CN103903218B - 用于公开验证所有权的鲁棒地理数据水印方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于公开验证所有权的鲁棒地理数据水印方法，包括水印嵌入过程和水印检测过程，所述水印嵌入过程包括对于原始的地理数据集中每个地物分别计算出一个相应的地物标识，将地物划分分组，将版权信息块分别隐藏到分组中，为各分组分别生成一个对应的验证向量集，将验证向量集作为公钥随同地理数据集的产品一起发布；所述水印嵌入过程包括生成临时公钥，依据临时公钥和公钥计算用户版权信息，将提取出的用户版权信息和公开发布的版权信息进行比较，如果相同则能申明该数据版权，否则不能。本发明能有效抵抗常见的地理数据水印攻击方式，且水印检测时无需密钥，可公开、重复验证数据所有权。该方法不会修改原始数据，不会降低原始数据的质量。

Description

用于公开验证所有权的鲁棒地理数据水印方法

技术领域

本发明属于数据安全领域，特别是涉及一种可公开验证所有权的鲁棒地理数据水印方法。

背景技术

地理数据是地理信息系统的基础，绝大部分GIS应用都离不开地理数据(本发明关注矢量地理数据类型，包括点、线、面三种要素)。而构建和维护地理数据是一项复杂工程，它包括数据的采集、数字化、矢量化、规范化、结构化及数据管理维护等过程，这些过程离不开专业的技术人才和设备，需耗费大量的物力和财力。因此，地理数据是数据生产者的宝贵财富。但由于其电子数据特性，非常容易被拷贝，一旦地理数据被出售，非法拷贝就难以避免，这损害了数据生产者的利益，严重情况下可能危及国家信息安全。众所周知，数字水印技术可用来保护数字产品的知识产权，它通过轻微修改原始数据，将版权信息隐藏在原始数据中。

针对地理数据版权保护问题，近年来国内外学者提出了许多地理数据水印方法，较好地实现地理数据的版权保护。但存在以下不足：

（1）综合鲁棒性有待提高。

水印算法鲁棒性是水印信息在遭受水印攻击操作下的存活能力。水印攻击通常是在确保数据可用性的前提下，以删除或破坏水印信息为目的，对水印化数据实施数据操作或变换等。常见的地理数据水印攻击方式包括3类：几何攻击、顶点攻击和元组攻击。几何攻击是针对地理数据库坐标系的攻击方式，包括3种：平移、旋转和缩放，通常引起顶点坐标发生较大改变；元组攻击是针对元组粒度的攻击方式，包括3种：元组删除(裁剪)、元组增加和元组修改；顶点攻击是针对顶点粒度的攻击方式，包括3种：顶点删除(化简)、顶点修改(噪音扰动)和顶点插入(顶点插值)。化简通常采用道格拉斯-普克算法删除地理对象中一些不重要的顶点；噪音扰动主要来自日常的地理数据操作如格式转换，或攻击者有意添加少量噪音引起顶点坐标发生轻微改变。顶点插值是通过曲线拟合的方式向地理对象上添加一些不重要的顶点。一般来说，噪音攻击和顶点插值攻击的幅度小于数据精度。地理数据水印算法鲁棒性通常是指水印算法抵抗以上3类（9种）攻击的能力。目前地理数据水印算法大多擅长抵抗某几种攻击，国内外尚无地理数据水印方法能同时抵抗这3类攻击。

（2）难以公开、重复验证地理数据所有权

现有地理数据水印技术都属于私有水印，即水印检测依赖秘密参数（由于密钥是一种最重要的秘密参数，因此下文以密钥代替秘密参数），只有那些掌握密钥的人，如数据所有者或者被授权的人才能检测水印信息并证明地理数据的版权信息。一旦出现版权纠纷，为了申明版权，密钥必须公开。密钥一旦公开就不可避免被不诚实的人掌握并可能用于破坏或删除其他水印数据版本的水印信息，甚至嵌入无关的版权信息，导致版权保护失效，这样会给地理数据所有者带来巨大的经济损失。另外，数据使用者作为终端用户，希望在购买或使用数据之前能方便地验证数据来源，以确保其使用的数据是正确的、合法的。由于水印检测密钥对于数据使用者是保密的，因此，现有地理数据水印方法很难公开、可重复地验证地理所有权，这在很大程度上挫伤了数据使用者购买和使用该数据的积极性和信心。

