Tài liệu Bảo vệ cơ sở dữ liệu quan hệ bằng phương pháp mở rộng hiệu và dự báo trên các thuộc tính kiểu số thực

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG LÃ ĐĂNG HIỆP BẢO VỆ CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ BẰNG PHƯƠNG PHÁP MỞ RỘNG HIỆU VÀ DỰ BÁO TRÊN CÁC THUỘC TÍNH KIỂU SỐ THỰC LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2016 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG LÃ ĐĂNG HIỆP BẢO VỆ CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ BẰNG PHƯƠNG PHÁP MỞ RỘNG HIỆU VÀ DỰ BÁO TRÊN CÁC THUỘC TÍNH KIỂU SỐ THỰC Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số : 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS. Phạm Văn Ất Thái Nguyên - 2016 LỜI CAM ĐOAN Tên tôi là: Lã Đăng Hiệp Sinh ngày: 08/04/1985 Học viên lớp cao học CK13A - Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên. Hiện đang công tác tại: Trường Đại học Hoa Lư Ninh Bình Xin cam đoan: Đề tài “Bảo vệ cơ sở dữ liệu quan hệ bằng phương pháp mở rộng hiệu và dự báo trên các thuộc tính kiểu số thực” do PGS.TS Phạm Văn Ất hướng dẫn là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Tất cả tài liệu tham khảo đều có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng. Tác giả xin cam đoan tất cả những nội dung trong luận văn đúng như nội dung trong đề cương và yêu cầu của thầy giáo hướng dẫn. Nếu sai tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm trước hội đồng khoa học và trước pháp luật. Thái Nguyên, ngày 08 tháng 4 năm 2016 TÁC GIẢ LUẬN VĂN MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa .................................................................................................. Lời cam đoan .................................................................................................. Mục lục ........................................................................................................... Danh mục chữ viết tắt, tiếng anh ..................................................................... Danh mục bảng ................................................................................................ Danh mục các hình vẽ ...................................................................................... MỞ ĐẦU ....................................................................................................... 1 CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ THỦY VÂN CSDL QUAN HỆ .............. 3 1.1. Một số khái niệm cơ bản ......................................................................... 3 1.1.1 Cơ sở dữ liệu quan hệ ........................................................................ 3 1.1.2 Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ ......................................................... 8 1.1.3. Sự cần thiết của thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ.............................. 12 1.2. Các yêu cầu của thủy vân trên cơ sở dữ liệu quan hệ ............................. 13 1.2.1. Khả năng nhúng.............................................................................. 14 1.2.2. Tính che giấu .................................................................................. 15 1.2.3. Tính bảo mật................................................................................... 15 1.2.4. Tính dễ vỡ ...................................................................................... 15 1.2.5. Tính bền vững ................................................................................ 15 1.3. Những tấn công trên hệ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ ......................... 15 1.3.1. Cập nhật thông thường ................................................................... 16 1.3.2. Tấn công có chủ đích ...................................................................... 