关系数据库中实时嵌入水印算法的研究

在研究现有关系数据库水印技术的基础上,提出了一种可以实时嵌入数据库水印的算法,通过控制因子控制水印嵌入位置,采用移位嵌入法重复嵌入水印,大大提高了抗攻击性．实验表明该算法具有较强的鲁棒性和实时性．     

一种采用图像融合的鲁棒水印算法

为了提高数字水印技术的鲁棒性和改善嵌入水印信息的视觉特征,提出了一种采用图像融合的水印算法。该水印算法嵌入的水印信息采用作者的肖像,在水印的嵌入和提取过程中采用小波变换和图像融合技术。实验结果表明该水印算法具有以下优点：水印直观;有较好的抗噪声、抗压缩鲁棒性;算法简单。     

一种基于混沌加密的关系数据库水印算法

在现有关系数据库水印算法的基础上,提出了一种基于混沌加密的关系数据库版权保护水印算法.通过混沌系统对版权图片进行加密,得到水印信息数据流,采用Hash函数对数据库关系中的元组进行分组标记和属性筛选,最后在不破坏数据可用性的前提下,将水印信息嵌入数据库的数值属性冗余位中.实验结果表明,该算法对子集抽取、子集添加、共谋攻击具有较好的鲁棒性.     

一种利用数据库字段有效位数实现的数字水印技术

文中对关系数据库中的数字水印技术和算法做了介绍,并结合数字通信技术中的差错控制理论,通过在数据库中数值型字段值的有效位数中嵌入水印信息的方式,提出了一种将具有实际意义的水印信息嵌入到关系数据库中的数据库数字水印算法。实验结果和理论分析均表明,本算法针对关系数据库的特性,具有鲁棒性强、隐蔽性好、可借助改变参数取值调节可嵌入的信息量等特点。本算法对于保护关系数据库的版权具有现实意义。     

基于中英文字符型属性的数据库水印算法

提出了一种基于中英文字符型属性的数据库数字水印算法。通过元组哈希值和字符属性值长度计算出预测嵌入位置,根据预测嵌入位置所在的字节序号确定水印嵌入位置。以ASCII字符集的不可见字符作为水印信号,将版权图像嵌入宿主数据库。嵌入的水印信号具有不可见性,并且保持数据库的原始可用性,可实现水印的盲提取。该算法对添加元组、删除元组、修改属性值、添加与删除属性以及元组与属性重排等常见数据库攻击具有较强的鲁棒性。     

基于中英文字符型属性的数据库水印算法

提出了一种基于中英文字符型属性的数据库数字水印算法。通过元组哈希值和字符属性值长度计算出预测嵌入位置,根据预测嵌入位置所在的字节序号确定水印嵌入位置。以ASCII字符集的不可见字符作为水印信号,将版权图像嵌入宿主数据库。嵌入的水印信号具有不可见性,并且保持数据库的原始可用性,可实现水印的盲提取。该算法对添加元组、删除元组、修改属性值、添加与删除属性以及元组与属性重排等常见数据库攻击具有较强的鲁棒性。     

基于循环冗余校验的关系数据库水印算法研究

简介了数字水印技术的基本原理和概念、关系数据库水印技术的基本原理和概念以及其分类．并在此基础上,提出了一种基于循环冗余校验的关系数据库水印算法．该算法首先对原始关系数据库进行分组、秘密排序、以及嵌入比列控制,然后将嵌入了加密信息和经过添加循环冗余校验码的水印信息嵌入到关系数据库中;在检验和提取水印信息时,先对添加了水印信息的数据库进行分组和元组选取,再对相应字段值提出LSB,经过多数选举后,再经循环冗余校验判断有无被攻击和篡改．经实验证明,本文提出的关系数据库水印算法具有安全性好、可用性好、能盲提出盲检测以及能检测攻击和篡改的特点．     

基于DCT域中频系数关系的冗余水印算法

提出了一种在DCT变换域中嵌入冗余信息的算法.用不同的密钥对水印信息进行置乱,得到不同的冗余水印信息,增强了安全性.根据ZigZag的扫描顺序,在DCT域中选取一串中频系数并进行分组,嵌入冗余水印信息.对提取的冗余水印信息用最大隶属原则进行判决,确定嵌入的水印信息.实验验证该算法具有较好的抗噪声攻击和几何变换的能力.     