（3）水印嵌入导致地理数据失真

现有大多地理数据水印方法通过在数据精度范围内轻微修改原始数据来嵌入水印信息。虽然因水印嵌入导致的数据修改幅度较小，但同时也降低了地理数据的质量。

发明内容

为了克服现有地理数据水印方法综合鲁棒性不高、不能有效支持公开验证所有权以及水印嵌入导致地理数据质量降低的缺陷，本发明提供一种可公开验证所有权的、鲁棒地理数据水印方法。

本发明所采用的技术方案是一种用于公开验证所有权的鲁棒地理数据水印方法，包括水印嵌入过程和水印检测过程，

所述水印嵌入过程包括以下步骤，

步骤A1，设地理数据集D中包括n个地物P₁,P₂,…,P_n，对于原始的地理数据集D中每个地物P_i，i的取值为1,2,…,n，分别计算出一个相应的地物标识PID_i；

步骤A2，将地理数据集D中所有地物划分为m个分组{G₁,G₂,…,G_m}，

划分实现方式为，对于任意地物P_i，以相应地物标识PID_i作为种子构造伪随机数发生器R，取其整数序列的第一个整数，记为firstInteger(R)，对分组数m取模划分如下，

grpNum＝firstInteger(R)modm (式一)

其中，PID_i为地物标识，地物P_i被划分到第grpNum个分组中，每个分组中平均包含V=n/m个地物；

步骤A3，设版权信息W={W₁,W₂,…,W_m}，将版权信息块W_j分别隐藏到分组G_j中，j=1,2,…,m，为各分组G₁,G₂,…,G_m分别生成一个对应的验证向量集，最终生成与地理数据集对应的验证向量集B(b₁,b₂,…b_n)，b₁,b₂,…b_n是与地物P₁,P₂,…,P_n分别相应的验证向量，将B(b₁,b₂,…b_n)作为公钥随同地理数据集D的产品一起发布；

隐藏方式为，设对某分组G_j中任意地物P_jv，将生成一个对应的验证向量b_jv；验证向量b_jv包括向量标识和验证位串，其中向量标识b_jv.ID和地物P_jv的地物标识PID_jv相同，地物P_jv的验证位串b_jv.bs根据地物P_jv和版权信息块W_j计算如下，

(式二)

其中，len为哈希值长度；

所述水印嵌入过程包括以下步骤，

步骤B1，设有待验证版权的地理数据集D’中包括n’个地物，生成临时公钥A(a₁,a₂,…,a_n’)，a₁,a₂,…,a_n’是与地理数据集D’中n’个地物分别相应的临时验证向量，

生成临时验证向量的实现方式为，对于地理数据集D’中每个地物P_i，i的取值为1,2,…,n’，分别计算出一个相应的地物标识PID_i；令临时验证向量a_i中向量标识a_i.ID=PID_i，临时验证向量a_i中验证位串a_i.bs=hash(PID_i,len)；

步骤B2，依据临时公钥A(a₁,a₂,…,a_n’)和公钥B(b₁,b₂,…b_n)计算用户版权信息W’，包括以下子步骤，

步骤B2.1，找出临时公钥A(a₁,a₂,…,a_n’)和公钥B(b₁,b₂,…b_n)中向量标识相同的相应向量，构造验证向量对；

步骤B2.2，将验证向量对进行分组，

分组实现方式为，设有验证向量对(b_i,a_i)，以向量对的一个向量标识作为种子构造伪随机数发生器R，取其整数序列中第一个整数记为firstInteger(R)，计算grpNum=firstInteger(R)modm，grpNum为该验证向量对所属的分组号；

