一种新的关系数据库零水印算法

针对彩色图像的新型零水印算法郝世博【摘要】为了在不破坏图像质量的前提下对图像进行版权保护,提出一种针对彩色图像的零水印算法.算法利用原始图像小波变换后的特征信息与有意义的版权信息结合构造出零水印,加密之后再注册到IPR信息数据库里.版权信息预处理中应用Arnold变换,算法还利用了图像奇异值稳定性良好的特点.实验结果表明,这种算法对常见的图像攻击具有很强的鲁棒性,有效解决了水印鲁棒性与不可感知性之间的矛盾,同时克服了传统零水印算法中只能依靠检测零水印之间的相似度来判定图像版权归属的缺陷.%In order to protect the copyright of the image under the condition of maintaining image quality,we bring forward a kind of zero-watermarking algorithm for colour images.This algorithm uses the characteristic information of original image with discrete wavelet transform and the meaningful copyright information to construct zero-watermark,encrypts it and then registers it to the IPR information database.In copyright information preprocessing,the Arnold transformation is applied; the algorithm also uses the characteristic of the stability of image singular value.Experimental results show that the algorithm has strong robustness against common image attacks,and solves the contradiction between the robustness and the imperceptibility of watermarking effectively.At the same time,the algorithm overcomes the defects in traditional zero-watermarking algorithm that it can only discriminate the image copyright attribution relying on detecting the similarity between zero-watermarks.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(030)006【总页数】5页(P298-301,311)【关键词】零水印;离散小波变换;奇异值分解;Arnold变换【作者】郝世博【作者单位】南京大学信息管理学院江苏南京210093【正文语种】中文【中图分类】TP391.41随着网络技术和数字多媒体技术的快速发展，数字产品的传播和利用已经变得十分简单快捷。

