加點(diǎn)奇偶性空間矢量地圖數(shù)據(jù)庫水印算法

錢立

（四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系,四川 遂寧 629000）

加點(diǎn)奇偶性空間矢量地圖數(shù)據(jù)庫水印算法

錢立

（四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系,四川 遂寧 629000）

空間矢量地圖數(shù)據(jù)庫水印算法是空間矢量地圖水印與數(shù)據(jù)庫水印相結(jié)合的一類算法.大量空間矢量地圖數(shù)據(jù)存放于數(shù)據(jù)庫中，借助于數(shù)據(jù)庫水印思想，在元組的地理屬性上標(biāo)記水印.本文提出的算法利用改變空間矢量數(shù)據(jù)組成點(diǎn)數(shù)目的奇偶性來嵌入水印信息，算法特別之處在于在進(jìn)行水印嵌入與提取操作之前，利用加密算法和哈希函數(shù)生成了一個(gè)輔助數(shù)據(jù)表，用于確定水印嵌入或提取的順序.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本算法對(duì)地圖平移、旋轉(zhuǎn)、縮放操作具有較強(qiáng)的魯棒性，同時(shí)也能抵抗在一定程度范圍內(nèi)的地圖化簡攻擊.

矢量地圖；數(shù)字水??；數(shù)據(jù)庫

1 引言

數(shù)字空間矢量地圖的制作常耗費(fèi)大量的人力、物力、財(cái)力和時(shí)間，因而對(duì)于數(shù)字地圖的生產(chǎn)者來說這是一大筆重要的數(shù)字財(cái)富.隨著矢量地圖應(yīng)用的擴(kuò)大，大量數(shù)字地圖的數(shù)據(jù)有轉(zhuǎn)向存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫的趨勢(shì).目前已有多種數(shù)據(jù)庫支持空間矢量數(shù)據(jù)，同時(shí)一些數(shù)據(jù)庫應(yīng)用需要將數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品出售給客戶，例如地理信息系統(tǒng)中一般就包括價(jià)格不菲的空間數(shù)據(jù)庫[1].

然而，數(shù)字矢量地圖的應(yīng)用面臨著諸如數(shù)字版權(quán)保護(hù)、數(shù)據(jù)授權(quán)、數(shù)據(jù)源追蹤等亟待解決的問題[2]，為此相關(guān)的矢量地圖數(shù)字水印技術(shù)便應(yīng)運(yùn)而生.由于空間矢量地圖與數(shù)據(jù)庫結(jié)合，借助于數(shù)據(jù)庫水印思想，本文提出了加點(diǎn)奇偶性空間矢量地圖數(shù)據(jù)庫水印算法.

本文的結(jié)構(gòu)組織如下，第二節(jié)主要介紹加點(diǎn)奇偶性水印算法思想；第三節(jié)是對(duì)該算法的分析，包括幾種常見水印攻擊的魯棒性分析；第四節(jié)描述該算法的實(shí)現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果；第五節(jié)給出本文的總結(jié).

2 水印算法

2.1 概述

空間矢量地圖水印技術(shù)是最近幾年才逐步發(fā)展起來的.目前已有多種矢量地圖算法提出，比如最低有效位水印，基于差異擴(kuò)大的水印[4]，網(wǎng)格水印等.對(duì)于算法思想，有利用改變矢量點(diǎn)之間的位置關(guān)系嵌入水印，如S a k amoto[3]提出的和K ang[5]改進(jìn)的算法，還有H uber[6]、K yi T ae P ar k[7]提出的插值算法；有利用變換域方式的，針對(duì)多邊形，V assi l ios[8]將水印嵌入到D F T變換的幅值系數(shù)中等.

數(shù)據(jù)庫水印技術(shù)就是在數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)表的元組上嵌入一定意義的水印信息，而這些水印信息不能破壞原有數(shù)據(jù)的有效性和可用性.最早研究數(shù)據(jù)庫水印是I B M的A lmaden研究中心R a k esh A gra w al等人[9].

空間矢量地圖數(shù)據(jù)庫水印算法是空間矢量地圖水印與數(shù)據(jù)庫水印相結(jié)合的一類算法.大量空間矢量地圖數(shù)據(jù)存放于數(shù)據(jù)庫中，可利用數(shù)據(jù)庫處理海量信息效率的優(yōu)勢(shì)得到更廣泛的應(yīng)用，同時(shí)借助于數(shù)據(jù)庫水印思想，在元組的地理屬性上標(biāo)記水印以保證空間矢量地圖的版權(quán).