步骤B2.3，按验证向量分组提取版权信息，

设第j个验证向量分组VVG_j包含V’个验证向量对，j=1,2,…,m，设VVG_j中有某验证向量对(b_jv,a_jv)，相应隐藏的版权信息tw_jv通过两个验证向量的验证位串b_jv.bs、a_jv.bs的异或操作求取如下，

(式三)

遍历VVG_j中所有的验证向量对，得到一组版权信息TW_j={tw_j1,tw_j2,…,tw_jV’}，对TW_j中二进制串遵循少数服从多数原则按位进行投票，得到验证向量分组VVG_j对应的版权信息块W_j’；

步骤B2.4，将每个验证向量分组相应的版权信息块W₁’,W₂’,…,W_m’进行合并，得到检测出的用户版权信息W’；

步骤B3，验证版权信息，包括将提取出的用户版权信息W’和公开发布的版权信息W进行比较，如果相同则能申明该数据版权，否则不能。

而且，步骤A1和步骤B1中，计算地物P_i的相应地物标识PID_i的实现方式如下，

1）对于任意地物P_i，i的取值为1,2,…,n，首先计算地物P_i起点与终点之间的距离L_i，

(式四)

p_i1和p_il分别表示地物P_i的起点和终点，p_i1、p_il分别对应二维坐标(p_i1.x,p_i1.y),(p_il.x,p_il.y)；

2）找出地物P_i中距离其起点与终点之间连线最远的点，设该点为p_ik，根据p_ik到连线的垂足O，计算p_ik到连线的距离，记为D_i；

3）将D_i与L_i的比值的最高h位作为地物P_i的地物标识，记为PID_i，

(式五)

msb()函数表示取数值对象的高位部分，h为预设数值。

本发明能有效抵抗常见的地理数据水印攻击方式，且水印检测时无需密钥，可公开、重复验证数据所有权。该方法不会修改原始数据，不会降低原始数据的质量。

附图说明

图1为本发明实施例的水印嵌入示意图。

图2为本发明实施例的水印检测示意图。

图3为本发明实施例线类地物的地物标识计算示意图。

图4为本发明实施例面类地物的地物标识计算示意图。

具体实施方式

具体实施时，本发明技术方案所提供流程可由本领域技术人员采用计算机软件技术实现自动运行。为了更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。

地理数据库实例可被定义为D={R,P}，其中R表示参考坐标系(如WGS84)，P={P₁,P₂,…,P_n}，表示n个线类或面类地物的集合。设任一面类地物P_i由一系列的顶点组成P_i={p_i1,p_i2,…,p_il}，包括l个顶点，可视为第l+1个顶点和第1个顶点重合，即p_il+1=p_i1；设任一线类地物P_i由一系列的顶点组成P_i={p_i1,p_i2,…,p_il}，包括l个顶点。i的取值范围为1,2,…,n。每个顶点对应一个二维坐标(x,y)。在地理数据库中，一个地物对应关系模式中的一个元组，但由于每个地物中包含的顶点个数不同，因此，一个地物对应关系模式中的一个变长元组。下文中术语“地物”或“地理对象”即指代关系数据库中的“元组”。

可公开验证所有权的地理数据水印方法包括两个部分：水印嵌入过程和水印检测过程。

与通过修改原始数据嵌入水印的传统地理数据水印嵌入方法不同，本发明中的水印嵌入过程不修改原始数据，而是将原始数据和用户版权信息进行计算，生成一个特定的公钥信息。水印嵌入过程实质上是通过水印嵌入建立地理数据、版权信息和公钥之间的关系。

