Watermarking trên âm thanh số bằng kỹthuật trải phổ kết hợp mô hình hệ thính giác

Audio Watermarking Using Psychoacoustic Auditory Model and Spread Spectrum Theory

Lê Hoài Bắc, Nguyễn Ngọc Hà, Lưu Khoa, Lê Thị Hoàng Ngân

Abstract: In this paper, we propose a new digital audio watermarking algorithm. It is based on the spread spectrum theory of CDMA technology associated with psychoacoustic auditory model. The first one generates a watermark resistant to different removal attacks and the other shapes and embeds the watermark into the audio signal while retaining perceptual quality of the signals. In this method, the extraction process doesn’t need original signals.

I. GIỚI THIỆU

Ngày nay, bên cạnh những ích lợi to lớn do Internet

mang lại, thì những hành vi xâm phạm bản quyền như

giả mạo, ăn cắp tác phẩm, sử dụng các tác phẩm

không có bản quyền,… đang trở nên phổ biến và ngày

càng tinh vi. Theo kết quả thống kê của Hiệp hội bảo

vệ tác quyền thế giới (International Intellectual

Property Alliance - gọi tắt là IIPA), mỗi năm ngành

công nghiệp giải trí nói chung và âm nhạc nói riêng

thất thoát hàng ngàn tỉ đô-la.Các nước đang phát triển

có tỉ lệ vi phạm bản quyền rất cao (trên 90%), trong

đó Việt Nam dẫn đầu (với 92% [1]).

Tuy nhiên với các phương pháp bảo vệ dữ liệu

truyền thống như mã hoá, sử dụng khóa đều không

đem lại hiệu quả cao trong tình hình hiện nay. So với

các loại truyền thông đa phương tiện khác, âm thanh

số là dạng dữ liệu rất khó bảo vệ bởi đặc tính thu –

phát trực tiếp. Trong bối cảnh đó, kỹ thuật

Watermarking ra đời như một cứu cánh.

Thực chất vai trò của Watermarking đã được biết

đến từ những năm 1292 khi ngành công nghiệp sản

xuất giấy phát triển ở Fabriano – Ý. Trước sự cạnh

tranh khốc liệt của hơn 40 xưởng sản xuất cùng nhiều

thợ thủ công mài giấy, Watermark đã được đưa vào

sản phẩm của từng xưởng để giúp khách hàng phân

biệt được định dạng, chất lượng, giá cả của từng loại.

II. WATERMARKING TRÊN ÂM THANH SỐ

1. Giới thiệu

Các kỹ thuật Watermarking trên âm thanh số hiện

nay chủ yếu khai thác khuyết điểm của hệ thính giác

người (Human Auditory System - HAS) – đó là đặc

tính ít nhạy cảm với những thay đổi nhỏ trên miền

thời gian và miền tần số. Tewfik và Hamdy [3] đã

phân tích các phương pháp ẩn dữ liệu trong tín hiệu

âm thanh số tiêu biểu là: mã hóa LSB, mã hóa pha,

trải phổ, ẩn echo. Các kỹ thuật LSB tuy không bền

vững, nhưng khả năng lưu trữ lớn. Mã hóa pha bền

vững trước các thao tác lấy mẫu lại, khả năng lưu trữ

thấp. Bằng cách chèn các echo có biên độ nhỏ vào

miền thời gian, phương pháp ẩn echo được đánh giá

cao về khả năng bền vững và tỉ lệ nhúng, tuy nhiên

khả năng trong suốt kém. Được đánh giá cao hơn cả là

kỹ thuật chuyển đổi thông tin với hai hướng tiếp cận

chính là kỹ thuật trải phổ và điều biến chỉ mục lượng

tử. Ưu điểm quan trọng đem lại thành công cho hướng

phát triển này là không sử dụng tín hiệu gốc trong quá

trình rút trích và khó có thể dò tìm Watermark bằng

các phương pháp phân tích thông kê. Tuy nhiên lượng

tử hóa không đem lại hiệu quả cao do khả năng chống

tấn công thấp. Hiện nay, trải phổ đang là kỹ thuật

x

0

2 m

được đánh giá cao, được nghiên cứu tập trung phát

triển, và cải tiến.

