CN102243700A - 一种基于混沌变换的shp线面图层数据伪装与还原方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于混沌变换的shp线面图层数据伪装与还原方法，属于地理信息安全领域。该方法主要基于混沌置乱算法生成的密钥序列，通过变换shp线面数据中要素坐标点的排列顺序来达到数据伪装的目的。数据经伪装处理后，虽仍为正确的shp数据，可以正常显示，但由于坐标点位置发生了变化，数据本身的空间关系、可视化效果发生了较大变化。对于数据精度质量要求较高的GIS矢量数据来说，这一处理显著降低了数据质量和数据使用价值，限制了非法拷贝或拦截数据的正常使用，达到一定的数据保护目的。本发明的方法可以对shp格式的线面图层数据进行数据伪装与还原处理，一定程度上满足了GIS矢量线面图层数据的隐藏通信与安全传输需求。

Description

一种基于混沌变换的shp线面图层数据伪装与还原方法

技术领域

本发明属于地理信息安全领域，具体涉及一种基于混沌变换技术进行shp线面图层数据伪装与还原的方法。

背景技术

地理信息的安全防护涉及国家安全和社会利益，是当前急需解决的国家和社会重大需求问题。作为国家空间数据基础设施主要数据内容的GIS矢量数据，其信息安全研究更是至关重要。

目前，信息伪装（又名隐写术）已成为信息安全研究中除密码学之外的另一重要分支。国内外相关研究文献及专利检索结果分析表明,目前，在信息伪装的研究方面，所研究的载体数据类型主要包括图像、视频、遥感影像、DEM等。但是，矢量数据由于其具有无固定存储顺序的数据组织、多样的数据格式、强大的可视化表达手段、复杂的投影变换、繁多的空间分析应用，以及精度高、冗余少等诸多方面的特性，使得针对矢量数据的信息伪装研究具有一定的特殊性和较大难度。

为此，本研究拟基于混沌变换技术，针对目前常用的GIS矢量数据类型---shp数据，进行一种线面类型图层数据的伪装与还原方法研究，以有效提高GIS矢量数据在数据传输、发行过程中的安全性。

发明内容

本发明的目的在于：基于混沌变换技术，提出一种针对shp线面图层数据的伪装与还原方法，从而有效提高GIS矢量数据在数据传输、发行过程中的安全性。

为了实现上述目的，本发明所采取的技术方案主要包括以下过程：

（1）伪装过程：

步骤一：读取一GIS线面图层数据D，配置混沌置乱算法的混沌初值x₀、混沌因子μ及混沌序列长度n，并检查输入数据及配置参数的合法性；

步骤二：生成密钥序列：

（a）设定初始值x₀、混沌因子μ及混沌序列长度n（n为偶数），并根据下式产生混沌序列X=｛X_i，i=1,2,…,n｝；

X_n+1=μX_n-μX_n ²                (1)

（b）将混沌序列X进行升序排列后，得到序列B和序列ind,序列B为序列X升序排列后的序列，序列ind为序列B中元素对应序列X中的索引形成的密钥序列；

步骤三：读取一要素F的空间数据，计算要素F中坐标点的个数m：

（a）若m>=n,则按照                                                

,分为L组，并依次将每个分组中的每一坐标点F_i与F_j(其中，i=1,2,…,n;j=ind_i)进行置换，置换后的数据写回SO；

（b）若m<n,则本要素不进行数据伪装处理；

   步骤四：循环步骤三，直至文件处理结束后，保存伪装后的数据到数据文件D＇；保存混沌初值x₀、混沌因子μ及混沌序列长度n到密钥文件K中；

（2）还原过程：

步骤一：读取一伪装过的GIS线面图层数据D＇，根据密钥文件K读取并配置混沌置乱算法的混沌初值x₀、混沌因子μ及混沌序列长度n；

步骤二：生成密钥序列：

（a）由读取的初始值x₀、混沌因子μ及混沌序列长度n（n为偶数），并根据下式产生混沌序列X=｛X_i，i=1,2,…,n｝；

X_n+1=μX_n-μX_n ²                (2)