基于属性标记的关系数据库水印方法
戴华;秦小麟;金倩倩;付雄;季一木
【期刊名称】《南京航空航天大学学报》
【年(卷),期】2012(044)004
【摘要】数据库水印是保护数据库版权的一项重要技术.针对现有数据库水印方法无法抵抗有序关系模式变换攻击(ORSM)的问题,提出了一种基于属性标记的关系数据库水印方法.首先给出了有序关系模式变换攻击的定义,然后通过分析现有关系数据库水印算法无法抵抗ORSM攻击的问题,提出一种能够抵抗ORSM攻击的水印算法ALBWM,包括水印嵌入算法(ALBWM-EM)和水印检测算法(ALBWM-DT).实验结果表明,与传统数据库水印算法相比,ALBWM算法在不影响性能的前提下对ORSM攻击具有更好的鲁棒性.
【总页数】7页(P580-586)
【作者】戴华;秦小麟;金倩倩;付雄;季一木
【作者单位】南京邮电大学计算机学院,南京,210003;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京,210016;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南
京,210016;南京邮电大学计算机学院,南京,210003;南京邮电大学计算机学院,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于用户约束的关系数据库水印方法 [J], 邓海生;李军怀;张璟;郑军平
2.一种基于重复标记属性的多网页信息隐藏方法 [J], 李建国;马小虎;沈晓峰
3.一种基于关系数据库数值型属性特征的公开水印算法 [J], 姜传贤;孙星明;刘林源
4.一种基于关系数据库安全的多位置水印方法研究 [J], 贺军忠
5.基于属性关联的关系数据库推理审计方法 [J], 于雷;柳圣
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一种基于RS纠错码的关系型数据库水印算法
刘可;刘杰;刘尚麟
【期刊名称】《通信技术》
【年(卷),期】2016(049)006
【摘要】数字水印在实现关系型数据库版权保护方面是一种有效的手段.鉴于此,提出一种基于RS纠错码的关系型数据库水印算法.该算法在数据库水印插入过程中,利用RS纠错码对元组信息进行处理,使得处理后的数据库数据存在校验位,从而在其中部分数据丢失后,可以通过其余的数据对原始数据进行恢复.将这里所提水印算法与当前著名的数据库水印算法进行对比实验,实验结果验证了本算法的有效性.【总页数】5页(P764-768)
【作者】刘可;刘杰;刘尚麟
【作者单位】中国人民解放军92723部队,北京100000;中国电子科技集团公司第三十研究所,四川成都610041;中国电子科技集团公司第三十研究所,四川成都610041
【正文语种】中文
【中图分类】TP393;TN915
【相关文献】
1.基于BCH纠错码的数字水印算法 [J], 于玲;牛芳琳
2.一种基于级联与交织纠错码方法的水印算法 [J], 陈丽萍
3.一个基于纠错码和DCT变换的盲水印算法 [J], 李源;陆正福;冯国栋;郝小枝
4.一种基于RSA和纠错码的水印算法 [J], 陈丽萍;吴子文
5.基于纠错码和小波变换的彩色图像水印算法 [J], 许凌云;许宗泽;刘旭
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一种基于信息熵的数据库数字水印算法
蒙应杰;张文;吴超;王维
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2006(043)0z3
【摘要】提出了一种利用信息熵的概念优化选择关系数据库数字水印属性列的算法,依据此算法对于水印的嵌入及提取性能可获得明显的改善,同时该算法在嵌入的环节还引入了冗余地址的因素来降低误判率进而提高了水印的抗攻击性,并通过实验对该方案进行了验证和比对分析,取得了较好效果.
【总页数】5页(P262-266)
【作者】蒙应杰;张文;吴超;王维
【作者单位】兰州大学信息科学与工程学院,兰州,730000;兰州大学信息科学与工程学院,兰州,730000;兰州大学信息科学与工程学院,兰州,730000;兰州大学信息科学与工程学院,兰州,730000
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.2
【相关文献】
1.一种基于数字版权保护的数字盲水印算法研究 [J], 张明;顾亚男
2.一种基于脊波和数字加密的脆弱数字水印算法 [J], 宋广华;刘慧
3.基于信息隐藏的关系数据库数字水印算法 [J], 王志伟;孔祥维
4.基于信息熵与动态区域分割的半脆弱数字水印算法 [J], 王海洋;车生兵;舒旭
5.基于非数值属性的数据库数字水印算法 [J], 蒙应杰;张金永;郭志华
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一种新式的零水印算法研究[摘要] 深入研究了图像DC系数经过各种图像处理后的变化情况,发现DC 系数对一些攻击和各种有损压缩具有较高的稳定性。

基于此,提出了用图像DC 系数特征构造图像零水印的方法,进一步结合公钥密码[1]设计了实现数字图像版权保护的零水印方案。

[关键词] DC系数图像零水印公钥密码1引言为了保护图像版权,数字水印技术诞生了,这种技术是在被保护图像中嵌入作者信息来证明作者对该图像的所有权。

然而,水印的这种信息嵌入,不但破坏了被保护图像的完整性,更造成了水印不可感知性与鲁棒性之间的矛盾。

为了解决传统嵌入水印的矛盾,温泉等人在文献[3]中提出了零水印的概念。

利用图像的重要特征来构造水印信息,而不是修改图像的这些特征.把这种不修改原图任何数据的水印称为“零水印”。

零水印技术很好地解决了不可感知性和鲁棒性之间的矛盾。

2零水印算法设计2.1DC系数构造零水印的可行性叶登攀在文献[1]中选择原始图像的二值图作为重要特征量,与版权标记利用私钥构成注册码,送版权注册管理中心(IPR)注册。

通过公钥和公开检测算法恢复版权标记,以达到版权保护的目的。

本文继承了方案[1]的部分优点,将零水印的构造建立在数字图像本质特征DC系数上,使方案具有更加强健的鲁棒性,下面通过求解图像在各种图像处理和操作前后DC系数之间的相关系数来分析DC系数的稳健性。

