矢量地理數(shù)據(jù)密級標(biāo)識方法研究
本文選題:密級標(biāo)識 + 距離比值調(diào)制 ; 參考:《地球信息科學(xué)學(xué)報》2017年03期
【摘要】:密級標(biāo)識是用于標(biāo)識信息產(chǎn)品安全等級的隱蔽信息,是信息分級管理、控制與應(yīng)用的基礎(chǔ)和前提。作為涉密地理信息產(chǎn)品主要組織格式的矢量地理數(shù)據(jù),其密級標(biāo)識方法的研究具有重要意義。結(jié)合矢量地理數(shù)據(jù)在遭受幾何攻擊時,其要素空間關(guān)系不變性特征,以及密級標(biāo)識方法的不可感知性、高魯棒性要求,本文提出一種基于距離比值調(diào)制的矢量地理數(shù)據(jù)密級標(biāo)識方法,以實現(xiàn)矢量地理數(shù)據(jù)的分級管理與保護。其主要研究思路為:(1)基于距離比值調(diào)制的方法,能夠較好地應(yīng)對幾何攻擊;(2)在每個線面要素內(nèi),通過重復(fù)嵌入密級標(biāo)識,有效提高算法對于編輯操作的魯棒性;(3)運用道格拉斯-普克算法提取特征點,在此基礎(chǔ)上進行密級標(biāo)識的嵌入,能夠較好地對抗壓縮攻擊。實驗結(jié)果表明:該方法具有良好的不可感知性;同時,對嵌入密級標(biāo)識后的矢量地理數(shù)據(jù)進行幾何變換、數(shù)據(jù)編輯、數(shù)據(jù)壓縮等攻擊后,其密級標(biāo)識的提取率能夠達到80%以上,表明方法具有較好的魯棒性。
[Abstract]:Classified marking is the hidden information used to identify the security level of information products. It is the basis and premise of information hierarchical management, control and application. As the main organization format of the secret geographic information products, the research of the classification method of the vector geographic data is of great significance. Combined with the invariance of the spatial relationship of vector geographic data under geometric attack, and the imperceptibility and high robustness of the classified identification method, In this paper, a method of vector geographic data classification based on distance ratio modulation is proposed to realize the hierarchical management and protection of vector geographic data. The main research idea is: 1) based on the range ratio modulation method, it can deal with geometric attack effectively. Effectively improve the robustness of the algorithm for editing operations / 3) using the Dawlars-Puck algorithm to extract feature points, and then embed the secret level marks, which can better resist compression attacks. The experimental results show that the proposed method is imperceptible, and the extraction rate of the vector geographic data embedded in the classified level can reach more than 80% after geometric transformation, data editing, data compression and other attacks. It is shown that the method is robust.
【作者單位】: 南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點實驗室;江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(41371374、41471175) 國家“863”重大項目子課題(2008AA121604) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項目(PAPD)
【分類號】:P208;TP309
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,本文編號:1860124
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