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基于关系数据库数值型属性特征的水印算法
毕业论文
【 摘 要 】
当前数字水印技术主要集中在多媒体信息领域(如：图像、音频、视频)并取得较好的进展。随着信息化程度的提高，关系数据库版权保护问题变得10分重要，如何在关系数据库中嵌入数字水印从而实现版权保护，已成为人们亟待解决的问题。目前，在关系数据库数据版权保护方面的研究才刚刚起步，国内外的研究也只是进行了初步的探讨。本文研究基于关系数据库数值型属性特征的水印算法，主要工作有： 在现有关系型数据库水印算法基础上，引入混沌随机序列和哈希函数的方法，提出了1种在数据库中嵌入具有实际意义的水印信息的算法，基本思想是找出能够嵌入水印的数值型属性值，通过调整该属性值的连续两位数的大小，实现水印嵌入。该方法所嵌入的水印信息具有保密性强、能盲提取，并且对关系数据库影响小等特征。理论分析和仿真试验表明该算法所嵌入的水印具有良好的不可见性和抗攻击能力。 提出1种基于独立分量分析(ICA)的公开数据库水印方法。其思想是：首先对水印图像经过ICA处理得出若干个独立分量水印，利用迭代混合的方法嵌入水印，再利用盲源JADE算法提取水印，从而达到用较小的载体带宽嵌入水印信息的目的。在这1工作的基础上，提出1种新的水印嵌入方案，在保持水印不影响数据库正常使用的情况下，实现将含信息量大的灰度图像嵌入到关系数据库中，该方法也可用于较大信息量信息的隐秘传输。理论分析和仿真实验结果表明这是1组有效水印方案。 最后，本文提出1种基于DWT的关系数据库水印算法，即根据统计特性从关系数据库中抽取某1类的数值型属性值，组成m×m2维信号，而后将水印嵌入到小波域中，使得水印信息能均匀地分布到整个关系数据库中，从而使得嵌入的水印具有较好的“不可感知性”。由于数值型属性值集合可以看成是服从随机均匀分布的“噪声图像”，通过离散小波变换后得到的小波高频系数服从高斯分布，因此，本文设计1种适合于关系数据库特征线性相关检测算法，该水印方案和传统的方法相比表现出鲁棒性高，不可见性好等特点。
【文摘语种】 中文文摘
【论文页数】 1-53
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