Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

29 248 1
Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG HOÀNG HỮU THẮNG NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT NÉN DỮ LIỆU Y SINH BẢO MẬT THÔNG TIN BÊNH NHÂN CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ: 60.52.02.08 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 2017 Luận văn hồn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Lương Nhật Phản biện 1: ……………………………………………… Phản biện 2: ……… …………………………………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông Vào lúc: ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông MỞ ĐẦU Cùng với mức sống ngày cao nhu cầu khám chữa bệnh người ngày tăng, Do hệ thống chẩn đoán bệnh từ xa triển khai ứng dụng nhiều thực tế Các liệu y sinh bệnh nhân thu từ thiết bị y khoa tín hiệu điện tim, điện não, hình ảnh chụp MRI, chụp CT, hình ảnh siêu âm… bệnh nhân thu thập nhà, trung tâm y tế, sau truyền đến bệnh viện uy tín để chẩn đốn bệnh hệ thống theo dõi bệnh nhân từ xa Các liệu y sinh với thơng tinmật bệnh nhân truyền qua kênh khơng an tồn lưu trữ máy chủ bệnh viện hay phòng khám để theo dõi chẩn đốn, chữa bệnh Việc rò rỉ thơng tin có tính chất riêng tư bệnh nhân có nguy cao truyền qua mạng internet, Do cần phải có chế bảo mật tính riêng tư bệnh nhân Hơn nữa, để giảm dung lượng truyền lưu trữ, liệu y sinh nén trước bảo mật Phương pháp hữu hiệu để bảo mật thông tin bệnh nhân, cách giấu thông tin bệnh nhân như: họ tên, ngày tháng năm sinh, nhóm máu, vân tay, … vào liệu y sinh người Nội dung luận văn “Nghiên cứu kỹ thuật nén liệu y sinh bảo mật thông tin bện nhân” bao gồm chương: Chương 1: Tổng quan mã hóa, giấu tin nén liệu Chương 2: Các phương pháp nén liệu y sinh giấu thông tin bệnh nhân Chương 3: Chương trình mơ thân cố gắng trình thực luận văn tránh khỏi hạn chế, thiếu sót nên mong ý kiến đóng góp quý Thầy, Cô bạn để luận văn hoàn thiện Chương - TỔNG QUAN VỀ MÃ HÓA, GIẤU TIN NÉN DỮ LIỆU 1.1 Y tế thông minh Việt Nam 1.2 Tổng quan mật mã học 1.2.1 Giới thiệu Các hệ mật mã đại thường sử dụng kết hợp hai kỹ thuật thay hoán vị, cần phải đáp ứng yêu cầu sau:  Tính bảo mật (Confidentiality): Đảm bảo liệu truyền đến người nhận cách an tồn khơng bị lộ  Tính xác thực (Authentication): Giúp cho người nhận xác định chắn thơng điệp mà họ nhận xác thơng điệp gốc ban đầu  Tính tồn vẹn (Integrity): Thông điệp đảm bảo không bị sai lệch truyền  Tính khơng thể chối bỏ (Non – repudation): người gửi, người nhận chối bỏ sau gửi nhận thông điệp 1.2.2 Hệ mật mã khóa bí mật  Sơ đồ chức hệ mật mã khóa bí mật Hình 1.1: Sơ đồ khối chức hệ mật mã khóa bí mật  Một hệ mật gồm tham số (P, C, K, E, D) với:  P: Thông tin trước mã hóa (PlainText) Là tập rõ, gọi khơng gian rõ  C: Thơng tin sau mã hóa (CipherText) Là tập mã, gọi khơng gian mã  K: Khóa (Key) Là tập khóa, gọi khơng gian khóa Mỗi phần tử K gọi khóa dùng phép mã hóa giải mã Khơng gian khóa phải đủ lớn để “kẻ cơng” khơng có đủ thời gian để thử khóa  E: Thủ tục mã hóa (Encryption) Là phương pháp để chuyển đổi thông tin ban đầu thành liệu mật mã hóa  D: Thủ tục giải mã (Decryption) Là phương pháp để chuyển đổi liệu mật mã hóa thành thơng tin ban đầu  Giới thiệu số hệ mật mã khóa bí mật tiêu biểu  Mật mã dịch vòng  Mật mã thay  Mật mã hoán vị  Ưu nhược điểm hệ mật mã khóa bí mật  Ưu điểm: - Đơn giản (thời gian nhanh, yêu cầu phần cứng không phức tạp) - Hiệu quả: dễ sử dụng cho ứng dụng nhạy cảm với độ trễ ứng dụng di động  Nhược điểm: - Phải dùng kênh an tồn để truyền khóa (Khó thiết lập chi phí tốn kém) - Việc tạo giữ khóa bí mật