Đang tải... (xem toàn văn)
Tiểu luận MẬT MÃ VÀ AN TOÀN THÔNG TIN HÀM BĂM ẢNH SỐ Vấn đề 1: Ký số thực hiện trên từng bit tài liệu nên độ dài của chữ ký số ít nhất cũng bằng độ dài của tài liệu. Một số chữ ký trên bản tin có kích thước gấp đôi bản tin gốc. Trong khi đó trên thực tế, ta cần phải ký vào các bản tin có kích thước rất lớn từ vài chục MegaByte. Như vậy phải tốn nhiều bộ nhớ để lưu trữ “chữ ký ”, mặt khác tốn nhiều thời gian để truyền chữ ký trên mạng.
ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN MẬT MÃ VÀ AN TOÀN THÔNG TIN HÀM BĂM ẢNH SỐ Học viên thực hiện : Lê Nghĩa Bình HÀ NỘI 05– 2014 1 Nội dung 1. Tổng quan về Đại diện tài liệu và Hàm băm Một số vấn đề với chữ ký số Vấn đề 1: Ký số thực hiện trên từng bit tài liệu nên độ dài của chữ ký số ít nhất cũng bằng độ dài của tài liệu. Một số chữ ký trên bản tin có kích thước gấp đôi bản tin gốc. Trong khi đó trên thực tế, ta cần phải ký vào các bản tin có kích thước rất lớn từ vài chục MegaByte. Như vậy phải tốn nhiều bộ nhớ để lưu trữ “chữ ký ”, mặt khác tốn nhiều thời gian để truyền chữ ký trên mạng. Vấn đề 2: Với một sơ đồ chữ ký “an toàn”, thì tốc độ ký lại chậm vì chúng dùng nhiều phép tính số học phức tạp như số mũ modulo. Vấn đề 3: Thực tế có thể xảy ra trường hợp: với nhiều bản tin đầu vào khác nhau, sử dụng hệ mã hóa hay sơ đồ ký giống nhau, nhưng lại cho ra bản mã hay chữ ký giống nhau(đó là ánh xạ nhiều một), như hình dưới. Điều này sẽ dẫn đến phức tạp cho việc xác thực thông tin. Câu hỏi được đặt ra là giải quyết các vấn đề nêu trên như thế nào? Thay vì phải ký trên tài liệu dài, người ta thường dùng “hàm băm” để tạo đại diện cho tài liệu, sau đó mới “ký số” lên “đại diện” này. Các đại diện có thể dưới dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh và kích thước của chúng tùy ý(vài KB đến vài chục MB), qua các thuật toán băm: như MD4, MD5, SHA, các đại diện tương ứng của chúng có kích thước cố định, ví dụ MD: 128 bit, SHA là 160 bit. “Đại diện” của tài liệu chính là giá trị của “hàm băm” trên tài liệu, nó còn được gọi là “tóm lược” hay “bản thu gọn” của tài liệu. Với mỗi tài liệu (đầu vào), qua hàm băm chỉ có thể tính ra được một “đại diện”- giá trị băm tương ứng - duy nhất. “Đại diện” của tài liệu được xem là đặc thù của tài liệu, giống như dấu vân tay của mỗi người. Trên thực tế, hai tài liệu khác nhau có hai “đại diện” khác nhau. Như vậy khi đã có đại diện duy nhất cho một tài liệu, thì việc “ký” vào tài liệu, được thay bằng “ký” vào “đại diện” của nó là hoàn toàn hợp lý. Đó chưa kể việc tiết kiệm bao nhiêu thời gian cho việc “ký số”, bộ nhớ lưu giữ “chữ ký”, thời gian truyền “chữ ký” trên mạng. 1. Hàm băm 2 2.1. Khái niệm hàm băm: Hàm băm là thuật toán không dùng khóa để mã hóa(ở đây dùng thuật ngữ “băm” thay cho “mã hóa”), nó có nhiệm vụ “lọc” (băm) tài liệu (bản tin) và cho kết quả là một giá trị băm có kích thước cố định, còn gọi là “đại diện tài liệu” hay “đại diện bản tin”, “đại diện thông điệp”. Hàm băm là hàm một chiều, theo nghĩa giá trị của hàm băm là duy nhất, và từ giá trị băm này, “Khó thể” suy ngược lại được nội dung hay độ dài ban đầu của tài liệu gốc. 2.1 Đặc tính của hàm băm Hàm băm h là một hàm một chiều với các đặc tính sau: 1. Với một giá trị đầu vào (bản tin gốc) x, chỉ thu đượ giá trị băm duy nhất z= h(x). 