CN101840473B - 基于非线性变换的矢量地图版权保护方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的是基于非线性变换的矢量地图版权保护方法。包括如下步骤：生成版权信息及水印信息；分割待嵌入的水印信息；生成非线性变换参数；对矢量地图进行非线性变换；密钥信息的构成；密钥信息的无损嵌入；提取密钥信息，恢复矢量地图原始数据，判别版权归属；设计并实现具有监督辅助功能的安全容器。本发明提出了一种基于非线性变换的矢量地图版权保护方法，结合非确定性数学模型，构造非确定性数学模型发生器，利用产生的正态随机参数，对矢量地图进行非线性变换；结合文件过滤驱动机制，实现支持矢量地图非线性变换、逆变换操作及密钥嵌入的安全容器，有效解决数字矢量地图被非法拷贝、原始数据无损恢复的问题。

Description

基于非线性变换的矢量地图版权保护方法

技术领域

本发明涉及地理信息科学、信息隐藏领域。具体讲是一种基于非线性变换的矢量地图版权保护方法。

背景技术

随着“数字中国”的逐步实现，空间信息应用面越来越广泛，数字矢量地图具有精度高、支持高质量缩放等诸多优良性能，已成为地理信息系统、智能交通运输系统、数字化城市和数字化国防建设等方面必需的保障资源。同时，数字矢量地图制作成本高且易于编辑的特点使数字矢量地图面临版权保护、来源跟踪、篡改鉴别等一系列数据安全问题。数字水印技术是随着数字化进程发展起来的保护数据安全的前沿技术，它是在不影响矢量地图原数据可用性的前提下，将版权标识信息隐藏其中，以达到保护数字产品版权的目的。近年来，数字水印技术已在图像、视频，音频以及文本数据领域取得了相当多的研究成果。

对矢量地图数字水印技术的研究逐步趋于成熟，人们提出了若干数字水印技术，试图解决数字矢量地图在应用中的各类安全问题。目前，矢量地图数字水印技术大体可分为两类：空域法和频域法。基于空域的数字水印算法有：1、Cox的方法^[1]，该方法是最早公开发表的有关矢量地图水印技术的文献，通过将版权标识信息的二进制编码按比特为单位独立地嵌入选定顶点的坐标值内，实现版权认证。该方法执行效率高且易于实现，但对地图的精度扰动过大，不具备实际应用价值。2、Schyndel的方法^[2]，该方法将最不重要位(LSB)替换和位平面工具应用于空域，以提高算法的鲁棒性。3、Ohbuchi的方法^[3]，该方法引入了四叉树划分和重复嵌入的方法，以提高算法的鲁棒性，但该方法为非盲水印算法，也不具备实际应用价值。4、Voigt的方法^[4]，该方法通过改变矩形区域内图元顶点的统计特征嵌入水印信息，但并未考虑顶点坐标的改动对地图图元形状特征的影响。基于频域的数字水印算法有：1、Solachidis的方法^[5-6]，该方法对矢量图像曲线顶点坐标进行离散傅里叶变换(DFT)，通过改变其幅度系数嵌入水印信息，该方法为盲水印算法，难以抵抗插值和地图简化攻击。2、LiYuanyuan的方法^[7]，该方法利用矢量图像顶点坐标的高相关性，对顶点坐标值进行离散余弦变换(DCT)，通过改变其系数之间的关系嵌入水印信息。该方法同样难以抵抗插值和地图简化攻击。这两类算法都会对地理坐标信息产生扰动，在军事、医学等高保真应用场合，这种扰动会影响矢量数据的正常使用，并被认定是一种对地图数据的变相破坏。

近年来出现的可逆信息隐藏技术^[8-10]能够达到矢量地图数据的无损恢复目标，但该类策略存在信息隐藏方法易于被逆向破解、抗攻击能力较弱等问题。目前，人们还没有实现对地图原始数据零扰动、不易被逆向破解且抗攻击能力较强的版权保护技术。