17 1.4. Thủy văn thuận nghịch CSDL ............................................................... 17 1.5. Kết luận chương 1 ................................................................................. 17 CHƯƠNG II: THỦY VÂN THUẬN NGHỊCH TRÊN CSDL QUAN HỆ SỬ DỤNG MỞ RỘNG HIỆU VÀ DỰ BÁO TRÊN CÁC THUỘC TÍNH SỐ THỰC ................................................................................................... 18 2.1. Tổng quan về thủy vân thuận nghịch ..................................................... 18 2.2. Một số hướng tiếp cận trong thủy vân thuận nghịch .............................. 18 2.2.1. Lược đồ Tian .................................................................................. 19 2.2.2. Lược đồ Alattar ............................................................................. 21 2.2.3. Lược đồ Mohammad ...................................................................... 23 2.2.4. Lược đồ Lee ................................................................................... 24 2.2.5 Lược đồ Khodaei ............................................................................. 26 2.2.6. Phương pháp dịch chuyển Histogram ............................................. 27 2.3. Thủy vân thuận nghịch trên ảnh số sử dụng phương pháp mở rộng hiệu 28 2.3.1. Tổng quan phép biến đổi mở rộng hiệu........................................... 28 2.3.2. Lược đồ Tian .................................................................................. 28 2.4. Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ bằng phương pháp mở rộng hiệu và dự báo ............................................................................................................... 37 2.4.1. Ý tưởng chung. ............................................................................... 37 2.4.2. Nhúng thủy vân .............................................................................. 39 2.4.3. Trích thủy vân ................................................................................ 43 2.5 Áp dụng để xây dựng lược đồ thủy vân bền vững để bảo vệ bản quyền. . 47 2.6. Kết luận chương 2 ................................................................................. 49 CHƯƠNG III: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM................................. 50 3.1. Mô tả bài toán Ứng dụng Nhúng giấu thủy vân vào CSDL .................... 50 3.2. Phương pháp giải quyết bài toán............................................................ 50 3.3. Giao diện chương trình .......................................................................... 51 3.4. Kết quả thực nghiệm ............................................................................. 54 KẾT LUẬN ................................................................................................. 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................... 62 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT, TIẾNG ANH CSDL: Cơ sở dữ liệu LSB: Least significant bit – Bit ít ý nghĩa nhất MSB - Most Significant Bit – Bit ý nghĩa nhất DE: Difference Expansion – Mở rộng hiệu PEE: Prediction Error Expansion – Mở rộng sai số dự báo DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1. Bảng biểu diễn quan hệ r ................................................................ 6 Bảng 2.1. Bảng CSDL trước khi nhúng thủy vân.......................................... 41 Bảng 2.2. Bảng CSDL sau khi nhúng thủy vân............................................. 43 Bảng 2.3. Bảng CSDL sau khi trích thủy vân ............................................... 47 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.2. Sơ đồ mô tả lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ cơ bản .......... 