2.2 相關(guān)知識(shí)

數(shù)字水印算法要保證嵌入的水印信息不易被察覺，不能對(duì)原有數(shù)據(jù)的有效使用造成影響，能被提取識(shí)別，同時(shí)還應(yīng)具有很強(qiáng)的魯棒性，即要能抵抗常見方式的水印攻擊.數(shù)字水印嵌入和提取的一般過程如圖1[10]所示.矢量地圖水印和數(shù)據(jù)庫水印原理也是如此.

空間矢量地圖以層來表達(dá)，每個(gè)層描述同一類地物，比如河流.在空間數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)時(shí)用不同的矢量類型來描述，P ostgis是對(duì)P ostgre S Q L數(shù)據(jù)庫提供空間數(shù)據(jù)支持的一個(gè)開源模塊，它提供的數(shù)據(jù)類型主要有P oint，L ine S t ring，P olygon等.P oint類型表示點(diǎn)，是最基本的數(shù)據(jù)類型.對(duì)于2D地圖上的點(diǎn)有經(jīng)度緯度屬性，即有x，y坐標(biāo)值，對(duì)于3D地圖上的點(diǎn)則還有高度屬性，即有x，y，z坐標(biāo)值.2D點(diǎn)表示為P oint（x y）；L ine S tring類型表示線，線由多個(gè)點(diǎn)組成，2D線表示為L ine S t ring（x1y1,x2y2,x3y3,……,xnyn）.P olygon類型表示多邊形，多邊形也是由多個(gè)點(diǎn)組成，如果線的首尾兩點(diǎn)相同，則表明線是閉合的，即是一個(gè)多邊形，2D多邊形表示為P olygon（（x1y1,x2y2,x3y3,……,x1y1））.

圖1 數(shù)字水印模型

為了使數(shù)字地圖重要的矢量數(shù)據(jù)能存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫中，P ostgis會(huì)為存儲(chǔ)矢量數(shù)據(jù)的字段指定某種數(shù)據(jù)類型，如L ine S tring表明存放的是G is線對(duì)象數(shù)據(jù).其存儲(chǔ)方式如圖2，G I D表示地圖元組的唯一性標(biāo)識(shí)，屬性值是對(duì)該元組的一些輔助描述如名稱，長度或面積等，地圖屬性G eom就是專門存儲(chǔ)矢量數(shù)據(jù)的.

圖2 矢量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式

2.3 預(yù)處理算法

根據(jù)數(shù)據(jù)庫水印思想，對(duì)數(shù)據(jù)庫表中的數(shù)據(jù)嵌入水印時(shí)，需要確定對(duì)數(shù)據(jù)表的哪些元組，元組的哪些屬性，屬性值的哪些位作水印標(biāo)記.本文討論的空間矢量地圖數(shù)據(jù)庫水印只是在選定元組存放地圖矢量數(shù)據(jù)屬性上進(jìn)行操作.地圖矢量數(shù)據(jù)屬性中是一系列的矢量點(diǎn)，而最終就是對(duì)這些點(diǎn)數(shù)目進(jìn)行處理.本文水印算法包括三個(gè)方面：輔助數(shù)據(jù)表的預(yù)處理算法，水印嵌入算法和水印提取算法，重點(diǎn)是預(yù)處理過程.

預(yù)處理就是在數(shù)據(jù)表的元組中選擇出適合嵌入水印的元組集合（水印域），目的不只是要指定在哪些元組上嵌入水印，還要確定嵌入水印的先后次序.預(yù)處理要用到對(duì)稱加密算法和數(shù)字報(bào)文摘要算法.數(shù)字報(bào)文摘要算法實(shí)質(zhì)就是某種單向H ash函數(shù)，常見的有M D5和S H A等.本文采用DE S加密和M D5哈希算法.

單向H ash函數(shù)H對(duì)一個(gè)變長的輸入消息M進(jìn)行操作后返回一個(gè)定長的哈希值h，表示為h=H (M)。該函數(shù)有幾個(gè)特征：a)給定M，容易計(jì)算出h，b)給定h，通過H(M)=h反向運(yùn)算不容易計(jì)算出M，c)給定M，找到另一個(gè)消息M’使得H(M)=H(M’)是非常困難的[7].