相关文献：

1G.S.Cox，G.de Jage r.A survey of point pattern matching techniques and a new approachto point pattern recognition.Proceedings of Symposium on Communication and SignalProcessing，Lesotho，1992：243-248

2R.G.van Schyndel，A.Z.Tirkel，C.F.Osborne.A digital watermark.Proceedings of the 6thIEEE International Conference on Image Processing，1994，2：86-90

3R.Ohbuchi，H.Ueda，S.Endoh.Robust watermarking of vector digital maps.Proceedingof the IEEE International Conference on Multimedia and Expo，Lausanne，Switzerland，2002：26-29

4M.Voigt and C.Busch.Feature-based watermarking of 2D-vector data.Proceedings of theSPIE，Security and Watermarking of Multimedia Content，Santa Clara，USA，2003，5020：359-366

5V.Solachidis，N.Nikolaidis，I.Pitas.Fourier descriptors watermarking of vector graphicsimages.International Conference on Image Processing，2000，3：9-12

6V.Solachidis，，N.Nikolaidis and I.Pitas.Watermarking polygonal lines using Fourierdescriptors.Proceeding of the IEEE International Conference on Acoustics，Speech andSignal Processing，Istanbul，Turkey，2000，IV：1955-1958

7Y.Y.Li and L.P.Xu.A blind watermarking of vector graphics images.Proceedings FifthInternational Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications，2003，：27-30

8M.Voigt，B.Yang，C.Busch.High-capacity reversible watermarking for 2D-vector data.Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering，2005，5681：409-417

9X.T.Wang，C.Y.Shao，X.G.Xu，X.M.Niu.Reversible Data-Hiding Scheme for 2-DVector Maps Based on Difference Expansion.IEEE Transactions on Information forensicsand Security，2007，2(3)：311-320

10邵承永，王孝通，徐晓刚，牛夏牧.矢量地图的无损数据隐藏算法研究.中国图象图形学报，2007，12(2)：206-211。

另外，专利申请号03003438.6，名称为“用于版权保护的图像水印方法”；专利中请号200710137295.7，名称为“导航电子地图的版权保护方法”；专利申请号200810089468.7，名称为“图像版权保护与监控系统”；专利申请号200910096487.7，名称为“一种用于版权保护的数字水印处理方法”的中国专利文件中也涉及到电子地图的版权保护问题，但与本专利申请采用方法不同。

欧洲专利库中的“Copyright protection method multimedia data contents implementingencryption and watermark interoperation”，与本专利申请采用方法也不同。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能以有效解决数字矢量地图被非法拷贝、被逆向破解和原始数据无损恢复的问题的基于非线性变换的矢量地图版权保护方法。

本发明的目的是这样实现的：包括如下步骤：

(1)生成版权信息及水印信息；

该步骤中，利用版权信息处理界面，根据用户署名、日期个性化信息生成版权信息，利用信息-摘要算法(MD5)，生成能够唯一标识该版权信息且长度固定为128比特的消息摘要，将此消息摘要作为水印信息W：

W＝w₁w₂…w_i…w₁₂₈

其中，w_i表示水印信息W的第i比特，i∈{1，2…128}；

(2)分割待嵌入的水印信息；

该步骤中，将水印信息W分为3部分，长度分别为32比特、32比特、64比特，并将其转化成相应的浮点型数据He、En和Ex，即

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{He}=w_1{w}_2...w_{32}\\ \mathrm{En}=w_{33}{w}_{34}...w_{64}\\ \mathrm{Ex}=w_{65}{w}_{66}...w_{128}\end{array}\right.;$