11 Hình 2.1. Biểu đồ histogram của ảnh màu Pepper ........................................ 27 Hình 2.2. Lược đồ thủy vân bền vững để bảo vệ bản quyền ......................... 48 Hình 3.1. Giao diện chính của chương trình ................................................. 50 Hình 3.2. Giao diện Nhúng thủy vân CSDL bằng phương pháp mở rộng sai số dự báo ........................................................................................................ 51 Hình 3.3. Giao diện khôi phục thủy vân CSDL ........................................... 52 Mở đầu Ngày nay cùng với sự phát triển của khoa học và công nghệ, việc truy cập Internet một cách dễ dàng đã thúc đẩy sự tăng trưởng mạnh mẽ của nhiều ngành nghề với nhiều lĩnh vực khác nhau. Việc chia sẻ thông tin trực tuyến là một hoạt động quan trọng đối với kinh doanh và nghiên cứu, không những vậy, nó còn liên quan đến việc mua bán của cơ sở dữ liệu. Ví dụ, việc chia sẻ dữ liệu liên quan đến thời tiết, thị trường chứng khoán, tiêu thụ điện năng, ý tế, khoa học…vv được thực hiện thường xuyên. Do đó, có một nhu cầu lớn trong việc cung cấp bảo mật cơ sở dữ liệu để ngăn cản việc sao chép và phân phối bất hợp pháp trong môi trường internet. Kỹ thuật thủy vân đang được xem là một trong những giải pháp đạt được kết quả cao trong việc bảo vệ bản quyền và xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu số. Vì vậy trong những năm gần đây, xu hướng nghiên cứu về thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ mới thực sự được các nhà khoa học trong nước quan tâm nhiều hơn. Trong đó vấn đề bảo vệ bản quyền và đảm bảo sự toàn vẹn của cơ sở dữ liệu là những vấn đề được quan tâm nhiều hơn cả. Gần đây đã có một số công trình nghiên cứu trong nước về thủy vân cơ sở dữ liệu, nhưng không phải là thuận nghịch, nên không khôi phục được cơ sở dữ liệu gốc. Để có thể khôi phục cơ sở dữ liệu gốc cần dùng thủy vân thuận nghịch. Trong các phương pháp thủy vân thuận nghịch, thì phương pháp dựa trên phép biến đổi mở rộng hiệu là tỏ ra hiệu quả nhất. Chính vì vậy em chọn đề tài “Bảo vệ cơ sở dữ liệu quan hệ bằng phương pháp mở rộng hiệu và dự báo trên các thuộc tính kiểu số thực” làm luận văn tốt nghiệp của mình. Cấu trúc của luận văn: 1 Ngoài phần mở đầu, phần kết luận, phần mục lục và tài liệu tham khảo. Luận văn được bố cục gồm 3 chương cụ thể như sau: Chương 1. Tổng quan về thủy vân CSDL quan hệ Chương 2. Thủy vân thuận nghịch trên CSDL quan hệ sử dụng mở rộng hiệu và dự báo trên các thuộc tính kiểu số thực. Chương 3: Chương trình thử nghiệm. Kết luận và những kiến nghị về hướng phát triển. Mặc dù trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn em đã rất nỗ lực và cố gắng. Song do thời gian và trình độ còn hạn chế nên luận văn khó tránh khỏi những thiếu sót, kính mong nhận được sự đóng góp ý kiến, chỉ bảo của các thầy giáo, cô giáo và các bạn để luận văn được hoàn thiện hơn. Em xin trân trọng cảm ơn! 2 CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ THỦY VÂN CSDL QUAN HỆ 1.1. Một số khái niệm cơ bản 1.1.1 Cơ sở dữ liệu quan hệ a. Cơ sở dữ liệu Cơ sở dữ liệu (database) là một hệ thống các thông tin có cấu trúc được lưu trữ trên các thiết bị lưu trữ thứ cấp (băng từ, đĩa từ…) nhằm thoả mãn yêu cầu khai thác thông tin đồng thời của nhiều người sử dụng hay nhiều chương trình ứng dụng với nhiều mục đích khác nhau. b. Khái niệm cơ sở dữ liệu quan hệ Cơ sở dữ liệu được xây dựng dựa trên mô hình dữ liệu quan hệ gọi là cơ sở dữ liệu quan hệ. Trong cơ sở dữ liệu quan hệ, bảng được gọi là quan hệ, cột được gọi là thuộc tính, hàng được gọi là bộ (bản ghi), kiểu dữ liệu được gọi là miền dữ liệu. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu dùng để tạo lập, cập nhật và khai thác cơ sở dữ liệu quan hệ gọi là hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ. Bảng (Table): Là một thành phần cơ bản trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Bảng được hình thành khi sắp xếp các thông tin có liên quan với nhau theo hàng và cột. Các hàng tương ứng với các bản ghi (record) dữ liệu và các cột tương ứng với trường dữ liệu. 3 Ví dụ: Bảng DanhsachHS. Các hàng là học sinh, mỗi hàng tương ứng với một học sinh. Các cột là trường (hay lĩnh vực) của thông tin. Ta có các cột: Số báo danh, Họ & tên, Giới tính, Năm sinh, Điểm... Trường dữ liệu (Field): trong cơ sở dữ liệu, đây là không gian dành cho một mẫu thông tin trong bản ghi dữ liệu. Trong chương trình quản trị CSDL dạng bảng với dữ liệu được tổ chức theo hàng và cột, thì trường dữ liệu tương ứng với các cột. Bản ghi (Record): trong cơ sở dữ liệu, bản ghi là một đơn vị hoàn chỉnh nhỏ nhất của dữ liệu, được lưu trữ trong những trường hợp dữ liệu đã được đặt tên. Trong một cơ sở dữ liệu dạng bảng, bản ghi dữ liệu đồng nghĩa với hàng (row). Bản ghi chứa tất cả các thông tin có liên quan với mẫu tin mà cơ sở dữ liệu đang theo dõi. Ví dụ, trong cơ sở dữ liệu về DanhsachHS, bản ghi sẽ liệt kê Số báo danh, Họ & tên, Giới tính, Năm sinh, Tên tỉnh, Điểm. Hầu hết các chương trình đều hiển thị các bản ghi dữ liệu theo hai cách: theo các mẫu nhập dữ liệu và theo các bảng dữ liệu. Các bản ghi dữ liệu được hiển thị dưới dạng các hàng ngang và mỗi trường dữ liệu là một cột. Khóa chính (Primary key): là một giá trị dùng để phân biệt bản ghi này với bản ghi khác. Giá trị của khóa chính trong mỗi bản ghi là duy nhất trong cả bảng (table). Có thể xem số chứng minh nhân dân như một khóa chính và không người nào giống người nào. Ngoài khóa chính ra còn có khóa ngoài (foreign key). Khóa ngoài là giá trị dùng để liên kết giữa các bảng và thiết lập mối quan hệ giữa các bản ghi trong các bảng khác nhau c. Mô hình dữ liệu quan hệ 4 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. Mô hình dữ liệu là một sự hình thức hóa toán học với một tập ký hiệu để mô tả dữ liệu và một tập các phép toán được sử dụng để thao tác các dữ liệu này. 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 mô tả các đặc trưng của nó. - Thuộc tính: Là các dữ liệu thể hiện các đặc trưng của thực thể. - Ràng buộc: Là các mối quan hệ logic của các thực thể. Ba thành phần trên được thể hiện ở hai mức: - Mức loại dữ liệu: là sự khái quát hóa các ràng buộc, các thuộc tính, các thực thể cụ thể. - 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 một số mô hình dữ liệu đã được nghiên cứu: - Mô hình dữ liệu mạng: 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. - Mô hình dữ liệu quan hệ: Các ràng buộc được thể hiện qua các quan hệ tức là bảng giá trị. Mô hình dựa trên lý thuyết tập hợp và đại số quan hệ. 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. 5 - Mô hình dữ liệu hướng đối tượng: Cho phép biểu diễn dữ liệu tự nhiên và sát với thực tế hơn cả. Tuy nhiên cho đến nay, chưa có một cơ sở toán học tốt hình thức hóa ở mức cao, chặt chẽ đối với mô hình này. Mô hình dữ liệu quan hệ do E.F. Codd đề xuất năm 1970 là cơ sở cho hầu hết các hệ thống cơ sở dữ liệu hiện tại. Mô hình dữ liệu quan hệ được quan tâm là vì nó được xây dựng trên cơ sở toán học chặt chẽ. Mô hình dữ liệu quan hệ cung cấp các khái niệm chặt chẽ được hình thức hóa cao, cho phép áp dụng các công cụ toán học, các thuật toán tối ưu trên mô hình dữ liệu quan hệ. Mô hình dữ liệu quan hệ được trừu tượng hóa cao và chỉ dừng ở mức logic. Quan hệ Cho U = {A1, A2, …, A} là một tập hữu hạn không rỗng các thuộc tính. Mỗi thuộc tính Ai (i =1, 2, …, ) có miền giá trị là Dom(Ai). Khi đó r là một tập các bộ {r1, r2, …, rm} được gọi là quan hệ trên U với rj (j = 1, 2, …, m) là một hàm rj: U Có thể xem một quan