2. Yêu cầu của một bài toán Watermarking trên

âm thanh số

Một thuật toán Watermarking nói chung phải thoả

một số tiêu chí:

− Khả năng lưu trữ: dung lượng thông tin được ẩn,

tính chất này phụ thuộc vào thuật toán nhúng và kích

thước đối tượng chứa.

− Tính bảo mật: khóa Watermark phải được phát sinh

một cách bí mật, chỉ người sở hữu mới có quyền truy

cập.

− Tính bền vững: khả năng chống chịu tấn công của

Watermark.

− Khả năng trong suốt: khả năng che đậy sự tồn tại

của tín hiệu được nhúng (Watermark) trên tín hiệu gốc

trước các cảm nhận của người dùng thông qua 2 cơ

quan thính giác (đối với âm thanh) hoặc thị giác (đối

với ảnh).

Một vài tính chất khác cần xem xét khi xây dựng hệ

thống Watermarking bao gồm: thời gian thực, khả

− Có khả năng dùng chung băng tần với người sửdụng khác.

− Sử dụng được cho thông tin vệ tinh ở chế độ

CDMA.

− Đảm bảo tính riêng tư nhờ sử dụng các mã trãi phổ

giả ngẫu nhiên.

− Được phép hoạt động không cần giấy phép ở ba

lĩnh vực là: công nghiệp, khoa học, y tế với công suất

đến 1W ở các băng tần: 902-928 MHz, 2.4-

2.4835GHz, 5.725-5.85 GHz.

3. Chuỗi giả ngẫu nhiên ( PN)

Các tín hiệu trải phổ băng rộng tựa tạp âm được tạo

ra bằng các chuỗi giả ngẫu nhiên (PN- Pseudo Noise).

Các chuỗi này phải được tạo ra theo một quy luật xác

định, nhưng ngẫu nhiên trước các quan sát bình

thường.

Chuỗi m với độ dài cực đại 2m được xem là chuỗi

giả ngẫu nhiên quan trọng nhất được tạo thành thông

qua thanh ghi dịch nối tiếp và các cổng XOR. Chuỗi

này được xác định bằng một đa thức tạo mã tuyến tính

g(x) bậc m (m > 0).

năng khôi phục, khả năng trong suốt … . g ( x) = gm xm + g

m−1 m−1 + g

m−2 xm−2 + ...

+

g x + g1 (1)

III. KỸ THUẬT TRẢI PHỔTrong đó gi có giá trị là 0 hoặc 1 và gm = g0 = 1.

Cho g(x) =0. Ta có sự hồi qui như sau:1. Định nghĩa trải phổ

Trải phổ là kỹ thuật truyền tín hiệu, được sử dụng1 = g

1 x + g

2 x + .... + gm −2

x

m −2

+ gm −1 xm −1

+ gm

x (2)

rộng rãi trong truyền thông. Trong đó năng lượng của

tín hiệu được “trải” trên một băng thông rộng hơn

nhiều lần lượng băng thông cần thiết tối thiểu nhờ sử

dụng mã giả ngẫu nhiên, mã này độc lập với tín hiệu

thông tin. Bên nhận thông tin sẽ tiến hành “giải trải”

bằng cách đồng bộ hóa mã giả ngẫu nhiên.

Có 4 kiểu trải phổ: trải phổ trực tiếp, nhẩy tần, nhẩy

thời gian và hệ lai.

2. Đặc điểm của trải phổ

Điều chế trải phổ có nhiều tính năng quan trọng như

sau:

− Chống lại được các nhiễu cố ý hay vô tình.

