dựa vào việc hoán vị giá trị trong
thuộc tính. Kỹ thuật hoán đổi vị trí giá trị của một số thuộc tính trong một vài bộ của
CSDL 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 CSDL nằm trong một giới hạn mà
CSDL có thể chấp nhận được. Dùng SWOT đánh giá kỹ thuật nay như sau:
- Áp dụng cho nhiều loại dữ liệu nhưng - Áp dụng cho nhiều loại thuộc tính.
sử dụng tốt nhất cho dữ liệu kiểu số. - Đã khắc phục một số nhược điểm của
- Kỹ thuật này là cải tiến một số nhược kỹ thuật LSB và MSB.
điểm của hai kỹ thuật LSB và MSB. - Mở ra khả năng phối hợp kỹ thuật dựa
- Không làm thay đổi tính tổng thể giá vào phép hoán vị với kỹ thuật thủy vân
trị của dữ liệu. khác không thay đổi giá trị thuộc tính.
- Giá trị các bản ghi vẫn bị thay đổi ở - Phải xây dựng được hàm khoảng cách.
một số lượng bộ nhất định. - Vẫn có sai lệch dữ liệu khi kết xuất
- Khó xây dựng được hàm khoảng cách thống kê, báo cáo theo yêu cầu quản trị
để kiểm soát. trong giáo dục.
- Việc cân đối giữa khả năng nhận nhầm - Nguy cơ khả năng nhận nhầm và đoán
và đoán sai phụ thuộc vào mức ý nghĩa sai khá cao, hoàn toàn phụ thuộc kinh
và tỉ lệ hoán vị khó xác định. nghiệm của người quản trị.
Bảng 2.4. Phân tích khả năng áp dụng kỹ thuật dựa vào các phép hoán vị. Tuy
nhiên việc lựa chọn những thuộc tính nào để hoán vị và hoán vị chúng

như thế nào cũng là một điều không đơn giản, ý tưởng này đã được [4] cải tiến để
khắc phục nhằm giảm nguy cơ đoán sai trong quá trình phát hiện thủy vân.

Trang 31
2.1.2.5. Kỹ thuật thủy vân có các thuộc tính phân loại
Khi tiến hành kỹ thuật WRDB đều tạo ra thay đổi dù rất nhỏ đối với giá trị
của các thuộc tính trong một số bộ của cơ sở dữ liệu. Sự thay đổi này sẽ làm mất ý
nghĩa cũng như giá trị sử dụng của chúng. Để khắc phục điểm này, Y.Li cùng các
cộng sự [11] đã đề xuất một kỹ thuật thủy vân có thể phát hiện xuyên tạc đối với
RDB mà không làm thay đổi bất kỳ giá trị dữ liệu nào.
Điểm mấu chốt của kỹ thuật này là việc đổi thứ tự của các bộ trong cơ sở dữ
liệu. Tuy nhiên, lược đồ này có tính an toàn chưa cao do việc đổi thứ tự của các bộ
chỉ được thực hiện trên các cặp đã định. Việc tìm lại các thứ tự của các cặp là không
quá khó, nên dễ dàng tác động đến thủy vân ở kiểu kỹ thuật này.
- Không làm thay đổi giá trị của dữ liệu. - Áp dụng cho RDB có thuộc tính phân
- Có thể khoanh vùng được các sửa đổi loại.
hoặc xuyên tạc trong RDB. - Không làm thay đổi giá trị của dữ liệu
- Một trong những giải pháp đảm bảo sự trong thuộc tính của các bộ.
toàn vẹn của RDB. - Tìm lại thủy vân bằng thuật toán mù.
- Cải tiến một số nhược điểm của kỹ - Là phương án mà giá trị sử dụng dữ
thuật LSB, MSB và dựa và phép hoán vị. liệu sau khi thủy vân khả thi.
- Kỹ thuật này làm thay đổi đổi thứ tự
của các bộ trong cơ sở dữ liệu.
- Tính an toàn chưa cao do đổi thứ tự
của các bộ trên các cặp đã định.
- Mới chỉ bảo đảm được tính toàn vẹn.
- Thuật toán khá phức tạp.
- Thủy vân đã nhúng chưa bền vững
khi số nhóm tăng.
- Chỉ áp dụng đối với RDB có thuộc
tính phân loại.
Bảng 2.5. Phân tích khả năng áp dụng của kỹ thuật WDRB có các thuộc tính phân
loại.

