B GIO DC V O TO B QUC PHềNG

TRUNG TM KHKT V CNQS V BA èNH nghiên cứu xây dựng một số giải pháp
đảm bảo an ton thông tin
trong cơ sở dữ liệu không gianChuyờn ngnh: Bo m toỏn hc cho mỏy tớnh v h thng tớnh toỏn
Mó s: 62 46 35 01

Chuyên ngành: Bảo đảm toán học cho máy tính và hệ thống tính toán
Mã số: 62 46 35 01LUN N TIN S TON HC

NGI HNG DN KHOA HC
1. PGS. TSKH Nguyn Xuõn Huy
2. TS Nguyn Hng Hi H NI - NM 2007 Công trình được hoàn thành tại Trung tâm Khoa học Kỹ thuật -
Công nghệ Quân sự
Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS-TSKH Nguyễn Xuân Huy


1. Vũ Ba Đình,
Nguyễn Xuân Huy, Đào Thanh Tĩnh (2002), Đánh giá
khả năng giấu dữ liệu trong bản đồ số, Tạp chí Tin học và Điều khiển
học, (4), 347-353.
2. Vũ Ba Đình,
Nguyễn Xuân Huy, Đào Thanh Tĩnh (2002), Kỹ thuật
giấu thông tin trong bản đồ số, Chuyên san Bưu chính Viễn thông, (8),
85-92.
3. Vũ Ba Đình
(2003), Giấu thông tin trong cơ sở dữ liệu không gian, Tạp
chí Nghiên cứu khoa học kỹ thuật và công nghệ Quân sự, (4), 30-36.
4. Vũ Ba Đình
, Lương Thế Dũng (2003), Mô hình giấu thông bền vững
trong bản đồ số, Tạp chí Nghiên cứu khoa học kỹ thuật và công nghệ
Quân sự, (5), 42-48.
5. Vũ Ba Đình
(2004), Giấu thông tin bền vững sử dụng kỹ thuật trải phổ
trong cơ sở dữ liệu không gian, Chuyên san các công trình nghiên cứu
– triển khai Viễn thông và CNTT, (12), 57-62.
6. Vũ Ba Đình
(2005), Xác định giá trị ngưỡng cho phương pháp giấu
thông tin kỹ thuật trải phổ trong cơ sở dữ liệu không gian, Chuyên san
các công trình nghiên cứu – triển khai Viễn thông và CNTT, (14), 50-
56.

Báo cáo tại các Hội nghị Khoa học
1. Vũ Ba Đình (2003), Giấu thông tin trong các hệ cơ sở dữ liệu bản đồ
số, Tuyển tập các báo cáo Khoa học, Hội nghị Khoa học, Trung tâm
KHKT-CNQS, Hà Nội, 4/2003, 41-45.
2. Vũ Ba Đình, Nguyễn Xuân Huy, Nguyễn Hồng Hải (2003), Xây dựng

Dữ liệu bản đồ số nói riêng và dữ liệu không gian nói chung là kiểu
dữ liệu quan trọng với tiềm năng và nhu cầu ứng dụng rất lớn. So với tài

liệu in trên giấy, dữ liệu không gian số hóa có nhiều ưu điểm trong việc
trao đổi, tổ chức lưu trữ, tìm kiếm, sao lưu dự phòng và phát triển ứng
dụng.
Với mục đích bảo vệ bản quyền, đã có một số công bố về kỹ thuật
giấu thông tin trong bản đồ số vectơ, khôi phục thông tin có sử dụng bản
tin gốc. Phương pháp này có độ bền vững cao trước nhiều kiểu tấn công
như cắt xén dữ liệu, dị
ch chuyển các vectơ, thu phóng, Tuy nhiên,
phương pháp tách tin có sử dụng bản tin gốc bộc lộ nhiều hạn chế trong
Style Definition: Heading 3,Heading
3 Char: Indent: First line: 0 cm
Deleted: D
Deleted: so với tài liệu in trên giấy