− Có khả năng loại trừ ảnh hưởng của truyền sóng

Với xk thể hiện đơn vị trễ. Nếu gi=1, khoá tương

ứng là mạch đóng, ngược lại khoá tương ứng là mạch

mở. Thanh ghi dịch là một mạch cơ số có 2 trạng thái

với m phần tử nhớ. Vì thế số trạng thái khác 0 cực đại

là 2m - 1.

Giả sử si(j) biểu diễn giá trị phần tử thứ j trong

thanh ghi dịch ở xung đồng hồ thứ i. Trạng thái của

thanh ghi dịch ở xung đồng hồ i là vectơ có độ dài

hữu hạn si = [si(1),si(2),…, si(m)]. Đầu ra ở nhịp xung

thứ i là ci-m = si(m). Thay vào (2), ta có:

nhiễu tia.ci = g1ci −1 + g2ci −2 + .......... + gm−1ci −m+1 + gm ci

−m

(3)

⎝

⎛

⎟ dBMax

ci + m = g1ci + m −1 + g 2 ci + m − 2 + .... + g m −1ci +1 + ci

(mod 2)∞

(4)được hình thành thông qua thao tác trải ngụy trang

trên từng critical band.

c(t ) =∑ ck πT−∞

(t − kTc )(5)

T ( z) = max(Tnorm( z), TH )

Trong đó: T(z): là ngưỡng nghe sau cùng ,

IV. MÔ HÌNH GIẢ LẬP HỆ THÍNH GIÁC

Mô hình giả lập thính giác (hình 1) là một thuật

toán cố gắng mô phỏng lại cơ chế cảm nhận âm thanh

của tai người. Nó sử dụng các kiến thức tổng hợp từ

nhiều ngành, đặc biệt là hai ngành: sinh lý học và

thính âm học.

Trong quá trình xử lý, một cơ chế rất quan trọng

được dùng là “ngụy trang tần số đồng bộ”. Mô hình

thính giác xử lý tín hiệu âm thanh để tạo ra ngưỡng

ngụy trang sau cùng. Thông tin này dùng để “làm

trơn” tín hiệu Watermark giả âm thanh để tai người

TH: (ngưỡng nghe) là giá trị nhỏ nhất có thể nghe

được và được tính theo công thức: TH=max(|

Ppt(jω)|). Trong đó Ppt(jω) là công suất của tín hiệu

thăm dò p(t);

p(t)= sin (2Πsin 4000t)

Tnorm(z): là ngưỡng nghe sau khi chuẩn hóa

ngưỡng nghe thô. Và được tính như sau :

Tnorm( z) = Traw( z)

Pz

Với Traw (z) là ngưỡng năng lượng thô.⎛ log ( Sm ( z )) −

=O ( z

) ⎞⎜ 10

Traw( z ) = 10 10 ⎟

không cảm nhận được. Để giảm thời gian xử lý, ta

chia tín hiệu thành nhiều đoạn nhỏ liên tiếp, chồng lấp

một phần lên nhau, mỗi đoạn nhỏ này được gọi là một

frame.

s(t): tín hiệu âm thanh trên

miền thời gian.

Đầu tiên, tín hiệu âm thanh

được chuyển từ miền thời gian

sang miền tần số thông qua

phép biến đổi Fourier. Từng

đại lượng trong mô hình được

xác định như sau:

s( jω) = FFT [s(t )]

⎝ ⎠

Trong đó: O ( z ) = α (14.5 + z ) + (1 − α )5.5 ;

Hình 1.Mô hình giả lập hệ thính giác

Sp( jω) = Re{Sw( jω)}2

+ Im{Sw( jω)}2

=| Sw( jω) |2 α = min ⎜ dB

SFM dBMax,1⎞ ; SFM = −60dB .

