CN103793634B - 一种面向轨迹的在线流数据水印方法 - Google Patents

一种面向轨迹的在线流数据水印方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向轨迹的在线流数据水印方法，首先预定义程序执行的时空窗口；在水印嵌入过程中，随着地理位置流向时空窗口，在每个时空窗口中提取两个特征地理位置；其后求取两个地理位置间的欧氏距离，并依据该距离求取所需嵌入的水印位；最后通过轻微修改该距离嵌入水印。在水印检测过程中，随着地理位置流向时空窗口，在每个时空窗口中提取两个特征地理位置；其后求取两个地理位置间的欧氏距离，并依据该距离求取所承载的水印位；最后从该距离中提取水印位并重组水印，以申明版权。本发明给出了一种在线的轨迹数据水印嵌入方法，可以在数据采集之后立即向数据中嵌入版权信息，以在后续使用中，保护数据版权。

Description

一种面向轨迹的在线流数据水印方法
技术领域
本发明属于数字水印技术领域，尤其是涉及一种面向轨迹的在线流数据水印方法。
背景技术
移动定位技术的快速发展使海量轨迹数据的采集成为可能。在经过复杂而昂贵的采集过程之后，数据拥有者(如企业或者教育机构)往往需要外包数据用于获取利益或者科学研究。如何保障外包数据的版权归属成为了一个重要且具有挑战的问题。
数字水印是一种有效的版权保护技术，它通过轻微修改原始数据，将水印信息隐藏在原始数据中，进而可从数据中提取水印信息以申明版权。目前，数字水印已经被广泛应用于各种多媒体数据的版权保护，如音频文件、视频文件以及地理数据。
作为地理数据的一种特殊形式，地理数据水印方法可很好的保护轨迹数据的版权。该类方法在所有轨迹数据均已采集完成后，集中式的向轨迹数据中嵌入水印。然而，轨迹数据的应用往往需要数据的实时交互。即，轨迹数据的每个地理位置均需在采集后，需立刻传输给应用程序，以对应用的决策提供实时支持。例如出租车公司向乘客推送共乘候车点。在此类应用中，若使用已有的地理数据水印方法进行水印嵌入，则需在数据使用端进行水印嵌入，在数据使用者不可信时，无法真正的达到版权保护的目的。
发明内容
本发明主要是解决现有技术所存在的上述技术问题，提供了一种面向轨迹的在线流数据水印方法。
本发明所采用的技术手段是：一种面向轨迹的在线流数据水印方法，其特征在于：包括水印嵌入步骤和水印检测步骤；
首先定义：
轨迹数据T＝{<x1,y1,t1>,<x2,y2,t2>,...,<xn,yn,tn>}，其中，xi,yi为移动地物在时刻ti的位置的地理坐标，ti(i＝0,1,2,...)是TS的一个元素，TS是一个离散、可数的时间表，定义为TS＝{0,1,2,...}；一个坐标对Li＝(xi,yi)称为一个地理位置，ti称为地理位置(xi,yi)的时间；执行窗口PW为一个大小为N的连续空间，用于承载流入的N个地理位置；时间窗口TWm是一个大小为w的TS的连续子集，定义为TWm＝{w*m,...,(w+1)*m-1}，其中，m＝0,1,2,...；子轨迹Tm是轨迹T在TWm上的投影，定义为Tm＝{<xi,yi,ti>|ti∈TWm,<xi,yi,ti>∈T}；执行窗口的时间覆盖TC是TS的一个连续子集，定义为TC＝{tf,...,tl}，其中，tf和tl分别为当前执行窗口中第一个和最后一个地理位置的时间；
基于上述的定义，所述的水印嵌入步骤的具体实现包括以下子步骤：
步骤1.1：在当前执行窗口内获取特征位置，具体操作方法如下：
使用实时采集的地理位置充满执行窗口，对每个被当前执行窗口的时间覆盖TC所包含的时间窗口TWm(m＝0,1,2,...)，求取一个特征位置；若当前执行窗口中不存在或仅存在一个特征位置，清空执行窗口并重复步骤1.1；