phức tạp, khó làm việc mạng phải tạo khóa nhiều - Khó xây dựng dịch vụ an tồn khác như: đảm bảo tính tồn vẹn, xác thực, chữ số… 1.3 Tổng quan giấu tin 1.3.1 Giới thiệu Giấu thông tin [27] kỹ thuật nhúng thông tin vào nguồn đa phương tiện gọi phương tiện chứa mà không gây nhận biết tồn thông tin giấu (invisible) Phương pháp giấu tin làm cho người ta khó biết có thơng tin giấu bên tính chất ẩn thông tin giấu 1.3.2 Phân loại  Phân loại dựa theo đối tượng chứa tin - Giấu tin âm - Giấu tin ảnh - Giấu tin video - Giấu tin văn - Giấu tin tín hiệu y sinh  Phân loại dựa theo miền nhúng thông tin Miền nhúng Miền biến đổi Miền khơng gian Điều chỉnh bit có trọng số thấp (LSB) Biến đổi cosin rời rạc (DCT) Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT) Giấu theo tính chẵn lẻ khối bit Biến đổi Fourier rời rạc (DFT) Trải phổ Các biến đổi khác Hình 1.2: Phân loại giấu tin theo miền nhúng thông tin  Phân loại dựa theo mục đích sử dụng 1.3.3 Mơ hình tổng quát hệ thống giấu tin (Steganography) Thông tin giấu Phương tiện chứa Bộ nhúng thông tin Phương tiện chứa Phân phối giấu tin Internet Khóa Hình 1.3: Lược đồ chung cho qúa trình giấu tin Phương tiện chứa Phương tiện chứa có giấu tin Bộ trích xuất thơng tin Thơng tin giấu Khóa Hình 1.4: Lược đồ chung cho q trình bóc tách thơng tin 1.3.4 Các yêu cầu toán giấu tin  Tính vơ hình:  Khả chứa thơng tin:  Tính tồn vẹn liệu:  Tính bảo mật: 1.4 Tổng quan kỹ thuật nén liệu Trong khuôn khổ luận văn, em nghiên cứu kỹ thuật nén miền không gian kỹ thuật Turning Point, nén sử dụng biến đổi Wavelet ròi rạc (DWT), Cosin rời rạc (DCT) Trong q trình nén tín hiệu, thông số thường quan tâm tỷ lệ nén (CR – Compression Ratio) thường định nghĩa: Tỷ lệ nén: CR  A B Trong đó, A kích thước liệu gốc, B kích thước liệu thu sau nén Ví dụ, tỷ lệ nén 2:1, nghĩa liệu gốc có dung lượng sau nén dung lượng 1.5 Kết luận chương Chương trình bày cách tổng quan Y tế thông minh Việt Nam, nén liệu, mật mã học, kỹ thuật giấu tin, Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng, phần đáp ứng yêu cầu bảo mật Tuy nhiên, với việc trao đổi thông tin mạng ngày phong phú khả công hacker vô bờ bến Để tránh khả công hacker chẳng hạn làm biến dạng liệu chứa tin Điều làm cho phía người nhận khơng nhận thơng tin xác, để hạn chế khắc phục phần việc công sử dụng kỹ thuật ẩn liệu Ẩn liệu kỹ thuật cho phép ta nhúng thông tin vào vùng đặc biệt an tồn đối tượng chứa Chương - CÁC PHƯƠNG PHÁP NÉN DỮ LIỆU Y SINH GIẤU THÔNG TIN BỆNH NHÂN 2.1 Nghiên cứu kỹ thuật nén liệu y sinh 2.1.1 Nén liệu y sinh dùng thuật toán Turning Point Thuật toán Turning Point để giảm số mẫu liệu y sinh qua việc lựa chọn, giữ lại mẫu tín hiệu quan trọng giảm bớt mẫu quan trọng  Các bước thực thuật toán sau: - Bước 1: Đọc mẫu liệu y sinh gốc - Bước 2: Lưu giữ điểm X0 xét hai điểm X1, X2 - Bước 3: Nếu (X1 - X0) * (X2 - X1) < giữ lại điểm X1, ngược lại giữ X2 - Bước 4: Gán điểm vừa giữ lại làm điểm tham chiếu thực lại từ bước tới bước kết thúc - Bước 5: Xây dựng lại tín hiệu sau nén Để trực quan hơn, lấy ví dụ cho q trình nén tín hiệu điện tim hình 2.1 Hình 2.1: Tín hiệu điện tim trước sau nén dung thuật toán Turning Point Một khuyết điểm thuật toán mẫu tín hiệu giữ lại khơng đại diện cho khoảng thời gian cách Tuy nhiên biến dạng cục không đáng kể liệu y sinh khôi phục lại độ phân giải gốc phương pháp nội suy 2.1.2 Nén liệu y sinh dùng biến đổi Wavelet rời rạc  Biến đổi Wavelet liên tục (Continuous Wavelet Transform – CWT) Biến đổi wavelet[8] liên tục thuận nghịch hàm f(t) bình phương khả tích viết theo hàm wavelet mẹ  (t ) liên