（b）将混沌序列X进行升序排列后，得到序列B和序列ind，序列B为序列X升序排列后的序列，序列ind为序列B中元素对应序列X中的索引形成的密钥序列；

步骤三：读取一要素F的空间数据，计算要素F中坐标点的个数m：

（a）若m>=n,则按照

,分为L组，并依次将每个分组中的每一坐标点F_i与F_j(其中，i=1,2,…,n;j=ind_i)进行置换。置换后的数据写回SO；

（b）若m<n,则本要素不需进行还原处理；

   步骤四：循环步骤三，直至文件处理结束后，保存数据还原后的要素数据。

本发明根据GIS矢量数据线面图层的数据组织特点，提出了一种针对shp线面图层数据的伪装与还原方法，能有效提高GIS矢量数据在数据传输、发行过程中的安全性。本发明可应用于GIS矢量线面图层数据的隐藏通信与安全传输方面。

附图说明

图1 是本发明具体实施例采用的实验数据。

图2是本发明方法中数据伪装流程图。

图3是本发明方法中数据还原流程图。

图4 是本发明实施例中原始数据与伪装数据局部对比图((a)为原始数据局部截图，（b）为伪装数据局部截图)。

具体实施方式

下面结合附图和实施例做进一步详细说明。

本实例选择一典型的shp面图层数据，针对数据的读取、伪装处理、数据还原的整个过程，进一步详细说明本发明。本实施例选择全国1：400万的省界图层数据（如图1）作为实验数据。混沌初始值x₀设定为0.98，混沌因子μ设定为4，混沌序列长度n设定为16。

1、针对shape面图层数据的混沌伪装处理（图2所示）。

步骤一：数据的读取及处理。

利用MapWinGIS开源插件的读取函数读取相应的线图层数据文件DF，并将数据组织为List<Point>结构，记为S0。

步骤二：生成密钥序列。

（a）由读取的初始值x₀=0.98，混沌因子μ=4及混沌序列长度n=16。并根据式X_n+1=μX_n-μX_n ²产生混沌序列X=｛0.98,0.07839993,0.2890135, 0.8219388,0.5854216,0.970812559,0.113342136,0.401982784,0.9615705,0.147810683,0.503850758,0.9999407,0.000237212415,0.000948624569，0.00379089871，0.0151061108｝；

 （b）将混沌序列X进行升序排列后，得到序列B=｛0.000237212415, 0.000948624569，0.00379089871，0.0151061108，0.07839993, 0.113342136, 0.147810683, 0.2890135, 0.401982784, 0.503850758, 0.5854216, 0.8219388, 0.9615705, 0.970812559, 0.98, 0.9999407｝和序列ind=｛13，14，15，16，2，7，10，3，8，11，5，4，9，6，1，12｝，序列B为序列X升序排列后的序列，序列ind为序列B中元素对应序列X中的索引形成的密钥序列。

步骤三：从数据S0中读取一要素F的空间数据，计算要素F中坐标点的个数m=923。  因为m>=n,则按照,分为L（L=57）组，并依次将每个分组中的每一坐标点F_i与F_j(其中，i=1,2,…,n；j=ind_i)进行置换。置换后的数据写回SO。

步骤四：循环步骤三，直至文件处理结束后，保存要素伪装之后的数据到伪装数据文件D＇及密钥文件K。

2、针对shape面图层数据的数据还原处理（图3所示）。

步骤一：读取待还原的数据文件D＇及密钥文件K。

利用MapWinGIS开源插件的读取函数读取相应的省界面图层数据，并将数据组织为List<Point>结构，记为S0。读取并设置算法初始值x₀=0.98，混沌因子μ=4及混沌序列长度n=16。

步骤二：生成密钥序列。

（a）由读取的初始值x₀、混沌因子μ及混沌序列长度n（n为偶数）。并根据式X_n+1=μX_n-μX_n ²产生混沌序列X=｛0.98,0.07839993,0.2890135, 0.8219388,0.5854216,0.970812559,0.113342136,0.401982784,0.9615705,0.147810683,0.503850758,0.9999407,0.000237212415,0.000948624569,0.00379089871,0.0151061108｝；                         （b）将混沌序列X进行升序排列后，得到序列B=｛0.000237212415, 0.000948624569，0.00379089871，0.0151061108，0.07839993, 0.113342136, 0.147810683, 0.2890135, 0.401982784, 0.503850758, 0.5854216, 0.8219388, 0.9615705, 0.970812559, 0.98, 0.9999407｝和序列ind=｛13，14，15，16，2，7，10，3，8，11，5，4，9，6，1，12｝,序列B为序列X升序排列后的序列，序列ind为序列B中元素对应序列X中的索引形成的密钥序列。

