CN111625786B - 一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及工业物联网数据安全领域，本发明公开了一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，包括水印嵌入方法和水印提取方法，其中水印嵌入方法先将时序数据划分为N个子序列，并进行离散余弦变换得到编码子序列；计算编码子序列的水印嵌入位置并将水印嵌入其中，再进行逆离散余弦变换获得解码子序列；最后进行变化点检测，将嵌入水印产生的扰动控制在误差区间范围之内。本发明引入离散余弦变换，通过哈希函数的分散性，确保各子序列的扰动幅度不同，从而可以很好应对噪声攻击。同时通过变化点检测，避免因水印的嵌入对时序数据的重要变换点带来过多影响，从而保证了水印数据的可用性。

Description

一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法
技术领域
本发明涉及工业物联网数据安全技术领域，尤其涉及一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法。
背景技术
工业物联网数据是工业大数据规模迅速扩张的主要来源。各类物联网传感器以极高的频率采集其所在设备的工作状态数据，通常为一系列包含数据产生时间戳(Timestamp)和采集数据(Data)形式为(Timestamp,Data)的元组序列，称为时间序列。工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。
数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，包括但不限于：数据加密、用户权限划分等等。但是，这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。因此，在商业数据盗窃中，内部人员泄密等方式由于排查难度大、发现可能性低成为了盗取商业数据的有效手段。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，但对于该研究领域，尚未有针对时序数据特点的水印研究方案。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，使用计算速度较快的实数域算法DCT-II向时序数据中插入不同扰动幅度的水印信息，将数据所有者的个人信息嵌入到数据中，同时满足数字水印鲁棒性、可用性、可检测性、盲检性和安全性的需要。
本发明提出的一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，包括水印嵌入方法和水印提取方法，所述水印嵌入方法包括以下步骤：
S11.将时序数据TS(n)划分为N个长度为k的子序列TSn[i]；
S12.将每个子序列TSn[i]进行离散余弦变换，得到编码子序列TS′n[i]；
S13.计算原始子序列TSn[i]内各数据点时间戳的哈希结果，再除以水印序列比特位数取余数，作为编码子序列TS′n[i]相同位置上数据点的水印嵌入位置，根据水印嵌入位置将水印嵌入编码子序列TS′n[i]中；
S14.将嵌入水印后形成的新编码子序列，进行逆离散余弦变换后获得嵌入水印的解码子序列；
S15.选取解码子序列内设定范围的数据点的时间序列进行变化点检测，并将嵌入水印产生的扰动控制在误差区间范围之内。
进一步的，步骤S11中，根据时序数据TS(n)的大小及特征分布进行划分。
进一步的，步骤S11中，根据时序数据TS(n)的数据形状特征，将不同频率的特征切分为不同大小的子序列TSn[i]，使离散余弦变换后的特征更集中于前面的数据，后面的数据更接近于白噪声。
进一步的，步骤S13中，编码子序列TS′n[i]从前往后依次描述原始子序列TSn[i]的低频特征和高频特征，再在编码子序列TS′n[i]的变换系数上插入水印，从而使得水印以不同频率分布在原始子序列TSn[i]上。
进一步的，步骤S13中，编码子序列TS′n[i]中水印嵌入位置为b的水印数据位也为b，即在水印序列的第b位。
进一步的，步骤S15中，若嵌入水印后解码子序列数据点的变化值在误差区间范围之外，则认为水印扰动过大，取消对应的编码子序列最高位的水印嵌入，重新进行逆离散余弦变换，对解码后的子序列再次进行变化点检测，直到扰动在误差区间范围之内。
进一步的，步骤S15中，根据时序数据TS(n)的特点确定所述设定范围，再对解码子序列内设定范围的数据点的时间序列进行变化点检测。
本发明的一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，还包括水印提取方法，所述水印提取方法包括以下步骤：
S21.将时序数据TS(n)划分为N个长度为k的子序列TSn[i]；
S22.将每个子序列TSn[i]进行离散余弦变换，得到编码子序列TS′n[i]；
S23.计算原始子序列TSn[i]内各数据点时间戳的哈希结果，再除以水印序列比特位数取余数，作为编码子序列TS′n[i]相同位置上数据点的水印嵌入位置；提取编码子序列TS′n[i]中每个水印嵌入位置对应的水印，作为水印提取值；
S24.将各水印提取值根据顺序进行组合，组成待检测水印序列。