hiệp phức  *(t) sau: W(a, b)    f (t )  f (t )  Với:  * t b  ( )dt , hay W(a, b)   f (t ) a*,b (t )dt a a  1   a W(a, b) a,b (t)dadb C   a,b (t )  (2.2) t b ( ) a a (2.3)  () C  d    (2.1) (2.4) Với  () biến đổi Fourier  (t )  Biến đổi Wavelet rời rạc (Discrete Wavelet Transform – DWT) Hình 2.2 cho thấy q trình phân tích tổng hợp tín hiệu dùng biến đổi wavelet rời rạc mức L Xấp xỉ L A S (Tín hiệu) H Chi tiết S (Tín hiệu) D Phân tích H Tổng hợp Hình 2.2: Q trình phân tích tổng hợp dùng DWT Theo [19], biến đổi Wavelet Haar (một chiều) tín hiệu F có N thành phần thực theo (2.6) (2.7) với i ∈ {0,1,…,(N/2)-1} A(i)= 1 F(2i)+ F(2i+1) 2 (2.6) D(i)= 1 F(2i)- F(2i+1) 2 (2.7)  Thuật toán đề xuất Dữ liệu y sinh lưu trữ dạng mảng chiều, phép biến đổi DWT áp dụng liệu y sinh công thức (2.6) (2.7) Cho thành phần xấp xỉ A thành phần chi tiết D Trong thành phần xấp xỷ chứa thông tin liệu y sinh ban đâu Ý tưởng thuật toán giữ lại thành phần xấp xỉ A, bỏ thành phần chi tiết D Sao cho thành phần giữ lại đại diện cho mẫu tín hiệu gần trung bình hai mẫu tín hiệu Theo cơng thức 2.6, giả sử i=0 ta có A(0)= 1 F(0)+F(1) F(0)+ F(1)= 2 Để mẫu tín hiệu giữ lại A0 gần với F0, F1 ta chia A0 cho , ta A(0) F (1)  F (2)  2 Để khơi phục lại tín hiệu ban đầu ta dung phương pháp nội suy Các bước sau thực nén liệu y sinh dung thuật toán DWT Bước 1: Đọc liệu y sinh Bước 2: Biến đổi wavelet chiều họ Haar đạo trình liệu y sinh Bước 3: Chia thành phần xấp xỉ A cho Bước 4: Bỏ thành phần chi tiết lưu lại tín hiệu sau nén  Khuyết điểm: đặc trưng ban đầu không giữ lại  Ưu điểm: mẫu tin sau nén đại diện cho khoảng thời gian cách 2.1.3 Nén liệu y sinh dùng biến đổi Cosin rời rạc Ưu điểm phép biến đổi tập trung lượng tốt độ phức tạp tính tốn Phương trình tổng quát biến đổi DCT thuận nghịch cho tín hiệu x có N thành phần sau: N  (2n 1)(k 1)  y(k )  w(k ) x(n)cos   2N  n1  (2n 1)(k 1)  x(n)   w(k ) y(k )cos   2N  k 1 N Với   N  w(k )      N ,k 1 ,2  k  N k  1, 2, N n  1, 2, N (2.9) (2.10)  Nhược điểm:  Dữ liệu ần dễ bị bóc tách Chỉ cần trích xuất bit LSB lấy liệu ẩn  độ bảo mật không cao  Kém bền vững, đối tượng chứa bị tác động liệu bóc tách bị sai lệch  khơng thích hợp với hệ thống yêu cầu tính bền vững 2.4.2 Kỹ thuật ẩn liệu miền biến đổi Wavelet rời rạc (DWT-Discrete Wavelet Transform) Bit thông tin thứ i (Si) nhúng vào hệ số Ai, Hi, Vi, Di tạo thành A’i, H’i, V’i, D’i theo:  Ai, = Ai + ki   , ki H i = H i +   Vi, = Vi - ki   D , = D - ki  i i Hay  A, = A - ki  i i  , ki Hi = Hi -  Vi , = Vi + ki   , ki Di = Di + (2.19) Giá trị k cho bởi: ki  Si   Ai mod  (2.20) Với  ký hiệu phép toán XOR Tại đầu thu, bit thông tin mật S’i tách từ hệ số xấp xỉ A’i theo: Si,  Ai, mod (2.21)  Các bước để nhúng tin với thuật toán DWT:  Chuyển đổi tin thành bit nhị phân Si  Định dạng liệu y sinh thành ma trận x N  Biến đổi wavelet chiều ma trận x N thành mảng chiều A, H, V, D  Thực nhúng bit Si vào Ai, Hi, Vi, Di theo (2.19) (2.20)  Biến đổi wavelet ngược mảng A’, H’, V’, D’ định dạng liệu y sinh ban đầu  Các bước để tách lấy lại tin:  Định dạng liệu y sinh thành ma trận x N  Biến đổi wavelet chiều ma trận x N thành mảng chiều A’, H’, V’, D’ Tách bit thông tin S’i theo (2.21) khôi phục lại thông tin mật  Ưu điểm nhược điểm  Ưu điểm - Giống LSB, kỹ thuật ẩn liệu DWT cho kết bóc tách hồn tồn xác - Tính vơ hình cao, thơng qua thơng số PRD - Tính bảo mật cao LSB  Nhược điểm: Khả nhúng liệu thấp LSB 2.4 Nén liệu y sinh bảo mật thơng tin bệnh nhân kết hợp mã hóa A Phía phát Hình 2.18 mơ tả bước thực mã hóa, nén nhúng thơng tin phía phát với ngõ liệu y sinh