Một tấn công thành công nghĩa là dấu thủy vân có thể đƣợc gỡ bỏ khỏi dữ liệu phủ trong khi giá trị của dữ liệu phủ đƣợc bảo toàn. Dữ liệu không gian của các bản đồ vectơ thực tế là một chuỗi dữ liệu dấu chấm động với một độ chính xác nào đó. Do vậy, các kiểu và các đặc tính của các tấn công với thủy vân bản đồ vectơ cũng có một số khác biệt so với thủy vân dữ liệu đa phƣơng tiện nói chung. Chúng ta xem xét ở đây một số kiểu tấn công điển hình.
Các tấn công hình học
Một số phép biến đổi hình học nhƣ là sự dịch (translation), quay (rotation), và tỷ lệ (hay co giãn, scaling) là các dạng chính của các tấn công hình học. Đối với thủy vân ảnh số, các tấn công hình học là rất khó chống đỡ bởi vì các biến đổi này luôn làm cho việc nội suy của các giá trị pixel là một quá trình không thuận nghịch và luôn gây ra sự mất mát thông tin. Tuy nhiên, đối với các bản đồ vectơ, các tấn công kể trên thực tế là các biến đổi tọa độ mà trong đó hầu nhƣ không có thông tin
bị mất mát. Vì thế các tấn công hình học có thể đƣợc phòng chống dễ dàng trong các lƣợc đồ thủy vân bản đồ vectơ.
Tấn công đỉnh
Tấn công đỉnh nghĩa là các tấn công vào cấp độ đỉnh, bao gồm các thao tác sau: - Thêm vào bản đồ các đỉnh mới (nhƣ phép nội suy), hoặc
- Gỡ bỏ các đỉnh khỏi bản đồ (lƣợc bỏ - đơn giản hóa hoặc cắt xén).
Các tấn công nhƣ vậy, đặc biệt là phép lƣợc bỏ và cắt xén luôn ảnh hƣởng trầm trọng tới bản đồ vectơ đƣợc nhúng thủy vân. Mặt khác, lƣợc giản bản đồ cũng là một thao tác thƣờng gặp trong các ứng dụng để làm tăng cƣờng tốc độ hiển thị dữ liệu bản đồ. Do vậy, khả năng chống đƣợc sự lƣợc giản bản đồ là rất quan trọng đối với một lƣợc đồ thủy vân bền vững.
Sắp xếp lại đối tƣợng
Đây là một kiểu tấn công vào mức độ đối tƣợng. Dữ liệu không gian của một bản đồ vectơ đƣợc soạn gồm nhiều tọa độ đƣợc sắp xếp của các đỉnh để biểu diễn đƣợc các đối tƣợng bản đồ. Tất cả các đối tƣợng đƣợc lƣu trữ trong file bản đồ theo một thứ tự nào đó. Khi sắp xếp lại các đối tƣợng trong bản đồ hoặc sắp xếp lại các đỉnh bên trong một đối tƣợng thì có thể sinh ra một file bản đồ mới mà không làm giảm giá trị của độ chính xác dữ liệu. Đối với một số lƣợc đồ thủy vân mà phụ thuộc vào vị trí của các đối tƣợng thì thao tác này sẽ có tác động rất lớn đến dữ liệu đƣợc nhúng thủy vân.
Nhiễu bóp méo
Có hai nguồn gốc chính có thể sinh ra các nhiễu cho các bản đồ vectơ số. Thứ
nhất là một số loại các thao tác hàng ngày. Ví dụ, trong thế giới GIS có một vài kiểu
định dạng file dữ liệu phổ biến. Sự biến đổi giữa những định dạng đó có thể làm dữ liệu bị bóp méo (xuyên tạc – distortion) một chút. Thứ hai là một tấn công có chủ ý. Kẻ tấn công cố gắng phá hủy thủy vân bằng cách thêm nhiễu vào các tập dữ liệu. Nhiễu bóp méo là một kiểu tấn công nghiêm trọng nhƣng nó thƣờng không là một lựa chọn tốt của kẻ muốn tấn công bởi vì khi bị tác động bởi nhiễu thì có thể độ
chính xác của bản đồ sẽ bị suy giảm đi, tức là giá trị bản đồ cũng không đƣợc đảm bảo.