本文算法可應(yīng)用于L ine S t ring和P olygon類型數(shù)據(jù)，介紹時(shí)以L ine S tring進(jìn)行說明.針對(duì)線形L ine S t ring類型的矢量數(shù)據(jù)，依次進(jìn)行如下處理：

（1）先以小于地圖精度τ，例如β倍τ（β∈(0,1)）進(jìn)行一次化簡操作，得到這種化簡程度下的G is對(duì)象關(guān)鍵點(diǎn)并做好暫存，原數(shù)據(jù)表的G is對(duì)象不變；

（2）從暫存G is對(duì)象中篩選出水印域，其中的G is對(duì)象滿足條件：組成點(diǎn)的數(shù)目大于3，并且圖形不能閉合（即I s R ing為假）；

（3）在水印域中取每一個(gè)G is對(duì)象長度描述屬性L ength字段的整數(shù)部分轉(zhuǎn)換為字符串S1，如果該字段的值小于1000，則乘以一個(gè)放大因子factor，使其大于1000；

（4）在水印域中取每一個(gè)G is對(duì)象數(shù)據(jù)，計(jì)算L ine S t ring類型線上首尾兩點(diǎn)的x坐標(biāo)差值的絕對(duì)值|D x|，y坐標(biāo)差值的絕對(duì)值|D y|；計(jì)算第二點(diǎn)和倒數(shù)第二點(diǎn)的x坐標(biāo)差值的絕對(duì)值|L x|，y坐標(biāo)差值的絕對(duì)值|L y|.如果D x，D y，L x，L y小于1000，則乘以一個(gè)放大因子factor，使其大于1000；

（5）計(jì)算比例常數(shù) R x=|D x|/|L x|，R y=|D y| /|L y|，若|L x|或|L y|為0，則對(duì)應(yīng)取R x或R y等于0；

（6）將上面計(jì)算的R x，R y轉(zhuǎn)換為字符串，與S1連接為新字符串S2；

（7）給定一個(gè)密鑰K ey，采用DE S算法對(duì)S2進(jìn)行加密運(yùn)算得到S k ey；

（8）對(duì)加密后的S k ey再進(jìn)行M D5運(yùn)算得到S md5；

（9）將該條記錄的關(guān)鍵字G I D與S md5填入一張新建的臨時(shí)表中.同時(shí)需要?jiǎng)h除S md5相同的記錄以保證臨時(shí)表中每條記錄的S md5均不相同.

預(yù)處理最終建好這樣一個(gè)臨時(shí)輔助表，在后面的水印嵌入或提取中會(huì)使用該表.

2.4 水印嵌入提取算法

本算法的水印嵌入與提取過程均要首先進(jìn)行預(yù)處理生成輔助數(shù)據(jù)表.嵌入的水印是一個(gè)16×16的黑白B M P圖片，并將其轉(zhuǎn)換為T X T文本形式表示，如圖3左表示漢字“印”.

圖3 水印圖片及增加點(diǎn)坐標(biāo)

2.4.1 嵌入

首先按照預(yù)處理算法生成輔助數(shù)據(jù)表，然后對(duì)輔助表S md5字段排序，依次判斷該G is對(duì)象組成點(diǎn)的數(shù)目n的奇偶性：

（1）如果要嵌入0，則n必須為偶數(shù).若n已為偶數(shù)，則不作任何處理；若n為奇數(shù)，則需在原G is對(duì)象除去首尾和次首尾四個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的其余任何兩關(guān)鍵點(diǎn)之間添加一個(gè)新的不同點(diǎn)，使n變?yōu)榕紨?shù).需要注意的是添加的新點(diǎn)將導(dǎo)致該G is對(duì)象的形狀改變，但只要這個(gè)改變量在地圖精度τ允許范圍內(nèi)，則仍然是有效地圖.如圖示的A、B點(diǎn)之間可選擇添加一個(gè)誤差t在βτ＜t＜τ（β∈(0,1)）之間的點(diǎn)N，新增點(diǎn)坐標(biāo)（圖3右）采用如下方式計(jì)算：

圖中線段A B是L ine S t ring類型G is對(duì)象上某一段，需在A B之間添加一個(gè)誤差為t的新點(diǎn)N.M為線段A B的中點(diǎn)，N M垂直A B于點(diǎn)M.

a)計(jì)算點(diǎn)M坐標(biāo)：X m=(X a+X b)/2,Y m=(Y a+Y b) /2；

b)求出角度α：α=atan((Y b-Y a)/(X b-X a))，若X a=X b，則α=90°；

c)計(jì)算新加點(diǎn)N坐標(biāo)：X n=X m+t*sinα,Y n=Y m +t*cosα.

