CN111651735B - 一种具有时间戳对齐功能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，本发明公开了一种具有时间戳对齐功能的时序数据水印方法，包括水印嵌入方法和水印提取方法，其中水印嵌入方法运用卡尔曼滤波器对原始时间序列进行过滤，然后计算过滤后的二阶拐点序列；再以二阶拐点序列为基准，将原始时间序列的时间戳进行差值处理，根据数据点时间戳差值取整后的哈希结果与水印序列比特数取余数，将原始时间序列划分组；最后选择需要插入水印的数据点以及该数据点需要嵌入水印的位置，根据嵌入位置将水印嵌入原始时间序列。本发明通过自动监测时间序列数据的关键点，进行时间戳对齐，有效防止了时序插入和时序删除攻击对水印提取的影响。同时，也使得对时间戳本身的修改无效。

Description

一种具有时间戳对齐功能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，尤其涉及一种具有时间戳对齐功能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。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，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出一种具有时间戳对齐功能的时序数据水印方法，自动对齐时间戳，该方法可以识别时序数据的核心特征，保证时序数据中插入的水印信息，不会因为频率变换、插入、删除等攻击而失效。
本发明提出的一种具有时间戳对齐功能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.运用卡尔曼滤波器对整个原始时间序列进行过滤，然后计算过滤后时间序列的二阶拐点序列；
S12.以二阶拐点序列为基准，将原始时间序列的时间戳进行差值处理，根据数据点时间戳差值取整后的哈希结果与水印序列比特数取余数，将原始时间序列划分组；
S13.选择需要插入水印的数据点以及该数据点需要嵌入水印的位置，根据嵌入位置将水印嵌入原始时间序列。
进一步的，步骤S11中，通过采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值。
进一步的，步骤S11中，选取滤波权重值，仅保留最核心的低频特征。
进一步的，步骤S12中，对于同一个分组的数据点，嵌入的水印相同。
进一步的，步骤S13中，与步骤S12的分组方式相同，选择需要插入水印的数据点与水印嵌入位置也使用哈希函数。
此外，所述水印提取方法包括以下步骤：
S21.运用卡尔曼滤波器对带水印的原始时间序列进行过滤，然后计算过滤后时间序列的二阶拐点序列；
S22.以二阶拐点序列基准，将带水印的原始时间序列的时间戳进行差值处理，根据数据点时间戳差值取整后的哈希结果与水印序列比特数取余数，将带水印的原始时间序列分组；
S23.将每个分组代表的水印信息提取出来，形成水印序列和不带水印的时间序列。
进一步的，所述水印提取方法还包括以下步骤：
S24.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，选出超过半数的值作为目标水印值。
本发明的有益效果在于：
(1)本发明通过自动监测时间序列数据的关键点(极值点、拐点等)，进行时间戳对齐，有效防止了时序插入和时序删除攻击对水印提取的影响。同时，也使得对时间戳本身的修改无效。本发明保证临近数据点携带相同数据水印位，大幅度降低了攻击者即便通过数据频率变换消除水印的可能性。
(2)本发明引入卡尔曼滤波器，避免了在进行时间序列关键点分析过程中受到噪声的影响。
(3)本发明对于同一个分组的数据点，嵌入的水印相同，由于差值时间戳的不可更改性，保证了哈希结果与水印位嵌入的可检测性。
(4)本发明中对需要插入水印的数据点与水印嵌入位置使用哈希函数，以确保嵌入水印数据的分散性以及作用范围位的均匀性。
(5)本发明在水印提取过程中采用了分组投票方法，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-卡尔曼滤波器，3-过滤后的二阶拐点，4-时间戳差值处理，5-新时间戳，6-哈希函数，7-哈希结果对水印长度取余，8-将水印嵌入数据，9-带嵌入数字水印序列，10-水印嵌入原数据点，11-带水印的时序数据。
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具有时间戳对齐功能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.运用卡尔曼滤波器对整个原始时间序列进行过滤，然后计算过滤后时间序列的二阶拐点序列。只要待测数据的形状可用性不被破坏，即便经过插入、删除、变频等攻击手段，其二阶拐点位置均可以保留。
S12.以二阶拐点序列为基准，将原始时间序列的时间戳进行差值处理，根据数据点时间戳差值取整后的哈希结果与水印序列比特数取余数，将原始时间序列划分组。差值处理可根据二阶拐点基准点，得出新的时间戳序列，该序列对形状可用性未被破坏的时序数据，不会随着时间戳变换而发生改变。
S13.选择需要插入水印的数据点以及该数据点需要嵌入水印的位置，根据嵌入位置将水印嵌入原始时间序列。
在本发明的一个优选实施例，步骤S11中，运用卡尔曼滤波器对整个时间序列进行过滤，其标准计算形式为X(k)＝AX(k-1)+BU(k)+W(k)。通过采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，尽量去除噪声信号的影响。
在本发明的一个优选实施例，步骤S11中，可选取滤波权重值，仅保留最核心的低频特征，这样对时间戳校准效果更佳。
在本发明的一个优选实施例，步骤S12中，对于同一个分组的数据点，嵌入的水印相同。由于差值时间戳的不可更改性，保证了哈希结果与水印位嵌入的可检测性。
在本发明的一个优选实施例，步骤S13中，与步骤S12的分组方式相同，选择需要插入水印的数据点与水印嵌入位置也使用哈希函数，以确保嵌入水印数据的分散性以及作用范围(ε)位的均匀性。
此外，本实施例的水印提取方法包括以下步骤：
S21.运用卡尔曼滤波器对带水印的原始时间序列进行过滤，然后计算过滤后时间序列的二阶拐点序列；
S22.以二阶拐点序列基准，将带水印的原始时间序列的时间戳进行差值处理，根据数据点时间戳差值取整后的哈希结果与水印序列比特数取余数，将带水印的原始时间序列分组；
S23.将每个分组代表的水印信息提取出来，形成水印序列和不带水印的时间序列。由于数据点的时间戳已经过差值对齐，因此对于固定数据点，此水印提取方法可准确选取其对应比特位作为水印可能结果。
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：
S24.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，选出超过半数的值作为目标水印值，并按照其比特位顺序进行排列，形成完整待检水印序列，从而保证较高的鲁棒性。
综上所述，本发明通过卡尔曼滤波挖掘数据核心形状特征，利用主特征二阶拐点进行时间戳对位，使得时间戳差值能够与数据形状保持一致，确保针对时间戳的攻击以及数据增加、删除和变频攻击的防护水平。
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 (6)