2.1.3. Các hướng tiếp cận thủy vân bản đồ vectơ số
Đã có nhiều kết quả đã đƣợc nghiên cứu về thủy vân bản đồ vectơ [2][3][6][8][10][11]. Theo các vị trí mà thủy vân đƣợc nhúng, các phƣơng pháp hiện tại có đƣợc cho thủy vân bản đồ vectơ có thể đƣợc phân thành các loại sau: các thuật toán trong miền không gian, các thuật toán trong miền biến đổi nhƣ biến đổi Fourier rời rạc DFT, biến đổi cosine rời rạc DCT, và một số phƣơng pháp thủy vân áp dụng cho các mô hình 3D. Không giống nhƣ các kiểu dữ liệu đa phƣơng tiện nói chung, thủy vân bản đồ vectơ có một số đặc trƣng khác biệt do cấu trúc dữ liệu đặc biệt và các môi trƣờng ứng dụng của dữ liệu bản đồ.
2.1.3.1. Thủy vân trong miền không gian
Thủy vân một bản đồ số trong miền không gian nghĩa là nhúng thủy vân bằng cách thay đổi trực tiếp các giá trị tọa độ của các điểm [9]. Một số đặc trƣng không gian của các đỉnh có thể đƣợc dùng để nhúng dữ liệu, ví dụ nhƣ quan hệ lân cận của các đỉnh, các đặc trƣng thống kê của các tọa độ, v.v.
M. Sakamoto đã đề xuất một lƣợc đồ thủy vân dựa trên sự thay đổi quan hệ lân cận của các đỉnh. Thuật toán này dễ vỡ với sự tấn công làm nhiễu. Một thuật toán cải tiến đƣợc đề xuất bởi Hwan Kang vào năm 2001. Trƣớc tiên, bản đồ gốc đƣợc phân vùng thành các khối. Trong mỗi khối có một mặt nạ với kích cỡ định sẵn, việc chọn cỡ mặt nạ là tùy ý. Trong mỗi mặt nạ, tọa độ của đỉnh tây nam đƣợc xem nhƣ là gốc và các tọa độ của các đỉnh khác trong mặt nạ có thể đƣợc chuyển đổi thành các giá trị mới theo gốc đó. Tiếp theo, mặt nạ đƣợc chia thành nửa tam giác trên và nửa tam giác dƣới bởi đƣờng chéo nối giữa đỉnh đông nam và đỉnh tây bắc. Để nhúng một bit "1", ta dịch tất cả các đỉnh trong nửa tam giác dƣới tới vị trí đối xứng của chúng trong nửa tam giác trên với đƣờng chéo, và tƣơng tự với chiều ngƣợc lại khi nhúng một bit "0".
Một thông số "PSNR" đƣợc tác giả dùng nhƣ là độ đo của chất lƣợng bản đồ sau khi bị tấn công làm nhiễu:
(2. 1)
(2. 2)
trong đó là các tọa độ gốc và là các tọa độ bị nhiễu. Định nghĩa này tƣơng tự nhƣ PSNR trên các ảnh và nó về bản chất cũng phản ánh năng lƣợng của nhiễu. Nói chung, độ đo này không đủ để tính toán độ chính xác của bản đồ vectơ bởi vì nó không thể cung cấp một số thông tin quan trọng nhƣ là các lỗi cực đại, và hình dáng của biến dạng, v.v.
Ohbuchi trình bày một số thuật toán cho thủy vân số bản đồ vectơ 2 chiều. Trong miền không gian, ông đề xuất lƣợc đồ thủy vân dựa trên sự phát hiện tƣơng quan. Một chuỗi số giả ngẫu nhiên (PRNS) đƣợc dùng để làm tăng tính bảo mật và phát hiện độ tin cậy trong lƣợc đồ. Nhƣợc điểm chính của thuật toán là là cần có bản đồ gốc trong quá trình phát hiện thủy vân và tính bền vững của thuật toán đối với một phạm vi lớn phụ thuộc vào tính hợp lệ của bản đồ gốc.