2. Nếu dữ liệu trong bản tin x bị thay đổi hay bị xóa để thành bản tin x', thì giá trị hàm băm h(x') <> h(x). Chỉ một bit của tài liệu gốc thay đổi thì giá trị hàm băm cũng thay đổi. Điều này có nghĩa là: hai thông điệp khác nhau, thì giá trị băm của chúng là khác nhau. 3. Nội dung của bản tin gốc “khó” thể suy ra từ giá trị hàm băm của nó. Nghĩa là: với thông điệp x thì “dễ” tính được z= h(x), nhưng lại “khó” tính ngược lại được x nếu chỉ biết giá trị băm h(x). 2.2 Tính chất của hàm băm 1. Hàm băm h là không va chạm yếu 2. Hàm băm h là không va chạm mạnh 3. Hàm băm h là hàm một chiều 2.3 Ứng dụng của hàm băm 1. Ứng dụng trong chữ ký số. Thay vì ký trên toàn bộ tài liệu thì sẽ ký trên đại diện của tài liệu được tạo từ hàm băm. 2. Hàm băm dùng để xác định tính toàn vẹn của dữ liệu 3. Hàm băm dùng để bảo mật một số tài liệu đặc biệt ví dụ như bảo vệ mật khẩu, bảo vệ khóa mật mã, 2.4 Một số hàm băm phổ biến 1. MD(MD4,MD5) 2. SHA 2. Hàm băm ảnh số Ảnh số ngày ngày nay ngày càng phổ biến và phát triển một cách nhanh chóng với sự phát triển bùng nổ của các thiết bị và ứng dụng về ảnh số. Cùng với sự tiện dụng của ảnh số thì việc giả mạo và sao chép nội dung của ảnh số cũng rất dễ dàng. Để bảo vệ bản quyền của ảnh nhiều kỹ thuật hiệu quả và tự động cần thiết được sử dụng để nhận biết và xác nhận nội dung của ảnh số. Để xác nhận và kiểm tra tính toàn vẹn nội dung của 3 ảnh. Trong một thời gian dài thì công cụ thường được sử dụng để bảo vệ bản quyền của ảnh là Thủy vân ảnh, Băm ảnh nổi lên như một công cụ hiệu quả cho việc tạo đại diện của ảnh và tự động nhận biết ảnh có phải là giả mạo hoặc là bản sao chép của ảnh. Như một sự lựa chọn như Thủy vân ảnh, băm ảnh có thể được áp dụng cho nhiều ứng dụng trước đây được sử dụng bởi Thủy Vân ảnh như bảo vệ bản quyền của ảnh, xác thực ảnh. Ngoài ra băm ảnh còn được sử dụng trong việc tạo chỉ mục và tìm kiếm ảnh số. Không giống Thủy Vân ảnh số, Băm ảnh không yêu cầu sự thay đổi nội dung ảnh bởi việc thêm và các mã thủy vân vào ảnh. Băm ảnh số là một chuỗi ngắn các bit được ánh xạ từ ảnh bởi các hàm băm ảnh. 3.1 Các phương pháp và các bước băm ảnh số 3.2 Các phương pháp băm ảnh số 1. Typically based on statistics, relations 2. Low-level image features 3. Non-negative matrix factorizations 3.3 Các bước băm ảnh số Feature Extraction 4 Lấy ra những nét đặc trưng nhất của ảnh. Nhiều công nghệ được sử dụng cho băm ảnh số. Đây là bước có nhiều bài báo, nghiên cứu đề xuất các phương pháp để lấy những nét đặc trừng nhất của ảnh. Randomization Trong bước này dữ liệu các vector được lấy ra từ bước Freature Extraction sẽ được tạo bản băm bằng việc sử dụng một khóa K. Nêu không biết khóa K sẽ không tính được ra giá trị băm của ảnh. Quantization Kết quả của bước Ramdommization được lượng tử hóa. Tạo đại diện có sự liên hệ lớn nhất với nội dung ảnh đồng thời có tác dụng giảm kích thước của dữ liệu băm. Encoding Chuyển kết quả của bước Quantization được chuyển thành các bit. 4. Ứng dụng của băm ảnh số 1. Tạo các chỉ mục hỗ trợ tìm kiếm dữ liệu ảnh trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu đa phương tiện, các công cụ tìm kiếm trên internet. 