CN104657669A - 一种精度可控的线面地理要素信息伪装与还原方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种精度可控的线面地理要素的信息伪装与还原方法，包括如下过程：(1)针对线面类型GIS矢量数据伪装过程，包括初始伪装点的计算、精度控制伪装点的计算等步骤；(2)针对线面类型GIS矢量数据还原过程，包括伪装点的还原、精度控制伪装点的遍历、删除等过程。本发明的方法具有较高的隐蔽性和不受容量限制的优势，在隐藏秘密信息存在性的基础上，可有效保障秘密数据在数据传输、隐藏通信中的安全性。

Description

一种精度可控的线面地理要素信息伪装与还原方法

技术领域

本发明属于地理信息安全领域，具体涉及一种精度可控的线面地理要素的信息伪装与还原的方法。

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。在对秘密GIS矢量数据信息内容隐藏的基础上，进一步隐藏秘密信息的存在，是当前地理信息安全研究与应用的重点。

目前，检索到相关的矢量地理数据信息伪装方法的专利(如CN 102393895 A，CN 102411695A)，由于未重视伪装过程中的精度控制和宏观拓扑特征的保持，并且伪装数据线条边缘凹凸不平以及空间关系相对混乱，导致矢量地理数据伪装的不可察觉特性较低，难以满足矢量地理数据信息伪装的基本要求。

发明内容

本发明的目的在于：提出一种针对GIS线面地理要素的伪装与还原方法，利用用户初始参数为密钥生成混沌序列对矢量地理数据进行初步伪装处理，进一步将伪装范围控制在用户给定的精度内，且空间拓扑关系得到保持。能有效保障涉密GIS线面图层数据在数据传输、隐藏通信中的安全性。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种精度可控的线面地理要素信息伪装与还原方法，包括如下步骤：

(一)线面类型GIS矢量数据伪装过程

步骤11：加载一幅线面类型的GIS矢量地图数据R，输入用户参数q作为混沌系统的初值，q∈(0,1)，输入用户伪装精度数值a,a>0,存为密钥文件keyFile；

步骤12：读取数据R中第i个要素中的点,记为集合P_i＝{P_ij|j＝1,2,…,n}，P_i经伪装处理后生成的点集合记为P_i'＝{P_ij'|j＝1,2,…,k}，其中，i＝1,2,…,m，m为要素个数，n为集合P_i中点的个数，k为P_i'集合中点的个数；

步骤13：根据公式(1)，生成混沌序列Q_i，Q_i＝{Q_ij|j＝1,2,…,n-2}，其中，k表示混沌系数，且3.5699≤K≤4；

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{i1}=q\\ Q_{i(j+1)}=k*Q_{\mathrm{ij}}-k*{Q_{\mathrm{ij}}}^2\end{array}\right.---\left(1\right)$

步骤14：将点P_i1添加到集合P_i'中，根据公式(2)、(3)计算初始伪装点P_ij'的坐标值，并添加到点集合P_i'中，其中j＝2,3,..,n-1，

$\left\{\begin{array}{c}{D}_x=x_{\mathrm{ij}}-x_{i(j-1)}\\ D_y=y_{\mathrm{ij}}-y_{i(j-1)}\end{array}\right.---\left(2\right)$

$\left\{\begin{array}{c}{x_{\mathrm{ij}}}^{\′}=x_{i(j-1)}+Q_{i(j-1)}*D_x\\ {y_{\mathrm{ij}}}^{\′}=y_{i(j-1)}+Q_{i(j-1)}*D_y\end{array}\right.---\left(3\right)$

步骤15：根据公式(4)计算初始伪装点P_ij'与原始点P_ij的距离d_ij，如果d_ij≤a，则初始伪装点P_ij'满足精度要求，点P_ij的伪装处理完成，转向步骤17；否则,表示初始伪装点P_ij'不满足精度要求，转向步骤16进一步处理；

$d_{\mathrm{ij}}=\sqrt{{({x_{\mathrm{ij}}}^{\′}-x_{\mathrm{ij}})}^2+{({y_{\mathrm{ij}}}^{\′}-y_{\mathrm{ij}})}^2}---\left(4\right)$

步骤16：计算精度控制伪装点P_ij″坐标值，添加到点集合P_i'中，

(a)创建临时点集合P_ti＝{p_ti|i＝1,2,…,s}，并且将初始伪装点P_ij'赋值给P_t1；

(b)根据公式(4)计算原始点P_ij与P_i(j-1)之间的距离d_i(j-1)；

(c)根据公式(4)分别计算点p_ti到原始点P_i(j-1)与P_ij之间的距离d_t(j-1)、d_tj；

(d)根据公式(5)、(6)、(7)，计算临时点p_ti(i＝2,…,s)的坐标值(x_ti,y_ti)；

$c=\frac{d_{t(j-1)}+a}{d_{i(j-1)}}---\left(5\right)$

x_ti＝x_i(j-1)+c*D_x     (6)

y_ti＝y_i(j-1)+c*D_y     (7)

(e)判断d_tj与a的关系，如果d_tj≤a，表示点p_ti满足精度要求，则将p_ti赋值给P_ij″,添加到点集合P_i'中,并将P_in添加集合P_i'中，转向步骤17，否则循环执行步骤16(c)到16(e)；

步骤17：重复步骤12至步骤16，直到实现对每个要素的伪装处理，保存伪装后的数据文件为R'；

(二)线面类型GIS矢量数据还原过程

步骤21：打开伪装后的矢量数据文件R'，打开密钥文件KeyFile；

步骤22：读取数据文件R'中第i个要素中的点,记为集合P_i'＝{P_ij'|j＝1,2,…,k}，P_i'中点的坐标记为P_ij'(x_ij',y_ij'),k为第i个要素中点的个数；

步骤23：根据公式(1)，生成混沌序列Q_i，Q_i＝{Q_ik|k＝1,2,…,n-2}；

步骤24：计算P_i'点集合经还原处理后的点集合P_i，记为P_i＝{P_ij|j＝1,2,…,n}，P_i中的点坐标记为P_ij(x_ij,y_ij)，其中n为集合P_i中点的个数；(a)将点P_i1'添加到集合P_i中；(b)根据公式(8),计算点P_ij'还原后的坐标值P_ij(x_ij,y_ij)，并添加到点集合P_i中，其中1<j<n：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{ij}}=\frac{{x_{\mathrm{ij}}}^{\&prime;}-(1-Q_{\mathrm{ik}})x_{i(j-1)}}{Q_{\mathrm{ik}}}\\ y_{\mathrm{ij}}=\frac{{y_{\mathrm{ij}}}^{\&prime;}-(1-Q_{\mathrm{ik}})y_{i(j-1)}}{Q_{\mathrm{ik}}}\end{array}\right.---\left(8\right)$

(c)根据公式(9)、(10)、(11)计算λ、ρ及j的取值；如果j<n,转向步骤(b)，否则转向步骤(d)，

$\mathrm{\&lambda;}=\frac{x_{\mathrm{ij}}-x_{i(j-1)}}{{x_{i(j+1)}}^{\&prime;}-x_{i(j-1)}}---\left(9\right)$

$\mathrm{\&rho;}=\frac{y_{\mathrm{ij}}-y_{i(j-1)}}{{y_{i(j+1)}}^{\&prime;}-y_{i(j-1)}}---\left(10\right)$

其中，λ是向量与向量横坐标的比值，ρ是向量与向量纵坐标的比值,为用户指定的误差阈值；(d)将点P_in'添加到集合P_i中；

步骤25：重复步骤22至步骤24，直到实现对每个要素的还原处理，保存还原后的数据文件为R。

本发明通过对每个涉密线面要素中的坐标在相邻点组成的线段上随机移动生成伪装点坐标的方法，将伪装范围控制在用户指定的精度范围内，使伪装后的数据在整体形态上保持与原始数据的相似性，局部形态上保持与原始数据的不一致性，保证了整体伪装与局部伪装相结合的原则，从视觉上提高了伪装的隐蔽性，并且可避免传统伪装中嵌入容量过低的问题，在一定程度上可满足GIS矢量数据的通信隐藏和安全传输需求。本发明的方法具有较高的隐蔽性和不受容量限制的优势，在隐藏秘密信息存在性的基础上有效保障秘密数据在数据传输、隐藏通信中的安全性。

附图说明

图1是本发明方法的流程图，(a)为伪装流程图，(b)为还原流程图；

图2是本发明方法的整体原始数据和伪装后以及还原后数据示意图，(a)为原始地图，(b)为还原后地图，(c)为伪装后地图。

图3是本发明原始数据和伪装数据细节对比图，(a)为原始数据细节图，(b)为伪装后数据细节图,(c)为原始数据和伪装数据对比图，其中实线表示原始数据，虚线表示伪装后数据。

具体实施方式

本实施例选择shp格式矢量数据，针对数据的读取、伪装、还原的整个过程，进一步详细说明本发明。本实例选择中国1:400万省界线图层数据。

(一)伪装过程

步骤11：加载中国省界图线图层数据，输入用户参数q＝0.82作为混沌系统的初值，输入精度控制范围a＝0.05,存为密钥文件keyFile。

步骤12：读取R中当前线要素中的点集P₁＝{(121.48844146728516,53.332649230957031)，(121.49738311767578,53.321044921875)，…，(125.35986328125,51.609798431396484)}，n＝177。

步骤13：根据公式(1)，混沌序列Q₁＝{0.82,0.578592,…,0.62619031571787342},其长度为175。

步骤14：将该线要素中的首点(121.48844146728516,53.332649230957031)添加到点集合P₁'中。根据公式(2)、(3)计算原始点p₁₂的初始伪装点坐标P₁₂'(121.495773620，)，添加到点集合P₁'中。

步骤15：根据公式(4)计算初始伪装点P₁₂'与原始点P₁₂的距离d₁₂＝0.002636942257950547，该距离小于用户控制精度范围，则初始伪装点满足精度要求，转向步骤17。当计算原始点p₁₅(121.60125732421875,53.260086059570313)的初始伪装点得到p₁₅'(121.54313960119903,53.299769070008971)，p₁₅'与原始点p₁₅的距离d₁₅＝0.070373368872546666,d₁₅>0.05,表示初始伪装点p₁₅'不满足精度要求，转向步骤16进一步处理。

步骤16：计算精度控制伪装点p₁₅″坐标值，添加到点集合P₁'中。

(a)创建临时点集合P_t1,并且将初始伪装点p₁₅'赋值给p_t1。

(b)根据公式(4)计算原始点P₁₅与P₁₄之间的距离d₁₄＝0.084345244640161146。

(c)根据公式(4)分别计算点p_t1到原始点P₁₄与P₁₅之间的距离d_t4＝0.013971875767614479、d_t5＝0.070373368872546666。

(d)根据公式(5)、(6)、(7)，计算临时点p_t2(121.58443201333648,53.271574448183685)。

(e)判断d_t5与a的关系，d_t5>a,循环执行步骤16(c)到16(e)。

步骤17：重复步骤12至步骤16，直到实现对每个要素的伪装处理，保存伪装后的数据文件为R'；

(二)还原过程

步骤21：打开伪装后的矢量数据R'，打开密钥文件KeyFile，读取混沌系统的初值0.82。

步骤22：读取数据文件R'中第1个要素中的点,记为集合P₁'＝{(121.48844146728516,53.332649230957031)，(125.35986328125,51.6097984313965)，(125.35986328125,51.609798431396484)}，n＝189。

步骤23：根据公式(1)，生成混沌序列Q₁＝{0.82,0.578592,…,0.97619593844206287},其长度为187。

步骤24：计算P₁'点集合经还原处理后的点集合P₁，m＝177；

(a)将点P₁₁'(121.48844146728516,53.332649230957031)添加到集合P_i中；

(b)根据公式(8),计算点P₁₂(121.49738311767578,53.321044921875028)，并添加到点集合P_i中：

(c)根据公式(9)、(10)、(11)得到λ＝0.83889717809681463、ρ＝0.73701883921207256及j＝j+1。转向步骤(b)。

(d)将点P₁₍₁₈₈₎'添加到集合P_i中；

步骤25：重复步骤22至步骤24，直到实现对每个要素的还原处理，保存伪装后的数据文件为R。

Claims (1)

1.一种精度可控的线面地理要素信息伪装与还原方法，其特征在于，包括如下步骤：

(一)线面类型GIS矢量数据伪装过程

步骤11：加载一幅线面类型的GIS矢量地图数据R，输入用户参数q作为混沌系统的初值，q∈(0,1)，输入用户伪装精度数值a,a>0,存为密钥文件keyFile；

步骤12：读取数据R中第i个要素中的点,记为集合P_i＝{P_ij|j＝1,2,…,n}，P_i经伪装处理后生成的点集合记为P_i'＝{P_ij'|j＝1,2,...,k}，其中，i＝1,2,…,m，m为要素个数，n为集合P_i中点的个数，k为P_i'集合中点的个数；

步骤13：根据公式(1)，生成混沌序列Q_i，Q_i＝{Q_ij|j＝1,2,…,n-2}，其中，k表示混沌系数，且3.5699≤K≤4；

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{i1}=q\\ Q_{i(j+1)}=k*Q_{\mathrm{ij}}-k*{Q_{\mathrm{ij}}}^2\end{array}\right.---\left(1\right)$

步骤14：将点P_i1添加到集合P_i'中，根据公式(2)、(3)计算初始伪装点P_ij'的坐标值，并添加到点集合P_i'中，其中j＝2,3,..,n-1，

$\left\{\begin{array}{c}{D}_x=x_{\mathrm{ij}}-x_{i(j-1)}\\ D_y=y_{\mathrm{ij}}-y_{i(j-1)}\end{array}\right.---\left(2\right)$

$\left\{\begin{array}{c}{x_{\mathrm{ij}}}^{\&prime;}=x_{i(j-1)}+Q_{i(j-1)}*D_x\\ {y_{\mathrm{ij}}}^{\&prime;}=y_{i(j-1)}+Q_{i(j-1)}*D_y\end{array}\right.---\left(3\right)$

步骤15：根据公式(4)计算初始伪装点P_ij'与原始点P_ij的距离d_ij，如果d_ij≤a，则初始伪装点P_ij'满足精度要求，点P_ij的伪装处理完成，转向步骤17；否则,表示初始伪装点P_ij'不满足精度要求，转向步骤16进一步处理；

$d_{\mathrm{ij}}=\sqrt{{({x_{\mathrm{ij}}}^{\&prime;}-x_{\mathrm{ij}})}^2+{({y_{\mathrm{ij}}}^{\&prime;}-y_{\mathrm{ij}})}^2}---\left(4\right)$

步骤16：计算精度控制伪装点P_ij″坐标值，添加到点集合P_i'中，

(a)创建临时点集合P_ti＝{p_ti|i＝1,2,...,s}，并且将初始伪装点P_ij'赋值给P_t1；

(b)根据公式(4)计算原始点P_ij与P_i(j-1)之间的距离d_i(j-1)；

(c)根据公式(4)分别计算点p_ti到原始点P_i(j-1)与P_ij之间的距离d_t(j-1)、d_tj；

(d)根据公式(5)、(6)、(7)，计算临时点p_ti(i＝2,…,s)的坐标值(x_ti,y_ti)；

$c=\frac{d_{t(j-1)}+a}{d_{i(j-1)}}---\left(5\right)$

x_ti＝x_i(j-1)+c*D_x                      (6)

y_ti＝y_i(j-1)+c*D_y                           (7)

(e)判断d_tj与a的关系，如果d_tj≤a，表示点p_ti满足精度要求，则将p_ti赋值给P_ij″,添加到点集合P_i'中,并将P_in添加集合P_i'中，转向步骤17，否则循环执行步骤16(c)到16(e)；

步骤17：重复步骤12至步骤16，直到实现对每个要素的伪装处理，保存伪装后的数据文件为R'；

(二)线面类型GIS矢量数据还原过程

步骤21：打开伪装后的矢量数据文件R'，打开密钥文件KeyFile；

步骤22：读取数据文件R'中第i个要素中的点,记为集合P_i'＝{P_ij'|j＝1,2,…,k}，P_i'中点的坐标记为P_ij'(x_ij',y_ij'),k为第i个要素中点的个数；

步骤23：根据公式(1)，生成混沌序列Q_i，Q_i＝{Q_ik|k＝1,2,…,n-2}；

步骤24：计算P_i'点集合经还原处理后的点集合P_i，记为P_i＝{P_ij|j＝1,2,…,n}，P_i中的点坐标记为P_ij(x_ij,y_ij)，其中n为集合P_i中点的个数；(a)将点P_i1'添加到集合P_i中；

(b)根据公式(8),计算点P_ij'还原后的坐标值P_ij(x_ij,y_ij)，并添加到点集合P_i中，其中1<j<n：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{ij}}=\frac{{x_{\mathrm{ij}}}^{\&prime;}-(1-Q_{\mathrm{ik}})x_{i(j-1)}}{Q_{\mathrm{ik}}}\\ y_{\mathrm{ij}}=\frac{{y_{\mathrm{ij}}}^{\&prime;}-(1-Q_{\mathrm{ik}})y_{i(j-1)}}{Q_{\mathrm{ik}}}\end{array}\right.---\left(8\right)$

(c)根据公式(9)、(10)、(11)计算λ、ρ及j的取值；如果j<n,转向步骤(b)，否则转向步骤(d)，

$\mathrm{\&lambda;}=\frac{x_{\mathrm{ij}}-x_{i(j-1)}}{{x_{i(j+1)}}^{\&prime;}-x_{i(j-1)}}---\left(9\right)$

$\mathrm{\&rho;}=\frac{y_{\mathrm{ij}}-y_{i(j-1)}}{{y_{i(j+1)}}^{\&prime;}-y_{i(j-1)}}---\left(10\right)$

其中，λ是向量与向量横坐标的比值，ρ是向量与向量纵坐标的比值,为用户指定的误差阈值；

(d)将点P_in'添加到集合P_i中；

步骤25：重复步骤22至步骤24，直到实现对每个要素的还原处理，保存还原后的数据文件为R。