Các tác giả Micheal Voigt và Christoph Busch đã đề xuất một thuật toán có thể nhúng nhiều bit dữ liệu dựa trên chuỗi lan truyền trực tiếp và phát hiện tƣơng quan cải tiến [8]. Một phát biểu quan trọng đƣợc xem xét trong thuật toán này là việc phát hiện tƣơng quan tuyến tính chắc chắn yêu cầu độ dài của chuỗi số giả ngẫu nhiên phải lớn hơn bình phƣơng của giá trị lớn nhất của dữ liệu phủ. Kết quả là dữ liệu nhúng và tách bị giới hạn tới các vị trí số thập phân xác định theo sức chịu của dữ liệu bản đồ. Micheal Voigt và Christoph Busch cũng đề xuất lƣợc đồ khác dựa trên phát hiện thống kê. Đó là một thuật toán bắt nguồn từ các nghiên cứu của họ trƣớc đó về thủy vân lƣới 3D. Đặc tính thống kê của dữ liệu bản đồ đƣợc dùng trong lƣợc đồ. Một nhƣợc điểm chính của lƣợc đồ là sự thay đổi vị trí các đỉnh không xem xét tới hình dạng của các đối tƣợng bản đồ. Do đó, lƣợc đồ không thích hợp với các bản đồ thủy vân với đối tƣợng có hình dạng trơn bởi vì phép toán
nhúng có thể phá hủy hình dạng trơn của các đối tƣợng bản đồ. Thêm vào đó, dung lƣợng nhúng của lƣợc đồ cũng bị giới hạn.
Gerrit Schulz và Michael Voigt đề xuất một lƣợc đồ có tính bền vững cao cho thủy vân số bản đồ vectơ. Trong lƣợc đồ của họ bản đồ gốc đƣợc chia thành nhiều dải ngang hoặc dọc với một bề rộng nào đó tùy thuộc vào sai số cho phép. Trong một dải, các đỉnh thuộc nó đƣợc trƣợt tới các vị trí đặc biệt để biểu diễn bit "1" hoặc bit "0", tức là một bit trên mỗi dải.
Tác giả López đã đề cập vấn đề về bảo vệ bản quyền bản đồ vectơ theo cả hai hƣớng chính sách và công nghệ. Một phần mềm thƣơng mại "MapSN" đƣợc phát triển để cung cấp dịch vụ bảo vệ bản quyền cho các hãng bản đồ vectơ. Toàn bộ lƣợc đồ của họ đƣợc đăng ký sáng chế và cái ta có thể biết là thuật toán thủy vân đƣợc chọn trong lƣợc đồ là dựa trên nội suy bản đồ, nó tƣơng tự nhƣ là thuật toán đề xuất bởi Bill Huber. Cũng có các lƣợc đồ tƣơng tự khác, ví dụ nhƣ thuật toán đƣợc đề xuất bởi Kyi Tae Park dựa trên nội suy đƣờng gấp khúc và thuật toán đƣợc đề xuất bởi H. Sonnetcho thủy vân các ảnhvectơ. Ý tƣởng chung của những lƣợc đồ này là biểu diễn lại các bit thủy vân bằng cách thêm vào các đỉnh mới vào phủ của bản đồ gốc.