2. Sử dụng trong các công nghệ bảo mật với sinh trác học VD: Máy vào ra bằng vân tay, khuôn mặt… 3. Tạo dại diện và ký số trên đại diện thay vì ký trên ảnh với kích thước lớn. Ứng dụng trong thủy vân ảnh số bằng cách nhúng mã thủy vân chính là giá trị băm của ảnh lên ảnh. 5. Chương trình demo 1. Chương trình băm và so sánh sự giống nhau giữa hai ảnh. Với một ảnh gốc đưa vào và một ảnh được chỉnh sửa từ ảnh gốc với các thao tác như thay đổi độ sáng, xoay, cắt, giảm kích thước… Đưa hai ảnh vào so sánh để đánh giá mức độ giống nhau giữa hai ảnh. 5 2. TinyEye Website tìm kiếm ảnh trên internet. Website cho phép tìm kiếm các ảnh giống với ảnh đầu vào người dùng trên môi trường internet. https://www.tineye.com/ Tài liệu tham khảo: 1. Giáo trình An Toàn dữ liệu – PGS.TS Trịnh Nhật Tiến 2. Content Based Image Hashing Using Companding and Gray Code (Lei 6 Yang, Qian Chen, Jun Tian, Dapeng Wu). 3. Robust Image Hash function using Higher Order Spectra – Brenden Chong Chen. 7 [...]... làm cho b u khí quy n, nư c và không khí nóng không ñ u nhau M t n a b m t c a Trái ð t, m t ban ñêm, b che khu t không nh n ñư c b c x c a M t Tr i, thêm vào ñó là b c x M t Tr i các vùng g n xích ñ o nhi u hơn là các c c, do ñó có s khác nhau v nhi t ñ , d n ñ n khác nhau v áp su t, làm cho không khí gi a xích ñ o và 2 c c cũng như không khí gi a m t ban ngày và m t ban ñêm c a Trái ð t di ñ ng t... a B c bán c u và Nam bán c u N u nhìn t vũ tr thì trên B c bán c u không khí di chuy n vào m t vùng áp th p ngư c v i chi u kim ñ ng h và ra kh i m t vùng áp cao theo chi u kim ñ ng h Trên Nam bán c u thì chi u hư ng ngư c l i Ngoài các y u t có tính toàn c u trên, gió cũng b nh hư ng b i ñ a hình t i t ng ñ a phương Do nư c và ñ t có nhi t dung khác nhau nên ban ngày ñ t nóng lên nhanh hơn nư c,... c, t o nên khác bi t v áp su t và vì th có gió th i t bi n hay h vào ñ t li n Vào ban ñêm ñ t li n ngu i ñi nhanh hơn nư c và hi u ng này x y ra theo chi u ngư c l i Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Lu n văn th c s k thu t……………… ……………………… 1 1.1.2 Công su t c a m t tua bin gió Mô hình c a tua bin gió: Hình 1.1 Sơ ñ m t tua bin gió s d ng nam châm vĩnh c u PMSG: (permanent magnet synchronous generator)... phương pháp phân tích và t ng h p - Nhóm các phương pháp nghiên c u th c ti n 7 B c c c a lu n văn Bên c nh ph n m ñ u và k t lu n thì lu n văn ñư c chia làm 4 chương như sau: - Chương 1: T ng quan chung v h lai Diesel – Gió lư i ñi n ñ c l p - Chương 2: Khái quát v h STATCOM và bù công su t - Chương 3: ng d ng STATCOM vào h th ng ñi n ñ c l p Diesel – Gió ñ bù công su t ph n kháng và nâng cao n ñ nh... i gia tăng công su t ph n