（2）如果要嵌入1，則n必須為奇數(shù).若n已為奇數(shù)，則不作任何處理；若n為偶數(shù)，則同上方式在原G is對(duì)象上添加一個(gè)新的不同點(diǎn)，使n變?yōu)槠鏀?shù).

2.4.2 盲檢測(cè)提取

（1）先以β倍地圖精度τ進(jìn)行一次化簡，并暫存G is對(duì)象關(guān)鍵點(diǎn)；然后生成輔助表，與水印嵌入時(shí)構(gòu)造方式一樣.

（2）對(duì)輔助表S md5字段排序，依次判斷該G is對(duì)象組成點(diǎn)數(shù)目n的奇偶性：若n為偶數(shù)，則嵌入的水印為0；若n為奇數(shù)，則嵌入的水印為1.

3 水印算法分析

3.1 水印嵌入提取分析

水印嵌入之前需先給定密鑰，選擇合適的水印域，構(gòu)造輔助表.選擇的G is對(duì)象組成點(diǎn)的數(shù)目要大于某個(gè)值并且不能閉合（針對(duì)L ine S t ring類型）.如果能滿足這個(gè)條件的記錄數(shù)目過少則不能完整嵌入水印.提取水印時(shí)也需先給定密鑰，以此重新生成輔助表，并利用輔助表能準(zhǔn)確確定哪些元組嵌入了水印，也能確定水印嵌入的次序，從而能提取出完全正確的水印.

水印可以是黑白B M P圖片或字符串。如果嵌入的水印是16×16黑白B M P圖片，則至少需要256條符合以上條件的記錄才能完整嵌入.如果嵌入的水印是字符，每個(gè)漢字字符需要16位表示，則對(duì)應(yīng)需要16條記錄.嵌入圖片優(yōu)點(diǎn)是如果遭到元組刪除或添加攻擊時(shí)，在一定范圍內(nèi)提取出的水印仍能辨別，缺點(diǎn)是水印信息量較大.嵌入字符串的優(yōu)點(diǎn)是嵌入信息量較小，但其致命缺點(diǎn)是一旦提取出的前16中某位由于遭受元組刪除或添加攻擊產(chǎn)生水印錯(cuò)位時(shí)，提取的水印就完全錯(cuò)誤.

3.2 水印抗幾何攻擊和抗重排分析

空間矢量地圖數(shù)據(jù)庫水印的攻擊有地圖操作帶來的幾何攻擊，如平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等，有對(duì)矢量數(shù)據(jù)對(duì)象重排和頂點(diǎn)重排的攻擊，有對(duì)數(shù)據(jù)庫元組增刪的攻擊，還有對(duì)元組矢量數(shù)據(jù)頂點(diǎn)的增刪改的攻擊等.

本算法采用增加點(diǎn)使組成G is對(duì)象點(diǎn)的數(shù)目呈現(xiàn)奇偶性，以此來判斷嵌入的水印是0或1.一般的地圖操作，如平移、旋轉(zhuǎn)和縮放都不會(huì)影響到組成G is對(duì)象點(diǎn)的數(shù)目變化.能否準(zhǔn)確提取水印關(guān)鍵在于確定水印提取的次序.

本算法的核心是構(gòu)造了一個(gè)用于嵌入和提取水印的輔助表，該表進(jìn)行了DE S加密和M D5哈希處理，這樣只有擁有密碼的主人才能提取正確水印.該輔助表的主要目的就是確定唯一的水印嵌入或提取次序.而這個(gè)次序由幾個(gè)相對(duì)不變量決定，針對(duì)L ine S t ring數(shù)據(jù)類型，一個(gè)不變量是G is對(duì)象長度描述L ength，一個(gè)不變量是首尾兩點(diǎn)x坐標(biāo)差值與次首尾兩點(diǎn)x坐標(biāo)差值的比值R x，另一個(gè)不變量是首尾兩點(diǎn)y坐標(biāo)差值與次首尾兩點(diǎn)y坐標(biāo)差值的比值R y.比值R x，R y之所以不會(huì)隨著地圖平移、旋轉(zhuǎn)和縮放而變化，是因?yàn)槊總€(gè)G is對(duì)象自身相似相關(guān)性不變.也就是說不管矢量地圖是平移旋轉(zhuǎn)，還是放大縮小，每個(gè)G is對(duì)象的各個(gè)組成邊在對(duì)象內(nèi)所占的比例是恒定的.正如一幅直立人像照片，照片放大后人像的頭部占身長的長度比例是一個(gè)值R，如果縮小照片，人像的頭部占身長的比例仍然是R，保持不變.所以對(duì)這三個(gè)相對(duì)不變量經(jīng)過DE S加密和M D5處理后，選取出的元組及其排列次序也不會(huì)改變，即是說提取水印時(shí)生成的輔助表與嵌入時(shí)生成的輔助表是一致的，因此能準(zhǔn)確提取出水印.