2
các ứng dụng liên quan đến quản lý cấp phát, truyền thông tin bí mật.
Tìm kiếm giải pháp cho vấn đề trên đây có tính cấp thiết, nhất là
trong lĩnh vực an ninh, quốc phòng. Vì vậy, đề tài "Nghiên cứu xây dựng
một số giải pháp đảm bảo an toàn thông tin trong cơ sở dữ liệu không
gian" được chọn cho luận án này.
Mục tiêu của luận án: Xây dựng phương pháp giấu thông tin vào cơ
sở dữ liệu không gian, khôi ph
ục tin giấu trong điều kiện không có dữ liệu
gốc và môi trường mang tin bị biến dạng.
2. Các kết quả chính của luận án
Kết quả chính của luận án được trình bày trong 4 chương:
+ Chương 2 xây dựng mô hình dữ liệu không gian và phân tích một số

quả trong phần Phụ lục.
3. Phương pháp và kỹ thuật sử dụng
K
ế thừa ưu điểm của các phương pháp giấu thông tin cho dữ liệu đa
phương tiện đã được biết đến trên thế giới và trong nước, luận án đề xuất
phương pháp giấu thông tin bền vững trong dữ liệu không gian trên cơ sở
xây dựng một mô hình dữ liệu phù hợp. Các thuật toán giấu thông tin được
đưa ra dựa trên sự tương đồng của kỹ thuật truyền thông tin và kỹ thuật
giấu thông tin. Thí nghiệm cài đặt kiểm chứng thực tế là khâu quan trọng,
được lặp lại nhiều lần trong quá trình hoàn thiện mô hình lý thuyết.
4. Tính khoa học và tính mới của luận án
Phương pháp giấu thông tin trong dữ liệu không gian đề xuất trong luận án
này không trùng lặp với các phương pháp đã được đề xuất trước đây.
Thuật toán được xây dựng trên cơ sở phân tích lý thuyết. Kết quả lý thuyết
có thể áp dụng để phát triển các thuật toán mới cũng như mở rộng và hoàn
thiện theo nhiều hướng khác nhau.
5. Ý nghĩa thực tiễn và khả năng phát triển kết quả của luận án
Mô hình dữ liệu không gian đã đề xuất trong luận án nhằ
m mục đích xây
dựng các thuật toán giấu thông tin bền vững (watermarking) sử dụng trong
quản lý cấp phát tài liệu số hóa. Đồng thời, có thể áp dụng mô hình này để
phát triển các thuật toán truyền thông tin bí mật (steganograph) trên cơ sở
lựa chọn một số tham số thích hợp cho mô hình kết hợp với kỹ thuật mật
mã.
Deleted: được đảm bảo nhờ
Deleted: khi cùng giấu trong một môi
trường
Deleted: mô hình đa truy cập theo mã
trên kênh truyền thông tin có nhiễu
Deleted: Trên cơ sở tổng hợp các kết

yếu Hội thảo Quốc gia lần thứ VI (2003), FAIF (2003) và Hội thảo Khoa
học Trung tâm Khoa học Kỹ thuật - Công nghệ Quân sự, BQP (2003).
7. Dung l
ượng của luận án
Luận án gồm 138 trang được phân chia như sau:
phần mở đầu và chương
tổng quan chiếm 26 trang, kết quả nghiên cứu trình bày trong 81 trang, còn
lại dành cho phần phụ lục, tài liệu tham khảo và các trang thủ tục khác.
NỘI DUNG CỦA LUẬN ÁN
Chương 1.
TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU THÔNG TIN
+ Định nghĩa giấu thông tin trong dữ liệu đa phương tiện.
+ Phân loại phương pháp giấu thông tin theo mô hình lý thuyết.
+ Nghiên cứu các thuộc tính cơ bản của tin giấu.
+ Đề xuất định nghĩa độ bền vững của tin giấu.
+ Xác định vai trò các tham số thống kê của môi trường mang tin trong
đánh giá tính chất của biến dạng và xây dựng thuật toán.
Chương 2.
MÔ HÌNH DỮ LIỆU KHÔNG GIAN
Trình bày kết quả xây dựng mô hình dữ liệu không gian phục vụ bài toán
giấu thông tin với các nội dung chính sau:
+ Xây dựng mô hình dữ liệu không gian. Đề xuất một số khái niệm,
định nghĩa về tính chẵn lẻ cho các vectơ tọa độ nguyên, một số công cụ
nhận biết và biến đổi tính chẵn lẻ của các vectơ.
Deleted: ¶
Deleted: .
Deleted: P
Deleted:

5

V .
Định nghĩa 2.2.4 xác định 4 loại sai số: sai số tọa độ, sai số khoảng
cách, sai số tọa độ cho phép và sai số khoảng cách cho phép cho các vectơ
không gian khi chúng bị biến dạng.
Lượng tử hóa các vectơ thuộc không gian vectơ R
(N)
Với mọi vectơ
)(N
R∈
ξ
,
)(N
n
R là tập hợp các vectơ có tọa độ nguyên, lựa
chọn một giá trị
R∈
δ
và xây dựng ánh xạ
)()(
:
N
n
N
RR →
δ
ϕ
. Ký hiệu
ζ
là
ảnh theo module

j
j
M
1
δ
ξ
ξ
δ
(2.2.3)
được xây dựng nhằm xác định thuộc tính chẵn lẻ của vectơ không gian.
Thuộc tính này sẽ được sử dụng trong toàn bộ quá trình xây dựng thuật
Deleted: .
Deleted: ¶
Với
V là không gian N chiều trên trường
số thực và miền không gian
VV
J
⊂
,

6
toán, đánh giá biến dạng và đánh giá hiệu quả của phương pháp giấu và
tách thông tin.
Tập ảnh của tập mọi vectơ thuộc
J
V
trên tập các vectơ có tọa độ
nguyên được phân hoạch thành
{

e
như sau:
(
)
{
}
() {}
⎩
⎨
⎧
∈−
∈+
=
δδ
δδ
δ
ζξϕ
ζξϕ
ξ
l
c
e
:1
:1
)(
(2.2.4)
)(
ξ
δ
e được gọi là hàm chẵn lẻ của biến

Deleted: .
Deleted: nói

7
xác suất biến dạng của dữ liệu không gian khi chịu tác động của biến dạng
trình bày trong mục 2.3.3.
Định nghĩa 2.3.1 xác định biến dạng của vectơ không gian. Định
nghĩa 2.3.2 xác định biến dạng cấu trúc của dữ liệu không gian. Định
nghĩa 2.3.3 xác định biến dạng dữ liệu không gian.
Tác động của biến dạng lên các vectơ không gian mang tính ngẫu nhiên.
Vì vậy, chúng ta sẽ xem xét tác động này bằng các công c
ụ của xác suất
thống kê. Một trong các yếu tố quan trọng trong nghiên cứu tác động của
biến dạng chính là xác suất chuyển trạng thái của vectơ không gian.
Tính chất 2.2.4 chứng minh rằng có thể đưa bài toán tính xác suất
thay đổi trạng thái chẵn lẻ của các vectơ mang tin trong không gian N-
chiều thuần nhất đẳng hướng về tính xác suất trong không gian 1-chiều:
()
∑
≤
−
−=
le ,
111
1
kNk
kN
kk
N
ppCP

2
0:0
2
2
2
3
2:1
1
=
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
⎨
⎧
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
+≤<−∨
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
≤<

1) Nếu
δ
δ
<<⇒<Δ x0
2
: không có biến dạng
(2.3.13)
2) Nếu
δ
δ
<Δ≤
2
,
2
3
2
δ
δ
<≤ x
: xác suất biến dạng
Δ
−=
2
1
1
δ
p

(2.3.14)
Deleted: .

n
np
Δ
+
−=
2
)12(
1
δ
n

3b) Với
δδ
δ
2'
2
<≤
,
Δ
=
δ
np
1(2.3.15)
Trường hợp
δ
>Δ , khi n đủ lớn,
2

δδ
δ
δ
δδ
δ
δ
1222,
mod
212,
mod
1
1
ncn
c
ncn
c
p

(2.3.17)
Trường hợp (2-b):
ξ
và
η
có phân phối đều liên tục
Do
ξ
xác định trên đoạn
[
]
δ

. Để tính
)(n
p
, ta sẽ tính mật độ xác suất của x sau đó lấy
tổng của tích phân trên các đoạn này. Do
ξ
và
η
là các biến ngẫu nhiên
độc lập nên từ lý thuyết xác suất, hàm mật độ xác suất của x là:
()
∫
∞
∞−
−= dttxftfxf )()(
21
(2.3.18)
Ký hiệu
'
δ
δ
+=Δ n
⇒
⎥
⎦
⎥
⎢
⎣
⎢
Δ