本文以标准灰度图像LENA(256×256)为例,深入分析了数字图像的DC系数的稳定性。

对图像LENA进行DCT变换,得到一个256×256的由DCT系数组成的系数矩阵,然后选取其每一块的直流系数,得到一个32×32的矩阵,即为该图像的直流系数矩阵。

一般而言,用来衡量特征在各种图像处理后的稳定性。

其中[4],(1)表示矩阵的所有元素的平均值,表示矩阵的所有元素的平均值。

表1中的是图像LENA在经过各种处理(包括常规处理、几何攻击和有损压缩等)前后DC系数的相关系数。

基于自定义约束的关系数据库水印算法李天伦;张忠林【摘要】A new method of digital watermarking information was proposed for inadequacy of existing watermarking methods. This method firstly filtered those properties which can be embedded watermark information, then divided them into several large subsets of the same size, and filtered each subset according to the custom error allowed range. Finally, it determined the location of the watermark and watermark information of 0 or 1. Experiments proved that this method provides good robustness.%针对现有水印算法的不足,提出了在数值型属性中嵌入水印的一种新方法.算法先筛选出满足嵌入水印信息的属性,将它们划分成若干个等大的子集,然后对每个子集根据自定义的误差允许范围对子集进行筛选,确定水印嵌入的位置及水印信息0或者1.实验证明该算法具有很好的鲁棒性.【期刊名称】《兰州交通大学学报》【年(卷),期】2012(031)001【总页数】3页(P111-113)【关键词】关系数据库;数字水印;水印检测【作者】李天伦;张忠林【作者单位】兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TP309.2关系型数据库[1]是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据.关系数据库技术出现在20世纪70年代，到90年代已经比较成熟.随着关系型数据库技术的发展，关系数据库的安全问题也越来越得到人们的重视.在国外，文献[2－3]先后提出将数字水印技术在关系数据库中应用.我国的数字水印研究工作大约从2003年开始，很多研究人员在从事关系数据库数字水印的研究工作[4－6].文献[7]分析了 R.Agrawal提出的对数值型属性值进行标记策略的两个缺点：1）在嵌入水印信息时，没有充分考虑被标记属性值的大小.事实上属性值的绝对值大小决定着可以提供的可标记位的多少，绝对值大的属性值可以为水印嵌入算法提供较多的可标记位，绝对值小的属性值恰恰相反.2）没有充分考虑到关系数据中属性的排列顺序.也就是说只要关系数据库受到改变属性顺序的攻击，水印信息就无法通过水印检测算法检测出来.本文提出的关系数据库水印算法不但克服了上述算法的不足，而且具有鲁棒性，安全性等特点.该算法引进自定义约束参数：数据库中数值型属性值允许的误差变化范围c%和自定义子集嵌入约束条件p，前者筛选了可以嵌入水印信息的数值型子集，后者确定了数值型属性嵌入水印的位置及内容.1 水印算法1.1 基本思想首先根据c%筛选出符合条件的数值型属性集合，然后将属性值集合划分为若干个等大的子集，根据子集嵌入约束条件p确定水印信息的嵌入位置及内容.水印检测则根据c%和p作为密钥来进行检测.本文用到的符号表示做如下说明：定义1 对每个属性值利用Hash函数散列得到二进制序列记作：C ＝｛c1，c2，…，ci，…，cn｝，n为二进制序列的个数，ci表示第i位的二进制位.定义2 设关系数据库为R（P，A 1，…，Ai，…，An），其中：P为主键；A 1，…Ai，…，An 为n个数值型属性列；R由m 个元组r 1，…，rj，…，rm 组成，每个元组r都存在主键r.P和n个数值型属性值r.A 1，…，r.Ai，…，r.An，可以得到m×n个数值型属性值.1.2 嵌入算法1.2.1 划分子集首先，对关系数据库进行子集划分，然后以每个子集为嵌入单位子集，分别嵌入水印信息.