chứa thông tin mật nén Thông tin cần giấu (bản rỏ) Dữ liệu y sinh Mã hóa AES (Encryption) Thuật tốn nén (TP, DWT, DCT) Nhúng (Embbed) Nhập khóa mật 128 bit MD5 Nhập khóa nhúng Dữ liệu y sinh chứa thơng tin mật Hình 2.18: Qúa trình mã hóa, nén nhúng liệu Dữ liệu y sinh gốc nén trực tiếp thuật toán TP, DWT, DCT Dữ liệu y sinh nén sử dụng làm đối tượng chứa giấu tin Ngõ liệu mật mã hóa nhúng vào liệu y sinh sau nén Quá trình nhúng thơng tin thực thuật tốn DWT, LSB B Phía thu Dữ liệu y sinh có chứa liệu mật tiến hành bóc tách thơng tin Kết q trình bóc tách thơng tin liệu mật người bệnh mã hóa Dữ liệu giải mã AES với khóa dùng để giải mã lấy từ 128 bit cho ngõ thông tin mật bệnh nhân từ đầu phát gửi đến Dữ liệu y sinh chứa thông tin mật Tách Giải nén Dữ liệu y sinh sau giải nén Giải mã AES Thông tin mật bệnh nhân Nhập khóa nhúng 128 bit MD5 Nhập khóa mật Hình 2.19: Qúa trình tách, giải mã giải nén phía thu 2.6 Kết luận chương Ngày nay, việc trao đổi thông tin mạng ngày đa dạng phong phú thiết bị đối tượng sử dụng Vì vậy, việc bảo mật thơng tin truyền mạng vấn đề quan tâm hàng đầu nhà quản trị mạng người sử dụng Với ưu điểm AES ứng dụng bảo mật liệu cho dịch vụ truyền mạng Chương trình bày kỹ thuật nén, mã hóa, thuật tốn ẩn liệu miền không gian thời gian Sau kết hợp chúng lại thành hệ thống giấu tin liệu y sinh kết hợp mã hóa AES Chương - CHƯƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG 3.1 Ngơn ngữ lập trình mục đích chương trình 3.2 Lưu đồ thực chương trình A, Phía phát Dữ liệu y sinh gốc Thơng tin mật bệnh nhân Nén dùng TP, DWT, DCT Mã hóa AES Dữ liệu y sinh nén Khóa mật 128 bit Khóa nhúng MD5 Nhúng Dữ liệu y sinh chứa thơng tin mật Hình 3.1: Qúa trình mã hóa, nén nhúng phía phát B Phía thu Dữ liệu y sinh chứa thơng tin mật Khóa nhúng MD5 Tách Giải nén Giải mã AES Tín hiệu y sinh giải nén Thơng tin mật bệnh nhân Khóa mật 128 bit Hình 3.2: Quá trình tách, giải mã nén tai phía thu 3.3 Giao diện chương trình bước thực mô 3.3.1 Giao diện chương trình mơ Hình 3.3: Giao diện chương trình mơ 3.3.2 Các bước thực mô 3.4 Kết mô – đánh giá Hai password giấu tách khơng giống Hình 3.4: Kết qủa nhập không password tách Nếu tách nhập password khơng password khóa nhúng nhận thơng báo hình 3.5 Nhập khơng khóa mật Khơng nhận nội dung ban đầu Hình 3.5: Kết hợp giải mã AES nến nhập không password Sau tách mã từ liệu y sinh nhúng để lấy lại thông tin ban đầu ta tiến hành giải mã ASE để lấy lại thông tin ban đầu, nhập password giải mã AES không mã hóa AES khơng nhận kết thông tin bệnh nhân gốc Hai password giống Nội dung giống Hình 3.6: Kết giải nén nhập password Nếu nhập password mã hóa AES, nội dung ẩn giải mã thị ban đầu 3.4.1 Dung lượng nhúng phương pháp Giá trị tỉ lệ cụ thể trình bày bảng 3.1, thuật tốn LSB nhúng vào bit trọng số thấp mẫu, mẫu chứa 16 bit, tỷ lệ nhúng 1/16 Các thuật toán DWT nhúng bit mẫu, tỷ lệ nhúng 1/64 Bảng 3.1: Bảng so sánh dung lượng nhúng thuật toán Thuật toán Dung lượng(dữ liệu nhúng / đối tượng chứa) LSB 116 DWT (1 4) 16 3.4.2 Tỷ lệ nén Trên hình 3.8 liệu y sinh ban đầu (A) đưa vào 10000 mẫu, sau nén (B) lại 5000 mẫu Đối với thuật toán Turning Point tỉ lệ nén 2:1 Trên hình 3.9 liệu y sinh ban đầu (A) đưa vào 10000 mẫu, sau nén (B) lại 2500 mẫu Đối với thuật toán DWT, tác giả thực nén mức 2, tỉ lệ nén 4:1 Trên hình 3.10 liệu y sinh ban đầu (A) đưa vào 10000 mẫu, sau nén (B) lại 2000 mẫu Đối với thuật tốn DCT, tác giả thực nén với tỉ lệ 5:1 Hình 3.7: Dữ liệu y sinh 0017Irem trước sau nén với Turning Point Hình 3.8: Dữ liệu y sinh 0017Irem trước sau nén DWT mức Hình 3.9: Dữ liệu 0017Irem trước sau nén DCT với tỷ lệ 5:1 3.4.3 Tính vơ hình thuật tốn giấu tin Thơng số PRD so sánh khác liệu y sinh trước (B) sau nhúng (C), trước nén (A) sau giải nén (D) Tham số phản ánh khoảng cách tương đối hai tín hiệu (PRD = 0, hai tín hiệu giống hồn tồn) cho cơng thức: N PRD  100   xi  yi   i 1 N  xi2 (3.2) i 1 Với x y liệu y sinh cần so sánh Các hình mơ tả 05 liệu y sinh gốc thực nén phương pháp Turning Point, DWT, DCT Sau thực nhúng thơng tin bệnh nhân mã hóa AES phương pháp LSB DWT Cuối trình tách thơng tin bệnh nhân giải nén Hình 3.10: Dữ liệu y sinh ban đầu Hình 3.11: Dữ liệu y sinh sau nén nhúng thơng tin Hình 3.12: Dữ liệu y sinh sau tách thông tin bệnh nhân giải nén Bảng 3.2 tổng hợp kết nén liệu y sinh với thuật toán nén DWT, Turning Point, DCT Bảng 3.2: So sánh tham số PRD với thuật toán nén DWT, Turning Point, DCT DWT Turning Point DCT Tín hiệu Dung lượng y sinh tín hiệu S0017lrem 137 bytes 5.3794 1.1819 1.5594 S0020arem 139 bytes 3.0996 1.0839 1.5439 S0021arem 173 bytes 1.7584 0.2725 0.3490 S0022lrem 146 bytes 2.892 0.5146 0.7236 S0027lrem 164 bytes 3.4133 1.1076 1.5361 3.3085 0.8321 1.1424 Trung bình: (mức 2) PRD%(A,D) PRD%(A,D) (Tỷ lệ 5:1) PRD%(A,D) Trong bảng 3.2 cho thấy giá trị PRD Turning Point nhỏ (PRD=0.8321%), lớn DWT mức (PRD=3.3085%) Cho thấy tính vơ hình thuật tốn Turning Point tốt Bảng 3.3 tổng hợp kết nhúng thông tin bệnh nhân vào liệu y sinh với thuật toán nhúng LSB DWT, nén phương pháp Turning Point Bảng 3.3: So sánh tham số PRD trước sau nhúng với thuật toán nén TP Tín hiệu y sinh DWT LSB PRD%(B,C) PRD%(B,C) Dung lượng tín hiệu S0017lrem 137 bytes 0.0127 0.0128 S0020arem 139 bytes 0.0133 0.0127 S0021arem 173 bytes 0.0048 0.0048 S0022lrem 146 bytes 0.0092 0.0091 S0027lrem 164 bytes 0.0110 0.0111 0.0102 0.0101 Trung bình: Qua bảng 3.3 ta thấy giá trị trung bình PRD = 0.01% cho hai thuật tốn nhúng LSB DWT, giá trị bé đảm bảo tính vơ hình cho liệu y sinh 3.4.4 Tính tồn vẹn liệu thuật toán giấu tin Trong chương trình mơ em, giá trị MSE = 0, nghĩa thông tin bệnh nhân trước nhúng sau tách (B,C); trước mã hóa sau giải mã (A,D) hai khối liệu giống hoàn toàn Bảng 3.2: Tham số MSE với tín hiệu điện tim Dữ liệu y sinh Dữ liệu bệnh nhân MSE (B,C) MSE (A,D) S0017lrem 137 bytes 0 S0020arem 139 bytes 0 S0021arem 173 bytes 0 S0022lrem 146 bytes 0 S0027lrem 164 bytes 0 0 Trung bình: 3.4.5 Khả bảo mật hệ thống Giả sử máy tính tốc độ nhanh thực giải mã AES-128 (với nhiều phép tính đó) 10-12 giây Để thử hết 2128 khóa 2128/1012 giây (hơn 1019 năm) Nếu kẽ thám mã đốn 128 bit ngẫu nhiên khóa AES 128 bit dò tìm liệu y sinh cho qua hàm băm MD5 Thời gian thực là: (1019 * A) năm Với 1019 thời gian công AES 128 A chỉnh hợp k liệu y sinh n liệu y sinh tính theo cơng thức sau: n A n! k 1 (n  k )! (3.4) 3.4.6 Tính sẵn sàng – thời gian thực Qúa trình mơ thực máy tính với cấu hình CPU core i3, Ram 4Gb, Ổ cứng 500Gb Các bảng thống kê 3.7, 3.8, 3.9 cho thấy tính sẵn sàng cao hệ thống sử dụng thuật tốn mã hóa mạnh mẽ  Thời gian mã hóa giải mã thuật tốn AES – 128 Bảng 3.3: Thời gian mã hóa giải mã AES-128 với loại liệu khác Q trình S0017lrem S0020arem S0021arem S0022lrem S0027lrem Mã hóa 0.01 giây 0.01 giây 0.01giây 0.01 giây 0.01 giây Giải mã 0.02 giây 0.02 giây 0.02 giây 0.02 giây 0.02 giây Bảng 3.4: Thời gian nén, mã hóa, nhúng đầu phát ứng với 05 liệu đầu vào Q trình Nén Mã hóa Thuật tốn S017lrem S020arem S021arem S022lrem S027lrem DCT (5:1) 0.0239 s 0.0251 s 0.0250 s 0.0246 s 0.0245 s Turning Point 0.0462 s 0.0456 s 0.0461 s 0.0464 s 0.0464 s DWT(mức 2) 0.0473 s 0.0482 