步骤三：读取一要素F的空间数据，计算要素F中坐标点的个数m为923。 因为m>=n,则按照

,分为57组，并依次将每个分组中的每一坐标点F_i与F_j(其中，i=1,2,…,n；j=ind_i)进行置换。置换后的数据写回SO。

步骤四：循环步骤三，直至文件处理结束后，保存数据还原后的要素数据。

由上述实施例（图4）可知：数据经伪装处理后，虽仍为正确的shp数据，可以显示，但由于坐标点位置发生了变化，但由于坐标点位置发生了变化，数据本身的空间关系、可视化效果发生了较大变化。数据本身也发生了一定变化，对于数据精度质量要求较高的GIS矢量数据来说，这一处理显著降低了数据质量和数据使用价值，限制了非法拷贝或拦截数据的正常使用，达到一定的数据保护目的。只有合法用户获取到密钥文件，才能正确、无误地还原数据。

本发明实施例中仅以shp格式的面图层数据进行数据伪装与还原处理，该方法也可以适用于shp格式的线图层数据。

综上分析，本发明所采用的方法可以成功地应用于shp线、面图层数据的伪装与还原处理，一定程度上满足了GIS矢量线面图层数据的隐藏通信与安全传输需求。

Claims (1)

1.一种基于混沌变换的shp线面图层数据伪装与还原方法，包括以下过程：

（1）伪装过程：

步骤一：读取一GIS线面图层数据D，配置混沌置乱算法的混沌初值x₀、混沌因子μ及混沌序列长度n，并检查输入数据及配置参数的合法性；

步骤二：生成密钥序列：

（a）设定初始值x₀、混沌因子μ及混沌序列长度n，n为偶数，并根据下式产生混沌序列X=｛X_i，i=1,2,…,n｝；

X_n+1=μX_n-μX_n ²                (1)

（b）将混沌序列X进行升序排列后，得到序列B和序列ind,序列B为序列X升序排列后的序列，序列ind为序列B中元素对应序列X中的索引形成的密钥序列；

步骤三：读取一要素F的空间数据，计算要素F中坐标点的个数m：

（a）若m>=n,则按照                                                

,分为L组，并依次将每个分组中的每一坐标点F_i与F_j进行置换，其中，i=1,2,…,n；j=ind_i，置换后的数据写回S0；

（b）若m<n,则本要素不进行数据伪装处理；

   步骤四：循环步骤三，直至文件处理结束后，保存伪装后的数据到数据文件D＇；保存混沌初值x₀、混沌因子μ及混沌序列长度n到密钥文件K中；

（2）还原过程：

步骤一：读取已经伪装过的GIS线面图层数据D＇，根据密钥文件K读取并配置混沌置乱算法的混沌初值x₀、混沌因子μ及混沌序列长度n；

步骤二：生成密钥序列：

（a）由读取的初始值x₀、混沌因子μ及混沌序列长度n，n为偶数，并根据下式产生混沌序列X=｛X_i，i=1,2,…,n｝；

X_n+1=μX_n-μX_n ²                (2)

（b）将混沌序列X进行升序排列后，得到序列B和序列ind，序列B为序列X升序排列后的序列，序列ind为序列B中元素对应序列X中的索引形成的密钥序列；

步骤三：读取一要素F的空间数据，计算要素F中坐标点的个数m：

（a）若m>=n,则按照

,分为L组，并依次将每个分组中的每一坐标点F_i与F_j进行置换，其中，i=1,2,…,n；j=ind_i，置换后的数据写回S0；

（b）若m<n,则本要素不进行数据还原处理；

步骤四：循环步骤三，直至文件处理结束后，保存数据还原后的要素数据。

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