子集划分步骤具体如下：对m×n个数值型属性值（由定义2可以得到）进行筛选的步骤具体如下：1）计算每个数值型属性值r.Ai在约束条件c%下水印信息的嵌入范围其中：└ ┘表示向上取整.2）若ε＜0，表示数值型值中没有可以嵌入的标记位，返回步骤1），继续计算下一个属性值；若ε≥0，表示数值型属性中存在可嵌入水印的位信息，加入得到筛选的数值型属性集.3）将筛选的属性值进行Hash函数编码，然后根据编码由小到大的顺序排序.4）将3）得到的数值型属性集合分成若干个等大的子集.1.2.2 水印嵌入水印信息的嵌入过程是以每个子集为单位的，其嵌入过程如下：1）首先将子集中的每个属性值利用Hash函数散列得到二进制序列.2）确定每个属性值的待嵌入水印信息的位置及内容的方法是：n为二级制序列的位数，引入参数k进行下列算法将二进制序列的第k位分别拟嵌入0和1，拟嵌入规则是这样的：如果第k位为0，则在第k位与第k＋1位之间拟嵌入1；如果第k位为1，则在第k位与第k＋1位之间位拟嵌入0.然后将拟嵌入的数值型属性转成10进制数，计算改变比例v，v＝拟嵌入水印后的10进制数/未嵌入水印的属性值（2）流程如图1所示.图1 水印嵌入算法流程图Fig.1 Flowchart of watermark embedding algorithm1.3 水印信息检测算法水印信息的检测过程与嵌入过程类似，步骤如下：1）首先根据密钥c%将待检测数据库的数值型属性值集合分为等大的若干个子集，并排序.方法与嵌入水印的方法类似.2）对每个子集中的每个属性值利用Hash函数散列得到二进制序列3）确定待检测数值型属性的水印信息.n为二级制序列的二进制位的个数.将二进制序列的第j位拟删除，拟删除后的二进制序列为C＇将C＇转成10进制数Z＇，4）对于下个子集，循环上述操作，直到最后一个子集结束.2 仿真实验实验所用到的数据库为某地质局的统计数据，选取其中的19 822个数值型数据做为基础数据进行试验.后台数据库系统采用SQL Server2005，编程环境为C＃，工具为 Microsoft Visual Studio 2008，计算机环境为 Windows XP，2.81 GHz，1 GB内存，AMD Athlon II x2240处理器.2.1 鲁棒性分析当选取的c%＝0.000 1时，测得29 010个数值型属性满足水印的嵌入的条件，将29 010个属性值分成18组，即18个子集.令子集嵌入约束条件p分别为0.1，0.2，0.5，得到的实验结果如图2、图3所示.图3中X轴表示数值子集，Y轴表示嵌入水印后数值相对原始数据的误差.图2，图3说明：当自定义约束条件p越大，嵌入的水印信息位越多，嵌入后对原始数据的可用性影响越大；当p取值较小时，如取值0.1，嵌入水印信息相对较少，对原始数据的更改较小，误差率很小.所以p在允许的误差范围内（最好在0～0.4之间）取值时，对原始数据的更改较小，不影响原始数据的可用性.仿真图4显示，在子集更改比例小于40%的情况下检测出的水印匹配率都在96%以上.因此本算法对子集更改攻击具有很好的鲁棒性.图2 水印嵌入个数的分布图Fig.2 Distribution of watermark embedding number图3 嵌入水印后数据变化的误差分布图Fig.3 Error distribution of data changing after watermark embedding图4 子集更改检测匹配率Fig.4 Matching rate of subset change detection2.2 安全性分析要检测水印信息，必须要知道密钥才能检测；而密钥是由数据库中数值型属性值允许的误差变化范围c%和自定义子集嵌入约束条件p共同组成的.所以该算法就有很好的安全性.文献[7]中，用于对划分的子集的每个数值型属性确定嵌入位置及水印信息的方法相对于本文提出的方法较为复杂，并且在数据水印检测过程中，需知道原始数据库被嵌入水印的属性值的相关信息，而本文提出的方法不需要嵌入过程中记录的相关信息，具有简单性.3 结语本文在文献[7]的算法基础上提出了一种改进的新算法，它采用自定义的两个约束条件：数据库中数值型属性值允许的误差变化范围c%和自定义子集嵌入约束条件p分别来确定划分子集的个数与水印信息的嵌入位置及嵌入内容.在检测过程中只有知道这两个约束条件作为密钥才能进行检测.下一步的主要工作是确保对数据库影响最小的情况下提高水印信息嵌入的效率.【相关文献】[1] 王志梅.关系数据库基础与技术[M].北京：国防工业出版社，2007.[2] Agrawal R，Kiernan J.Watermarking Relational Databases[R].Hongkong：Proceeding of the 28th VLDB Conference，2002.[3] Sion R，Atallah M，Prabhakar S.Rights protection for relation datap[C]∥In Proceedings of ACM SIGMOD，2003.[4] 牛夏牧，赵亮，黄文军，等.利用数字水印技术实现数据库的权保护[J].电子学报，2003，31（12）：2050－2053.[5] 黄敏，张浩，黄加恒.一种基于数据库的水印技术[J].计算机工程与应用，2005，41（10）：153－156.[6] 刘伟群，刘云如，易叶青.基于ICA数据库水印嵌入算法的研究[J].科学技术与工程，2006，6（5）：628－631.[7] 邓海生，李军怀，张璟，等.基于用户约束的关系数据库水印方法[J].计算机应用，2007（8）：1931－1934.。