⎠HBZ

Spz( z) = ∑ Sp( jω)LBZ

Spz(z) biểu diễn bằng đơn vị Bark. Công thức

chuyển từ tần số (Hz) sang critical band (Bark):2

PZ: tổng số điểm trong băng tần z với z là đơn vị

ánh xạ từ tần số sang Bark

V. WATERMARKING SỬ DỤNG KỸ THUẬT

TRẢI PHỔ KẾT HỢP MÔ HÌNH THÍNH GIÁCz = 13 tan −1 ⎛ 0.76 * f ⎞

+ 3.5 tan −1 ⎛ ⎛ f ⎞ ⎞

= 26.81* f

− 0.53⎜ ⎟ ⎜ ⎜ ⎟ ⎟⎝ 1000 ⎠ ⎝ ⎝ 7500 ⎠ ⎠ 1960 + f 1. Ý tưởng thuật toán

LBZ và HBZ: tần số dưới và tần số trên của critical

band z.

B(z) = 15.91+ 7.5(z + 0.474) −17.5 1+ (z + 0.474)2

Sm(z) = Spz(z) * B(z)

Trên miền tần số, ngưỡng ngụy trang của tín hiệu

Trái ngược với các phương pháp Watermarking truyền thống, trong thuật toán này âm thanh sẽ đóng

vai trò nhiễu Jammer 1 và Watermark đóng vai trò tín

1 là nhiễu có cường độ và năng lượng lớn hơn nhiều lần so với tín hiệu

hiệu truyền giả âm thanh.

Thành phần của tín hiệu sau khi Watermark như

hình 2.

Hình 2.Thành phần tín hiệu đã được Watermark

Trong mô hình này:

− Phần âm thanh tai người cảm nhận được là nhiễu

Jammer.

− Do các thao tác xử lý của người dùng (như thay đổi

tần số, thay đổi số điểm mẫu, thay đổi độ cao, chuyển

đổi định dạng …) chỉ được thực hiện trên tín hiệu âm

thanh – tín hiệu nhiễu Jammer. Đặc biệt thuật toán có

khả năng chống tốt trước tấn công dạng chuyển đổi

kiểu file (wav, mp3, wma, mov, …) 2

2. Quá trình tạo Watermark

a) Mô hình

Watermark x(t) được tạo ra thông qua hệ thống mã

hóa DS/BPSK như hình 3.

Trong đó:

− s(t): chuỗi bit

Watermark biểu diễn

theo miền thời gian

− w: chuỗi bit

Watermark ở dạng

cực.

− m: hệ số lặp.

− header: chuỗi

header.

− f0 : tần số sóng

mang dùng trong bộ

điều biến BPSK.

chiều rộng của ma trận Interleaver.

b) Thuật toán

− Bước 1: Chuyển chuỗi tín hiệu Watermark sang

dạng cực và lặp dãy bit w m lần.

− Bước 2: Cho chuỗi bit wR sau khi lặp đi qua ma

trận Interleaver (H dòng và I cột) với đầu vào lấy theo

cột và đầu ra lấy theo dòng.

− Bước 3: Thêm header vào đầu dãy wI.

− d = header + wI.

− Bước 4: Chuyển biểu diễn chuỗi bit d sang miền

thời gian.

− Bước 5: Điều chế BPSK tín hiệu d(t).

− Bước 6: Trải chuỗi tín hiệu sau khi điều chế s(t).

x(t) = s(t).*c(t)

c(t): chuỗi PN trên miền thời gian.

3. Quá trình nhúng Watermark

a) Mô hình quá trình nhúng như hình 4.

x(t): thông tin Watermark được tạo thành ở 5.1.

T: là ngưỡng ngụy trang được tạo thành trong 4.

Fz: tần số sóng mang.

b) Thuật toán

− Bước 1: Chia dãy tín hiệu x(t) thành N frame, với

mỗi frame có kích thước là nBlock.

− Bước 2: Áp dụng phép biết đổi FFT cho từng frame

Hình 3. Sơ đồ tạo Watermark

− I, H: chiều dài và

2 theo kết quả thực nghiệm (6.2).

Hình 4. Sơ đồ nhúng Watermark

đã cho qua cửa sổ Hamming.

Xw = fft(frame[i].*hamming(nBlock))

− Bước 3: Chuyển từ miền tần số sang miền Bark theo

công thức (5) và tính theo tỉ lệ Bark.

