一種基于距離比值調(diào)制的矢量地理數(shù)據(jù)密級(jí)標(biāo)識(shí)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于地理數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制應(yīng)用領(lǐng)域，具體涉及一種基于距離比值調(diào)制嵌入水 印信息的矢量地理數(shù)據(jù)密級(jí)標(biāo)識(shí)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 矢量地理數(shù)據(jù)是國(guó)家基礎(chǔ)地理信息建設(shè)的主要內(nèi)容和地理信息應(yīng)用的重要資源， 其安全關(guān)系到地理信息系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的良好運(yùn)轉(zhuǎn)和高速發(fā)展。信息分級(jí)管理與應(yīng)用中的密級(jí)標(biāo) 識(shí)技術(shù)，對(duì)于矢量地理數(shù)據(jù)安全研究與應(yīng)用，具有重要意義。
[0003] 矢量地理數(shù)據(jù)是各種地理特征和現(xiàn)象間關(guān)系的符號(hào)化標(biāo)識(shí)，是地理信息的一種表 現(xiàn)方式。它不僅具有一般信息的可量度、可共享、廣泛性、無(wú)限性等共性特征，而且具有其自 身的個(gè)性特征。矢量地理數(shù)據(jù)的個(gè)性特征，主要有：（1)數(shù)據(jù)精度高，存儲(chǔ)冗余度低；（2)沒(méi)有 固定的數(shù)據(jù)組織順序；（3)通常需要復(fù)雜多樣的變換。
[0004] 由于矢量地理數(shù)據(jù)的特殊性，因而對(duì)矢量地理數(shù)據(jù)的密級(jí)標(biāo)識(shí)方法提出了更高的 要求，主要包括以下三個(gè)方面的要求：（1)嵌入的密級(jí)標(biāo)識(shí)不能破壞原有矢量地理數(shù)據(jù)的組 織結(jié)構(gòu)；（2)嵌入的密級(jí)標(biāo)識(shí)應(yīng)不影響矢量地理數(shù)據(jù)的精度；（3)嵌入密級(jí)標(biāo)識(shí)后，對(duì)投影、 壓縮、編輯、裁剪、放大、移動(dòng)等操作具有較好的魯棒性。
[0005] 邵承永等（邵承永，王孝通，徐曉剛，牛夏牧.矢量地圖的無(wú)損數(shù)據(jù)隱藏算法研究 [J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2007,12(2):206-211)通過(guò)修改地圖中相鄰頂點(diǎn)坐標(biāo)間的差值來(lái) 嵌入水印信息，這類算法計(jì)算復(fù)雜且嵌入容量大。鐘尚平等(鐘尚平，劉志峰，陳群杰.采用 復(fù)合整數(shù)變換差值擴(kuò)大法的矢量地圖可逆水印算法[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)， 2009,21(12) :1839-1849)采用復(fù)合整數(shù)變換差值擴(kuò)大法進(jìn)行了水印的嵌入，但該方法對(duì)幾 何攻擊的魯棒性較差，且難以應(yīng)對(duì)壓縮攻擊。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 結(jié)合矢量地理數(shù)據(jù)特征和密級(jí)標(biāo)識(shí)技術(shù)要求，本發(fā)明主要基于距離比值調(diào)制技 術(shù)，提出了 一種矢量地理數(shù)據(jù)密級(jí)標(biāo)識(shí)方法。
[0007] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0008] -種基于距離比值調(diào)制的矢量地理數(shù)據(jù)密級(jí)標(biāo)識(shí)方法，其具體的處理步驟如下： [0009](一)密級(jí)標(biāo)識(shí)嵌入
[0010] 步驟11生成密級(jí)標(biāo)識(shí)，密級(jí)標(biāo)識(shí)包括密級(jí)和保密期限信息；
[0011] 步驟12加載shp格式的線圖層數(shù)據(jù)，記線圖層的線要素集合為L(zhǎng)= {h| i = l， 2.. ..，m}，m為線要素的個(gè)數(shù)；
[0012] 步驟13針對(duì)任一線要素li，將其所包含點(diǎn)坐標(biāo)信息讀入集合Pi={Pij I j = l， 2.. . .，n}，n為點(diǎn)的個(gè)數(shù)；
[0013] 步驟14特征點(diǎn)提取:運(yùn)用道格拉斯-普克算法對(duì)點(diǎn)集合?,進(jìn)行抽稀，返回特征點(diǎn)在 原來(lái)的點(diǎn)集合Pi中位置的下標(biāo)集合Si= {sij I j = l，2, . . .，q}q為特征點(diǎn)的個(gè)數(shù);再根據(jù)集合 Pi和集合Si得到特征點(diǎn)集Fi={fj I j = l，2, . . .，q}，q同樣為特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)；