参见图1，本发明实施例的水印嵌入过程包括根据原始数据D={R,P₁,P₂,…,P_n}、版权信息W，进行水印嵌入计算，得到公钥B(b₁,b₂,…,b_n)。水印嵌入完成后，地理数据所有者将用户版权信息和公钥随同该地理数据一同发布出去。

设用户版权信息W，其二进制形式长度为|W|。将用户版权信息W划分为m个长度为len的二进制版权信息块{W₁,W₂,…,W_m}。W是对所有用户公开的。地理数据集D={R,P}，R表示坐标系，P包含n个地物{P₁,P₂,…,P_n}。水印嵌入算法根据D中的n个地物信息和用户版权信息W，生成一个二进制验证向量集合B(b₁,b₂,…b_n)。生成原则是B中的每个向量对应数据集D中每个地物。每一向量包括两部分：向量标识和固定长度的二进制串，其中向量标识和地物标识一致，固定长度的二进制串由相应的地物标识和某个用户版权信息块生成。

实施例的水印嵌入过程包括以下子步骤：

步骤A1：计算地物标识

对于每个地物，为其计算出一个地物标识。地物可以分为线类型和面类型地物。本方法中，线类型地物与面类型地物的标识计算方法类似。实施例的具体计算过程如下：

1）对于地物P_i，i的取值为1,2,…,n，首先计算其起点与终点之间的距离L_i，即起点与终点之间连线的长度，计算如下：

p_i1和p_il分别表示当前地物P_i的起点和终点，p_i1、p_il分别对应二维坐标(p_i1.x,p_i1.y)，(p_il.x,p_il.y)。

2）找出P_i中距离其起点与终点之间连线最远的点，设该点为p_ik，根据p_ik到连线的垂足O，计算p_ik到连线的距离，记为D_i。

3）计算地物标识。将D_i与L_i的比值的最高h位作为地物P_i的标识，记为PID_i，计算如下：

msb()函数表示取数值对象的高位部分。h为预设数值。关于h的选取，如果h太小，多个地物的高位部分可能重复，导致无法区分不同地物。建议h的取值原则如下：

（1）标识不同地物；

（2）h值尽可能小。

具体实施时，本领域技术人员可预先对每个地物顶点坐标进行统计，使PID_i满足以上两个原则，从而确定h的取值。

如图3、图4所示，某线类地物P_i={p_i1,p_i2,…,p_il-1,p_il}和某面类地物P_i={p_i1,p_i2,…,p_il-1,p_il}（p_il+1=p_i1）均可按以上地物标识的计算方法找到相应点p_ik，得到标识PID_i。

步骤A2：划分地物

将地理数据集D中所有地物划分为m个分组{G₁,G₂,…,G_m}，并满足对于和t有G_s∩G_t=Φ。G_s、G_t为其中任意两个不同分组。对于任意地物P_i，以其标识PID_i作为种子构造伪随机数发生器R，取其整数序列的第一个整数记为firstInteger(R)，并对分组数m取模进行划分，其方法如公式（3）所示。

grpNum＝firstInteger(R)modm (3)

其中，PID_i为地物标识，地物P_i被划分到第grpNum个分组中。每个分组中平均包含V=n/m个地物。

步骤A3：生成验证向量集

步骤A2中原始数据集D被划分为m个分组{G₁,G₂,…,G_m}，和版权信息W={W₁,W₂,…,W_m}相应。本方法将版权信息块W_j(j=1,2,…,m)分别隐藏到分组G_j(j=1,2,…,m)中，因为G_j平均包含V个地物，任一版权信息块W_j将被重复“嵌入”V次。

设某分组G_j={P_j1,P_j2,…,P_jV},对其中任意地物P_jv，将生成一个对应的验证向量b_jv，v的取值为1,2,…,V。P_j1,P_j2,…,P_jV是从{P₁,P₂,…,P_n}被划分到分组G_j的地物。验证向量包括两部分：向量标识和验证位串，其中向量标识和地物P_jv的地物标识PID_jv相同，地物P_jv的向量标识记为b_jv.ID，即b_jv.ID=PID_jv。地物P_jv的验证位串记为b_jv.bs，是由地物P_jv和版权信息块W_j计算得出，具体计算方法如公式（4）所示。