进一步的，步骤S23中，对于相同水印嵌入位置对应的多个水印，使用多数投票方法，选出超过半数的水印作为水印提取值。
进一步的，所述水印提取方法还包括以下步骤：
S25.将待检测水印序列与原始水印序列TSn[i]进行对比，如果相同比特位比例超过预设值γ，则判定待检水印序列包含该水印，其所有权和使用权受到原始数据规定的相同保护。
本发明的有益效果在于：
(1)本发明引入离散余弦变换，通过哈希函数的分散性，确保各子序列的扰动幅度不同，从而可以很好应对噪声攻击。由于哈希函数的分散性，嵌入相同水印的数据点会对应不同子序列的不同频率，分布更为均匀，且嵌入每个水印位的数据点个数大体接近。插入水印后，水印扰动以不同频率分布在子序列上，使得水印难以被发现。
(2)本发明根据时序数据的数据形状特征，将不同频率的特征切分为不同大小的子序列，使离散余弦变换后的特征更集中于前面的数据，后面的数据更接近于白噪声，提升了嵌入水印的安全性。
(3)本发明的编码子序列从前往后依次描述原始子序列的低频特征和高频特征，在编码子序列的变换系数上插入水印，从而使水印以不同频率分布在原始子序列上，使水印更加难以受到噪声攻击。
(4)本发明通过变化点检测对水印产生的扰动进行检测，避免因水印的嵌入对时序数据的重要变换点带来过多影响，保证数据重要特征不被破坏，使得其在形状、统计信息和分析三个维度上的可用性得以保存，即保证了水印数据的可用性。
(5)本发明在水印提取过程中采用了子序列分组投票方法，从而保证了较高的鲁棒性。
附图说明
图1是本发明的水印嵌入方法流程图；
附图标记：1-原始时序数据，2-数据分组，3-分组后的时序数据，4-数据合并，5-加入水印的时序数据，6-原始子序列，7-离散余弦变换，8-变换后的特征子序列，9-时间戳序列，10-哈希函数，11-哈希结果对水印长度取余并记为b，12-数字水印序列，13-将在水印序列第b位的水印嵌入变换后的特征子序列的第b位，14-逆离散余弦变换，15-插入水印的子序列，16-子序列变化检测。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现说明本发明的具体实施方式。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本实施例提出了一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，包括水印嵌入方法和水印提取方法，由于水印提取方法为水印嵌入方法的逆运算，本实施例主要对水印嵌入方法进行说明。
如图1所示，水印嵌入方法包括以下步骤：
S11.将时序数据TS(n)划分为N个长度为k的子序列TSn[i]；
S12.将每个子序列TSn[i]进行离散余弦变换，得到编码子序列TS′n[i]；
S13.计算原始子序列TSn[i]内各数据点时间戳的哈希结果，再除以水印序列比特位数取余数，作为编码子序列TS′n[i]相同位置上数据点的水印嵌入位置，根据水印嵌入位置将水印嵌入编码子序列TS′n[i]中；嵌入水印后，水印扰动以不同频率分布在编码子序列TS′n[i]上，使得水印难以被发现；
S14.将嵌入水印后形成的新编码子序列，进行逆离散余弦变换后获得嵌入水印的解码子序列；
S15.选取解码子序列内设定范围的数据点的时间序列进行变化点检测，并将嵌入水印产生的扰动控制在误差区间范围之内。
在本发明的一个优选实施例，步骤S11中，根据时序数据TS(n)的大小及特征分布对其进行划分。此外，当时序数据长度大于10万个点时，可对其进行切分，保证方法运行效率。
在本发明的一个优选实施例，步骤S11中，根据时序数据TS(n)的数据形状特征，将不同频率的特征切分为不同大小的子序列TSn[i]，使离散余弦变换后的特征更集中于前面的数据，后面的数据更接近于白噪声，以提升嵌入水印的安全性。
在本发明的一个优选实施例，步骤S13中，编码子序列TS′n[i]从前往后依次描述原始子序列TSn[i]的低频特征和高频特征，在编码子序列TS′n[i]的变换系数上插入水印，从而使得水印以不同频率分布在原始子序列TSn[i]上，使得水印更加难以受到噪声攻击。
在本发明的一个优选实施例，步骤S13中，编码子序列TS′n[i]中水印嵌入位置为b的水印数据位也为b，即在水印序列的第b位。由于哈希函数的分散性，嵌入相同水印的数据点会对应不同子序列的不同频率，分布更为均匀，且嵌入每个水印位的数据点个数大体接近。
在本发明的一个优选实施例，步骤S15中，若嵌入水印后解码子序列数据点的变化值在误差区间范围之外，则认为水印扰动过大，取消对应的编码子序列最高位的水印嵌入，重新进行逆离散余弦变换，对解码后的子序列再次进行变化点检测，直到扰动在误差区间范围之内。其中，可根据时序数据TS(n)的特点确定设定范围。
在本发明的一个优选实施例，步骤S15中，若引入水印扰动的数据点变化后的数值在[μ-3σ,μ+3σ]区间范围之外，其中μ、σ分别为解码子序列内设定范围的数据点的期望和方差，则认为该组子序列的扰动过大，取消编码子序列最高位的水印嵌入，重新进行逆离散余弦变换，对解码后的子序列重新进行变化点检测。重复此流程直到水印扰动控制到[μ-3σ,μ+3σ]区间范围之内。该步骤可保证数据重要特征不被破坏，使得其在形状、统计信息、分析三个维度上的可用性得以保存。
此外，本实施例的水印提取方法包括以下步骤：