[0014]步驟15密級(jí)標(biāo)識(shí)信息嵌入:對(duì)于特征點(diǎn)集Fi，記點(diǎn)t的坐標(biāo)為fj(Xj，yj)，執(zhí)行以下 操作：
[0015] a)首先取連續(xù)的三個(gè)點(diǎn)fj-2(xj-2，yj-2)、fj-i(xj-i，yj-i)、fj(xj，yj)，其中 j為循環(huán)變 量，初值為3，根據(jù)公式(1)，分別計(jì)算線段和的長(zhǎng)度和％^^5
[0017] 其中，為點(diǎn)fj-i(xj-i，yj-1)和點(diǎn)fj(xj，yj)之間的距離；
[0018] b)根據(jù)公式(2)，計(jì)算距離比值r;
[0020] c)比值調(diào)制：將距離比值r的第b位小數(shù)替換為wu，并記為V ;其中b的值由用戶定 義，wu為一位的密級(jí)標(biāo)識(shí)信息，u為密級(jí)標(biāo)識(shí)循環(huán)變量，初值為1;
[0021 ] d)根據(jù)公式(3)，計(jì)算嵌入密級(jí)信息的點(diǎn)f/，并替換掉特征點(diǎn)集Fi中的點(diǎn)fj;
[0023] 其中，（Xj'y/)為點(diǎn)f/的坐標(biāo)；
[0024] e)得到嵌入密級(jí)標(biāo)識(shí)信息后的特征點(diǎn)集?/，循環(huán)變量j加1，循環(huán)變量u按公式(4) 計(jì)算取值，其中，4為密級(jí)標(biāo)識(shí)信息的長(zhǎng)度；
[0026] 循環(huán)執(zhí)行步驟a)_d)，直至特征點(diǎn)集Fi*的特征點(diǎn)遍歷完畢；
[0027] 步驟16更新原點(diǎn)集:根據(jù)步驟14中的下標(biāo)集合Si，將集合?/中的點(diǎn)替換掉在原來(lái) 的點(diǎn)集合Pi中同位置的點(diǎn)，形成嵌入密級(jí)標(biāo)識(shí)后的要素點(diǎn)集合P/ ;
[0028] 步驟17循環(huán)執(zhí)行步驟13至步驟16,直至線要素集合L中所有的線要素嵌入更新完 畢；
[0029] 步驟18生成新的線要素集合1/，保存嵌入密級(jí)標(biāo)識(shí)后的線圖層數(shù)據(jù)；
[0030] (二)密級(jí)標(biāo)識(shí)提取
[0031] 步驟21加載含密級(jí)標(biāo)識(shí)信息的線要素集合1/ ={1/ | i = l，2, . . .，m}，m為線要素 的個(gè)數(shù)；
[0032] 步驟22針對(duì)每一線要素1/，將其所包含點(diǎn)坐標(biāo)信息讀入集合P/ ={Pl/ | j = l， 2,. . .，n}，n為點(diǎn)的個(gè)數(shù)；
[0033] 步驟23特征點(diǎn)提取:運(yùn)用道格拉斯-普克算法對(duì)點(diǎn)集合P/進(jìn)行抽稀，返回特征點(diǎn) 在原來(lái)的點(diǎn)集合P/中位置的下標(biāo)集合S/ = {si/ I j = l，2, . . .，q}，q為特征點(diǎn)的個(gè)數(shù);再根 據(jù)集合P/和集合S/得到特征點(diǎn)集合F/ = {f/ | j = 1，2，. . .，q};
[0034] 步驟24密級(jí)標(biāo)識(shí)信息提取:對(duì)于集合?/，記點(diǎn)f/的坐標(biāo)為f/ (x/，y/ )，執(zhí)行以下 操作：
[0035] f)首先取連續(xù)的三個(gè)點(diǎn)f>/ (Xj-/，yj-/ )、fj-/ (Xj-/，yj-/ )、f/ (x/，y/ )，其中j 為循環(huán)變量，初值為3，根據(jù)公式（1)，

[0036] g)根據(jù)公式(2)，計(jì)算距離比值V ;
[0037] h)循環(huán)變量j加1;按步驟f)至步驟g)循環(huán)執(zhí)行，得到比值集合V = {r/ | j = l， 2,. . .，v}，v為比值的個(gè)數(shù)；
[0038] i)對(duì)于集合f，循環(huán)取距離比值r/的第b位小數(shù)，添加到字符串lu中，遇到標(biāo)志位， 將字符串hi添加到字符串集Hi中，并將字符串hi置為空；
[0039] j)將字符串集Hi所包含的字符串添加到總的字符串集Η中；
[0040]步驟25循環(huán)執(zhí)行步驟22至步驟24,直至線要素集合1/中所有的線要素的密級(jí)標(biāo)識(shí) 提取完畢；
[0041 ]步驟26統(tǒng)計(jì)字符串集Η中不同字符串出現(xiàn)的頻率，出現(xiàn)頻率最高的字符串即是密 級(jí)標(biāo)識(shí)信息；
[0042] 步驟27轉(zhuǎn)換密級(jí)標(biāo)識(shí)信息:根據(jù)步驟11，將出現(xiàn)頻率最高的字符串根據(jù)位數(shù)進(jìn)行 分割，再轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的密級(jí)和保密年限。
[0043] 所述步驟11的密級(jí)標(biāo)識(shí)具體生成步驟如下：
[0044] 1)密級(jí)包括內(nèi)部、秘密、機(jī)密和絕密，映射為一位的十進(jìn)制數(shù)，分別為1、2、3、4;