(3)生成非线性变换参数；

该步骤中，利用非确定性数学模型(选用云模型)，将步骤(2)中生成的水印信息He、En、Ex作为云模型发生器的超熵、熵和期望，结合矢量地图图元类型及矢量地图规模，生成N个云滴，作为非线性变换参数；生成N个云滴的具体步骤如下：

c、生成一个以En为期望，He为标准差的正态随机数En′；

d、生成一个以Ex为期望，En′为标准差的正态随机数x_ci；

c、由x_ci得到一个云滴(x_ci，y_ci)，y_ci＝exp[-(x_ci -Ex)²/2En′²])；

d、重复步骤a到d，直到产生N个云滴；

其中，(x_ci，y_ci)表示第i个云滴；

(4)对矢量地图进行非线性变换；

该步骤中，随机选取非线性变换方法集合中的一种，将步骤(3)中生成的非线性变换参数作用于矢量地图数据，使矢量地图处于一种非线性扭曲的无效状态，有效消除数字矢量地图被拷贝窃取的风险。其中非线性变换方法集合包含：Arnold变换、Fibonacci变换及Fibonacci-Q变换；

(5)密钥信息的构成；

该步骤中，非线性变法方法标识信息的二进制序列M：

M＝m₁m₂…m_i…m_t

其中，m_i表示标识信息M的第i比特，t表示标识信息M的比特位数，本方法中的非线性变换方法集合中元素个数不多于16，令t＝4，即

M＝m₁m₂m₃m₄

以算符“‖”表示编码的连接操作，将水印信息W同标识信息M连接后得到的二进制序列作为密钥信息K：

K＝W‖M＝w₁w₂…w₁₂₈m₁…m₄＝k₁k₂…k₁…k₁₃₂

其中，k_i表示密钥信息K的第i比特，i∈{1，2，…132}；

(6)密钥信息的无损嵌入；

该步骤中，利用无损信息隐藏方法(又称可逆水印技术，是指水印信息提取后，能够完整恢复原始数据的水印算法)，结合数字矢量地图的空间分布特性和顶点间的拓扑关系，确定密钥信息向数字矢量地图嵌入的空间位置，将步骤(5)中的密钥信息无损嵌入，1比特密钥信息k_i嵌入顶点坐标(x_l，y_l)的方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{x_l}^{\′}=2\×x_l+k_l\\ {y_l}^{\′}=y_l\end{array}\right.$

其中，(x_l，y_l)表示从非线性变换后的矢量地图中选定的顶点坐标，(x_l′，y_l′)表示顶点坐标嵌入1比特密钥信息k_i后的坐标；

(7)提取密钥信息，恢复矢量地图原始数据，判别版权归属；

该步骤中，利用无损信息隐藏方法提取密钥信息K；将密钥信息K分离为水印信息W和非线性变换方法的标识信息M；利用水印信息W确定云模型发生器的超熵He、熵En和期望Ex，生成非线性变换参数；利用非线性变换方法的标识信息M选择非线性逆变换方法，结合非线性变换参数，还原矢量地图；利用水印信息W判定版权归属；

(8)设计并实现具有监督辅助功能的安全容器；

该步骤中，利用文件过滤驱动机制，在操作系统内核级实现支持上述操作且具有监督辅助功能的安全容器，该安全容器是设置在文件系统设备对象上面的一个过滤驱动程序，可以直接截获上层组件发送到文件系统驱动的I/O请求包IRP(I/O Request Package)，实现预处理应用程序请求和监控矢量地图编辑操作的目标。

本发明提出了一种基于非线性变换的矢量地图版权保护方法，结合非确定性数学模型，构造非确定性数学模型发生器，利用产生的正态随机参数，对矢量地图进行非线性变换；结合文件过滤驱动机制，实现支持矢量地图非线性变换、逆变换操作及密钥嵌入的安全容器，有效解决数字矢量地图被非法拷贝、原始数据无损恢复的问题。与其他矢量地图版权保护方法相比，本发明具有以下优点：

1、本发明结合非确定数学模型发生器生成非线性变换参数，利用随机选取的非线性变换策略对矢量地图进行非线性变换，使变换后的矢量地图处于一种非线性扭曲的无效状态，在缺少安全容器辅助功能的条件下，很难恢复矢量地图原始数据；