2
)1(
2
1
1
δ
δ
nn
np

(2.3.32)
Từ hai trường hợp trên ta đều có
2
1
)(lim)(lim
11
==
−→Δ+→Δ
pp
nn
δδ

2.3.3.3. Biến dạng khoảng cách
N=2,
0
δ
δ
= ;
()
[]

tính bằng phương pháp hình học và kết quả nhận được là
58.0
1
≈
P .
Chương 3.
XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP GIẤU THÔNG TIN DỰA
TRÊN THỐNG KÊ TÍNH CHẴN LẺ CỦA DỮ LIỆU KHÔNG GIAN
+ Xây dựng phương pháp giấu một bít thông tin vào một khối dữ liệu
không gian dựa trên thống kê tính chẵn lẻ của tập hợp các vectơ
mang tin trong khối.
+ Đánh giá biến dạng môi trường do giấu tin.
+ Đánh giá tính bền vững của phương pháp thông qua phân tích lỗi
tách tin khi môi trường mang tin bị biến dạng.
3.1. Mô hình phương pháp thống kê
Hai thuật toán giấu bít thông tin được trình bày trong mục 3.1.1: thuật toán
ST_Wa và thuật toán ST_Wb. Bước 4 của thuật toán ST_Wa được bỏ qua
trong thuật toán ST_Wb.

Mục 3.1.2 trình bày thuật toán ST_E (Tách thông tin phương pháp
thống kê) khi môi trường mang tin không bị biến dạng nhằm mục đích làm
rõ nguyên lý của thuật toán ST_W(a và b).
Mục 3.1.3 phân tích ảnh hưởng của tin giấu lên dữ liệu mang tin qua
việc đánh giá 2 tham số: i) biến dạng khoảng cách sau giấu tin; ii) biến
dạng tọa độ sau giấu tin.

Sau khi chứng minh các tính chất 3.1.1 đến 3.1.3 ta có các kết quả:
Kết quả 3.1.1. Biến dạng khoảng cách của các vectơ trong khối có giấu
một bít thông tin theo thuật toán ST_Wa là biến ngẫu nhiên D với trị trung
Deleted: .

-bất biến cho đại
lượng
{}{}
δδ
ζζ
lc
## −
.
+ Thuật toán ST_Wa có độ bền vững
(
)
+
∞
=
bR khi dịch chuyển mọi
đối tượng trong khối theo cùng một hướng.
Đối với biến dạng dịch chuyển các đối tượng trong khối theo hướng
ngẫu nhiên. Sử dụng kết quả chương 2 ta thấy, để tách thông tin cần tìm
một đại lượng có quy luật biến đổi phụ thuộc vào các tham số đã biết hoặc
tính được qua phân tích thống kê.
Với Q là số vectơ trong khối,
A
# là lực lượng của tập A, đại lượng
thống kê đáp ứng yêu cầu như trên ký hiệu là G và được tính như sau:
{}{}
QG
lc
/##
δδ
ζζ


(3.2.12)
Với giả thiết P
1
đã xác định, thuật toán ST_E được sửa lại thành
thuật toán ST_Ep.
Mục 3.2.3 xem xét khả năng bảo toàn thông tin trong điều kiện có biến
dạng liên tiếp.
Tính chất 3.2.2. Trong không gian thuần nhất đẳng hướng, không phụ
thuộc vào trạng thái ban đầu và xác suất chuyển trạng thái, khi số lần xảy
ra biến dạng ngẫu nhiên đủ lớn, xác suất để mỗi vectơ rơi vào trạng thái
chẵn và lẻ cùng bằng 0.5. Tính chất trên được chứng minh qua mô hình
xích Markov hai trạng thái, rời rạc, thuần nhất.
Tính chất 3.2.3. Nếu số lần biến dạng xảy ra đủ lớn, biến dạng khoảng
cách của các vectơ mang tin sẽ vượt quá giới hạn sai số cho phép.
Từ các tính chất 3.2.2 và 3.2.3 ta thấy: thực hiện các biến dạng liên
tiếp có thể phá hủy tin giấu, tuy nhiên dữ liệu cũng mất giá trị sử dụng do
biến dạng cục b
ộ vượt giá trị cho phép.
3.3. Phân tích hiệu quả của phương pháp
Với môi trường có biến dạng dịch chuyển theo hướng. Từ công thức
(2.3.10) ta thấy: thuật toán ST_Wa có độ bền vững
+
∞
=
)(bR với mọi biên
độ biến dạng. Trái lại, tính bền vững của thuật toán ST_Wb không ổn định
do xác suất chuyển trạng thái biến đổi nhanh theo giá trị biên độ biến dạng
Formatted: English (U.S.)
Deleted: .