步骤1.2：根据步骤1.1所求取的特征位置集合L＝{L1,L2,...,Lp},p≥2，对于每对特征位置(Li,Li+1),i＝1,2,...,p-1,依次嵌入一个水印位；
所述的水印检测步骤的具体实现包括以下子步骤：
步骤2.1：使用实时采集的地理位置充满执行窗口，对每个被当前执行窗口的时间覆盖TC所包含的时间窗口TWm(m＝0,1,2,...)，求取一个特征位置；若当前执行窗口中不存在或仅存在一个特征位置，清空执行窗口并重复步骤2.1；
步骤2.2：根据步骤2.1所求取的特征位置集合L＝{L1,L2,...,Lp},p≥2，对于每对特征位置(Li,Li+1),i＝1,2,...,p-1,依次检测一个水印位；
步骤2.3：根据步骤2.2所检测的水印位，对每个水印位投票并逐渐重组水印信息；判断：
若水印信息收敛，则以当前水印信息作为最终水印信息；
若水印信息发散，则清空执行窗口并重复步骤2.1。
作为优选，步骤1.1中所述的求取一个特征位置，其具体实现过程为：对于某个时间窗口TWm，以其中第一个位置Lw*m和最后一个位置L(w+1)*m-1间的连线为参考轴，求取其对应的子轨迹Tm上每个位置到参考轴间的距离，如果最远距离大于给定阈值α，则选取具有最远距离的位置作为特征位置。
作为优选，步骤1.2中所述的嵌入一个水印位，其具体实现过程为：给定水印序列W＝{w1,w2,...,wl}，对于某对特征位置(Li,Lj)，求取该位置对间的欧氏距离Dij；获取水印比特位b＝H(msb(Dij,β),k)mod l,其中H()是一种安全哈希函数，msb()是一种位操作函数，用于求取Dij的最高β位，k为安全密钥，mod为求余函数，l为水印序列长度；修改Dij的第γ位为水印位wb。
作为优选，步骤2.2中所述的检测一个水印位，其具体实现过程为：对于某对特征位置(Li,Lj)，求取该位置对间的欧氏距离Dij；获取水印比特位b＝H(msb(Dij,β),k)mod l；确定水印位wb的值为Dij第γ位的数值。
作为优选，步骤2.3中所述的对每个水印位投票并逐渐重组水印信息，其具体实现过程为：对步骤2.2中所检测的第b个水印位wb，若其数值为1，则为水印位wb投“1”票，若其数值为0，则投“0”票，并依据当前0或1的票数决定wb的最终值，票多者胜。
作为优选，步骤2.3中所述的水印信息收敛，则以当前水印信息作为最终水印信息，其收敛标准为每个水印位得到60次投票。
本发明的技术方案创造性地提出，在线流模型下的轨迹水印嵌入。因此，本发明具有如下优点：1.具有独创的实时性；2具有良好的鲁棒性；2.具有良好的安全性；3.具有良好的数据保真性；4.具有几何攻击抵抗能力；5.具有良好的稳定性。
附图说明
图1：为本发明实施例的水印嵌入流程图。
图2：为本发明实施例的水印检测流程图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述。
请见图1、图2，本发明所采用的技术方案是：一种面向轨迹的在线流数据水印方法，包括水印嵌入步骤和水印检测步骤；
首先定义：
轨迹数据T＝{<x1,y1,t1>,<x2,y2,t2>,...,<xn,yn,tn>}，其中，xi,yi为移动地物在时刻ti的位置的地理坐标，ti(i＝0,1,2,...)是TS的一个元素，TS是一个离散、可数的时间表，定义为TS＝{0,1,2,...}；一个坐标对Li＝(xi,yi)称为一个地理位置，ti称为地理位置(xi,yi)的时间；执行窗口PW为一个大小为N的连续空间，用于承载流入的N个地理位置；时间窗口TWm是一个大小为w的TS的连续子集，定义为TWm＝{w*m,...,(w+1)*m-1}，其中，m＝0,1,2,...；子轨迹Tm是轨迹T在TWm上的投影，定义为Tm＝{<xi,yi,ti>|ti∈TWm,<xi,yi,ti>∈T}；执行窗口的时间覆盖TC是TS的一个连续子集，定义为TC＝{tf,...,tl}，其中，tf和tl分别为当前执行窗口中第一个和最后一个地理位置的时间；