2、本发明的安全容器与计算机多个硬件的ID号及用户口令绑定，确保矢量地图在某台计算机中实现合法使用，有效保护矢量地图的版权；

3、本发明对矢量地图的处理过程中，原始数据仅存放于计算机内存，外存中存放的始终是非线性变换后的数据，有效消除数字矢量地图被拷贝窃取的风险。

附图说明

图1基于非线性变换的矢量地图版权保护方法流程图；

图2版权信息处理界面；

图3非线性变换前的矢量地图(中国主要公路图)；

图4非线性变换(Fibonacci-Q变换)后的矢量地图(中国主要公路图)；

图5装有安全容器的计算机读取到的矢量地图(中国主要公路图)。

具体实施方式

下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：

如图1所示，本发明基于非线性变换的矢量地图版权保护方法流程图，该方法总体分为三个方面：A、矢量地图非线性变换算法；B、矢量地图数据恢复算法；C、安全容器的实现。

A、矢量地图非线性变换算法，步骤如下：

(1)生成版权信息及水印信息；

如图2所示，利用版权信息处理界面，根据用户署名、日期等个性化信息生成版权信息，利用信息-摘要算法(MD5)，生成能够唯一标识该版权信息且长度固定为128比特的消息摘要，将此消息摘要作为水印信息W：

W＝w₁w₂…w_i…w₁₂₈

其中，w_i表示水印信息W的第i比特，i∈{1，2…128}。

(2)分割待嵌入的水印信息；

将水印信息W分为3部分，长度分别为32比特、32比特、64比特，并将其转化成相应的浮点型数据He、En和Ex。即

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{He}=w_1{w}_2...w_{32}\\ \mathrm{En}=w_{33}{w}_{34}...w_{64}\\ \mathrm{Ex}=w_{65}{w}_{66}...w_{128}\end{array}\right.$

(3)生成非线性变换参数

利用非确定性数学模型(选用云模型)，将步骤(2)中生成的密钥信息He、En、Ex作为云模型发生器的超熵、熵和期望，结合矢量地图图元类型及矢量地图规模，生成N个云滴，作为非线性变换参数。生成N个云滴的具体步骤如下：

a、生成一个以En为期望，He为标准差的正态随机数En′；

b、生成一个以Ex为期望，En′为标准差的正态随机数x_ci；

c、由x_ci得到一个云滴(x_ci，y_ci)，y_ci＝exp[-(x_ci-Ex)²/2En′²])；

d、重复步骤a到d，直到产生N个云滴。

其中，(x_ci，y_ci)表示第i个云滴，N个云滴记为向量C：

$\left\{\begin{array}{c}C=(X_c,Y_c)\\ X_c={(x_{c1},x_{c2}...x_{\mathrm{cN}})}^T\\ Y_c={(y_{c1},y_{c2}...y_{\mathrm{cN}})}^T\end{array}\right.$

其中，X_c表示云滴的横坐标序列构成的向量，Y_c表示云滴的纵坐标序列构成的向量。

(4)对矢量地图进行非线性变换；

随机选取非线性变换方法集合中的一种，将步骤(3)中生成的非线性变换参数作用于矢量地图数据，使矢量地图处于一种非线性扭曲的无效状态，有效消除数字矢量地图被拷贝窃取的风险。其中非线性变换方法集合中包含：Arnold变换、Fibonacci变换及Fibonacci-Q变换等。

如图4所示，图3所示的中国主要公路图经Fibonacci-Q变换后处于一种非线性扭曲的无效状态。矢量地图的Fibonacci-Q变换方法步骤如下：

a、设矢量地图中选定的第i个线图元顶点坐标序列构成一个向量V_i：

$\left\{\begin{array}{c}{V}_i=(X_i,Y_i)\\ X_i={(x_1,x_2,...x_n)}^T\\ Y_i={(y_1,y_2,...y_n)}^T\\ i\∈\{\mathrm{1,2},...L\}\end{array}\right.$