− Bước 4: Tìm trong dãy tín hiệu âm thanh chứa các

thành phần nằm trên ngưỡng T, lưu lại vị trí các điểm

đó vào tập above. Chọn trong dãy tín hiệu Sw các

điểm tương ứng trong above.

Xnew[above] = Xw[above]

− Bước 5: Trải tín hiệu trên Fz.

Xnew = Xnew * Fz

− Bước 6: Kết hợp tín hiệu âm thanh và tín hiệu

Watermark.

OUT = Xnew + Snew

− Bước 7: Biến đổi về miền thời gian

out = ifft(OUT)

4. Quá trình rút trích Watermark

Thuật toán

Gồm 3 giai đoạn chính:

Giai đoạn 1: Lọc bỏ tín hiệu âm thanh và tạo tín

hiệu Rfinal.

− Bước 1: Lọc lấy thành phần nằm dưới ngưỡng T

(lọai bỏ âm thanh).

R(below) = Sw(below)

− Bước 2: Lượng tử

hóa.Fz[i] = 1/ max R(i)

R(i) = R(i) * Fz[i] ,

∀i ∈[1, nZT

]

− Bước 3: Chuyển R về

miền thời gian.

Giai đoạn 2: Dò tìm

Header.

− Bước 1: Điều chế

BPSK tín hiệu dt.

frame.

R = fft(Rfinal[i])

− Bước 3: Xây dựng bộ lọc phân giải cao HDRET và

áp dụng vào R để dò tìm ra tín hiệu.

DET = R*HRDET

det = real(ifft(DET))

− Bước 4: Dò tìm điểm đầu tiên (vị trí bắt đầu rút

trích) của chuỗi tín hiệu Watermark.

[dbValue, nPos] = max(det)

Giai đoạn 3: Tổng hợp Watermark:

− Bước 1: Xóa phần header của tín hiệu sau khi dò

tìm được.

− Bước 2: Cho tín hiệu wR qua ma trận giải mã

Interleaver với đầu vào theo dòng và đầu ra theo cột.

− Bước 3: Rút trích lại chuỗi nhị phân.

VI. SO SÁNH ĐÁNH GIÁ

Thuật toán này được tác giả cài đặt trên môi trường

Matlab 7.0. Thuật toán gồm hai module chính: module

tạo và nhúng Watermark vào tín hiệu âm thanh,

module rút trích Watermark. Trước khi rút trích, file

âm thanh sau khi đã Watermark phải trải qua nhiều

kiểu tấn công khác nhau để đánh giá mức độ bền

vững, cũng như đã phải được kiểm tra tính trong suốt.

Độ bền vững và tính trong suốt chính là hai tiêu chí

− Bước 2: Chia thành

nhiều frame nhỏ và áp

dụng FFT cho từng

Hình 5. Mô hình quá trình rút trích

s(t) là tín hiệu âm thanh cần rút trích Watermark.

chính trong phần so sánh đánh giá. Do đây là ứng

dụng về Watermarking, nên tiêu chí về kích thước

thông tin nhúng vẫn được quan tâm, nhưng không

phải là yếu tố cơ bản.

Bộ dữ liệu mà tác giả dùng để kiểm tra là bộ dữ liệu

chuẩn, được lấy từ [5]. Dữ liệu kiểm tra bao gồm 10

tập tin, tần số lấy mẫu là 44,1 kHz, stereo, số bit mẫu

là 16 bits. Đây là bộ dữ liệu miễn phí, và được nhiều

người sử dụng. Ngoài ra, ta có tham khảo bộ dữ liệu

JASRAC (The Japanese Society for Rights of

Authors, Composers and Publishers [6]), tạm dịch là

“Hiệp hội bảo vệ bản quyền các tác giả, các nhà sáng

tác, và các nhà xuất bản của Nhật”.