s 0.0482 s 0.0484 s 0.0473 s AES 0.0158 s 0.0145 s 0.0153 s 0.0150 s 0.0148 s LSB 0.0002 s 0.0002 s 0.0002 s 0.0002 s 0.0002 s DWT 0.0002 s 0.0002 s 0.0002 s 0.0002 s 0.0002 s Nhúng  Từ bảng ta thấy: Thời gian nén DWT-2 lâu so với hai phương pháp nén Turning Point DCT(5:1) cho thấy thuật toán DWT – phức tạp Turing Point DCT(5:1) Bảng 3.5 Tách, giải mã, giải nén đầu thu ứng với 05 liệu đầu vào Q trình Thuật tốn S017lrem S020arem S021arem S022lrem S027lrem LSB 0.0001 s 0.0001 s 0.0001 s 0.0001 s 0.0001 s DWT 0.0001 s 0.0001 s 0.0001 s 0.0001 s 0.0001 s AES 0.0204 s 0.0208 s 0.0214 s 0.0241 s 0.0203 s Turning Point 0.0281 s 0.0277 s 0.0276 s 0.0292 s 0.0277 s DCT (5:1) 0.0317 s 0.0320 s 0.0318 s 0.0311 s 0.0460 s DWT(mức 2) 0.0320 s 0.0470 s 0.0465 s 0.0480 s 0.0455 s Tách Giải mã Giải nén  Qua bảng ta thấy: Thời gian giải nén DWT-2 chậm Turning Point DCT(5:1) nên thuật tốn DWT-2 có tính sẵn sàng thấp thuật tốn Turning Point DCT(5:1) Ví dụ: tổng thời gian thực truyền nhận file thuật toán DWT-2 Đầu phát: 0.0473 + 0.0158 + 0.0002 = 0.0633 giây Đầu thu: 0.0001 + 0.0204 + 0.0320 = 0.0525 giây Thời gian thực bên phát 0.0633 giây sau truyền dường truyền internet gửi đến người nhận Bên thu, nhận file thực hết 0.0525 giây, Như hệ thống có tính sẵn sàng cao KẾT LUẬN HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Với kiến thức quý giá lĩnh hội từ thầy, cô trình học tập thực luận văn, với định hướng góp ý tận tình thầy hướng dẫn, tác giả hoàn thành luận văn tiến độ yêu cầu đặt Em đề xuất phương pháp bảo mật thông tin bệnh nhân sử dụng thuật tốn mã hóa kết hợp với kỹ thuật giấu tin liệu y sinh Ngoài để thuận lợi cho việc lưu trữ truyền thông, liệu gốc nén lại với thuật tốn Turning Point, DWT, DCT Mô thực tất đạo trình liệu y sinh từ sở liệu physioNet Kết thí nghiệm mơ hình đề xuất phù hợp với hệ thống chăm sóc sức khỏe thời gian thực dễ dàng tích hợp lên phần cứng Cụ thể vấn đề đạt đóng góp luận văn bao gồm: - Kiến thức tổng quan nén, mã hóa, mật mã khóa bí mật hàm băm - Hệ mật mã khóa bí mật AES 128 bit - Hàm băm MD5 - Kỹ thuật giấu tin thông tin bệnh nhân liệu y sinh - Dùng thuật toán giấu tin miền LSB DWT - Thiết kế mơ hình kết hợp mật mã học giấu tin liệu y sinh - Xây dựng chương trình mơ thuật tốn liên quan với giao diện GUI Chương trình thực nhúng liệu mật thông tin bệnh nhân vào liệu y sinh khác với thuật toán mạnh mẽ tiên tiến (AES-128, MD5) Tác giả tin rằng, luận văn đóng góp phần kiến thức cho lĩnh vực an tồn thơng tin bệnh nhân liệu y sinh truyền internet cho khoa học mật mã nước nhà Qua trình thực luận văn, tác giả đưa số hướng phát triến đề tài sau:  Nghiên cứu kỹ thuật ẩn thông tin sinh trắc chủ thể vân tay, mống mắt … vào liệu y sinh  So sánh đánh giá mức độ bảo mật thông tin bệnh nhân trước cơng từ bên ngồi như: cắt xén, co giản, thêm nhiễu theo phương pháp nhúng miền không gian miền biến đổi  Xây dựng hệ thống ẩn cách ẩn nhiều lần mà liệu mật lấy dễ dàng độ xác cao so với liệu mật ban đầu ... PHÁP NÉN DỮ LIỆU Y SINH VÀ GIẤU THÔNG TIN BỆNH NHÂN 2.1 Nghiên cứu kỹ thuật nén liệu y sinh 2.1.1 Nén liệu y sinh dùng thuật toán Turning Point Thuật toán Turning Point để giảm số mẫu liệu y sinh. .. giải mã l y từ 128 bit cho ngõ thông tin mật bệnh nhân từ đầu phát gửi đến 3 Dữ liệu y sinh chứa thông tin mật Tách Giải nén Dữ liệu y sinh sau giải nén Giải mã AES Thông tin mật bệnh nhân Nhập... liệu y sinh ban đầu Hình 3.11: Dữ liệu y sinh sau nén nhúng thơng tin Hình 3.12: Dữ liệu y sinh sau tách thông tin bệnh nhân giải nén Bảng 3.2 tổng hợp kết nén liệu y sinh với thuật toán nén DWT,