一幅空間矢量地圖存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫中表現(xiàn)為一個(gè)數(shù)據(jù)表，地圖中的每一個(gè)對(duì)象都由數(shù)據(jù)表的一個(gè)元組表示，元組的排列有一定的次序.元組重排（也稱為對(duì)象重排）攻擊指的是重新排列元組的次序來達(dá)到對(duì)水印破壞的目的.每一個(gè)元組的矢量數(shù)據(jù)是由一系列有次序的點(diǎn)組成的，如果對(duì)這些點(diǎn)逆向排列，結(jié)果表示出的地圖對(duì)象在呈現(xiàn)上不會(huì)有所變化，采用這種方式的攻擊為頂點(diǎn)重排攻擊.

由于本算法選取的三個(gè)相對(duì)不變量與數(shù)據(jù)庫元組的排序無關(guān)，也與元組矢量數(shù)據(jù)中頂點(diǎn)的排序無關(guān)，故能經(jīng)受元組重排和頂點(diǎn)重排方式攻擊.

3.3 抗一定程度化簡攻擊分析

空間數(shù)據(jù)庫對(duì)空間矢量數(shù)據(jù)的化簡操作可利用P ostgis模塊的simply()函數(shù)實(shí)現(xiàn)不同程度的化簡，該函數(shù)使用D ouglas-P eu k er算法進(jìn)行化簡運(yùn)算.為了能使算法對(duì)一定程度的化簡操作具有較好的魯棒性，本算法先進(jìn)行以小于地圖精度的某個(gè)值（βτ）進(jìn)行化簡操作，然后才按照G is對(duì)象組成點(diǎn)數(shù)目的奇偶性嵌入水印。需要添加的新不同點(diǎn)誤差t在βτ＜t＜τ（β∈(0,1)）范圍內(nèi)，所以只要地圖以小于βτ值進(jìn)行化簡操作后，仍可提取到正確的水印.

4 水印算法驗(yàn)證

4.1 算法實(shí)現(xiàn)

該水印算法實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)環(huán)境：在W indo w s平臺(tái)下，采用開源數(shù)據(jù)庫P ostgre S Q L，并配合對(duì)空間矢量數(shù)據(jù)支持的P ostgis模塊來存儲(chǔ)空間矢量數(shù)據(jù)，使用開源Q uantum G I S來展示地圖.該算法使用J a v a語言和P ostgis支持J a v a的J D BC技術(shù)編程實(shí)現(xiàn).

4.2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

實(shí)驗(yàn)的水印是圖3左黑白B M P圖片.實(shí)驗(yàn)地圖有北美加拿大全境的河流、公路、鐵路地圖和多幅天津海事地圖.

（1）水印嵌入提取實(shí)驗(yàn)

圖4 水印嵌入提取及地圖平移、旋轉(zhuǎn)攻擊測(cè)試

嵌入提取實(shí)驗(yàn)是指在嵌入水印后，刪除輔助表；在提取水印時(shí)重新生成輔助表來提取.這個(gè)實(shí)驗(yàn)過程不對(duì)嵌入水印后的地圖進(jìn)行任何攻擊.實(shí)驗(yàn)的結(jié)果是提取出的水印與嵌入的水印完全一致，見圖4左邊上下兩圖.

（2）地圖平移旋轉(zhuǎn)攻擊實(shí)驗(yàn)

圖4右上是地圖在x，y方向分別平移了80000和40000米，圖4右下是在平面上旋轉(zhuǎn)了23°.根據(jù)前面抗平移旋轉(zhuǎn)的幾何分析可判斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果正確.

（3）地圖縮放化簡攻擊實(shí)驗(yàn)

圖5 地圖縮放、化簡、元組刪除攻擊測(cè)試

圖5a)是地圖嵌入水印后在x，y方向上分別縮小至原來的0.6倍和0.8倍的不等比例縮放攻擊.圖5b)是地圖嵌入水印后以500m（小于地圖精度）參數(shù)進(jìn)行化簡的攻擊.