基于上述的定义，所述的水印嵌入步骤的具体实现包括以下子步骤：
步骤1.1：在当前执行窗口内获取特征位置，具体操作方法如下：
使用实时采集的地理位置充满执行窗口，对每个被当前执行窗口的时间覆盖TC所包含的时间窗口TWm(m＝0,1,2,...)，求取一个特征位置；若当前执行窗口中不存在或仅存在一个特征位置，清空执行窗口并重复步骤1.1；其中求取一个特征位置，其具体实现过程为：对于某个时间窗口TWm，以其中第一个位置Lw*m和最后一个位置L(w+1)*m-1间的连线为参考轴，求取其对应的子轨迹Tm上每个位置到参考轴间的距离，如果最远距离大于给定阈值α，则选取具有最远距离的位置作为特征位置。
步骤1.2：根据步骤1.1所求取的特征位置集合L＝{L1,L2,...,Lp},p≥2，对于每对特征位置(Li,Li+1),i＝1,2,...,p-1,依次嵌入一个水印位；其中嵌入一个水印位，其具体实现过程为：给定水印序列W＝{w1,w2,...,wl}，对于某对特征位置(Li,Lj)，求取该位置对间的欧氏距离Dij；获取水印比特位b＝H(msb(Dij,β),k)mod l,其中H()是一种安全哈希函数，msb()是一种位操作函数，用于求取Dij的最高β位，k为安全密钥，mod为求余函数，l为水印序列长度；修改Dij的第γ位为水印位wb。
所述的水印检测步骤的具体实现包括以下子步骤：
步骤2.1：使用实时采集的地理位置充满执行窗口，对每个被当前执行窗口的时间覆盖TC所包含的时间窗口TWm(m＝0,1,2,...)，求取一个特征位置；若当前执行窗口中不存在或仅存在一个特征位置，清空执行窗口并重复步骤2.1。
步骤2.2：根据步骤2.1所求取的特征位置集合L＝{L1,L2,...,Lp},p≥2，对于每对特征位置(Li,Li+1),i＝1,2,...,p-1,依次检测一个水印位；其中检测一个水印位，其具体实现过程为：对于某对特征位置(Li,Lj)，求取该位置对间的欧氏距离Dij；获取水印比特位b＝H(msb(Dij,β),k)mod l；确定水印位wb的值为Dij第γ位的数值。
步骤2.3：根据步骤2.2所检测的水印位，对每个水印位投票并逐渐重组水印信息，即对步骤2.2中所检测的第b个水印位wb，若其数值为1，则为水印位wb投“1”票，若其数值为0，则投“0”票，并依据当前0或1的票数决定wb的最终值，票多者胜；并判断：
所述的水印信息收敛，即当每个水印位得到60次投票后，则以当前水印信息作为最终水印信息；
若所述的水印信息发散，则清空执行窗口并重复步骤2.1。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (6)

1.一种面向轨迹的在线流数据水印方法，其特征在于：包括水印嵌入步骤和水印检测步骤；
首先定义：
轨迹数据T＝{<x1,y1,t1>,<x2,y2,t2>,...,<xn,yn,tn>}，其中，xi,yi为移动地物在时刻ti的位置的地理坐标，ti(i＝0,1,2,...)是TS的一个元素，TS是一个离散、可数的时间表，定义为TS＝{0,1,2,...}；一个坐标对Li＝(xi,yi)称为一个地理位置，ti称为地理位置(xi,yi)的时间；执行窗口PW为一个大小为N的连续空间，用于承载流入的N个地理位置；时间窗口TWm是一个大小为w的TS的连续子集，定义为TWm＝{w*m,...,(w+1)*m-1}，其中，m＝0,1,2,...；子轨迹Tm是轨迹T在TWm上的投影，定义为Tm＝{<xi,yi,ti>|ti∈TWm,<xi,yi,ti>∈T}；执行窗口的时间覆盖TC是TS的一个连续子集，定义为TC＝{tf,...,tl}，其中，tf和tl分别为当前执行窗口中第一个和最后一个地理位置的时间；