S21.将时序数据TS(n)划分为N个长度为k的子序列TSn[i]；
S22.将每个子序列TSn[i]进行离散余弦变换，得到编码子序列TS′n[i]；
S23.计算原始子序列TSn[i]内各数据点时间戳的哈希结果，再除以水印序列比特位数取余数，作为编码子序列TS′n[i]相同位置上数据点的水印嵌入位置；提取编码子序列TS′n[i]中每个水印嵌入位置对应的水印，作为水印提取值；
S24.将各水印提取值根据顺序进行组合，组成待检测水印序列。
在本发明的一个优选实施例，步骤S23中，对于相同水印嵌入位置对应的多个水印，使用多数投票方法，选出超过半数的水印作为水印提取值，以保证较高的鲁棒性。
在本发明的一个优选实施例，水印提取方法还包括以下步骤：
S25.将待检测水印序列与原始水印序列TSn[i]进行对比，如果相同比特位比例超过预设值γ，则判定待检水印序列包含该水印，其所有权和使用权受到原始数据规定的相同保护。
综上所述，本发明通过离散余弦变换，在所得的特征序列上运用水印嵌入方法，使得各子序列中的扰动频率和幅度均不相同。同时，通过在各子序列上运用变化点检测，在可用性即将遭到破坏的时候去掉对核心特征影响最大的低频扰动，在最大程度上保证数据可用的前提下，嵌入尽可能多的水印位。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，其特征在于，包括水印嵌入方法，所述水印嵌入方法包括以下步骤：
S11.将时序数据TS(n)划分为N个长度为k的子序列TSn[i]；
S12.将每个子序列TSn[i]进行离散余弦变换，得到编码子序列TS′n[i]；
S13.计算原始子序列TSn[i]内各数据点时间戳的哈希结果，再除以水印序列比特位数取余数，作为编码子序列TS′n[i]相同位置上数据点的水印嵌入位置，根据水印嵌入位置将水印嵌入编码子序列TS′n[i]中；
S14.将嵌入水印后形成的新编码子序列，进行逆离散余弦变换后获得嵌入水印的解码子序列；
S15.选取解码子序列内设定范围的数据点的时间序列进行变化点检测，并将嵌入水印产生的扰动控制在误差区间范围之内；
步骤S11中，根据时序数据TS(n)的数据形状特征，将不同频率的特征切分为不同大小的子序列TSn[i]，使离散余弦变换后的特征更集中于前面的数据，后面的数据更接近于白噪声；
步骤S13中，编码子序列TS′n[i]从前往后依次描述原始子序列TSn[i]的低频特征和高频特征，再在编码子序列TS′n[i]的变换系数上插入水印，从而使得水印以不同频率分布在原始子序列TSn[i]上。
2.根据权利要求1所述的一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，其特征在于，步骤S11中，根据时序数据TS(n)的大小及特征分布进行划分。
3.根据权利要求1所述的一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，其特征在于，步骤S13中，编码子序列TS′n[i]中水印嵌入位置为b的水印数据位也为b，即在水印序列的第b位。
4.根据权利要求1所述的一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，其特征在于，步骤S15中，若嵌入水印后解码子序列数据点的变化值在误差区间范围之外，则认为水印扰动过大，取消对应的编码子序列最高位的水印嵌入，重新进行逆离散余弦变换，对解码后的子序列再次进行变化点检测，直到扰动在误差区间范围之内。
5.根据权利要求1所述的一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，其特征在于，步骤S15中，根据时序数据TS(n)的特点确定所述设定范围，再对解码子序列内设定范围的数据点的时间序列进行变化点检测。
6.根据权利要求1～5任一所述的一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，其特征在于，还包括水印提取方法，所述水印提取方法包括以下步骤：
S21.将时序数据TS(n)划分为N个长度为k的子序列TSn[i]；
S22.将每个子序列TSn[i]进行离散余弦变换，得到编码子序列TS′n[i]；
S23.计算原始子序列TSn[i]内各数据点时间戳的哈希结果，再除以水印序列比特位数取余数，作为编码子序列TS′n[i]相同位置上数据点的水印嵌入位置；提取编码子序列TS′n[i]中每个水印嵌入位置对应的水印，作为水印提取值；
S24.将各水印提取值根据顺序进行组合，组成待检测水印序列。
7.根据权利要求6所述的一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，其特征在于，步骤S23中，对于相同水印嵌入位置对应的多个水印，使用多数投票方法，选出超过半数的水印作为水印提取值。
8.根据权利要求6所述的一种基于离散余弦变换的时序数据水印方法，其特征在于，所述水印提取方法还包括以下步骤：
S25.将待检测水印序列与原始水印序列TSn[i]进行对比，如果相同比特位比例超过预设值γ，则判定待检水印序列包含该水印，其所有权和使用权受到原始数据规定的相同保护。
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