tính chất môi trường mang tin và khả năng xảy ra các kiểu biến dạng mà
chọn thuật toán phù hợp hoặc kết hợ
p cả hai.
3. Tăng số chiều trong không gian dẫn tới tăng miền giá trị của p
1
, tại
đó xác suất chuyển trạng thái của vectơ P
1
có giá trị xấp xỉ 0.5. Điều này
có nghĩa là độ bền vững của tin giấu theo các thuật toán đã trình bày trong
mục 3.1.1 giảm. Vậy trong các ứng dụng cần độ bền vững cao và dung
lượng lớn, chúng ta có thể áp dụng phương pháp giấu tin theo từng chiều
của không gian.
4. Cả hai thuật toán đều có độ phức tạp thời gian thực hiện O(Q) với
Q là số lượng các vectơ mang tin trong khối.
Kế
t luận
Độ bền vững của tin giấu trong phương pháp thống kê được đảm bảo nhờ
Deleted: n
Deleted: Từ

13
tính chất ổn định của tham số thống kê trên số lượng đủ lớn các vectơ.
Thuật toán có dịch tâm của phương pháp này có độ bền vững rất cao
trong trường hợp biến dạng dịch chuyển có hướng. Tuy nhiên, trước các
biến dạng dịch chuyển ngẫu nhiên có biên độ đủ lớn (so với bước chẵn lẻ),
tin giấu có thể bị phá hủy hoặc không ổn định. Thuật toán kỹ thuật trải phổ
trong chương 4 nhằm khắc phục nhược điểm này.
Ch
ương 4 XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP GIẤU THÔNG TIN KỸ

=
∑
=
H
i
i
u
(4.1.1)
Quy ước gọi vectơ có tính chất (4.1.1) là "vectơ tham chiếu".
SS: Hàm trải phổ, ký hiệu:
),( ubS
S
w =
x
b
K
n

K
b
*
W +
D
e
PRN
PRN
SS
Hình 4.1.1. Mô hình phương pháp giấu thông tin trải phổ
r


U
H
i
i
1=
=
νν
; ∅=
=
I
H
i
i
1
ν
. (mục 4.1.2)
Vectơ môi trường mang tin (
x
) được xây dựng như sau: Ký hiệu
ij
ξ
là
vectơ thứ j trong khối không gian thứ i:
iiij
Jj , ,2,1,
=
∈
ν
ξ
.

=
δδ
δδ
δ
ζξϕ
ζξϕ
ξ
lij
cij
ij
e
:1
:1
)(

(4.1.2)
i
x là đại lượng ngẫu nhiên, có phân phối đều trong đoạn
[
]
1,1
+
−
. Ngoài ra,
do
()
{}
()()
{}
()

b tích vô hướng của
r
với u :
),(),(),(),(
*
unbHunuwurb +=+== (4.1.3)
Tính
H
un
b
H
un
H
uw
H
ur
b
),(),(),(),(
~
*
+=+==