其中，len为哈希值长度；

遍历分组G_j中每个地物，为每个地物生成一个对应的验证向量，最终生成与该分组对应的验证向量集B_j。

遍历数据集D中每个分组，为每个分组生成一个对应的验证向量集，最终生成与该数据集对应的验证向量集B。

这样对于P中所有地物，经过水印嵌入可得到一个二进制向量集B(b₁,b₂,…b_n)，b₁,b₂,…b_n是与P₁,P₂,…,P_n分别相应的验证向量。将B作为公钥，随同地理数据集的产品一起发布，任意终端用户可随时获取，并通过水印检测方法来验证用户版权信息W。

水印检测过程是利用原始数据和与之相关的公钥来验证用户版权信息。实施例的地理数据水印检测过程如下：对于可疑地理数据，首先从地理数据中计算出临时公钥信息；然后根据临时公钥信息与发布的公钥信息，提取出隐藏在该可疑数据中的版权信息；最后将提取出的版权信息与发布的版权信息进行匹配，判断该可疑数据的版权信息是否与公开的版权信息相同，如果相同则判定该数据所有权正确，否则无法申明版权。

参见图2，实施例的水印检测过程包括根据待验证版权的数据D’={R’,P₁,P₂,…,P_n’}生成临时公钥A(a₁,a₂,…,a_n’)，根据临时公钥A(a₁,a₂,…,a_n’)与发布的公钥B(b₁,b₂,…,b_n)提取版权信息W’，与版权信息W匹配，得到版权信息验证结果。所述R’是地图的参考坐标系，地图的使用者可自行根据需要设定。由于原始数据、公钥和用户版权信息是公开的，数据所有者和使用者可随时验证数据所有权。

实施例的水印检测过程包括以下子步骤：

步骤B1：生成临时公钥

设有待验证版权的地理数据集D’={R’,P’}，其中P’={P₁,P₂,…,P_n’}。对于地理数据集D’，首先生成与之对应的临时公钥A。临时公钥与公钥B(b₁,b₂,…b_n)类似，是与数据集对应的验证向量集。验证向量的构成包括向量标识和验证位串。数据集D’对应的临时公钥A生成过程如下：

对于数据集P’中任意地物P_i，i的取值为1,2,…,n’，相应临时验证向量a_i的计算过程如下：a)采用与水印嵌入过程中步骤A1一致的方式计算地物P_i的地物标识，得到PID_i，则临时验证向量a_i中向量标识a_i.ID=PID_i；b)以PID_i为输入计算一个长度为len的哈希值，则临时验证向量a_i中验证位a_i.bs=hash(PID_i,len)。将数据集P’中所有地物按此遍历一遍，得到临时公钥A(a₁,a₂,…,a_n’)，临时公钥A也是二进制向量集。具体实施时，n’和水印嵌入过程的n不一定相等，待验证版权的地理数据中的地物数量有可能被有意或无意的增加或减少。

步骤B2：提取用户版权信息

在获取临时公钥A后，依据临时公钥A和公钥B计算用户版权信息W’。具体过程如下：

1）对于B和A，分别找出两集合中向量标识相同的向量，构造验证向量对。

2）将验证向量对进行分组。设有验证向量对(b_i,a_i)，以向量对的向量标识b_i.PID（或a_i.PID）作为种子，构造伪随机数发生器R，取其整数序列中第一个整数记为firstInteger(R)，对分组数m取模，即grpNum=firstInteger(R)mod m，grpNum即为该验证向量对所属的分组号。遍历所有验证向量对，将所有验证向量对划分到m个分组中。

3）按验证向量分组提取版权信息。由水印嵌入算法可知，一个地物分组中不同地物上嵌入的版权信息是相同的。此处验证向量分组方法和水印嵌入算法中的地物分组方法是一致的，分类依据都是地物标识。因此，属于同一验证向量分组中的所有验证向量中隐藏的版权信息是一样的。

假设第j个验证向量分组VVG_j包含V’个验证向量对，j=1,2,…,m；为计算其对应的版权信息块W_j’，需计算所有V’个验证向量对所隐藏的版权信息。假设某验证向量对(b_jv,a_jv)∈VVG_j，其隐藏的版权信息tw_jv为两个验证向量的验证位串b_jv.bs、a_jv.bs部分的异或操作结果，具体如公式（5）所示。

遍历VVG_j中所有的验证向量对，得到一组版权信息TW_j={tw_j1,tw_j2,…,tw_jV’}。从前文可知，tw_jv(v=1,…V’)是等长的二进制位串。对TW_j中二进制串遵循“少数服从多数”原则按位进行投票，得到验证向量分组VVG_j对应的版权信息块W_j’。

4）遍历所有验证向量分组，每个验证向量分组计算出一个版权信息块，然后将这些版权信息块W₁’,W₂’,…,W_m’进行合并，得到检测出的用户版权信息W’。

步骤B3：验证版权信息

将提取出的W’和公开发布的W进行比较，如果相同则能申明该数据版权，否则不能。为便于本领域技术人员理解本发明实施例的方法效果分析起见，进行分析如下：

1）鲁棒性分析

本水印方法的嵌入和检测过程都是以计算地物标识为起点。由于水印攻击操作可能破坏地物标识，因此本水印方法的鲁棒性依赖于地物标识计算。本方法采用地物中两个特定距离的比值的高位部分作为地物标识。首先，对于几何攻击，由于对地理数据的平移、旋转和缩放操作不改变两个特定距离的比值，因此地物标识具有几何攻击不变性，即本方法中的地物标识对几何攻击是鲁棒的；其次，由于本方法根据地物中3个特征点计算地物标识，而顶点攻击对3个特征点影响较小，而且本方法取两个距离比值的高位部分作为地物标识，增强了地物标识对顶点攻击的抵抗能力；第三，本方法基于地物标识对地物进行分组，并将版权信息重复嵌入到各个分组中。版权信息的重复嵌入为本方法抵抗元组攻击提供一定的缓冲，即插入、删除或修改一定比例的元组，分组中仍然保留有一部分含有正确版权信息的元组。

2）可公开验证性分析

本水印方法的嵌入和检测过程不依赖秘密参数，版权信息和公钥都是公开的，数据所有者或用户可随时运行水印检测方法来验证地理数据所有权信息。

3）保真性分析

由于本方法将原始数据和用户版权信息进行计算，生成一个特定的公钥信息，并没有直接修改原始数据，因此本方法能确保水印化数据的保真性。

Claims (2)

1.一种用于公开验证所有权的鲁棒地理数据水印方法，其特征在于：包括水印嵌入过程和水印检测过程，

所述水印嵌入过程包括以下步骤，

步骤A1，设地理数据集D中包括n个地物P₁,P₂,…,P_n，对于原始的地理数据集D中每个地物P_i，i的取值为1,2,…,n，分别计算出一个相应的地物标识PID_i；

步骤A2，将地理数据集D中所有地物划分为m个分组{G₁,G₂,…,G_m}，

划分实现方式为，对于任意地物P_i，以相应地物标识PID_i作为种子构造伪随机数发生器R，取其整数序列的第一个整数，记为firstInteger(R)，对分组数m取模划分如下，

grpNum＝firstInteger(R) mod m (式一)

其中，PID_i为地物标识，地物P_i被划分到第grpNum个分组中，每个分组中平均包含V＝n/m个地物；

步骤A3，设版权信息W＝{W₁,W₂,…,W_m}，将版权信息块W_j分别隐藏到分组G_j中，j＝1,2,…,m，为各分组G₁,G₂,…,G_m分别生成一个对应的验证向量集，最终生成与地理数据集对应的验证向量集B(b₁,b₂,…b_n)，b₁,b₂,…b_n是与地物P₁,P₂,…,P_n分别相应的验证向量，将B(b₁,b₂,…b_n)作为公钥随同地理数据集D的产品一起发布；

隐藏方式为，设对某分组G_j中任意地物P_jv，将生成一个对应的验证向量b_jv，v的取值为1,2,…,V；验证向量b_jv包括向量标识和验证位串，其中向量标识b_jv.ID和地物P_jv的地物标识PID_jv相同，地物P_jv的验证位串b_jv.bs根据地物标识PID_jv和版权信息块W_j计算如下，

其中，len为哈希值长度；

所述水印检测过程包括以下步骤，

步骤B1，设有待验证版权的地理数据集D’中包括n’个地物，生成临时公钥A(a₁,a₂,…,a_n’)，a₁,a₂,…,a_n’是与地理数据集D’中n’个地物分别相应的临时验证向量，

生成临时验证向量的实现方式为，对于地理数据集D’中每个地物P_i，i的取值为1,2,…,n’，分别计算出一个相应的地物标识PID_i；令临时验证向量a_i中向量标识a_i.ID＝PID_i，临时验证向量a_i中验证位串a_i.bs＝hash(PID_i,len)；

步骤B2，依据临时公钥A(a₁,a₂,…,a_n’)和公钥B(b₁,b₂,…b_n)计算用户版权信息W’，包括以下子步骤，

步骤B2.1，找出临时公钥A(a₁,a₂,…,a_n’)和公钥B(b₁,b₂,…b_n)中向量标识相同的相应向量，构造验证向量对；

步骤B2.2，将验证向量对进行分组，

分组实现方式为，设有验证向量对(b_i,a_i)，以向量对的一个向量标识作为种子构造伪随机数发生器R，取其整数序列中第一个整数记为firstInteger(R)，计算grpNum＝firstInteger(R)modm，grpNum为该验证向量对所属的分组号；

步骤B2.3，按验证向量分组提取版权信息，

设第j个验证向量分组VVG_j包含V’个验证向量对，j＝1,2,…,m，设VVG_j中有某验证向量对(b_jv,a_jv)，v＝1,…V’，相应隐藏的版权信息tw_jv通过两个验证向量的验证位串b_jv.bs、a_jv.bs的异或操作求取如下，

遍历VVG_j中所有的验证向量对，得到一组版权信息TW_j＝{tw_j1,tw_j2,…,tw_jV’}，对TW_j中二进制串遵循“少数服从多数”原则按位进行投票，得到验证向量分组VVG_j对应的版权信息块W_j’；

步骤B2.4，将每个验证向量分组相应的版权信息块W₁’,W₂’,…,W_m’进行合并，得到检测出的用户版权信息W’；

步骤B3，验证版权信息，包括将提取出的用户版权信息W’和公开发布的版权信息W进行比较，如果相同则能申明该数据版权，否则不能。

2.根据权利要求1所述用于公开验证所有权的鲁棒地理数据水印方法，其特征在于：步骤A1和步骤B1中，计算地物P_i的相应地物标识PID_i的实现方式如下，

1)对于任意地物P_i，i的取值为1,2,…,n，首先计算地物P_i起点与终点之间的距离L_i，

p_i1和p_il分别表示地物P_i的起点和终点，p_i1、p_il分别对应二维坐标(p_i1.x,p_i1.y),(p_il.x,p_il.y)；

2)找出地物P_i中距离其起点与终点之间连线最远的点，设该点为p_ik，根据p_ik到连线的垂足O，计算p_ik到连线的距离，记为D_i；

3)将D_i与L_i的比值的最高h位作为地物P_i的地物标识，记为PID_i，

msb()函数表示取数值对象的高位部分，h为预设数值。