1. Kiểm tra tính trong suốt

Phương pháp Watermarking được đề nghị hoàn

toàn thỏa mãn hai dạng kiểm tra sau:

Người kiểm tra sẽ nghe đoạn âm thanh trước khi

nhúng watermark và sau khi nhúng watermark, họ

không phân biệt được sự thay đổi.

Kiểm tra phổ của file âm thanh trước khi nhúng và

sau khi nhúng (tác giả sử dụng chương trình Sound

Forge 8.0 để kiểm tra). Kết quả là phổ của chúng gần

như hoàn toàn giống nhau.

Bảng 1. So sánh kết quả rút trích Watermark

Phương phápTrải phổ + M.h

thính giácĐiều chếDither

STDM Hide4PGP MP3Stego Steghide

Đổi định dạng

(mp3, wma, …)Thành công Thất bại Thất bại Thất bại Thất bại Thất bại

Đổi tần số lấy mẫu

(44.1 kHz → 32 kHz)Thành công

Thành công

Thất bại Thất bại V Thất bại

Đổi số bit mẫu

(16 bits → 8 bits)70% Thất bại Thất bại Thất bại V Thất bại

Đổi độ lớn điểm mẫu Thành công Thất bại Thất bại Thất bại V Thành công

Lọc thông cao 90% Thất bại Thất bại Thất bại V Thất bại

Thêm nhiễu Gauss Thành côngThành công

Thất bại Thất bại V Thất bại

Kích thước thông điệp mật tối đa

1 kB > 1kB > 1kB > 1kB > 1kB 0.5 kB

(a) File trước khi nhúng (b) File sau khi nhúng (c) Phổ của (a ) & (b) trên cùng 1 cửa sổ

Hình 6. Phổ của file âm thanh trước và sau khi nhúng.

2. Kiểm tra tính bền vững

Trước khi rút trích, file âm thanh sau khi nhúng

Watermark phải trải qua nhiều kiểu tấn công khác

nhau trên đường truyền, như: chuyển đổi định dạng

file (wav, cda, mp3, au, mov, wma, …), biến đổi biên

độ, đổi số bit lấy mẫu, chuyển đổi tần số, lọc thông

cao, hay thêm nhiễu Gauss. Các thao tác biến đổi trên

âm thanh số được thực hiện trên phần mềm Sound

Forge 8.0 (chuyển đổi định dạng file, biến đổi biên

độ), Sound Recorder (đổi tần số, đổi bit mẫu), Cool

Edit Pro 2.1 (lọc thông cao). Phương pháp

Watermarking này có khả năng chống lại tất cả các

dạng tấn công này.

Bảng 1 là sự so sánh kết quả rút trích Watermark

khi bị tấn công của phương pháp này và một số phần

mềm đã có [7 – 10].

− Thành công: Watermark sau khi rút trích không bị

thay đổi nội dung.

− Thất bại: Watermark sau khi rút trích bị thay đổi

nội dung.

− X%: Watermark sau khi rút trích X% nội dung

không bị thay đổi.

− V: không kiểm tra được.

VII. KẾT LUẬN

Watermarking là hướng nghiên cứu mới, đặc biệt là

trên âm thanh. Tiềm năng và nhu cầu sử dụng của

Watermarking rất lớn nhất là trong bảo vệ bản quyền.

Yêu cầu quan trọng nhất với các thuật toán

Watermarking là đảm bảo được tính trong suốt và khả

năng bền vững trước các tấn công. So với các phương

pháp trước đây như thay thế bit ít quan trọng nhất,

biến đổi trên miền, echo…, phương pháp của chúng

tôi đã đảm bảo tốt các yêu cầu trên. Tuy nhiên khuyết

điểm tồn tại của hệ thống là:

− Tín hiệu thăm dò sử dụng trong mô hình thính giác

được xây dựng một cách chủ quan dựa trên tác động

của áp suất âm lên tần số nghe.

− Tồn tại một xác suất lỗi nhỏ vốn có trong mô hình

trải phổ.