hệ như một bảng, trong đó mỗi hàng (phần tử) là một bộ và mỗi cột tương ứng với một thành phần gọi là thuộc tính. Biểu diễn quan hệ r thành bảng như sau: Bảng 1.1.Bảng biểu diễn quan hệ r A1 A2 … A r1 r1.A1 r1.A2 … r1.A r2 r2.A1 r2.A2 … r2.A … … … … … rm rm.A1 rm.A2 … rm.A 6 Ví dụ: MaHS Ho&Ten NgSinh Dchi Hs01 Vũ Thu Hà 2/4/1986 Hà Nội Hs02 Nguyễn Mai Anh 4/5/1990 Vĩnh Phúc Hs03 Trương Thanh Bình 2/4/1988 Hải Phòng Trong đó các thuộc tính là MaHS: Mã số học sinh; Ho&Ten: Họ và tên; NgSinh: ngàysinh; Dchi: địa chỉ. Bộ giá trị: (hs01, Vũ Thu Hà, 2/04/1986, Hà Nội) là một bản ghi (bộ). Lược đồ quan hệ Tập tất cả các thuộc tính trong một quan hệ cùng với mối liên hệ giữa chúng được gọi là lược đồ quan hệ. Lược đồ quan hệ R với tập thuộc tính U={A1, A2, .., A} được viết là R(U) hoặc R(A1, A2, .., A). Miền thuộc tính: Tập tất cả các giá trị có thể có của thuộc tính Ai gọi là miền giá trị của thuộc tính đó, ký hiệu: Dom(Ai) hay viết tắt là: i A D Ví dụ 1.1: Hocsinh(MaHS, Ho&Ten, NgSinh, Đchi) Dom(MaHS(sbd)) = {char(5)}; Dom(Ho&Ten) = {char(20)}; Dom(NgSinh) = {date}; Dom(Dchi) = {‘Hà Nội’, ‘Hải Phòng’, ‘Vĩnh Phúc’, …}. Kiểu thuộc tính: Mỗi một thuộc tính đều phải thuộc một kiểu dữ liệu. Kiểu dữ liệu có thể là vô hướng - là 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 đã có sẵn. Khoá của quan hệ 7 Khoá của quan hệ r xác định trên tập thuộc tính U = {A1, A2, .., A}là tập con K  U sao cho bất kỳ hai bộ khác nhau t1, t2  r luôn thoả t1. K ≠ t2. K và bất kỳ tập con thực sự K1 K nào đó đều không có tính chất đó. Trong ví dụ trên thì thuộc tính MaHS là khóa của quan hệ Hocsinh. 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. 1.1.2 Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ a. Thủy vân Từ “thuỷ vân” có xuất xứ từ kỹ thuật đánh dấu nước thời xưa. Đây là kỹ thuật đánh dấu chìm một hình ảnh, một logo, hay một dữ liệu nào đó lên trên giấy nhằm mục đích trang trí và phân biệt được xuất xứ của sản phẩm giấy. Như vậy, thông tin cần giấu được gọi là thuỷ vân (watermark). Thuỷ vân mô tả thông tin có thể được dùng để chứng minh quyền sở hữu hoặc chống xuyên tạc. Có hai loại thuỷ vân, đó là: thuỷ vân bền vững và thuỷ vân dễ vỡ. - Thuỷ vân dễ vỡ (fragile watermark): Là thuỷ vân dễ bị biến đổi trước những biến đổi hay tấn công lên dữ liệu. Các kỹ thuật này thường được dùng trong các ứng dụng xác thực thông tin, đảm bảo sự toàn vẹn dữ liệu. - 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 bền vững lại được chia thành hai loại là thuỷ vân ẩn và thuỷ vân hiện.  Thủy vân hiện: là loại thuỷ vân được hiện ngay trên sản phẩm và người dùng có thể nhìn thấy được giống như các biểu tượng kênh chương trình vô tuyến VTV1, VCT2, TV5… Các thuỷ 8 vân hiện trên ảnh thường dưới dạng chìm, mờ hoặc trong suốt để không gây ảnh hưởng đến chất lượng ảnh gốc. Thông tin bản quyền hiển thị ngay trên sản phẩm.  Thuỷ vân ẩn: là loại thủy vân yêu cầu tính ẩn cao, bằng mắt thường không thể nhìn thấy thuỷ vân. Trong vấn đề bảo vệ bản quyền, thủy vân ẩn mang tính bất ngờ hơn trong việc phát hiện sản phẩm bị lấy cắp. Trong trường hợp này, người chủ sở hữu hợp pháp sẽ chỉ ra bằng chứng là thuỷ vân đã được nhúng trong sản phẩm bị đánh cắp. b. Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ Ngày nay, việc sử dụng các cơ sở dữ liệu trong các ứng dụng càng ngày càng tăng lên đang tạo ra một nhu cầu tương tự đối với thủy vân cơ sở dữ liệu. Internet hiện đang đưa đến một sức ép rất nặng nề cho những người muốn bảo vệ 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 sử dụng tìm kiếm và truy cập cơ sở dữ liệu từ xa. Mặc dù xu hướng này là hữu ích cho người dùng cuối nhưng nó cũng bộc lộ một mối nguy hiểm cho những nhà cung cấp dữ liệu trước những kẻ trộm cắp dữ liệu. 