其中，L表示选取的线图元数，n表示线图元顶点坐标序列V_i的顶点数，X_i表示线图元顶点坐标序列V_i中横坐标构成的向量，Y_i表示线图元顶点坐标序列V_i中纵坐标构成的向量。

选取步骤(3)中非线性变换参数向量C的一个子集，记为P：

$\left\{\begin{array}{c}P=(X_P,Y_P)\\ X_P={(x_{\mathrm{cs}},x_{c(s+1)},...x_{c(s+n-1)})}^T\\ Y_P={(y_{\mathrm{cs}},y_{c(s+1)},...y_{c(s+n-1)})}^T\end{array}\right.$

其中，P表示云滴向量C中起始位置为s的n个云滴构成的向量，X_P表示n个云滴横坐标构成的向量，Y_P表示n个云滴纵坐标构成的向量，且P、X_P、Y_P与C、X_C、Y_C有如下关系：

$\left\{\begin{array}{c}P\⋐C\\ X_P\⋐X_c\\ Y_P\⋐Y_c\end{array}\right.$

b、利用非线性变换参数向量P对向量V_i变换，计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{X_i}^{\′}=X_i+X_P\\ {Y_i}^{\′}=Y_i+Y_P\end{array}\right.$

其中，(X_i′，X_i′)表示向量(X_i，Y_i)经非线性变换参数向量(X_P，Y_P)变换后的向量。

c、取向量(X_i′，Y_i′)的整数部分，记为向量(X_i″，Y_i″)，计算公式如下：

其中，符号

表示下取整运算。

记向量(X_i′，Y_i′)的小数部分为向量(X_i′^P，Y_i′^P)，取得该向量的计算公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}{X_i}^{\′P}={X_i}^{\′}-{X_i}^{\′\′}\\ {Y_i}^{\′P}={Y_i}^{\′}-{Y_i}^{\′\′}\end{array}\right.$

保存向量(X_i′^P，Y_i′^P)。

d、对向量(X_i″，Y_i″)进行Fibonacci-Q变换，得到向量(X_i′″，Y_i′″)：

$\left\{\begin{array}{c}{X_i}^{\′\′\′}=\mathrm{mod}(Q_{n-1}{X_i}^{\′\′},\mathrm{NX})\\ {Y_i}^{\′\′\′}=\mathrm{mod}(Q_{n-1}{Y_i}^{\′\′},\mathrm{NY})\end{array}\right.$

其中，Q_n-1为广义Fibonacci-Q矩阵，函数mod()表示取余运算，NX、NY取值情况如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{NX}\∈\left\{\max \right\{{x_1}^{\′\′},{x_2}^{\′\′},...{x_j}^{\′\′}...{x_n}^{\′\′}\}+1,\max \{{x_1}^{\′\′},{x_2}^{\′\′},...{x_j}^{\′\′}...{x_n}^{\′\′}\}+2,...\∞\}\\ \mathrm{NY}\∈\left\{\max \right\{{y_1}^{\′\′},{y_2}^{\′\′}...{y_j}^{\′\′}...{y_n}^{\′\′}\}+1,\max \{{y_1}^{\′\′},{y_2}^{\′\′}...{y_j}^{\′\′}...{y_n}^{\′\′}\}+2,...,\∞\}\end{array}\right.$

其中，(x_j″，y_j″)表示顶点坐标向量(X_i″，Y_i″)中第j个顶点的坐标，即

(x_j″，y_j″)∈(X_i″，Y_i″)

本方法中NX为max{x₁″，x₂″，…x_n″}+1到∞的定值、NY为max{y₁″，y₂″…y_n″}+1到∞的定值。

e、将向量(X_i′″，Y_i′″)与对应顶点坐标序列的小数部分(X_i′^P，Y_i′^P)相加，得到变换后的向量(X_i″″，Y_i″″)，计算公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}{X_i}^{\′\′\′\′}={X_i}^{\′\′\′}+{X_i}^{\′P}\\ {Y_i}^{\′\′\′\′}={Y_i}^{\′\′\′}+{Y_i}^{\′P}\end{array}\right.$