基于NSCT及QR分解的零水印算法刘培利;谭月辉;张爱军【摘要】为有效对抗几何攻击,提出了一种利用图像几何校正的非抽样Contourlet 变换(NSCT)及QR分解的数字图像零水印技术.该算法对图像进行NSCT变换,并在低频系数子图中提取稳定的SIFT特征点,根据特征点的变化求出几何变换参数.在对几何失真图像进行校正后,进行分块QR分解.取各块中R矩阵行向量2-范数组成序列,二值量化后变换为矩阵并与水印结合生成零水印.仿真实验结果表明,该算法能有效抵抗几何攻击,校正精度好,鲁棒性强,且能够避免水印鲁棒性与不可见性之间的矛盾.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(022)016【总页数】5页(P163-166,170)【关键词】非抽样轮廓波变换;尺度不变特征变换;QR分解;鲁棒性【作者】刘培利;谭月辉;张爱军【作者单位】军械工程学院信息工程系,河北石家庄050003;军械工程学院信息工程系,河北石家庄050003;海军指挥自动化工作站北京100841【正文语种】中文【中图分类】TP309.2随着网络的普及和多媒体技术的发展，数字媒体得到了广泛的传播，但与此同时，数字媒体版权的保护也面临着日益严重的挑战。

水印技术作为信息隐藏技术的分支，能够将版权信息嵌入到数字媒体中，从而达到保护版权的目的，是近年来信息安全领域研究的热点[1-2]。

几何攻击可破坏水印嵌入和检测的同步性，使得水印无法被正常提取，因此如何对抗几何攻击一直是水印技术的重点和难点。

目前抵抗几何攻击的方法主要分为3类[3-4]：第一类为基于几何不变量的方法，利用数字图像的不变矩、几何不变域等不变量来构造强鲁棒区域以嵌入水印；第二类为模板法，利用嵌入在载体中的模板获知几何变换参数；第三类为图像校准法，根据图像的特征确定几何变换参数，从而对失真图像进行反变换，由于特征点在图像的旋转、缩放、平移等几何变换中能够保持稳定，因此在校准方面得到了广泛的应用，如文献[5]利用经过筛选的匹配特征点及最小二乘法，求解出几何变换的仿射公式，由求出的参数可得几何变换的旋转角度、缩放比例及平移参数。