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 của họ bị đánh cắp. Định nghĩa 1.1: Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ là 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. 9 Một thuỷ vân có thể được áp dụng cho một cơ sở dữ liệu quan hệ, chẳng hạn như có các thuộc tính mang một đặc điểm là những thay đổi nhỏ tại một số giá trị của chúng không làm ảnh hưởng đến các ứng dụng. 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 0.50C. 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 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. c. Khóa thủy vân Để chủ sở hữu của cơ sở dữ liệu có thể giữ bí mật cho thông tin thủy vân W và là người duy nhất có thể tìm lại được thông tin này thì cần phải trộn W với một dữ liệu được gọi là khóa do chính chủ cơ sở dữ liệu lựa chọn. Thông tin thứ hai này được gọi là khóa thủy vân và được chúng tôi định nghĩa như sau: Định nghĩa 1.2: Khóa thủy vân Khóa thủy vân là một lượng dữ liệu do chủ sở hữu cơ sở dữ liệu lựa chọn và nhằm mục đích xác định thủy vân trong lược đồ thủy vân. Ký hiệu là K. Khóa K sẽ được kết hợp với thủy vân W để nhúng vào cơ sở dữ liệu. Khóa thủy vân chính là mấu chốt của lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu có sử dụng khóa thủy vân. Khóa thủy vân sẽ được nhúng vào trong cơ sở dữ liệu quan hệ bằng nhiều cách. Thông thường khóa thủy vân sẽ được nhúng với dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ rồi đưa vào trong thuật toán sử dụng. Điều quan trọng ở đây chính là việc ta giấu khóa thủy vân vào trong thuật toán như thế nào để 10 không bị phát hiện đồng thời có thể chứng minh được đây chính là cơ sở dữ liệu quan hệ của mình. Hay nói cách khác, 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 cơ sở dữ liệu quan hệ có sử dụng khóa. Một trong những cách giấu khóa hữu hiệu nhất là sử dụng hàm băm vì kỹ thuật này đảm bảo được yêu cầu bảo mật cũng như chi phí tính toán. d. Lược đồ thủy vân Lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ bao gồm 2 phần: nhúng thủy vân và phát hiện thủy vân. Khi nhúng thủy vân, một khóa thủy vân K do chủ sở hữu cơ sở dữ liệu tự chọn sẽ được sử dụng để nhúng thủy vân W vào cơ sở dữ liệu gốc. Sau khi nhúng thủy vân, các cơ sở dữ liệu sẽ được đưa vào trong môi trường Internet. Để xác minh quyền sở hữu của một cơ sở dữ liệu đáng ngờ, quá trình xác minh cơ sở dữ liệu bị nghi ngờ được thực hiện như là đầu vào và bằng cách sử dụng khóa thủy vân K (được sử dụng trong giai đoạn nhúng) thủy vân nhúng (nếu có) được lấy ra và so sánh với các thông tin thủy vân ban đầu. CSDL gốc Khóa K Nhúng thủy vân CSDL đã nhúng thủy vân Thông tin thủy vân W Khóa K CSDL nghi ngờ Phát hiện thủy vân Khẳng định đúng hoặc sai Thông tin thủy vân W Hình 1.1. Sơ đồ mô tả lược đồ thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ cơ bản 11 1.1.3. Sự cần thiết của thủy 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. Có rất nhiều các kết quả của thuỷ vân dữ liệu đa phương tiện có thể áp dụng cho thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ, 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 thường chứa một lượng các bit dư thừa. Vì vậy, các kỹ thuật thuỷ vân có một cái mặt nạ (vỏ) rất rộng để có thể giấu tin vào trong. Trong khi đó, một quan hệ cơ sở dữ liệu chứa các bộ, mỗi bộ này biểu diễn một đối tượng riêng biệt. Cho nên, các kỹ thuật thuỷ vân cần phải được trải rộng trên tất cả các đối tượng riêng biệt này.  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 thể thay đổi. Nhưng các bộ của một quan hệ lại cấu thành một tập hợp và do vậy không cần phải áp đặt một thứ tự nào giữa các đối tượng này.  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 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. 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. 12