2.1.3.2. Thủy vân trong miền biến đổi
Tƣơng tự nhƣ đối với các lƣợc đồ thủy vân dữ liệu đa phƣơng tiện số, ở đây dữ liệu đƣợc nhúng vào các tọa độ đã qua biến đổi của các tọa độ các đỉnh, thay vì nhúng trực tiếp vào dữ liệu không gian bằng cách thay đổi tọa độ gốc của các đỉnh đó. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Miền DCT
Trong một kết quả đề xuất vào năm 2004, Michael Voigt và Bian Yang thiết kế một lƣợc đồ thủy vân thuận nghịch nhúng các bit thủy vân trong miền biến đổi Cosin Rời rạc (DCT) số nguyên. Ý tƣởng chính của lƣợc đồ là dùng một đặc trƣng quan trọng của dữ liệu bản đồ, đó là sự tƣơng quan cao của các tọa độ các đỉnh. Nói chung, nhờ vào sự liên tục và dáng trơn của các đối tƣợng bản đồ, các tọa độ của các đỉnh trong một đối tƣợng đơn là luôn có tƣơng quan cao với nhau. Hơn nữa, một kết quả quen thuộc rằng DCT có tính chất nén năng lƣợng cho các dữ liệu có
tƣơng quan cao. Sau phép DCT, năng lƣợng của dữ liệu biến đổi sẽ đƣợc tập trung trên DC và các hệ số tần số thấp AC. Dựa trên lợi điểm của tính chất đó, thuật toán đề xuất tổ hợp mỗi tám đỉnh vào một đơn vị và với mỗi đơn vị sẽ đƣợc nhúng một bit thủy vân đơn vào tám hệ số DCT của các điểm. Phƣơng pháp nhúng đƣợc chọn là thuận nghịch theo nghĩa dữ liệu bản đồ gốc có thể khôi phục không mất thông tin sau thủ tục tách thủy vân. Lƣợc đồ này có tính chất đa bit và là có tính ẩn. Hơn nữa, nó là thuật toán đầu tiên mà lƣợc đồ thuận nghịch đƣợc giới thiệu trong thủy vân các bản đồ vectơ số. Một nhƣợc điểm của lƣợc đồ là sự làm méo cảm sinh bởi thủy vân là quá lớn, mặc dù các tác giả đã có một vài kỹ thuật bù. Hơn nữa, thuật toán cũng không chịu đƣợc các phép đơn giản và nội suy bản đồ.
Miền DWT
Một số kết quả đã đƣợc thu đƣợc trong việc thủy vân số một bản đồ vectơ trong miền Biến đổi Wavelet Rời rạc (DWT). I. Kitamura đã áp dụng một thuật toán DWT mà trƣớc đó đƣợc thiết kế cho thủy vân ảnh số cho việc thủy vân các bản đồ vectơ số. Li Yuanyuan đề xuất một lƣợc đồ ẩn mới nhúng nhiều bit vào một bản đồ vectơ trong miền DWT.
Trong lƣợc đồ này, biên độ của các hệ số DWT của các tọa độ đƣợc điều chỉnh để thỏa mãn một chế độ xác định để biểu diễn lại các bit thủy vân. Đó là một lƣợc đồ ẩn. Dựa trên các kết quả thực nghiệm, các tác giả chứng minh đƣợc rằng lƣợc đồ là bền vững đối với một số phép biến đổi hình học. Khi tính toán chất lƣợng của bản đồ đƣợc thủy vân, khả năng cảm nhận của con ngƣời và "PSNR" đƣợc chọn làm các số đo, là không đủ để tính toán cho các bản đồ vectơ. Thêm vào đó, lƣợc đồ là không bền vững đối với các tấn công vào đỉnh nhƣ là đơn giản bản đồ hoặc nội suy bản đồ.
Miền DFT
Thuật toán thủy vân bản đồ vectơ trong miền DFT đƣợc đề xuất bởi I. Pitas vào năm 2000. Có ba bài báo đƣợc xuất bản tập trung vào luận án này. Một thuật toán nhúng một bit đơn vào một đƣờng gấp khúc đƣợc đề xuất trƣớc tiên. Sau đó một lƣợc đồ bền vững hơn nhúng một bit vào nhiều đƣờng gấp khúc đƣợc đề xuất ở
đó công nghệ liên hiệp (fusion technology) đƣợc sử dụng. I. Kitamura đã có một số thay đổi để cải tiếng lƣợc đồ của Pitas.