一种基于混合域的彩色图像盲水印算法

采用混沌序列加密并定位,提出了一种基于混合域的二值水印嵌入方法,也可用于归一化灰度水印的嵌入. 该方法将图像分解为R,G,B三个分量,分别对每个分量进行离散小波变换,在小波变换的低频区进行离散余弦变换,在离散余弦变换域中利用混沌序列对水印信息嵌入位置定位,水印信息的嵌入采用频率系数比较的方法.实验结果表明,该算法在满足水印透明性的同时,水印信息在噪声干扰、图像处理、人为恶意攻击及图像压缩条件下具有很好的鲁棒性. 应用混沌序列,在完成水印信息定位的同时增强了算法的安全性.     

基于量化索引调制的鲁棒盲水印设计

针对低比特率的图像中，有损压缩对数字水印的正确提取带来的问题，文章提出了一种基于量化索引调制的鲁棒盲水印设计方法．该方法首先对原始图像进行小波变换，在量化之前，对小波变换后的系数进行水印信息的嵌入．文中详细设计了水印信息的嵌入过程，并在普通的图像编码算法基础上嵌入水印算法．经实验测试表明，该水印算法在抗压缩破坏时，嵌入...     

基于非数值型字段的关系数据库数字水印技术

结合现有数字水印技术,提出了一种基于非数值型字段的关系数据库水印算法.该方法可嵌入信息量大,水印恢复不需要原始数据库,可以抵抗各种子集攻击和添加攻击.     

同步数字音频盲水印

提出了一种基于离散小波变换的同步数字音频盲水印算法。该算法利用同步信号定位水印的嵌入位置,以提高水印提取的正确率,同时将分段信息加入水印,采用冗余编码,增强了纠错能力。水印嵌入时采用基于模运算的量化方法,以满足水印的盲检测。同步信号嵌入时域,以提高搜索效率,水印隐藏在离散小波变换域的低频系数中,以达到较好的鲁棒性。检测水印时不需要原始音频,水印数据在嵌入之前先加密,没有正确的密钥,无法正确恢复水印。     

基于字符型属性的数据库水印安全性研究

对数据库水印安全问题进行了研究.提出了基于字符型属性的数据库数字水印方法.将水印信息表示为不可见的水印信号,并根据元组哈希值和字符属性值长度随机确定水印信号的嵌入位置,使水印安全性得到保障.重点分析了在元组添加、元组删除和属性值修改三种典型攻击中水印提取失败情况,以及由此引起的对水印匹配率的影响.最后在对实验数据分析讨论的基础上提出了数据库水印方案设计的原则.     

一种空域与小波域相结合的水印算法

提出了一种空域与小波域相结合的水印算法．算法采用有意义的二值灰度图像作为水印，首先将水印分成2部分，一部分包含重要信息，另一部分包含次要信息．然后利用二维离散小波变换对原始载体图像进行多级分解，并对含重要信息的水印分量进行Arnold变换，以达到置乱图形和消除空间相关性韵目的，接着将水印数据叠加到载体图像的小波分解系数上，实现水印的嵌入．对于含次要信息的水印分量则通过LSB算法嵌入到经逆向小波变换生成的图像的空域中．实验证明：该算法对／PEG有损压缩、噪声和剪切等常见水印攻击显示出了较强的鲁棒性．     

基于离散余弦变换与Hessenberg分解的图像水印算法

为了增强水印系统的视觉隐秘性与抗几何攻击能力,设计了基于离散小波变换与Hessenberg分解的图像水印算法。将宿主图像实施分割,形成一系列的8×8的非重叠子块;随后,联合信息熵与边缘熵值,构建嵌入区域选择方法,从这些子块中确定出合适嵌入水印的子块;引入离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform),对选择的子块进行分解,输出对应的低频与高频系数,将每个子块的低频系数组合成相应的矩阵;随后,利用Hessenberg分解方法处理这些低频系数矩阵,输出对应的上Hessenberg矩阵;根据结构相似度与位正确率,构建粒子群算法的适应度函数,通过对其迭代,获取最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度,设计水印嵌入机制,将水印信息隐藏到上Hessenberg矩阵中,形成水印图像;最后,构建水印检测方法,从水印图像中提取水印。实验数据表明:较当前鲁棒水印方案而言,所提技术具有理想的视觉不可感知性与鲁棒性。     

水印关系数据库

数据库应用的快速发展需要水印数据库，这是数据所有权保护问题。首先介绍了云模型知识，然后提出了一种基于云模型的水印关系数据库技术，给出了关系数据库云水印嵌入和检测提取方法，并对实验结果进行了讨论分析。最后展望了水印关系数据库的前景和研究发展方向。