Ngày đăng: 07/11/2017, 10:09

Hình ảnh liên quan

Hình 1.1: Sơ đồ khối chức năng hệ mật mã khóa bí mật - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 1.1.

Sơ đồ khối chức năng hệ mật mã khóa bí mật Xem tại trang 4 của tài liệu.
1.3.3 Mô hình tổng quát của hệ thống giấu tin (Steganography) - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

1.3.3.

Mô hình tổng quát của hệ thống giấu tin (Steganography) Xem tại trang 6 của tài liệu.
Hình 1.2: Phân loại giấu tin theo miền nhúng thông tin - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 1.2.

Phân loại giấu tin theo miền nhúng thông tin Xem tại trang 6 của tài liệu.
Để trực quan hơn, lấy ví dụ cho quá trình nén tín hiệu điện tim như hình 2.1. - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

tr.

ực quan hơn, lấy ví dụ cho quá trình nén tín hiệu điện tim như hình 2.1 Xem tại trang 8 của tài liệu.
Hình 2.2: Quá trình phân tích và tổng hợp dùng DWT - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 2.2.

Quá trình phân tích và tổng hợp dùng DWT Xem tại trang 9 của tài liệu.
. Hình 2.2 cho thấy quá trình phân tích và tổng hợp tín hiệu dùng biến đổi wavelet rời rạc mức 1 - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 2.2.

cho thấy quá trình phân tích và tổng hợp tín hiệu dùng biến đổi wavelet rời rạc mức 1 Xem tại trang 9 của tài liệu.
Hình 2.5 mô tả quá trình nén tín hiệu điện tim dùng biến đổi DCT, tín hiệu đưa vào như trên hình 2.5a có kích thước 10000 mẫu, sau khi biến đổi DCT như hình 2.5b, ta thấy phần lớn năng lượng  tập trung các mẫu bên trái của tín hiệu - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 2.5.

mô tả quá trình nén tín hiệu điện tim dùng biến đổi DCT, tín hiệu đưa vào như trên hình 2.5a có kích thước 10000 mẫu, sau khi biến đổi DCT như hình 2.5b, ta thấy phần lớn năng lượng tập trung các mẫu bên trái của tín hiệu Xem tại trang 11 của tài liệu.
Hình 2.4: Lưu đồ thực hiện AES - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 2.4.

