[发明专利]基于差分进化算法的可逆关系数据库水印嵌入和提取方法

说明书

本发明公开了一种差分进化算法的可逆数据库水印的嵌入和提取方法。首先，利用边缘检测算子提取版权图像的边缘特征点，生成二进制比特序列指导水印的嵌入。对需要嵌入水印的数据库进行分块处理，将每个数据的属性列和元组个数作为坐标索引，选取每个数据块中一定个数的点集作为待嵌入点集。然后，在每个分块上运用差分进化算法，对初始个体，用适应度函数判断种群个体的好坏，通过变异、交叉和选择多次迭代之后选出最优的个体最为嵌入位置。为每一个分块随机生成水印序列，在水印嵌入阶段，对最优位置进行反复嵌入。最后，对嵌入成功的数据库进行模拟攻击来检测方法的鲁棒性。实验结果表面，该方法可有效提高数据库水印的不可见性和鲁棒性。

技术领域

本发明用于数据库版权的保护，具体是一种基于差分进化算法的可逆关系数据库水印嵌入和提取方法。

背景技术

近年来，随着计算机互联网与通信事业的发展，多媒体信息的传输交流变得非常容易，由此而产生的安全问题也备受关注。数据库作为一种数据集合，储存着很多敏感信息，也是信息安全领域其中一个主要分支。这些数据随着时间的积累，往往蕴含着巨大的社会价值和经济价值。然而，随着数据库应用领域的不断扩展，也引发了数据安全，隐私保护以及版权保护等问题，主要是数据库的窃取，篡改问题。

数据库水印技术是许多的前辈们在传统的数字水印、图像水印、多媒体水印的原理上结合关系型数据自身的特点提出的，国内在数据库水印方面均有一定成果。其中具有代表性的有2002年R.Agrawal等人提出的关系数据库中数值型属性值进行LSB位置进行嵌入，按照一定规则将比特位设为1和0。Francocontreras J等人在2017年提出了基于圆直方图调制的关系数据库鲁棒无损水印它可用于数据库身份验证以及在修改数据库源后识别数据库源时的跟踪。Donghui H等人^[7]在2018年提出了一种新的带有失真控制的鲁棒可逆数据库水印算法目前成功开发的数据库水印系统有WMDB和Watermill。

王静,崔新春等人^[26]2016年提出了一种基于差分进化的数字图像水印优化算法，采用差分进化算法经变异、交叉、选择三步操作后分别获得适应各个频带子图的最优嵌入强度.之后,将混沌加密后的水印信息嵌入到宿主图像对应的奇异值中,完成水印嵌入。

差分进化算法是1995年提出的一种高效的全局优化算法，也是一种基于种群体的启发式搜索算法，种群每个个体代表一个解向量，其包括变异、交叉、选择操作，由于其控制参数较少、结构简单、收敛迅速、鲁棒性强被应用于多个领域。

发明内容

本发明的内容在于：针对一些在数据精度要求高的领域，如军事，医学，金融等方面，提出一种基于差分进化算法的可逆数据库水印方法，能够有效提高数据库水印不可见性和鲁棒性。

本发明的思路：将数据库分块处理，通过差分进化算法计算最优嵌入位置，将版权图像通过边缘检测算法变换后指导水印嵌入。

具体步骤为：

步骤1：版权图像初始化；

对版权图像采用Roberts边缘检测算子进行预处理，可生成只包含边缘特征点的二值图像，并将二值图像转换成只有0，1的二维矩阵，其中白色代表二进制的1，黑色代表二进制的0，最后将二值图像转换为一维水印序列。

步骤2：数据库预处理；

针对该数据库，对其进行分块处理，首先用数据库中元组的个数除以提取到的像素点个数得到分块个数。随机选取一列数值型数学，并统计该列的众数，设置合适的阈值，当众数个数大于该阈值则分为一个块，阈值的设置决定分块大小。

步骤3：种群初始化；