[0045] 2)保密期限基于兩位十進(jìn)制數(shù)，定義為對(duì)應(yīng)的期限，其中，秘密級(jí)不超過(guò)10年，機(jī) 密級(jí)不超過(guò)20年，絕密級(jí)不超過(guò)30年，如果定義期限超過(guò)30年，則保密期限為長(zhǎng)期；
[0046] 3)在前述生成十進(jìn)制數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，加上一位標(biāo)志位，組合成4位密級(jí)標(biāo)識(shí)信息， 記為w = {wk | k = 1，2，3，4}，其中W4為標(biāo)志位，且W4與其他元素均不相同
[0047]相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明涉及的方法不需經(jīng)過(guò)復(fù)雜的計(jì)算，占用資源小，效率高。 而且該方法對(duì)于幾何操作、壓縮、裁剪、投影等攻擊具有較好的魯棒性。
【附圖說(shuō)明】
[0048]圖1本發(fā)明密級(jí)標(biāo)識(shí)嵌入流程圖；
[0049] 圖2本發(fā)明密級(jí)標(biāo)識(shí)提取流程圖；
[0050] 圖3本發(fā)明的算法基本思想圖示；
[0051 ]圖4本發(fā)明實(shí)施例的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)；
[0052] 圖5本發(fā)明實(shí)施例標(biāo)密后的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。
【具體實(shí)施方式】
[0053] 本發(fā)明方法的主要思路如下:首先，讀取涉密矢量地理數(shù)據(jù)并生成密級(jí)標(biāo)識(shí)信息； 其次，基于距離比值調(diào)制方法，對(duì)數(shù)據(jù)逐要素循環(huán)嵌入密級(jí)標(biāo)識(shí)信息；最后，當(dāng)需檢測(cè)數(shù)據(jù) 密級(jí)時(shí)，可通過(guò)循環(huán)提取密級(jí)標(biāo)識(shí)信息，并經(jīng)統(tǒng)計(jì)判別得到嵌入的密級(jí)標(biāo)識(shí)信息。該方法涉 及到的算法基本思想是：以三個(gè)特征點(diǎn)為一組，計(jì)算相鄰兩點(diǎn)間的距離，通過(guò)調(diào)制兩者的距 離比值，來(lái)嵌入密級(jí)標(biāo)識(shí)信息，如圖3所示(p/位于PHji兩點(diǎn)確定的直線上）。
[0054]下面結(jié)合附圖并通過(guò)描述一個(gè)基于距離比值調(diào)制的實(shí)例，來(lái)進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明的 效果。本實(shí)例的線圖層數(shù)據(jù)為某鐵路線圖層，如圖4所示。標(biāo)志位設(shè)為8,調(diào)制位設(shè)為10。 [0055] 具體實(shí)施過(guò)程如下：
[0056] ( - )密級(jí)標(biāo)識(shí)嵌入
[0057] 步驟11:密級(jí)標(biāo)識(shí)生成。本實(shí)例中，選密級(jí)為秘密，密級(jí)年限為10年，再加上標(biāo)志 位，則轉(zhuǎn)為十進(jìn)制數(shù)據(jù)記為w= {2，1，0，8}。
[0058] 步驟12:打開圖層名為"rail"的線圖層文件，如圖4所示。本實(shí)例中，線要素集合L ={ll，l2, · . ·，1577丨，由577個(gè)線要素組成。
[0059] 步驟13:將線要素轉(zhuǎn)換成點(diǎn)集。本實(shí)例中，以線要素1265為例（如圖4虛線框中所示 的線要素），將其所含點(diǎn)坐標(biāo)信息讀入集合P265= {(127659.0024492，174314.500220808)， (128083.536353625，175005.459819996)，…，（144653.712037283，180144.025829871)}， 由100個(gè)點(diǎn)組成。
[0060] 步驟14:特征點(diǎn)提取。本實(shí)例中，運(yùn)用道格拉斯-普克算法(設(shè)閾值為0.9)對(duì)點(diǎn)集 P265進(jìn)行抽稀，返回特征點(diǎn)在原點(diǎn)集P265中位置的下標(biāo)集S265 = {0,3,5, . . .，99}，由68個(gè)元素 組成。再根據(jù)P265和S265得到特征點(diǎn)集F265 = {fhft，. . .，f68}，由68個(gè)特征點(diǎn)組成。
[0061] 步驟15:密級(jí)標(biāo)識(shí)信息嵌入。本實(shí)例中，對(duì)于F265 ,記點(diǎn)fj的坐標(biāo)為fj(Xj，yj)，并執(zhí) 行以下操作（以f3為例）：
[0062] a)首先取點(diǎn)匕汀2、心(設(shè)j為循環(huán)變量，初值為3)，分別計(jì)算線段g:g:、焉居的長(zhǎng)度。
[0063] b)計(jì)算距離比值 r。本實(shí)例中，r = 0.3656210759275817。
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