(4.1.4)
Do
n và u là các vectơ ngẫu nhiên, độc lập và ta có 0
1
=
∑
=
H

)
*
~
bsignb =
(4.1.5)
Để xây dựng thuật toán, mục 4.1.2. trình bày các thủ tục và hàm bổ trợ:
1. Thủ tục gán nhãn setLB.
2. Thủ tục lấy nhãn getLB.
3. Thủ tục gán chỉ số setIND.
4. Thủ tục lấy chỉ số getIND.
5. Thủ tục "tạo lưới" trên khối dữ liệu không gian GRD.
Thủ tục GRD trên khối không gian
ν
tạo ra tập hợp
{
}
H
θ
θ
θ
, ,,
21
=
Θ

gồm H khối vuông N-chiều có kích thước
θ
được ký hiệu là
h
θ

)
)(
21
, ,,,
N
N
Niiiad ∈=
νξ
θ
, gọi là
“địa chỉ khối kích thước
θ
của
ξ
trong
ν
” và tính
(
)
ν
ξ
θ
,ad
như sau:
()
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜

ξξ
νξ
θ
N
m
N
mm
ad , ,,:,
2211
(4.1.6)
Thuật toán cơ bản của chương này trình bày trong mục 4.1.3.
Algorithm SSW
Function Giấu bit thông tin b vào khối dữ liệu không gian
ν

Format SSW
(
)
kKvb ,,,
Input Bít thông tin
{
}
1,0∈b ; khối dữ liệu không gian
ν
; khóa K; tham
số k, (
+
∈ Nk ; 2≥
k
);

H
K
P
R
N
u = ; // Xây dựng vectơ tham chiếu giả ngẫu nhiên H chiều
3.
),(: ubS
S
w = ; // Trải phổ
4.
()
wsetLB ,Θ
; // Gán nhãn cho các khối Θ∈
i
θ

5.
{
}
∅=
+
:
θ
;
{
}
∅=
−
:

{
}
{
}
h
θθθ
∪=
−−
: ;
Deleted: g

16
endif;
endfor;
6. for all
ij
ξ
in
i
θ
and all
i
θ
in
ν
do
if
{
}
(

Mục 4.1.4 đánh giá biến dạng môi trường do giấu tin: Độ dịch
chuyển do giấu tin của các vectơ X trong khối mang tin là biến ngẫu nhiên
có phân bố tiệm cận chuẩn
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
≅
12
,
2
2
δδ
NX
. (Kết quả 4.1.1).
4.2 Ảnh hưởng của biến dạng môi trường lên tin giấu
4.2.1. Các hình thức biến dạng tiêu biểu lên môi trường mang tin
4.2.1.1. Biến dạng ngẫu nhiên (nhiễu)
Xây dựng công thức ảnh hưởng biến dạng do nhiễu:
Nếu
1+=
i
x
ta có
()
1

x
ilic
i
i
=Δ−Δ=Δ

20 ≤Δ≤⇒
i
x

(4.2.6)
Cho trường hợp biến dạng có phân phối đều liên tục với biên độ
δ
≤
Δ
,
theo kết quả nhận được từ mục 2.3.3 ta có
2
1
1
≤P . Kết hợp với các công
thức vừa nhận được suy ra: nếu
1
=
i
x
thì 01
≤
Δ
≤

Δ
.
4.2.1.2. Biến dạng dịch chuyển theo hướng
i. Trường hợp vectơ mang tin được dịch tâm, ta nhận được công thức:
+ Nếu N lẻ, do
11
pP =
nên:
0)( =bR
khi
2
2
2
3
2
δ
δ
δ
δ
−≤<− ncn

+∞=)(bR

khi
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛

+∞=)(bR với mọi giá trị của c.
ii. Trường hợp vectơ mang tin có phân bố đều, từ công thức (2.3.17) ta
thấy p
1
nhận giá trị trong miền
[]
1,0
. Do đó, độ bền vững của tin nhận giá
trị trong miền
[]
+∞,0 . Tuy nhiên, trong một số trường hợp đặc biệt sau đây
ta có thể đánh giá được R(b):
+ Nếu N lẻ, độ bền vững của tin giấu
+
∞
=
)(bR khi 5.0
),mod(
≥
δ
δ
c
.
+ Nếu N chẵn, độ bền vững của tin giấu 0)( >bR khi
5.0
),mod(
<
δ
δ
c

icic
ii
JJ
xy
Δ+
Δ−Δ
+=
−+
2

(4.2.11)
Do vậy
(
)
0
2
≥
Δ+
Δ−
Δ
=Δ
−+
∑
ii
icic
JJ
(4.2.12)
(4.2.12) cho thấy biến dạng thêm bớt các đối tượng dữ liệu vào khối không
gian
i