4.3 非盲檢提取水印

根據(jù)前面的分析及實(shí)驗(yàn)，提出的算法可盲檢提取水印.該算法對(duì)于非惡意數(shù)字地圖操作攻擊具有很強(qiáng)的魯棒性.但是對(duì)于數(shù)據(jù)庫元組增刪攻擊，提取出的水印信息很可能增加某些無效位或缺失某些水印位，從而導(dǎo)致提取的水印不可識(shí)別.為了抵抗這種攻擊，可同時(shí)作兩方面改進(jìn).一方面提取水印時(shí)采取非盲檢技術(shù)，在嵌入水印后，要保存輔助數(shù)據(jù)表的M D5序列.非盲檢提取水印時(shí)，使用該M D5序列依次對(duì)比提取，若缺位則默認(rèn)水印為1.另一方面為了減小刪除嵌有水印的G is對(duì)象的機(jī)會(huì)，需減少水印信息量.為了使水印數(shù)據(jù)量較小但含義豐富，水印可采用字符串表達(dá).一個(gè)漢字可用16位二進(jìn)制數(shù)表達(dá)，若水印為4個(gè)漢字，則需要64位二進(jìn)制位表達(dá).這比起一個(gè)16×16的黑白圖片所需的256位減少很多，而水印信息含量卻增加了3倍.同時(shí)為了提高水印提取的精確度，可奇數(shù)倍數(shù)重復(fù)嵌入字符串，比如3或5次.在非盲檢水印提取時(shí)根據(jù)投票多數(shù)決定原則判斷提取水印.

圖5c)是地圖嵌入水印后，隨機(jī)刪除10%的元組攻擊，顏色較淺的線是已刪除的元組，此處作對(duì)比線.經(jīng)過非盲檢提取水印表明小部分水印受到破壞，但仍能識(shí)別.

5 總結(jié)

本文提出了一種新的空間矢量地圖數(shù)據(jù)庫水印算法，該算法的主要思想是利用改變空間矢量數(shù)據(jù)組成點(diǎn)數(shù)目的奇偶性來嵌入水印，同時(shí)使用加密算法和哈希函數(shù)來生成輔助表，利用該表確定水印嵌入或提取的順序.

本算法當(dāng)需增加點(diǎn)改變矢量數(shù)據(jù)組成點(diǎn)數(shù)目的奇偶性時(shí)，在一定的地圖精度范圍內(nèi)添加一個(gè)不同點(diǎn)，雖然給地圖的形狀帶來改變，但不影響其使用精度.綜合分析和多組實(shí)驗(yàn)攻擊測(cè)試表明，本算法對(duì)矢量地圖常見的幾何攻擊、對(duì)象重排攻擊、頂點(diǎn)重排攻擊和抵抗一定程度上的化簡攻擊具有較強(qiáng)的魯棒性.為了抵抗數(shù)據(jù)庫元組增刪攻擊，可采用嵌入字符串水印和非盲檢水印檢測(cè)來提高抗攻擊性.

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SpatialVectorMap DatabaseWatermarking A lgorithm ofAdding Point and Judging Parity

QI A N L i
(S ichuan V ocational and T echnical C ol lege,D epar tment of C omputer S cience, S uining S ichuan 629000)

S patial v ector map database w atermar k ing algorithm is designed by integrating spatial v ector map w atermar k ing and database technologies.A large number of spatial v ector maps are stored in database,of w hich copyrights are protected by w atermar k ing the at t ributes v alues of geographic ob j ects in databases.I n this paper,w e propose an algorithm w hich uti l i z es odd and e v en features of spatial points to embed and detect w atermar k s.T his algorithm employs encryption and a H A S H function to produce an au x i l iary table for ensuring the only order of embedding or detecting w atermar k s.E xperiment resul ts sho w that our algorithm has a good robustness against v ector map t ranslation,rotation,z oom,and simpl i f ication tosomedegreeas w el l.

V ector M ap;D igital W atermar k ing;D atabase

TP391

A

1672-2094(2013)01-0146-06

責(zé)任編輯：張隆輝

2012-12-07

四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院自然科學(xué)項(xiàng)目：基于空間矢量數(shù)據(jù)庫的數(shù)字水印技術(shù)研究(2009Z04).

錢 立（1978-），男，四川大英人，四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系講師，碩士.研究方向：J a v a，數(shù)據(jù)庫，數(shù)字水印技術(shù).