Метод защиты авторских прав на векторные картографические данные

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

данные на основе встраивания растровых цифровых водяных знаков. Метод сочетает оригинальные авторские идеи, а именно: подход к встраиванию скрытой защитной информации в графические данные, не искажающей координатную информацию векторных объектов, и синтез шумоподобных изображений, выступающих в качестве контейнера для битовой последовательности цифровых водяных знаков. Шумоподобный сигнал кодирует биты цифровых водяных знаков в виде синусоидальных функций и таким образом отображает бинарную последовательность в растровое изображение, непосредственно встраиваемое в защищаемые данные. Применение шумоподобных сигналов в качестве цифровых водяных знаков значительно упрощает процедуру верификации, а также позволяет обеспечить устойчивость скрытой битовой последовательности при различных искажениях изображения цифровых водяных знаков, в том числе при интерполяции.
Целью экспериментальных исследований являлась оценка достижимой вероятности правильного извлечения двоичной последовательности цифровых водяных знаков при различных параметрах и условиях встраивания.
Исследование информационной емкости показало, что потенциальный объем информации, встраиваемый в каждый полигон без искажения битовой последовательности цифровых водяных знаков, зависит от типа карты, а именно от количества вершин, составляющих каждый полигон.
Проведено экспериментальное исследование стойкости полученного метода к потенциально возможным преобразованиям, направленным на злоумышленное удаление цифровых водяных знаков из векторной карты. Разработанный метод демонстрирует стойкость к аффинным преобразованиям, кадрированию, добавлению, удалению и переупорядочиванию вершин/объектов, и может применяться в качестве решения задачи защиты авторских прав на векторные данные.
Проведен анализ качества метода по критериям точности, стойкости, информационной емкости, вычислительной сложности. Результаты всех проведенных исследований подтверждают возможность использования и эффективность предложенного метода защиты векторных картографических данных, а также его преимущества перед существующими методами встраивания цифровых водяных знаков.

Об авторах

Ю. Д Выборнова

Самарский университет

Email: vybornovamail@gmail.com

В. В Сергеев

Email: vserg@geosamara.ru

Список литературы

  1. Abubahia A., Cocea M. Advancements in GIS map copyright protection schemes – a critical review // Multimedia Tools and Applications. 2017. vol. 76. no. 10. pp. 12205–12231.
  2. Peng Y., Yue M. A Zero-Watermarking Scheme for Vector Map Based on Feature Vertex Distance Ratio // Journal of Electrical and Computer Engineering. 2015. vol. 2015. pp. 1–6.
  3. Li A., Lin B.-X., Chen Y.A. Study on copyright authentication of GIS vector data based on Zero-watermarking // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2008. vol. 37(B4). pp. 1783–1786.
  4. Ren N., Wang Q., Zhu C. Selective authentication algorithm based on semi-fragile watermarking for vector geographical data // 22nd International Conference on Geoinformatics. 2014. vol. 1. pp. 1–6.
  5. Da Q. et al. A Novel Hybrid Information Security Scheme for 2D Vector Map // Mobile Networks and Applications. 2018. vol.1. pp. 1–9.
  6. Wang N., Bian J., Zhang H. RST Invariant Fragile Watermarking for 2D Vector Map Authentication // International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering. 2015. vol. 10. no. 4. pp. 155–172.
  7. Kim J. Robust Vector Digital Watermarking Using Angles and a Random Table // Advances in Information Sciences and Service Sciences. 2010. vol. 2. no.4.
  8. Lee S.H., Kwon K.R. Vector watermarking scheme for GIS vector map management // Multimedia Tools and Applications. 2013. vol. 63. no. 3. pp. 757–790.
  9. Peng Z., Yue M., Wu X., Peng Y. Blind watermarking scheme for polylines in vector geo-spatial data // Multimedia Tools and Applications. 2015. vol. 74. pp. 11721–11739.
  10. Wang Y., Yang C., Zhu C. A multiple watermarking algorithm for vector geographic data based on coordinate mapping and domain subdivision // Multimedia Tools and Applications. 2017. pp. 1–19.
  11. Voigt M., Busch C. Watermarking 2D-vector data for geographical information systems // Proceedings of the SPIE, security and watermarking of multimedia content. 2002. vol. 4675. pp. 621–628.
  12. Ohbuchi R., Ueda H., Endoh S. Robust Watermarking of Vector Digital Maps // Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia and Expo. 2002. vol. 1. pp. 577–580.
  13. Peng Y., Lan H., Yue M., Xue Y. Multipurpose watermarking for vector map protection and authentication // Multimedia Tools and Applications. 2017. vol. 77. no.1. pp. 1–21.
  14. Peng F., Yan Z.J., Long M. A Reversible Watermarking for 2D Vector Map Based on Triple Differences Expansion and Reversible Contrast Mapping // LNCS. 2017. vol. 10658. pp. 147–158.
  15. Wang N., Zhao X., Xie C. RST Invariant Reversible Watermarking for 2D Vector Map // International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering. 2016. vol. 11. no. 2. pp. 265–276.
  16. Cao L., Men C., Li X. Iterative Embedding-Based Reversible watermarking for 2d-Vector Maps // Proceedings of 17th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). 2010. vol. 1. pp. 3685–3688.
  17. Wang N., Men C. Reversible Watermarking for 2-D Vector Map Authentication with Localization // Computer Aided Design Journal. 2012. vol. 44. no. 4. pp. 230–330.
  18. Выборнова Ю.Д., Сергеев В.В. Метод защиты векторных карт с использованием изображения ЦВЗ как вторичного контейнера // Компьютерная оптика. 2019. Т. 43. № 3. С. 474–483.
  19. Глумов Н.И., Митекин В.А. Алгоритм поблочного встраивания стойких ЦВЗ в крупноформатные изображения // Компьютерная оптика. 2011. Т. 35. № 3. С. 368–372.
  20. Vybornova Y.D. Application of spatial interpolation methods for restoration of partially defined images // CEUR Workshop Proceedings. 2018. vol. 2210. pp. 89–95.
  21. Выборнова Ю.Д., Сергеев В.В. Новый метод встраивания цифровых водяных знаков в векторные картографические данные // Компьютерная оптика. 2017. Т. 41. № 6. С. 913–919.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».