基于关系数据库数值型属性特征的水印算法

基于关系数据库数值型属性特征的水印算法

论文摘要

当前数字水印技术主要集中在多媒体信息领域(如:图像、音频、视频)并取得较好的进展。随着信息化程度的提高,关系数据库版权保护问题变得十分重要,如何在关系数据库中嵌入数字水印从而实现版权保护,已成为人们亟待解决的问题。目前,在关系数据库数据版权保护方面的研究才刚刚起步,国内外的研究也只是进行了初步的探讨。本文研究基于关系数据库数值型属性特征的水印算法,主要工作有: 在现有关系型数据库水印算法基础上,引入混沌随机序列和哈希函数的方法,提出了一种在数据库中嵌入具有实际意义的水印信息的算法,基本思想是找出能够嵌入水印的数值型属性值,通过调整该属性值的连续两位数的大小,实现水印嵌入。该方法所嵌入的水印信息具有保密性强、能盲提取,并且对关系数据库影响小等特征。理论分析和仿真试验表明该算法所嵌入的水印具有良好的不可见性和抗攻击能力。 提出一种基于独立分量分析(ICA)的公开数据库水印方法。其思想是:首先对水印图像经过ICA处理得出若干个独立分量水印,利用迭代混合的方法嵌入水印,再利用盲源JADE算法提取水印,从而达到用较小的载体带宽嵌入水印信息的目的。在这一工作的基础上,提出一种新的水印嵌入方案,在保持水印不影响数据库正常使用的情况下,实现将含信息量大的灰度图像嵌入到关系数据库中,该方法也可用于较大信息量信息的隐秘传输。理论分析和仿真实验结果表明这是一组有效水印方案。 最后,本文提出一种基于DWT的关系数据库水印算法,即根据统计特性从关系数据库中抽取某一类的数值型属性值,组成m×m二维信号,而后将水印嵌入到小波域中,使得水印信息能均匀地分布到整个关系数据库中,从而使得嵌入的水印具有较好的“不可感知性”。由于数值型属性值集合可以看成是服从随机均匀分布的“噪声图像”,通过离散小波变换后得到的小波高频系数服从高斯分布,因此,本文设计一种适合于关系数据库特征线性相关检测算法,该水印方案和传统的方法相比表现出鲁棒性高,不可见性好等特点。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 插图索引
  • 第1章 引言
  • 1.1 数字水印问题的提出
  • 1.2 水印技术发展历史与研究进展
  • 1.3 本课题研究的内容
  • 第2章 数字水印技术概述
  • 2.1 引言
  • 2.2 数字水印技术的概念及基本特性
  • 2.3 数字水印技术的基本原理
  • 2.4 数字水印的分类
  • 2.5 数字水印技术的主要应用
  • 2.6 数字水印的研究内容
  • 第3章 关系数据库水印概述
  • 3.1 关系数据库数据与多媒体数据的差异
  • 3.2 关系数据库数字水印特点
  • 3.3 关系数据库的几种数字水印技术
  • 3.3.1 R.Agrawal的关系数据库数字水印技术
  • 3.3.2 R.Sion关系数据库数字水印技术
  • 3.3.3 牛夏牧关系数据库数字水印技术
  • 3.3.4 Zhang关系数据库数字水印技术
  • 3.4 关系数据库中数字水印的攻击
  • 3.5 小结
  • 第4章 数值型属性特征的数据库水印算法
  • 4.1 引言
  • 4.2 相关知识
  • 4.3 水印嵌入算法
  • 4.4 水印提取
  • 4.5 算法分析
  • 4.5 小结
  • 第5章 基于JADE算法的数据库公开水印
  • 5.1 引言
  • 5.2 独立分量分析
  • 5.2.1 问题描述
  • 5.2.2 概述
  • 5.2.3 盲信号分离的模型与原理
  • 5.2.4 统计独立的基本概念
  • 5.2.5 JAOE算法
  • 5.3 相关知识
  • 5.4 基本方案
  • 5.4.1 数字水印的嵌入与提取
  • 5.4.2 算法分析
  • 5.5 变形迭代混合隐秘传输方案
  • 5.5.1 嵌入与提取方法
  • 5.5.2 实验分析
  • 5.6 小结
  • 第6章 关系数据库水印隐藏与检测算法
  • 6.1 引言
  • 6.2 水印隐藏算法
  • 6.2.1 水印载体数据的选择
  • 6.2.2 嵌入强度因子的选择
  • 6.3 关系数据库小波系数的分析
  • 6.4 仿真实验
  • 6.5 与传统方法对比
  • 6.5 小结
  • 总结与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录A 攻读学位期间发表论文及科研项目情况
  • 相关论文文献

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