kháng ph thu c vào ∆V, ∆BSVC thì STATCOM s thay ñ i gia tăng công su t ph n kháng ph thu c vào ∆V và ∆α Ta có phương trình chuy n giao tương ng SVC và STATCOM ñư c cho b i: ∆QSVC = KA4∆BSVC + KA5∆V ∆QSTATCOM = KB4∆α + KB5∆V 1.4 (1-20) (1-21) K t lu n Vi c ph i h p h lai Diesel – Gió nh m nâng cao ñư c ch t lư ng ñi n năng và n ñ nh nhanh chóng cho h th ng khi ngu n gió không... STATCOM s là m t hư ng gi i pháp mang l i hi u qu cao Nh vào kh năng ñáp ng nhanh chóng c a STATCOM, chúng cho phép bù ñ p nhanh chóng nh ng thi u h t tam th i v công su t ph n kháng ñ ng th i nâng cao hi u su t và ñ n ñ nh c a nhà máy ñi n gió khi có s c Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Lu n văn th c s k thu t……………… ……………………… 17 CHƯƠNG 2: KHÁI QUÁT V H STATCOM VÀ BÙ CÔNG SU T PH N KHÁNG 2.1 Khái... s d ng các thi t b ñi n t công su t và các thi t b tĩnh khác ñ ñi u khi n m t ho c nhi u thông s c a h th ng ñư ng dây t i ñi n xoay chi u, qua ñó, nâng cao kh năng ñi u khi n và kh năng truy n t i công su t” FACTS có th ñư c k t n i v i h th ng ñi n theo ki u n i ti p (bù d c) ho c bù song song (bù ngang) ho c k t h p c hai phương th c trên 2.2.1 Bù d c và bù ngang trong h th ng ñi n M c ñích ch y... tương t như MFð m t chi u, c th là, khi t trư ng xung quanh m t dây d n thay ñ i, m t dòng ñi n c m ng ñư c t o ra trong dây d n Thông thư ng thì ph n nam châm quay g i là rotor còn ph n cu n dây ñ t c ñ nh trong lõi s t g i là stator T trư ng c a rotor s quét qua các thanh d n c a stator và c m ng ra m t su t ñi n ñ ng xoay chi u, nó như m t ñ u vào cơ h c làm cho rotor quay Hình 1.5 Sơ ñ nguyên lý... - wref, w là t c ñ ñáp ng và t c ñ th c t - H th ng ñi u khi n (Control system) có hàm truy n ñi u khi n ñư c xác ñ nh: Theo [19] thì ñ ng cơ Diesel là ñ i tư ng c p 2 khi mô t toán h c: T2' ∂2 y δy δx + T1' + K d y = T3' +βx 2 ∂t δt δt (1-10) Trong ñó: - T1' h ng s th i gian c p 2; - T1' h ng s th i gian c p 1; - K d là s truy n ñ ng cơ; - T3' , β ñ c trưng cho quán tính và kh năng khu ch ñ i c a... và 1 + T6 s 1 + T5 s Khâu tr v i Td là h ng s th i gian tr Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Lu n văn th c s k thu t……………… ……………………… 11 Ti n hành mô ph ng h Diesel v i Matlab Khi thay ñ i các thông s th i gian T ta thư ng nh n ñư c h không n ñ nh ð c i thi n ñ c tính ñ ng h c c a h kín, ta tăng h s khu ch ñ i K, tuy nhiên vi c tăng K quá l n khi n h nh y c m v i sai l ch mô hình, v i nhi u ño và . NGHỆ THÔNG TIN MẬT MÃ VÀ AN TOÀN THÔNG TIN HÀM BĂM ẢNH SỐ Học viên thực hiện : Lê Nghĩa Bình HÀ NỘI 05– 2014 1 Nội dung 1. Tổng quan về Đại diện tài liệu và Hàm băm Một số vấn đề với chữ ký số Vấn. ảnh bởi việc thêm và các mã thủy vân vào ảnh. Băm ảnh số là một chuỗi ngắn các bit được ánh xạ từ ảnh bởi các hàm băm ảnh. 3.1 Các phương pháp và các bước băm ảnh số 3.2 Các phương pháp băm ảnh. dụ như bảo vệ mật khẩu, bảo vệ khóa mật mã, 2.4 Một số hàm băm phổ biến 1. MD(MD4,MD5) 2. SHA 2. Hàm băm ảnh số Ảnh số ngày ngày nay ngày càng phổ biến và phát triển một cách nhanh chóng với