CN108564520B - 基于莫兰指数的gis矢量数据版权认证方法 - Google Patents

基于莫兰指数的gis矢量数据版权认证方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于莫兰指数的GIS矢量数据版权认证方法，包括版权标记生成过程、版权标记提取和认证过程。本发明方法主要基于GIS矢量数据中地理要素空间自相关特性稳定的优势，以及零水印利用原始作品的重要特征来构造原始水印信号的特点，通过莫兰指数构建零水印，用于GIS矢量数据的版权认证，较好地解决了GIS矢量数据水印的不可感知性和鲁棒性之间的矛盾。本发明版权认证方法对几何变换、投影变换、格式变换等多种内容保持操作具有鲁棒性，而对要素属性编辑、要素空间关系编辑等内容改变操作具有敏感性，具有GIS矢量数据版据认证所需要的半易碎水印的性质，且不会数据质量造成任何影响。

Description

基于莫兰指数的GIS矢量数据版权认证方法
技术领域
本发明属于地理信息安全领域，具体涉及一种根据GIS矢量数据中地理要素莫兰指数构建零水印，并在此基础上进行GIS矢量数据版权认证的方法。
背景技术
目前已提出实现GIS矢量数据产品版权认证的多种算法，也有一定的版权保护系统出现，但随之出现的各种版权标记攻击方法，暴露了目前算法的弱点。单一的版权标记技术虽可用于GIS矢量数据的篡改提示、生产商身份标识及叛逆者跟踪等版权认证，但存在着以下两方面不足：1)嵌入在GIS矢量数据产品中的版权标记，易被其操纵软件--GIS软件的坐标变换、投影变换、旋转、放大、缩小等操作所擦除，算法的鲁棒性难以满足版权保护的需要；2)版权标记的嵌入会对GIS矢量数据造成一定的失真。
面向GIS矢量数据的海量特点与高保真要求，基于传统版权标记算法的版权认证越来越无能为力。零水印作为一种新型的数字水印系统，由于是利用原始作品的重要特征来构造原始水印信号，而不是修改这些特征，可以很好地解决数字水印的不可感知性和鲁棒性之间的矛盾，并是一种天然的盲水印系统。为此，本发明主要基于GIS矢量数据中地理要素莫兰指数构建零水印，并基于零水印版权标识和认证原理进行GIS矢量数据的版权认证。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，克服现有技术存在的缺陷，提出了一种基于莫兰指数的GIS矢量数据版权认证方法，本发明方法基于GIS矢量数据中地理要素空间自相关特性-- 莫兰指数构建零水印，并基于零水印版权标识和认证原理进行GIS矢量数据版权认证，具有无失真、高鲁棒性特点。
为了实现上述目的，本发明提出的基于莫兰指数的GIS矢量数据版权认证方法，包括版权标记生成过程、版权标记提取和认证过程，其特征是：
所述版权标记生成过程，其步骤如下：
步骤一：打开GIS矢量数据面图层文件PolygonLayer，面要素数量记为n。
步骤二：基于面图层文件PolygonLayer，基于空间目标邻近关系(直接4领域邻近关系 (Rooks情形)、对角线方向领域邻近关系(Bishops情形)、8领域邻近关系(Queen’s(Kings)))，确定反映空间目标位置相似性的位置邻近关系wij(其中,i,j∈[1,n],为要素编号)；
Figure BDA0001627598850000011
步骤三：根据用户选定属性字段集合，依次计算各相应属性的莫兰指数；
1)选定属性字段。
2)基于式(2)和选定属性，计算空间目标的属性相似性Cij。其中：xixj为要素i和要素j的该属性取值，其中,i,j∈[1,n],为要素编号，
Figure BDA0001627598850000021
为所有要素的该选定属性的平均值：
Figure BDA0001627598850000022
3)基于式(3)，计算莫兰指数。其中：
Figure BDA0001627598850000023
表示空间权重矩阵的元素值之和；
n为要素数量,
Figure BDA0001627598850000024
为所有要素的该选定属性的平均值,
Figure BDA0001627598850000025
表示样本方差；
Figure BDA0001627598850000026
4)循环步骤1)至步骤3)，直至针对每一属性字段的莫兰指数计算完毕。
步骤四：将空间自相关系数各取小数点后5位小数(不足补0)，按属性名称的字典顺序依次排列在一起，即形成特征认证信息W。
步骤五：在特征认证信息W前面加上8位当前日期字符串后，根据用户设置密钥信息Key，基于RSA加密算法对认证信息W进行加密，生成带时间戳的版权标识加密信息We。该We信息、属性字段集合、密钥信息Key等需存档，以备版权认证使用。
所述版权标记提取和认证过程，其步骤是：
步骤一：当发现可疑产品时，提供We信息、属性字段集合、密钥信息Key和可疑GIS矢量数据文件用于版权认证。
步骤二：根据版权标记生成过程步骤二至步骤三，计算各相应属性的莫兰指数(取5位有效数字)，并存入数组ExInfo中。
步骤三：根据密钥信息Key，对存档的版权标识加密信息We进行解密，生成8位时间戳信息和特征认证信息W。
步骤四：根据位数w，将特征认证信息Wr还原到数组RegInfo中。
步骤五：依据式(4)计算相似度S：