基于上述的定义，所述的水印嵌入步骤的具体实现包括以下子步骤：
步骤1.1：在当前执行窗口内获取特征位置，具体操作方法如下：
使用实时采集的地理位置充满执行窗口，对每个被当前执行窗口的时间覆盖TC所包含的时间窗口TWm(m＝0,1,2,...)，求取一个特征位置；若当前执行窗口中不存在或仅存在一个特征位置，清空执行窗口并重复步骤1.1；
步骤1.2：根据步骤1.1所求取的特征位置集合L＝{L1,L2,...,Lp},p≥2，对于每对特征位置(Li,Li+1),i＝1,2,...,p-1,依次嵌入一个水印位；
所述的水印检测步骤的具体实现包括以下子步骤：
步骤2.1：使用实时采集的地理位置充满执行窗口，对每个被当前执行窗口的时间覆盖TC所包含的时间窗口TWm(m＝0,1,2,...)，求取一个特征位置；若当前执行窗口中不存在或仅存在一个特征位置，清空执行窗口并重复步骤2.1；
步骤2.2：根据步骤2.1所求取的特征位置集合L＝{L1,L2,...,Lp},p≥2，对于每对特征位置(Li,Li+1),i＝1,2,...,p-1,依次检测一个水印位；
步骤2.3：根据步骤2.2所检测的水印位，对每个水印位投票并逐渐重组水印信息；判断：
若水印信息收敛，则以当前水印信息作为最终水印信息；
若水印信息发散，则清空执行窗口并重复步骤2.1。
2.根据权利要求1所述的面向轨迹的在线流数据水印方法，其特征在于：步骤1.1中所述的求取一个特征位置，其具体实现过程为：对于某个时间窗口TWm，以其中第一个位置Lw*m和最后一个位置L(w+1)*m-1间的连线为参考轴，求取其对应的子轨迹Tm上每个位置到参考轴间的距离，如果最远距离大于给定阈值α，则选取具有最远距离的位置作为特征位置。
3.根据权利要求1所述的面向轨迹的在线流数据水印方法，其特征在于：步骤1.2中所述的嵌入一个水印位，其具体实现过程为：给定水印序列W＝{w1,w2,...,wl}，对于某对特征位置(Li,Lj)，求取该位置对间的欧氏距离Dij；获取水印比特位b＝H(msb(Dij,β),k)mod l,其中H( )是一种安全哈希函数，msb( )是一种位操作函数，用于求取Dij的最高β位，k为安全密钥，mod为求余函数，l为水印序列长度；修改Dij的第γ位为水印位wb。
4.根据权利要求1所述的面向轨迹的在线流数据水印方法，其特征在于：步骤2.2中所述的检测一个水印位，其具体实现过程为：对于某对特征位置(Li,Lj)，求取该位置对间的欧氏距离Dij；获取水印比特位b＝H(msb(Dij,β),k)mod l；确定水印位wb的值为Dij第γ位的数值。
5.根据权利要求4所述的面向轨迹的在线流数据水印方法，其特征在于：步骤2.3中所述的对每个水印位投票并逐渐重组水印信息，其具体实现过程为：对步骤2.2中所检测的第b个水印位wb，若其数值为1，则为水印位wb投“1”票，若其数值为0，则投“0”票，并依据当前0或1的票数决定wb的最终值，票多者胜。
6.根据权利要求1所述的面向轨迹的在线流数据水印方法，其特征在于：步骤2.3中所述的水印信息收敛，则以当前水印信息作为最终水印信息，其收敛标准为每个水印位得到60次投票。
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