(5)密钥信息的构成；

非线性变法方法标识信息的二进制序列M：

M＝m₁m₂…m_i…m_t

其中，m_i表示标识信息M的第i比特，t表示标识信息M的比特位数，本方法中的非线性变换方法集合中元素个数不多于16，令t＝4，即

M＝m₁m₂m₃m₄

以算符“‖”表示编码的连接操作，将水印信息W同标识信息M连接后得到的二进制序列作为密钥信息K：

K＝W‖M＝w₁w₂…w₁₂₈m₁…m₄＝k₁k₂…k_i…k₁₃₂

其中，k_i表示密钥信息K的第i比特，i∈{1，2，…132}。

(6)密钥信息的嵌入；

利用无损信息隐藏方法，结合数字矢量地图的空间分布特性和顶点间的拓扑关系，确定密钥信息向数字矢量地图嵌入的空间位置，将步骤(5)中的密钥信息进行无损嵌入，例如将1比特密钥信息k_i嵌入到顶点坐标(x_l，y_l)中的步骤如下：

$\left\{\begin{array}{c}{x_l}^{\′}=2\×x_l+k_l\\ {y_l}^{\′}=y_l\end{array}\right.$

其中，(x_l，y_l)表示从非线性变换后的矢量地图中选定的顶点坐标，(x_l′，y_l′)表示顶点坐标嵌入1比特密钥信息k_i后的坐标。

B、矢量地图数据恢复算法

(7)提取密钥信息，恢复矢量地图原始数据，判别版权归属；

a、提取密钥信息。从顶点坐标(x_l′，y_l′)中提取1比特密钥信息k_i的方法为：

其中，(x_l，y_l)表示顶点坐标(x_l′，y_l′)提取密钥信息k_i后的坐标。

b、将密钥信息分离为水印信息W和非线性变换方法的标识信息M。

c、利用水印信息W确定云模型发生器的超熵He、熵En和期望Ex，利用步骤(3)生成非线性变换参数。

d、依据提取的标识信息M，选择对应的非线性逆变换方法，结合非线性变换参数，还原矢量地图原始数据。

以Fibonacci-Q逆变换方法为例，还原矢量地图数据步骤如下：

e、获取选定顶点坐标序列构成的向量(X_i″″，Y_i″″)，取其整数部分，计算公式为：

记向量(X_i″″，Y_i″″)的小数部分为向量(X_i″″^P，Y_i″″^P)，取得该向量的计算公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}{X_i}^{\′\′\′\′P}={X_i}^{\′\′\′\′}-{X_i}^{\′\′\′}\\ {Y_i}^{\′\′\′\′P}={Y_i}^{\′\′\′\′}-{Y_i}^{\′\′\′}\end{array}\right.$

保存向量(X_i″″^P，Y_i″″^P)。

f、对向量(X_i′″，Y_i′″)进行Fibonacci-Q逆变换操作，其计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{X_i}^{\′\′}=\mathrm{mod}({Q_{n-1}}^{-1}{X_i}^{\′\′\′},\mathrm{NX})\\ {Y_i}^{\′\′}=\mathrm{mod}(Q_{n-1}{Y_i}^{\′\′\′},\mathrm{NY})\end{array}\right.$

其中(X_i″，Y_i″)表示(X_i′″，Y_i′″)经Fibonacci-Q逆变换后的向量。

g、将(X_i″，Y_i″)与对应顶点坐标序列的小数部分(X_i″″^P，Y_i″″^P)相加，得到向量(X_i′，Y_i′)，计算公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}{X_i}^{\′}={X_i}^{\′\′}+{X_i}^{\′\′\′\′P}\\ {Y_i}^{\′}={Y_i}^{\′\′}+{Y_i}^{\′\′\′\′P}\end{array}\right.$

h、利用非线性变换参数，还原矢量地图，计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_i={X_i}^{\′}-X_P\\ Y_i={Y^{\′}}_i-Y_P\end{array}\right.$