一种新的关系数据库水印算法范萌萌;李建民;林振荣【摘要】在数据库中嵌入水印信息是实现对数据库版权保护的一种有效手段。

提出一种基于混沌序列的数据库水印算法。

首先将可证明数据库版权的图像进行预处理，提取图像的边缘信息，形成二进制比特流的水印信息等待嵌入。

然后记算法标记元组，使数据库元组具有唯一的标识，通过混沌序列根据元组标识选择水印信息在数据库中的嵌入位置，从而提高水印的隐蔽性与分散性。

最后，通过 Matlab 进行仿真实验，证明了此算法具有良好的不可见性和鲁棒性。

%To embed watermark information into database is an effective means for implementing the copyrights protection on database.We present a chaotic sequence-based database watermarking algorithm.First,it preprocesses the images with provable database copyrights,and extracts the edge information of the image to form a binary bit stream as the watermark information to be embedded;Secondly,it marks the tu-ple by labelling algorithm and this makes the database tuple have unique identity.Then it selects the embedding position of the watermark in-formation in database through chaotic sequence and according to tuple identifier,thus the concealment and dispersive property of the watermark areimproved.Finally,simulation experiment is done through Matlab,it proves that this algorithm has good invisibility and robustness.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】4页(P249-251,303)【关键词】数据库水印;版权保护;标记算法;混沌序列;边缘信息;鲁棒性【作者】范萌萌;李建民;林振荣【作者单位】南昌大学信息工程学院江西南昌 330031;南昌大学信息工程学院江西南昌 330031;南昌大学信息工程学院江西南昌 330031【正文语种】中文【中图分类】TP309随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库的安全问题越来越受到重视，而数据库水印[1]是指用一定的方法在数据库中嵌入不易察觉且难以去除的标记,但不能破坏数据库内容和数据库的可用性，从而达到保护数据库安全的目的。

关系型数据库的数字水印算法研究本文分析了一种数据库的水印嵌入和提取检测算法，利用数值型数据允许误差，嵌入水印信息。

同时，在水印提取和检测算法中采用二次投票机制，为水印提供了较好的鲁棒性。

关键字：数字水印；关系数据库；投票机制一、背景简介数字水印技术利用数字产品的冗余，将水印信息作为噪声嵌入数字产品，以证实它的所有权，同时不影响宿主数据的可用性。

R.Agrawal 和J.Kiernan 在他们的论文［1］中指出，数值型数据存在冗余，可以将水印技术引入数据库中。

同时，他们也指出数据库水印与传统水印之间存在的区别［1］：1.1.多媒体数据拥有大量冗余比特存放水印信息；数据库由记录组成，需要将水印信息扩散到不同的记录中。

1.2.多媒体对象中不同片断之间的关系是固定不变的；关系数据库中的记录间没有对应的关系，各个字段之间也没有固定的关系。

1.3.删除或排序多媒体对象的部分，会引起人们的注意；更新操作却是正常的数据库应用。

不同的特性和应用方式，使得数据库不可能直接套用现有大量的传统数字水印技术。

目前数据库水印技术主要可以分为三类：1.4.R.Agrawal［1］、R.Sion［2］提出的方法是将数据库中所有的属性排序，利用主键选取候选记录或子集，指定嵌入的位置，最后再进行水印嵌入的操作。

这类方法有个不足：需要对字段进行预先的排序，一旦记录、字段的顺序被操纵，就会使水印检测失败。

1.5.有一些算法将整个表固定下来，再进行水印的嵌入和提取。

如李德毅院士提出的云理论［3］算法。

又如，人为地将表看成二维“图像”［4］，借鉴传统方法对“图像”进行水印的嵌入和提取检测。

这类方法有两个问题：第一，提取水印时，需要原始的“图像”作比照；其次，固定整个表的行为是不可行的，因为更新是数据库主要的操作。

1.6.对表进行处理，将产生的水印记录插到表中［5］。

这类方法没有扩散水印信息，而是集中在几条特殊的记录中，使得这种方法的抗攻击性和鲁棒性都不如前面两类方法。