Các tác giả N. Nikolaidis, I.Pitas, và V. Solachidis đề xuất một lƣợc đồ thủy vân ẩn vào năm 2000 để nhúng một bit đơn vào một polyline bằng cách thay đổi các hệ số Fourier rời rạc của chuỗi tọa độ của đƣờng gấp khúc. Ngoài các bản đồ số, thuật toán cũng có thể đƣợc dùng để thủy vân các ảnh vectơ thông thƣờng. Đây là một lƣợc đồ ẩn không cần sử dụng dữ liệu gốc. Nhờ có các đặc tính biên độ-tần số của biến đổi Fourier rời rạc, thuật toán vốn đã bền vững đối với nhiều loại tấn công nhƣ là tịnh tiến bản đồ, quay, co giãn tỷ lệ, và thay thế đỉnh đầu tên trong đƣờng gấp khúc đƣợc thủy vân. Một bƣớc sắp thứ tự đỉnh trƣớc cũng đƣợc giới thiệu để xóa bỏ ảnh hƣởng do việc sắp xếp lại đỉnh. Khác hơn là những ƣu điểm, có một số nhân tố có thể đƣợc xem xét. Trƣớc nhất là bộ dò đƣợc chọn trong thuật toán là dựa trên tƣơng quan tiêu chuẩn. Để nhận đƣợc hiệu năng tối ƣu của bộ dò (detector), khuyến nghị rằng các biên độ hệ số và thủy vân nên độc lập và có phân bố đều. Sự hoàn thiện của điều kiện này có thể phụ thuộc nói chung vào dữ liệu bản đồ riêng lẻ. Thứ hai, bộ phát hiện đáng tin hơn sẽ đòi hỏi độ dài lớn hơn của dữ liệu phủ, nghĩa là cần nhiều đỉnh hơn. Tuy nhiên, độ phức tạp của DFT của chuỗi tạo độ dài hơn sẽ tăng nhanh chóng. Hơn nữa, lƣợc đồ rõ ràng dễ vỡ với cả đơn giản bản đồ hoặc nội suy bản đồ.
Để việc phát hiện đáng tin cậy hơn, N. Nikolaidis và I. Pitas cũng đề xuất một thuật toán cải tiến vào năm 2002 để nhúng một bit đơn vào nhiều đƣờng gấp khúc. Công nghệ dữ liệu liên hiệp đƣợc dùng trong thủ tục tách thủy vân để làm tăng độ tin cậy của sự phát hiện. Trong lƣợc đồ này, một vài đƣờng gấp khúc đƣợc chọn nhƣ là dữ liệu phủ. Với mỗi đƣờng gấp khúc, thủy vân đƣợc nhúng sử dụng cùng phƣơng pháp mô tả ở các kết quả trƣớc. Sau đó mỗi đƣờng gấp khúc sẽ nhận một giá trị tƣơng quan tiêu chuẩn ( ; với là số polyline). Một hàm liên hiệp (fusion function) đƣợc chọn để tính một tham số tổ hợp , đƣợc dùng để tính đánh giá cuối cùng dựa trên một ngƣỡng.
Một số quy tắc liên hiệp dữ liệu nhƣ "Tỷ lệ Có thể đúng" (Likelihood Ratio) và một vài quy tắc liên hiệp thực nghiệm trong lƣợc đồ và độ tin cậy của bộ phát hiện đƣợc tăng cƣờng bởi nó.
Dựa trên các kết quả của Pitas, I. Kitamura đề xuất một lƣợc đồ cải biên nhúng nhiều bit thủy vân trong miền DFT. Đó là lƣợc đồ thủy vân ẩn trong đó bản đồ gốc cần thiết trong quá trình phát hiện. Các đƣờng gấp khúc đƣợc chọn để làm dữ liệu phủ và chịu cùng các xử lý giống nhƣ trong lƣợc đồ của Pitas. Thủy vân là một chuỗi bit có nghĩa thay vì một bit đơn biểu diễn bởi một chuỗi số giả ngẫu nhiên. Thủ tục nhúng gần giống nhƣ là phƣơng pháp trƣớc đó trong khi thủ tục tách có chút khác biệt bởi vì quá trình tách cần bản đồ gốc. Thực tế là, kết quả chính của