其中向量(X_i，Y_i)表示向量(X_i″″，Y_i″″)还原后的矢量地图顶点坐标向量。图5所示为中国主要公路图经Fibonacci-Q逆变换还原后的矢量地图。

i、利用水印信息与版权信息的对应关系判别版权归属。

C、设计并实现具有监督辅助功能的安全容器

(8)设计并实现具有监督辅助功能的安全容器。

利用文件过滤驱动机制，在操作系统内核级实现支持合法用户对地图合法操作的安全容器，此安全容器是设置在文件系统设备对象上面的一个过滤驱动程序，可以直接截获上层组件发送到文件系统驱动的I/O请求包IRP(I/O Request Package)，实现预处理应用程序请求和监控矢量地图编辑操作的目标。当合法用户读取地图时，安全容器截获到上层组件发送的IRP请求，下层组件读取到矢量地图后，在内存中实现矢量地图的恢复操作，并向上层组件返回内存中矢量地图原始数据的起始地址，完成对矢量地图的读操作(如图5所示)；当合法用户修改矢量地图时，安全容器截获到上层组件发送的IRP请求，在内存中实现矢量地图的非线性变换操作及密钥嵌入操作，向下层组件传递内存中非线性变换后的矢量地图数据的内存起始地址，完成对矢量地图的写操作。

该安全容器与计算机多个硬件的ID号及用户口令绑定，使得矢量地图在某台机器中实现合法使用，且矢量地图的原始数据仅存放于计算机内存，外存中存放的始终是矢量地图非线性变换后的数据，有效消除数字矢量地图被拷贝窃取的风险。

Claims (9)

1.一种基于非线性变换的矢量地图版权保护方法，其特征是包括如下步骤：

(1)生成版权信息及水印信息

利用版权信息处理界面，根据用户署名、日期个性化信息生成版权信息，利用信息-摘要算法，生成能够唯一标识该版权信息且长度固定为128比特的消息摘要，将此消息摘要作为水印信息W：

W＝w₁w₂…w_i…w₁₂₈

其中，w_i表示水印信息W的第i比特，i∈{1，2…128}；

(2)分割待嵌入的水印信息

将水印信息W分为3部分，长度分别为32比特、32比特、64比特，并将其转化成相应的浮点型数据He、En和Ex，即

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{He}=w_1{w}_2\·\·\·w_{32}\\ \mathrm{En}=w_{33}{w}_{34}\·\·\·w_{64}\\ \mathrm{Ex}=w_{65}{w}_{66}\·\·\·w_{128}\end{array}\right.;$

(3)生成非线性变换参数

利用非确定性数学模型即选用云模型，将步骤(2)中生成的水印信息He、En、Ex作为云模型发生器的超熵、熵和期望，结合矢量地图图元类型及矢量地图规模，生成N个云滴，作为非线性变换参数；

(4)对矢量地图进行非线性变换

随机选取非线性变换方法集合中的一种，将步骤(3)中生成的非线性变换参数作用于矢量地图数据，使矢量地图处于一种非线性扭曲的无效状态；

(5)密钥信息的构成

非线性变换方法标识信息的二进制序列M：

M＝m₁m₂…m_i…m_t

其中，m_i表示标识信息M的第i比特，t表示标识信息M的比特位数，非线性变换方法集合中元素个数不多于16，令t＝4，即

M＝m₁m₂m₃m₄

以算符“||”表示编码的连接操作，将水印信息W同标识信息M连接后得到的二进制序列作为密钥信息K：

K＝W‖M＝w₁w₂…w₁₂₈m₁…m₄＝k₁k₂…k_i…k₁₃₂

其中，k_i表示密钥信息K的第i比特，i∈{1，2，…132}；

(6)密钥信息的无损嵌入

利用无损信息隐藏方法，结合数字矢量地图的空间分布特性和顶点间的拓扑关系，确定密钥信息向数字矢量地图嵌入的空间位置，将步骤(5)中的密钥信息无损嵌入；

(7)提取密钥信息，恢复矢量地图原始数据，判别版权归属

利用无损信息隐藏方法提取密钥信息K；将密钥信息K分离为水印信息W和非线性变换方法的标识信息M；利用水印信息W确定云模型发生器的超熵He、熵En和期望Ex，生成非线性变换参数；利用非线性变换方法的标识信息M选择非线性逆变换方法，结合非线性变换参数，还原矢量地图；利用水印信息W判定版权归属。