)
kKv ,,

Input Khối dữ liệu không gian
ν
; khóa K; tham số k
Output Bít thông tin b
Method
1. GRD
(
)
kK,,
ν
; // tạo lưới trên khối dữ liệu không gian
ν

2.
),(:
H
K
P
R
N
u = ; // xây dựng vectơ tham chiếu giả ngẫu nhiên
3. for all
ν
θ
∈
i
do

21 H
θθθθ
=
;
4. if
0==Q then
Nul
l
b =: ; // Không có tin giấu
else
()
∑
=
=
H
i
ii
lc
u
Q
uz
1
.
1
:,
θθ
;
if
(
)

⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
−
b
erfc
σ
2
1
2
1
1
(4.2.14)
4.2.3.2. Trường hợp chưa xác định phân phối xác suất của
*
~
b
Để xác định hình dạng của phân phối xác suất, ta có thể phân tích kết quả
nhận được từ một bản tin biết trước nội dung, gọi là bản tin tham chiếu,
được giấu xen kẽ cùng một thuật toán với bản tin chính. Miền mang tin
tham chiếu được dùng để phân tích thống kê, tìm quy luật của biến dạng,
trên cơ sở đó đưa ra tham số ngưỡng quyết định cho thông tin giấu.
Kết luận
Tính bền vững của phương pháp trải phổ trước biến dạng kiểu nhiễu cộng
có được do bản chất giả nhiễu của chuỗi trải phổ. Chúng ta cũng đã chứng
minh rằng thuật toán trải phổ có độ bền vững
+

+∞=Rb
21d Kém
Có Ngẫu nhiên 11n Tốt và tốt hơn 10n 21n Tốt và tốt hơn 20n
Không Dịch chuyển 10d Kém và kém hơn 10n 20d Kém
Không Ngẫu nhiên 10n Kém 20n Tốt
Mỗi thuật toán có một ưu điểm trước một số kiểu biến dạng và bộc lộ
nhược điểm trước một số kiểu biến dạng khác. Kết hợp hai thuật toán để
giấu một bít thông tin và sử dụng bản tin tham chiếu để phân tích biến
dạng cho phép tạo ra một phương pháp giấu thông tin hiệu quả trước hầu
hết các hình thức biến dạng th
ường gặp trong thực tế.
Chương 5. GIẤU BẢN TIN TRONG DỮ LIỆU KHÔNG GIAN
Chương này trình bày phương pháp giấu bản tin vào môi trường dữ liệu
không gian N-chiều sao cho tin giấu vẫn khôi phục được với độ tin cậy
nhất định trong trường hợp dữ liệu mang tin bị biến dạng. Đối với bản tin,
ta cần xem xét khả năng khôi phục thông tin khi môi trường mang tin bị
cắt xén tới mức giới hạ
n
min
ν
. Nghĩa là:

ν
ν
⊂∀
k
nếu
N
j
, ,2,1=∀ mà

⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
⎨
⎧
=
⎩
⎨
⎧
≠∨≠
=∧=
=
∑
∑
=
=
+
0
)0()(0
)0()(
1
1
H
k
k
l
H
k


W
X
S
+= với
{}
L
sssS , ,,
21
= ;
hhh
lll
wxs += .
Mục 5.1.2 phân tích ảnh hưởng giữa các bít của bản tin. Sử dụng cơ chế
tách tin gồm L bộ tách tin tương quan song song, và tính chất tích tương
quan chéo của
h
l
u ta có:
∑
++
∑
=
∑
+++
∑
=
====
H
h

≠ .
Như vậy việc tách thông tin cho L bít thông tin đã giấu là độc lập, tức là sự
xuất hiện đồng thời các bít thông tin khác nhau trên một môi trường mang
tin không ảnh hưởng lẫn nhau trong quá trình tách thông tin.
5.2. Thuật toán giấu bản tin
Mục 5.2.1 trình bày thuật toán pnIndex dùng để tìm tập L chỉ số giả ngẫu
nhiên từ tập hợp M số nguyên đầu tiên. Thuật toán có độ phức tạp tuyến
tính và dừng sau L bước.
Deleted: .
Deleted: .