Figure BDA0001627598850000031
其中，ExInfo[i]、Reginfo[i]分别为数组ExInfo、RegInfo的第i个元素,N为数组长度。
步骤六：t为用户指定阈值，如果S>＝t,则证明可疑产品为侵权作品；否则，则不是侵权作品。
前述过程仅描棕了面图层数据进行版权标记生成与认证处理的过程。点、线图层数据经适当预处理后，也可基于该方法进行版权标记生成与认证。
本发明根据GIS矢量数据线面层中不同属性的莫兰指数，基于零水印原理，提出了一种针对GIS矢量数据的版权标记与版权认证方法。该版权认证方法对几何变换、投影变换、格式变换等多种内容保持操作具有鲁棒性，而对要素属性编辑、要素空间关系编辑等内容改变操作具有敏感性，具有GIS矢量数据版据认证所需要的半易碎水印的性质，且不会数据质量造成任何影响。
附图说明
图1是本发明方法的版权标记生成流程图。
图2是本发明方法的版权认证流程图。
图3空间要素邻接关系图。其中：a是Rooks情形，b是Bishops情形，c是Queen′s 情形。
图4为本发明实施例选取的实验数据。
图5为数据经内容保持操作后生成的实验数据((a)旋转操作(b)投影操作)。
图6为数据经内容编辑攻击后生成的实验数据((a)要素删除(b)要素拓扑关系改变)
具体实施方式
下面结合附图和实施例做进一步详细说明。
本实例选择包含某国某区域某类刑事案件数据的shp面图层数据stl_home.shp(图2)，关键字为FIPSNO，属性字段主要为：HR7984、HR8488、HR8893。密钥Key值为“10010101”，认证阈值取0.85。针对数据的读取、版权标记生成、版权标记提取和认证的整个过程，进一步详细说明本发明。
一.版权标记生成过程。
步骤一：打开面图层数据文件stl_home.shp，密钥Key值为“10010101”；
步骤二：基于面图层文件stl_home.shp，根据选定关键字FIPSNO，基于直接4领域邻近关系和简单的邻接标准，按照式(1)确定位置邻近关系wij；
步骤三：根据用户选定属性字段集合：HR7984、HR8488、HR8893，依次计算各相应属性的空间自相关系数；
1)选定属性字段。本实施例中，首先针对属性HR7984进行计算；
2)基于式(2)和选定属性字段HR7984，计算空间目标的属性相似性Cij；
3)基于式(3)，计算莫兰指数。计算结果为：0.196268；
4)循环步骤1)至步骤3)，直至针对每一属性字段的莫兰指数计算完毕。本实施例中，各属性字段HR7984、HR8488、HR8893的莫兰指数，其计算结果分别为：0.196268、0.206837、 0.243656；
步骤四：将空间自相关系数各取小数点后5位小数(不足补0)，按属性名称的字典顺序依次排列在一起，即形成特征认证信息W。本实施例中，形成的特征认证信息W为：196262068324365；
步骤五：在特征认证信息W前面加上8位当前日期字符串“20140304”后，根据用户设置密钥信息Key，基于RSA加密算法对认证信息W进行加密，生成带时间戳的版权标识加密信息We。该We信息、属性字段集合、密钥信息Key等需存档，以备版权认证使用；
二.版权标记提取和认证过程。
步骤一：当发现可疑产品时，提供We信息、属性字段集合、密钥信息Key和经变换后的可疑GIS矢量数据文件用于版权认证。本环节中，选择经数据平移、数据旋转等内容保持操作处理形成的数据做为实验数据(图3)；
步骤二：根据版权标记生成过程步骤二，计算各相应属性的空间自相关系数(取5位有效数字)，并存入数组ExInfo中；
步骤三：根据密钥信息Key，对存档的版权标识加密信息We进行解密，生成8位时间戳信息“20140304”和特征认证信息W：196262068324365；
步骤四：根据位数k，将特征认证信息W还原到数组RegInfo中；
步骤五：依据公式(4)计算相似度S。本实施例中，S为1；
Figure BDA0001627598850000041
步骤六：由于相似度S为1，大于认证阈值0.85,则可疑产品为侵权作品。
本发明实施例中仅以面图层数据进行版权标记生成与认证处理，该方法经适当处理后，也可以适用于点、线图层数据的版权标记生成与认证。
本发明实施例中仅以shp格式的GIS矢量数据进行版权标记生成与认证处理，该方法也适用于GML、E00、MIF等其它格式GIS矢量数据的版权标记生成与认证处理。
本发明实施例中，仅基于直接4领域邻近关系和简单的邻接标准，进行位置邻近关系wij的计算；也可以选择对角线方向领域邻近关系、8领域邻近关系等进行计算。
(3)测试分析。
针对旋转操作(图3.(a))、投影操作(图3.(b))、要素删除操作(4.(a))、要素拓扑关系改变(4.(b))等操作后生成的实验数据,分别进行系数提取实验，其提取结果如下表1所示：
表1数据处理或恶意攻击的鲁棒性
Figure BDA0001627598850000051
由上述实验可知，该版权认证方法对几何变换(旋转等)、投影变换等多种内容保持操作具有鲁棒性，而对要素编辑(要素删除等)、要素空间关系编辑等内容改变操作具有敏感性，具有GIS矢量数据版据认证所需要的半易碎水印的性质，且不会对数据质量造成任何影响。
综上分析，本发明所采用的方法可以成功地应用于GIS矢量数据的版权认证。