Lưu đồ thực hiện AES Xem tại trang 12 của tài liệu.
Hình 2.18 mô tả các bước thực hiện mã hóa, nén và nhúng thông tin tại phía phát với ngõ ra là dữ liệu y sinh chứa thông tin mật đã được nén - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 2.18.

mô tả các bước thực hiện mã hóa, nén và nhúng thông tin tại phía phát với ngõ ra là dữ liệu y sinh chứa thông tin mật đã được nén Xem tại trang 16 của tài liệu.
Hình 2.19: Qúa trình tách, giải mã và giải nén phía thu - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 2.19.

Qúa trình tách, giải mã và giải nén phía thu Xem tại trang 17 của tài liệu.
Hình 3.1: Qúa trình mã hóa, nén và nhúng tại phía phát - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 3.1.

Qúa trình mã hóa, nén và nhúng tại phía phát Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 3.2: Quá trình tách, giải mã và nén tai phía thu - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 3.2.

Quá trình tách, giải mã và nén tai phía thu Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 3.3: Giao diện chương trình mô phỏng - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 3.3.

Giao diện chương trình mô phỏng Xem tại trang 19 của tài liệu.
Hình 3.4: Kết qủa nếu nhập không đúng password khi tách. - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 3.4.

Kết qủa nếu nhập không đúng password khi tách Xem tại trang 19 của tài liệu.
Hình 3.6: Kết quả giải nén nếu nhập đúng password - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 3.6.

Kết quả giải nén nếu nhập đúng password Xem tại trang 20 của tài liệu.
Hình 3.5: Kết hợp giải mã AES nến nhập không đúng password - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 3.5.

Kết hợp giải mã AES nến nhập không đúng password Xem tại trang 20 của tài liệu.
Hình 3.9: Dữ liệu 0017Irem trước và sau khi nén bằng DCT với tỷ lệ 5:1 - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 3.9.

Dữ liệu 0017Irem trước và sau khi nén bằng DCT với tỷ lệ 5:1 Xem tại trang 22 của tài liệu.
3.4.3 Tính vô hình của thuật toán giấu tin - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

3.4.3.

Tính vô hình của thuật toán giấu tin Xem tại trang 22 của tài liệu.
Hình 3.11: Dữ liệ uy sinh sau khi nén và nhúng thông tin - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 3.11.

Dữ liệ uy sinh sau khi nén và nhúng thông tin Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 3.12: Dữ liệ uy sinh sau khi tách thông tin bệnh nhân và giải nén. - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Hình 3.12.

Dữ liệ uy sinh sau khi tách thông tin bệnh nhân và giải nén Xem tại trang 23 của tài liệu.
Bảng 3.2: So sánh tham số PRD với các thuật toán nén DWT, Turning Point, DCT - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Bảng 3.2.

So sánh tham số PRD với các thuật toán nén DWT, Turning Point, DCT Xem tại trang 24 của tài liệu.
Bảng 3.3: So sánh tham số PRD trước và sau khi nhúng với thuật toán nén TP. - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Bảng 3.3.

So sánh tham số PRD trước và sau khi nhúng với thuật toán nén TP Xem tại trang 25 của tài liệu.
Qua bảng 3.3 ta thấy giá trị trung bình PRD= 0.01% cho hai thuật toán nhúng LSB và DWT, giá trị rất bé đảm bảo tính vô hình cho dữ liệu y sinh - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

ua.

bảng 3.3 ta thấy giá trị trung bình PRD= 0.01% cho hai thuật toán nhúng LSB và DWT, giá trị rất bé đảm bảo tính vô hình cho dữ liệu y sinh Xem tại trang 25 của tài liệu.
Qúa trình mô phỏng được thực hiện trên máy tính với cấu hình là CPU core i3, Ram 4Gb, Ổ cứng 500Gb - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

a.

trình mô phỏng được thực hiện trên máy tính với cấu hình là CPU core i3, Ram 4Gb, Ổ cứng 500Gb Xem tại trang 26 của tài liệu.
Bảng 3.4: Thời gian nén, mã hóa, nhúng tại đầu phát ứng với 05 dữ liệu đầu vào - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

Bảng 3.4.

Thời gian nén, mã hóa, nhúng tại đầu phát ứng với 05 dữ liệu đầu vào Xem tại trang 27 của tài liệu.
 Từ bảng ta thấy: Thời gian nén DWT-2 lâu hơn so với hai phương pháp nén Turning Point và DCT(5:1) cho thấy thuật toán DWT – 2 phức tạp hơn Turing Point và DCT(5:1) - Nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu y sinh và bảo mật thông tin cho bệnh nhân (tt)

b.

ảng ta thấy: Thời gian nén DWT-2 lâu hơn so với hai phương pháp nén Turning Point và DCT(5:1) cho thấy thuật toán DWT – 2 phức tạp hơn Turing Point và DCT(5:1) Xem tại trang 27 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan