CN105426710A - 一种基于空域排序的矢量地理数据精确认证方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于空域排序的矢量地理数据精确认证方法，属于地理信息安全的技术领域。本发明的方法基于脆弱水印理论，充分利用空间域内的排序规则，实现矢量地理数据的精确认证。主要包括如下过程：(1)自身标识水印信息生成过程，(2)排序水印信息生成过程，(3)脆弱水印嵌入过程，(4)脆弱水印提取与认证过程。本发明不仅能够判断数据是否经过篡改，而且还可以实现篡改定位，对修改、增加、删除等攻击均具有良好的认证效果。

Description

一种基于空域排序的矢量地理数据精确认证方法

技术领域

本发明属于地理信息安全技术领域，具体涉及一种基于空域排序的矢量地理数据精确认证方法。

背景技术

脆弱水印与鲁棒水印相对，鲁棒水印多用于数据版权的保护，而脆弱水印多用于数据的完整性认证。脆弱水印技术在数据保证一定精度的前提下，将脆弱水印嵌入到数据中。由于脆弱水印和含水印数据一起经历相同的变换，因此鉴定数据是否遭到篡改时，可以提取出脆弱水印来认证数据，同时可得出篡改位置，甚至是攻击类型等。

数据的完整性认证包含精确性认证和选择性认证两种。选择性认证只是需要对显著的篡改提供检测和定位，而精确性认证则是对数据发生任何攻击都要进行认证，不允许数据发生一丝一毫的变化。基于脆弱水印的精确认证技术是对矢量地理数据进行认证的有效手段，不但可以判断出矢量地理数据是否经过了篡改，而且还可以确定攻击类型甚至是对篡改位置进行定位。

现有的认证技术并不能够定位出所有的篡改。例如，王奇胜(测绘科学技术学报，Vol.29，No.3，218-221,2012年)等提出了一种精确认证的矢量地理数据脆弱水印算法，利用数据自身的特征生成水印并将相邻点的水印信息嵌入到数据点上，将所有的数据点串了起来。该算法能够正确的检测出篡改并定位到数据点。但是当检测删除的要素时，该算法只能够定位到删除要素“串”的两端，并不能检测出所有删除的要素。

此外，一些基于分块的认证技术，它们能够实现定位到块，但这离精确定位还有距离，而且分块的结果极易受删除攻击的影响。郑良斌(计算机应用研究，Vol.28，No.10,3820-3822,2011年)等将矢量地理数据的要素以数据点的个数为依据进行分块，并以块为单位进行水印嵌入。该方法实现了验证矢量地理数据的完整性和将篡改定位能力精确到块。李莎莎(测绘通报，Vol.11,101-105,2013年)等结合混沌映射技术及GIS矢量数据的特点，提出一种基于脆弱水印的GIS矢量数据的完整性认证方法。该方法也能够有效的验证矢量数据的完整性，而且还能够确定篡改位置和篡改程度，但定位到块的劣势依然存在。任娜(地球信息科学学报，Vol.17，No.2,166-171,2015年)等提出了一种点约束分块的矢量地理数据精确认证算法，在认证过程中，采用点约束的方法对矢量地理数据进行分块，并对每块数据进行排序从而建立要素间的关系，可以有效判别数据的篡改类型和进行定位。

发明内容

本发明的目的在于：针对矢量地理数据在使用与传输过程中可能存在被恶意篡改的问题，提出一种针对矢量地理数据的脆弱水印认证算法，解决矢量地理数据的精确性认证问题。

为了实现上述发明目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于空域排序的矢量地理数据精确认证方法，包括以下步骤：

(一)自身标识水印信息生成

步骤一：对数据点V_i(x_i,y_i)来说，首先计算出其横坐标x_i和纵坐标y_i的二进制形式，分别记作(x_i)₂和(y_i)₂；

步骤二：依次取出(x_i)₂序列的奇数位和(y_i)₂序列的偶数位组成一个新的二进制序列，并将其转换为浮点数v_i；

步骤三：使用公式(1)从浮点数v_i中计算出数据点的自身标识信息W_i，

其中符号表示下取整，n表示水印信息的比特位数；

(二)排序水印信息生成

步骤一：按照每个数据点V_i(x_i,y_i)的横坐标x_i的大小进行排序，当横坐标x_i相同时再按照纵坐标y_i的大小进行横坐标排序；

步骤二：按照每个数据点V_i(x_i,y_i)的纵坐标y_i的大小进行排序，当纵坐标y_i相同时再按照横坐标x_i的大小进行纵坐标排序；

步骤三：按照每个数据点V_i(x_i,y_i)距直线y＝x的距离进行排序，当距离相同时再按照横坐标x_i的大小进行距直线y＝x距离排序；

步骤四：按照每个数据点V_i(x_i,y_i)距直线y＝-x的距离进行排序，当距离相同时再按照横坐标x_i的大小进行距直线y＝-x距离排序；

(三)脆弱水印嵌入

步骤一：自身标识信息嵌入，计算点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)中每一个数据点V_i的自身标识信息W_i，并将自身标识信息W_i嵌入到数据点V_i中；

步骤二：横坐标排序信息嵌入，将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照横坐标排序信息X_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息X_i；

步骤三：纵坐标排序信息嵌入，将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照纵坐标排序信息Y_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息Y_i；

步骤四：距直线y＝x的距离排序信息嵌入，将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照距直线y＝x的距离排序信息α_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息α_i；

步骤五：距直线y＝-x的距离排序信息嵌入，将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照距直线y＝-x的距离排序信息β_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息β_i；

步骤六：保存嵌入脆弱水印信息后的矢量地理数据；

(四)脆弱水印提取与认证

水印提取是水印嵌入的逆过程，认证过程则是将提取出的水印信息与重新计算出的水印信息做比较，从而认证增加攻击和删除攻击；将从嵌入水印的矢量地理数据中提取点序列记作V′_i(V′₁,V′₂,...,V′_n)，

步骤一：自身标识信息提取与认证，从数据点V′_i取出其自身标识信息W_i，并重新计算出其自身标识信息W′_i；若W′_i＝W_i，则数据点V′_i为原始点，即未经过任何修改的点；若W′_i≠W_i，则数据点V′_i是增加的点；由于原始点里保存着未修改的排序信息，下面的步骤二至步骤七将对原始点进行处理，将原始点序列记作V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)；

步骤二：横坐标排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照横坐标排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V″_i的横坐标排序信息X_i并重新计算数据点V″_i+1横坐标排序信息X′_i；若X_i＝X′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间是连续的；若X_i≠X′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间有点被删除，被删除点的横坐标范围是区间(x″_i,x″_i+1)；

步骤三：纵坐标排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照纵坐标排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V″_i的纵坐标排序信息Y_i并重新计算数据点V″_i+1的纵坐标排序信息Y′_i；若Y_i＝Y′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间是连续的；若Y_i≠Y′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间有点被删除，被删除点的纵坐标范围是区间(y″_i,y″_i+1)；

步骤四：距直线y＝x的距离排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照距直线y＝x的距离排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V″_i的距直线y＝x距离排序信息α_i并重新计算数据点V″_i+1的距直线y＝x距离排序信息α′_i；若α_i＝α′_i，则数据点V″_i+1V″_i和V″_i+1之间是连续的；若α_i≠α′_i，则数据点V″_i+1V″_i和V″_i+1之间有点被删除，设数据点V″_i和V″_i+1距直线y＝x的距离分别为d_i和d_i+1，则被删除点距直线y＝x的距离在区间(d_i,d_i+1)里；

步骤五：距直线y＝-x的距离排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照距直线y＝-x距离排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V″_i的距直线y＝-x距离排序信息β_i并重新计算数据点V″_i+1的距直线y＝-x距离排序信息β′_i；若β_i＝β′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间是连续的；若β_i≠β′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间有点被删除，设数据点V″_i和V″_i+1距直线y＝-x的距离分别为d′_i和d′_i+1，则被删除点距直线y＝-x的距离在区间(d′_i,d′_i+1)里；

步骤六：计算删除点所在的区域，根据以上步骤二、步骤三、步骤四和步骤五所得出的删除点满足的条件可以得出删除点所在的区域为R_i(R₁,R₂,...,R_n)；

步骤七：认证结果输出。

本发明基于不同的排序方法对矢量地理数据进行排序和水印嵌入，在不同的要素间重新建立了联系，从而可以有效提高算法的实效性，能利用脆弱水印技术实现快速、高效的数据变化检测，并可识别数据变化的位置、类型等。本发明的方法不仅能够判断数据是否经过篡改，而且还可以实现篡改定位，对修改、增加、删除等攻击均具有良好的认证效果，可用于地理国情监测、矢量地理数据的更新与维护等领域。

附图说明

图1是本发明方法的水印生成与嵌入流程图；

图2是本发明方法的脆弱水印提取与认证流程图；

图3是本发明方法的实验数据；

图4是使用本发明方法进行水印嵌入后的数据；

图5是对增加攻击的认证效果图；

图6是对平移攻击的认证效果图的局部放大图；

图7是对删除攻击的认证效果图的局部放大图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。

本实施例选择一份比例尺为1:25万，包含15个线要素和11957个点要素的shapefile格式线数据，针对水印信息的生成、嵌入和检测等整个过程，给出本发明方法的一个实施例，进一步详细说明本发明。

1.水印信息生成

步骤一：采用ArcEngine读取如图3所示的实验矢量地理数据。

步骤二：提取出点序列，并计算每个坐标点的自身标识信息；

步骤三：计算每个坐标点的横坐标排序信息、纵坐标排序信息、距直线y＝x距离排序信息和距直线y＝-x距离排序信息；

为了便于排序，将点到直线的距离定义在实数集里，具体的，点V_i(x_i,y_i)距直线y＝x的距离d_i按照公式(2)计算，点V_i(x_i,y_i)距直线y＝-x的距离d′_i按照公式(3)计算。具体排序信息的计算公式与自身标识信息的计算公式(1)相同，只是参数n的值有所不同。

$d_i=\frac{-x_i+y_i}{\sqrt{2}}---\left(2\right)$

$d_i^{\′}=\frac{x_i+y_i}{\sqrt{2}}---\left(3\right)$

2.水印信息嵌入

水印嵌入大体分为两个部分，一是自身标识信息的嵌入，这用来判断原始点是否是增加点；二是排序信息的嵌入，这用来计算删除点所在的区域。其中排序信息有三种，分别是横坐标排序信息、纵坐标排序信息和距原点距离排序信息。

步骤一：矢量数据自身标识信息嵌入，计算shapfile数据的点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)中每一个数据点V_i的自身标识信息W_i，并将自身标识信息W_i嵌入到数据点V_i中；

步骤二：shapefile数据的横坐标排序信息嵌入，读取数据的所有横坐标，并将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照横坐标排序信息X_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息X_i；

步骤三：shapefile数据的纵坐标排序信息嵌入，读取数据的所有纵坐标，并将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照纵坐标排序信息Y_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息Y_i；

步骤四：shapefile数据的距直线y＝x的距离排序信息嵌入，计算数据的所有距直线y＝x的距离信息，并将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照距直线y＝x的距离排序信息α_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息α_i；

步骤五：shapefile数据的距直线y＝-x的距离排序信息嵌入，计算数据的所有距直线y＝-x的距离信息，并将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照距直线y＝-x的距离排序信息β_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息β_i；

步骤六：保存嵌入脆弱水印信息后的shapefile数据，见图4；

3.水印信息检测与认证

认证过程则是将提取出的水印信息与重新计算出的水印信息做比较，从而认证增加攻击和删除攻击；提取出每个点所嵌入的排序信息与重新生成的排序信息做对比。通过排序信息的缺失情况可以将遭受删除攻击的点的范围缩小到一个个矩形区域内。将从嵌入水印的矢量地理数据中提取点序列记作V′_i(V′₁,V′₂,...,V′_n)，

步骤一：shapefile数据的自身标识信息提取与认证，从数据点V′_i取出其自身标识信息W_i，并重新计算出其自身标识信息W′_i；若W′_i＝W_i，则数据点V′_i为原始点，即未经过任何修改的点；若W′_i≠W_i，则数据点V′_i是增加的点；由于原始点里保存着未修改的排序信息，下面的步骤二至步骤七将对原始点进行处理，将原始点序列记作V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)；

步骤二：shapefile数据的横坐标排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照横坐标排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V″_i的横坐标排序信息X_i并重新计算数据点V″_i+1横坐标排序信息X′_i；若X_i＝X′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间是连续的；若X_i≠X′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间有点被删除，被删除点的横坐标范围是区间(x″_i,x″_i+1)；

步骤三：shapefile数据的纵坐标排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照纵坐标排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V″_i的纵坐标排序信息Y_i并重新计算数据点V″_i+1的纵坐标排序信息Y′_i；若Y_i＝Y′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间是连续的；若Y_i≠Y′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间有点被删除，被删除点的纵坐标范围是区间(y″_i,y″_i+1)；

步骤四：shapefile数据的距直线y＝x的距离排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照距直线y＝x的距离排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V_i”的距直线y＝x距离排序信息α_i并重新计算数据点V″_i+1的距直线y＝x距离排序信息α′_i；若α_i＝α′_i，则数据点V″_i+1V″_i和V″_i+1之间是连续的；若α_i≠α′_i，则数据点V″_i+1V″_i和V″_i+1之间有点被删除，设数据点V″_i和V″_i+1距直线y＝x的距离分别为d_i和d_i+1，则被删除点距直线y＝x的距离在区间(d_i,d_i+1)里；

步骤五：shapefile数据的距直线y＝-x的距离排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照距直线y＝-x距离排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V″_i的距直线y＝-x距离排序信息β_i并重新计算数据点V″_i+1的距直线y＝-x距离排序信息β′_i；若β_i＝β′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间是连续的；若β_i≠β′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间有点被删除，设数据点V″_i和V″_i+1距直线y＝-x的距离分别为d′_i和d′_i+1，则被删除点距直线y＝-x的距离在区间(d′_i,d′_i+1)里；

步骤六：计算删除点所在的区域，根据以上步骤二、步骤三、步骤四和步骤五所得出的删除点满足的条件可以得出删除点所在的区域为R_i(R₁,R₂,...,R_n)；

步骤七：认证结果输出。

4.本方法的特点与技术优势

(1)本方法将脆弱水印技术应用于矢量地理数据的精确认证上，能够在保证数据正常使用不受影响的前提下，无需额外存储其他任何信息地进行矢量地理数据的精确性认证。

(2)本方法充分利用矢量地理数据的空间定位特征，在空间域内使用各个方向上的排序规则建立起所有点之前的联系，因此可以准确检测出删除点所在区域。同时本方法将增加攻击和删除攻击的认证完全隔离，使两种类型的认证互不干扰，提高了认证的准确率。其他的攻击类型都可以由这两种攻击类型来组合，例如修改攻击就是先做删除攻击再做增加攻击的组合。

5.测试与分析

本发明所提出的方法是针对矢量地理数据的精确性认证方法，采用该方法可以对矢量地理数据进行精确性认证。

(1)矢量地理数据精确性认证

对嵌入水印后的矢量地理数据进行脆弱水印检测。实验结果表明，本方法可以准确检测到数据中的脆弱水印信息，并以此认证载体数据的完整性。

(2)几何攻击

数据几何攻击是指矢量地理数据的坐标点被篡改，包括增加攻击、平移攻击和删除攻击。图5、6和7实验结果表明，本方法可以有效鉴别数据的篡改类型，能有效抵抗要素增加和删除攻击，是盲检测的精确认证算法，适于实际应用。

Claims (1)

1.一种基于空域排序的矢量地理数据精确认证方法，其特征在于，包括以下步骤：

(一)自身标识水印信息生成

步骤一：对数据点V_i(x_i,y_i)来说，首先计算出其横坐标x_i和纵坐标y_i的二进制形式，分别记作(x_i)₂和(y_i)₂；

步骤二：依次取出(x_i)₂序列的奇数位和(y_i)₂序列的偶数位组成一个新的二进制序列，并将其转换为浮点数v_i；

步骤三：使用公式(1)从浮点数v_i中计算出数据点的自身标识信息W_i，

其中符号表示下取整，n表示水印信息的比特位数；

(二)排序水印信息生成

步骤一：按照每个数据点V_i(x_i,y_i)的横坐标x_i的大小进行排序，当横坐标x_i相同时再按照纵坐标y_i的大小进行横坐标排序；

步骤二：按照每个数据点V_i(x_i,y_i)的纵坐标y_i的大小进行排序，当纵坐标y_i相同时再按照横坐标x_i的大小进行纵坐标排序；

步骤三：按照每个数据点V_i(x_i,y_i)距直线y＝x的距离进行排序，当距离相同时再按照横坐标x_i的大小进行距直线y＝x距离排序；

步骤四：按照每个数据点V_i(x_i,y_i)距直线y＝-x的距离进行排序，当距离相同时再按照横坐标x_i的大小进行距直线y＝-x距离排序；

(三)脆弱水印嵌入

步骤一：自身标识信息嵌入，计算点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)中每一个数据点V_i的自身标识信息W_i，并将自身标识信息W_i嵌入到数据点V_i中；

步骤二：横坐标排序信息嵌入，将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照横坐标排序信息X_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息X_i；

步骤三：纵坐标排序信息嵌入，将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照纵坐标排序信息Y_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息Y_i；

步骤四：距直线y＝x的距离排序信息嵌入，将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照距直线y＝x的距离排序信息α_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息α_i；

步骤五：距直线y＝-x的距离排序信息嵌入，将点序列V_i(V₁,V₂,...,V_n)按照距直线y＝-x的距离排序信息β_i生成的排序规则进行排序，然后向每一个数据点V_i嵌入其排序信息β_i；

步骤六：保存嵌入脆弱水印信息后的矢量地理数据；

(四)脆弱水印提取与认证

水印提取是水印嵌入的逆过程，认证过程则是将提取出的水印信息与重新计算出的水印信息做比较，从而认证增加攻击和删除攻击；将从嵌入水印的矢量地理数据中提取点序列记作V′_i(V′₁,V′₂,...,V′_n)，

步骤一：自身标识信息提取与认证，从数据点V′_i取出其自身标识信息W_i，并重新计算出其自身标识信息W′_i；若W′_i＝W_i，则数据点V′_i为原始点，即未经过任何修改的点；若W′_i≠W_i，则数据点V′_i是增加的点；由于原始点里保存着未修改的排序信息，下面的步骤二至步骤七将对原始点进行处理，将原始点序列记作V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)；

步骤二：横坐标排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照横坐标排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V″_i的横坐标排序信息X_i并重新计算数据点V″_i+1横坐标排序信息X′_i；若X_i＝X′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间是连续的；若X_i≠X′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间有点被删除，被删除点的横坐标范围是区间(x″_i,x″_i+1)；

步骤三：纵坐标排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照纵坐标排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V″_i的纵坐标排序信息Y_i并重新计算数据点V″_i+1的纵坐标排序信息Y′_i；若Y_i＝Y′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间是连续的；若Y_i≠Y′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间有点被删除，被删除点的纵坐标范围是区间(y″_i,y″_i+1)；

步骤四：距直线y＝x的距离排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照距直线y＝x的距离排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V″_i的距直线y＝x距离排序信息α_i并重新计算数据点V″_i+1的距直线y＝x距离排序信息α′_i；若α_i＝α′_i，则数据点V″_i+1V″_i和V″_i+1之间是连续的；若α_i≠α′_i，则数据点V″_i+1V″_i和V″_i+1之间有点被删除，设数据点V″_i和V″_i+1距直线y＝x的距离分别为d_i和d_i+1，则被删除点距直线y＝x的距离在区间(d_i,d_i+1)里；

步骤五：距直线y＝-x的距离排序信息提取与认证，对原始点序列V″_i(V″₁,V″₂,...,V″_n)按照距直线y＝-x距离排序信息生成的排序规则进行排序，然后提取数据点V″_i的距直线y＝-x距离排序信息β_i并重新计算数据点V″_i+1的距直线y＝-x距离排序信息β′_i；若β_i＝β′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间是连续的；若β_i≠β′_i，则数据点V″_i和V″_i+1之间有点被删除，设数据点V″_i和V″_i+1距直线y＝-x的距离分别为d′_i和d″_i+1，则被删除点距直线y＝-x的距离在区间(d′_i,d″_i+1)里；

步骤六：计算删除点所在的区域，根据以上步骤二、步骤三、步骤四和步骤五所得出的删除点满足的条件可以得出删除点所在的区域为R_i(R₁,R₂,...,R_n)；

步骤七：认证结果输出。