Claims (1)

1.一种基于莫兰指数的GIS矢量数据版权认证方法，包括版权标记生成过程、版权标记提取和认证过程，其特征是：
所述版权标记生成过程，其步骤如下：
步骤1.打开GIS矢量数据面图层文件PolygonLayer；
步骤2.基于面图层文件PolygonLayer，确定反映空间目标位置相似性的位置邻近关系wij，其中：i,j∈[1,n]为要素编号：
Figure FDA0003235877550000011
步骤3.根据用户选定属性字段集合，依次计算各相应属性的莫兰指数
1)选定属性字段
2)计算空间目标的属性相似性Cij
Figure FDA0003235877550000012
其中：xi xj为要素i和要素j的该属性取值，i,j∈[1,n],为要素编号，
Figure FDA0003235877550000013
为所有要素的该选定属性的平均值；
3)计算莫兰指数
Figure FDA0003235877550000014
其中：
Figure FDA0003235877550000015
表示空间权重矩阵的元素值之和；n为要素数量,
Figure FDA0003235877550000016
为所有要素的该选定属性的平均值,
Figure FDA0003235877550000017
表示样本方差；
4)循环步骤1)至步骤3)，直至针对每一属性字段的莫兰指数计算完毕；
步骤4.将莫兰指数各取小数点后5位小数，位数不足补0，按属性名称的字典顺序依次排列在一起，即形成特征认证信息W；
步骤5.在特征认证信息W前面加上8位当前日期字符串后，根据用户设置密钥信息Key，基于RSA加密算法对认证信息W进行加密，生成带时间戳的版权标识加密信息We，该We信息、属性字段集合、密钥信息Key存档，以备版权认证使用；
所述版权标记提取和认证过程，其步骤是：
步骤A.当发现可疑产品时，提供We信息、属性字段集合、密钥信息Key和可疑GIS矢量数据文件用于版权认证；
步骤B.根据版权标记生成过程步骤1至步骤3，计算各相应属性的莫兰指数，取5位有效数字，并存入数组ExInfo中；
步骤C.根据密钥信息Key，对存档的版权标识加密信息We进行解密，生成8位时间戳信息和特征认证信息W；
步骤D.根据位数w，将特征认证信息Wr还原到数组RegInfo中；
步骤E.计算相似度S；
Figure FDA0003235877550000021
其中，ExInfo[i]、Reginfo[i]分别为数组ExInfo、RegInfo的第i个元素,N为数组长度；
步骤F.t为用户指定阈值，如果S>＝t,则证明可疑产品为侵权作品；否则，则不是侵权作品。
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