2.根据权利要求1所述的基于非线性变换的矢量地图版权保护方法，其特征是：还包括设计并实现具有监督辅助功能的安全容器，利用文件过滤驱动机制，在操作系统内核级实现支持上述操作且具有监督辅助功能的安全容器，该安全容器是设置在文件系统设备对象上面的一个过滤驱动程序，直接截获上层组件发送到文件系统驱动的I/O请求包IRP，实现预处理应用程序请求和监控矢量地图编辑操作的目标。

3.根据权利要求1或2所述的基于非线性变换的矢量地图版权保护方法，其特征是：所述的生成N个云滴的具体步骤如下：

a、生成一个以En为期望，He为标准差的正态随机数En′；

b、生成一个以Ex为期望，En′为标准差的正态随机数x_ci；

c、由x_ci得到一个云滴(x_ci，y_ci)，y_ci＝exp[-(x_ci-Ex)²/2En′²])；

d、重复步骤a到c，直到产生N个云滴；

其中，(x_ci，y_ci)表示第i个云滴。

4.根据权利要求1或2所述的基于非线性变换的矢量地图版权保护方法，其特征是：所述的非线性变换方法集合包含：Arnold变换、Fibonacci变换及Fibonacci-Q变换。

5.根据权利要求3所述的基于非线性变换的矢量地图版权保护方法，其特征是：所述的非线性变换方法集合包含：Arnold变换、Fibonacci变换及Fibonacci-Q变换。

6.根据权利要求1或2所述的基于非线性变换的矢量地图版权保护方法，其特征是：1比特密钥信息k_i嵌入顶点坐标(x_l，y_l)的方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{x_l}^{\′}=2\×x_l+k_i\\ {y_l}^{\′}=y_l\end{array}\right.$

其中，(x_l，y_l)表示从非线性变换后的矢量地图中选定的顶点坐标，(x_l′，y_l′)表示顶点坐标嵌入1比特密钥信息k_i后的坐标。

7.根据权利要求3所述的基于非线性变换的矢量地图版权保护方法，其特征是：1比特密钥信息k_i嵌入顶点坐标(x_l，y_l)的方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{x_l}^{\′}=2\×x_l+k_i\\ {y_l}^{\′}=y_l\end{array}\right.$

其中，(x_l，y_l)表示从非线性变换后的矢量地图中选定的顶点坐标，(x_l′，y_l′)表示顶点坐标嵌入1比特密钥信息k_i后的坐标。

8.根据权利要求4所述的基于非线性变换的矢量地图版权保护方法，其特征是：1比特密钥信息k_i嵌入顶点坐标(x_l，y_l)的方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{x_l}^{\′}=2\×x_l+k_i\\ {y_l}^{\′}=y_l\end{array}\right.$

其中，(x_l，y_l)表示从非线性变换后的矢量地图中选定的顶点坐标，(x_l′，y_l′)表示顶点坐标嵌入1比特密钥信息k_i后的坐标。

9.根据权利要求5所述的基于非线性变换的矢量地图版权保护方法，其特征是：1比特密钥信息k_i嵌入顶点坐标(x_l，y_l)的方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{x_l}^{\′}=2\×x_l+k_i\\ {y_l}^{\′}=y_l\end{array}\right.$

其中，(x_l，y_l)表示从非线性变换后的矢量地图中选定的顶点坐标，(x_l′，y_l′)表示顶点坐标嵌入1比特密钥信息k_i后的坐标。

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