Sự khác biệt của thủy vân các dữ liệu đa phương tiện và thủy vân RDB là tính vị trí.
Trong các dữ liệu đa phương tiện, vị trí tương đối của thủy vân là cố định, còn thủy vân
RDB với kỹ thuật này là phụ thuộc theo từng nhóm, bộ. Như vậy thì các bộ

Trang 32
trong một quan hệ là độc lập với nhau và có thể được đặt theo một vị trí tùy ý. Do
đó khi hoán đổi vị trí không làm thay đổi giá trị của thuộc tính mà chỉ làm thay đổi
thứ tự của các bộ trong quan hệ.
Kỹ thuật này, được cải tiến bởi các tác giả Bùi Thế Hồng, Lưu Thị Bích Hương
[4]. Sau khi nhóm thành các bộ, với mỗi bộ trong nhóm được sắp xếp theo khóa chính của
nó, việc sắp xếp này không làm thay đổi vị trí vật lý của các bộ, xử lý một cách
độc lập từng nhóm. Chọn các cặp bộ để nhúng thủy vân được thực hiện như sau:
Nhúng bộ thứ nhất theo thứ tự; Bộ thứ hai được chọn dựa vào khóa thủy vân
và giá trị các bộ trong nhóm. Quá trình chọn cặp để đổi chỗ này sẽ giúp tăng độ an
toàn cho thủy vân được nhúng trong quan hệ.
2.2. CÁC LƯỢC ĐỒ THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ
Khái niệm về lược đồ thủy vân: Lược đồ thủy vân RDB gồm quá trình nhúng
thủy vân và quá trình phát hiện thủy vân [8]. Để phát hiện giả mạo trong RDB,
người ta kiểm tra thông tin thủy vân W thông qua khóa K khi nhúng thủy vân. Nếu
W không thay đổi, thì cơ sở dữ liệu không bị giả mạo, ngược lại là có sự giả mạo
nào đấy. Lược đồ WRDB tổng quát được thể hiện như sau:
Khóa K
(Key)
Kênh phân phối
(Distribution
channel) Khóa K
(Key)
Cơ sở dữ liệu
gốc
(Original
Database)
Nhúng thủy vân
đã nhúng thủy
(Watermark vân
Embedding) (Watermarked
Database)
ghi ngờ
(Suspicious
Database)
Phát hiện thủy
vân (Watermark
Verification)
Khẳng định
đúng hoặc
sai (Claim as
true or false)
Thông tin thủy vân W
(Watermark
information)
Thông tin thủy vân W
(Watermark
information)
Hình 2.1. Lược đồ WRDB tổng quát
Đây là lược đồ không chỉ áp dụng cho WRDB, mà áp dụng cho hầu hết các
mô hình kỹ thuật nhúng và phát hiện thủy vân của dữ liệu văn bản, dữ liệu đa

phương tiện hiện nay. Trong Hình 2.1, Cơ sở dữ liệu gốc được thay bằng nguồn dữ
liệu gốc như: File văn bản, File ảnh, File âm thanh, File video).

Bảo vệ bản quyền các cơ sở dữ liệu quan hệ trong hệ thống quản lý giáo dục bằng kỹ thuật thủy vân.doc

Bảo vệ bản quyền các cơ sở dữ liệu quan hệ trong hệ thống quản lý giáo dục bằng kỹ thuật thủy vân.doc

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Bảo vệ bản quyền các cơ sở dữ liệu quan hệ trong hệ thống quản lý giáo dục bằng kỹ thuật thủy vân.doc

Similar to Bảo vệ bản quyền các cơ sở dữ liệu quan hệ trong hệ thống quản lý giáo dục bằng kỹ thuật thủy vân.doc (20)

More from DV Viết Luận văn luanvanmaster.com ZALO 0973287149

More from DV Viết Luận văn luanvanmaster.com ZALO 0973287149 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Bảo vệ bản quyền các cơ sở dữ liệu quan hệ trong hệ thống quản lý giáo dục bằng kỹ thuật thủy vân.doc