1.一种具有时间戳对齐功能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.运用卡尔曼滤波器对整个原始时间序列进行过滤，然后计算过滤后时间序列的二阶拐点序列；
S12.以二阶拐点序列为基准，将原始时间序列的时间戳进行差值处理，根据数据点时间戳差值取整后的哈希结果与水印序列比特数取余数，将原始时间序列划分组；对于同一个分组的数据点，嵌入的水印相同；
S13.选择需要插入水印的数据点以及该数据点需要嵌入水印的位置，根据嵌入位置将水印嵌入原始时间序列。
2.根据权利要求1所述的一种具有时间戳对齐功能的时序数据水印方法，其特征在于，步骤S11中，通过采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值。
3.根据权利要求1所述的一种具有时间戳对齐功能的时序数据水印方法，其特征在于，步骤S11中，选取滤波权重值，仅保留最核心的低频特征。
4.根据权利要求1所述的一种具有时间戳对齐功能的时序数据水印方法，其特征在于，步骤S13中，与步骤S12的分组方式相同，选择需要插入水印的数据点与水印嵌入位置也使用哈希函数。
5.根据权利要求1～4任一所述的一种具有时间戳对齐功能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.运用卡尔曼滤波器对带水印的原始时间序列进行过滤，然后计算过滤后时间序列的二阶拐点序列；
S22.以二阶拐点序列基准，将带水印的原始时间序列的时间戳进行差值处理，根据数据点时间戳差值取整后的哈希结果与水印序列比特数取余数，将带水印的原始时间序列分组；
S23.将每个分组代表的水印信息提取出来，形成水印序列和不带水印的时间序列。
6.根据权利要求5所述的一种具有时间戳对齐功能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：
S24.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，选出超过半数的值作为目标水印值。
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