Chúng tôi tin rằng nếu đem ứng dụng trong thực tế,

hệ thống sẽ đem lại hiệu quả kinh tế cao không chỉ

trong lĩnh vựa bảo vệ bản quyền mà còn trong lĩnh

vực truyền thông mật.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Các bài viết, nhận xét và thông kê của Hiệp hội bảo vệ

bản quyền thế giới h t t p : / / ww w . i i p a . c o m

[2] Ricardo A. Garica, “Digital Watermarking of audio signals using a psychoacoustic auditory model and Spread Spectrum Theory”, Artech House, 2000.

[3] L. Boney, H. Tewfik and N. Hamdy, “Digital Watermarks for Audio Signals” IEEE Int.Conf. on Multimedia Computing and Systems, Hiroshima, Japan, June 1996.

[4] Stefan Katzenbeisser and Fabien Petitcolas, “Information Hiding Techniques for Steganography and Digital Watermarking”, ISBN 1-58053-035-4, 2000.

[5] Bộ dữ liệu mẫu h tt p : // www.tn t .uni- h annover . de/

pro j e c t/m p e g/ a udio / sqa m /

[6] Hiệp hội bảo vệ bản quyền tác giả, nhà sáng tác, và

các nhà xuất bản Nhật h t tp :/ / w ww.j a srac.or. j p /e j hp/

[7] Hide4PGP: ht t p : / / ww w .he i nz-r e p p .on l in e ho me . de/ H i d e 4PGP

[8] EZStego (Stego Online, Stego Shareware)

h tt p : / / www . st e go. c o m

[9] MP3Stego (Fabien A. P. Petitcolas, đại học

Cambridge)

h tt p : / / www.c l . c a m . a c.u k /~ fapp2 / st e g anogr a phy /m p3s t ego / . [10] Steghide h tt p : // st e ghid e .sour c ef o rge.net

Ngày nhận bài: 13/09/2005

SƠ LƯỢC TÁC GIẢ

LÊ HOÀI BẮC

Sinh năm 1963.

Tốt nghiệp Đại học Toán năm 1984, nhận bằng

Thạc sỹ Tin học năm 1990. Bảo vệ luận văn Tiến sĩ

ngành Tin học năm 1999.

Hiện nay là Phó Giáo sư, Phó Trưởng khoa CNTT,

Đại học Khoa học Tự nhiên TP. HCM.

Hướng nghiên cứu: Trí tuệ nhân tạo, Tính toán

mềm và Data mining.

Email: l hb ac@fit . hc m u ns.e du .vn

NGUYỄN NGỌC HÀ

Sinh ngày 05/11/1966 tại Hải Phòng

Tốt nghiệp Đại học Quốc gia Hà Nội, chuyên ngành

Toán cơ-Tin học năm 1988, nhận bằng Thạc sỹ năm

2001 tại Đại học Bách khoa Hà Nội, chuyên ngành

Công nghệ Thông tin.

Hiện là Giám đốc Trung tâm Tin học – Bưu điện

Hải Phòng.

Hướng nghiên cứu : Giấu dữ liệu và Bảo mật thông

tin.

Email: hann@hn.vnn.vn

LƯU KHOA

Sinh năm 1983 tại Tiền Giang .

Tốt nghiệp Đại học Khoa học Tự nhiên TP. HCM

năm 2005 ngành Công nghệ Thông tin.

Hiện công tác tại Đại học Khoa học Tự nhiên

TP.HCM.

Hướng nghiên cứu: Ẩn dữ liệu, Xử lý âm thanh,

Bảo mật.

Email: lu u k h o a @ v n n.vn

LÊ THỊ HOÀNG NGÂN

Sinh năm 1983 tại Quảng Nam.

Tốt nghiệp Đại học Khoa học Tự nhiên TP.HCM

năm 2005 ngành Công nghệ Thông tin.

Hiện công tác tại Đại học Khoa học Tự nhiên

TP.HCM.

Hướng nghiên cứu: Ẩn dữ liệu, Xử lý âm thanh,

Bảo mật.

Email: lengan@vnn.vn