基于莫兰指数的GIS矢量数据版权认证方法技术

本发明专利技术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。本发明专利技术方法主要基于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。本发明专利技术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。

GIS vector data copyright authentication method based on Moran index

The invention discloses a method for copyright authentication of GIS vector data based on Moran index, which comprises a copyright tag generation process, a copyright tag extraction and authentication process. The method of the invention is mainly based on the advantages of stable spatial autocorrelation characteristics of geographic elements in GIS vector data, and the characteristics of zero-watermarking using the important features of original works to construct the original watermarking signal. Zero-watermarking is constructed by Moran index for copyright authentication of GIS vector data, which solves the problem of GIS vector data watermarking better. The contradiction between insensitivity and robustness. The copyright authentication method of the invention is robust to geometric transformation, projection transformation, format transformation and other contents, and sensitive to content change operations such as element attribute editing, element spatial relation editing, etc. It has the property of semi-fragile watermarking required for GIS vector data format authentication, and has no data quality. Volume causes any impact.

【技术实现步骤摘要】
基于莫兰指数的GIS矢量数据版权认证方法
本专利技术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。
技术介绍
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，本专利技术主要基于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。
技术实现思路
本专利技术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，本专利技术方法基于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，本专利技术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)；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，为所有要素的该选定属性的平均值：3)基于式(3)，计算莫兰指数。其中：表示空间权重矩阵的元素值之和；n为要素数量,为所有要素的该选定属性的平均值,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：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。本专利技术根据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是本专利技术方法的版权标记生成流程图。图2是本专利技术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为本专利技术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，进一步详细说明本专利技术。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，计算本文档来自技高网...

【技术保护点】
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：

【技术特征摘要】
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：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其中：xixj为要素i和要素j的该属性取值，i,j∈[1,n],为要素编号，为所有要素的该选定属性的平均值；3)计算莫兰指数其中：表示空间权重矩阵的元素值之和；n为要素数量,为所有要素的该选定属性的平均值,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.将空间自相关系数各取小数点后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...

【专利技术属性】
技术研发人员：李安营，
申请(专利权)人：李安营，
类型：发明
国别省市：北京,11