一种基于混沌变换的关系数据库水印算法

周 飞，赵怀勋

(武警工程学院通信工程系，陕西西安 710086)

信息时代的到来使得数据成为一种商品。随着网络与计算机技术的发展，数字产品的版权保护等安全问题日益突出。2002年 IBM Almaden研究中心的R.Agrawal[1]教授在中国香港召开的第28届VLDB会议上首次提出数据库水印技术(DBWM)，目的在于保护数据库的版权信息，该技术一经提出就受到学术界的普遍关注。2003年R.Sion[2]等对关系数据库中的数值属性进行标记，嵌入了有意义的水印。同年，牛夏牧[3]等实现了将具有实际意义字符串嵌入到关系数据库中。2004年张志浩[4]等成功地将一幅图像作为水印嵌入到关系数据库中。

文中提出一种新的关系数据库水印算法，将水印图像进行混沌加密，根据数值属性权重的不同嵌入水印。将水印算法与混沌理论相结合，隐蔽性更强，提高了水印的不可见性，同时水印检测是一个盲检测过程，实验结果表明，该算法能够抵抗多种攻击，具有较强的鲁棒性。

1 基于混沌的关系数据库水印算法

假设对数据库中一些属性值进行微小改动并不影响数据库的使用价值。算法利用水印生成算法将版权图像生成的水印信息，并根据水印嵌入算法嵌入到数据库中，如图1所示，通过水印检测算法提取出水印，如图2所示。

定义 1关系数据库中关系 R(P，A0，A2，…，Av-1)，其中P为主键，Ai(0≤i≤v-1)为v个数值型属性，且允许修改其最低有效位(LSB)。

定义2根据属性Ai(0≤i≤v-1)的重要性和冗余度定义属性权重，记作

表1 算法中参数及其意义

1.1 水印生成算法

水印生成算法主要包括3个步骤:对版权图像进行编码预处理;利用版权图像生成水印信息;通过混沌序列对水印信息进行加密。

(1)压缩版权图像。版权图像数据量很大，如果直接嵌入数据库中势必会严重影响数据库的使用，因此必须对版权图像进行压缩处理，算法采用小波变换方法。

(2)数据类型转换。根据从左到右，从上到下的顺序，可以得到版权图像像素点的一个数据集S={S1，S2，…，Sn×n}，其中每个元素为像素点的灰度值，将这些灰度值转换成二进制数可以得到一个新的数据集 B={B1，B2，…，Bn×n}。

(3)水印加密。混沌序列与单向散列函数的特性类似，因此利用混沌序列加密水印大大提高了算法的安全性。算法选用Logistic映射，其定义为Xn+1=μXn(1-Xn)，其中 Xn∈(0，1)，当3.569 945 6 ＜ μ ＜4 时Logistic映射呈现混沌状态。令μ=4，输入密钥k1，生成一个实值混沌序列，采用阈值门限法，构造一个阈值函数，设阈值为Q，得到一个二值混沌序列P(i)，将P(i)和W(i)异或加密得到E(i)。如此重复，直到数据集 S={S1，S2，…，Sn×n}中所有元素加密完成，得E={E1，E2，…，En×n}。

1.2 水印嵌入算法

算法将权重值大的确定为候选属性，利用单向散列函数计算具体标记数据位，因此单向散列函数H至关重要。根据公式id=H(k2，P，k2)标记候选属性的元组，通过id值和L(水印位的个数)对元组进行分组，即group(R)=id mod L，并按升序排列。将第i位水印嵌入第i组元组中，对嵌入水印后的数据进行误差判断，若数据误差大于允许误差，则水印嵌入回滚，否则水印嵌入成功。具体实现过程见算法1。

1.3 水印检测算法

水印的提取过程与嵌入相对应，先用同样的方法找到嵌入水印的位置，对每个标记位，利用多数表决算法确定水印码值，得到一个二进制序列，再将其恢复成图像，与原始版权图像进行对比，实现版权保护。具体实现见算法2。

2 实验分析

算法实验环境为2.4 GHz CPU，256 MB RAM，Windows XP操作系统。版权图像采用的二值图像，如图3所示。实验数据采用某城市街道规划数据库，共有100 000个元组，每个元组有31个属性，选取其中的4个数值型属性嵌入水印，实验程序使用Matlab7.0完成，利用JDBC连接SQLServer2000，根据上述算法嵌入水印。

图3 版权图像

从数字水印嵌入前后属性的统计特征来看，文中算法与混沌理论相结合，使水印信息更加均匀、分散，增强了隐蔽性。水印信息嵌入前后统计信息如表2所示。从均值和方差改变比例的数据可以看出，水印嵌入引入的误差很小。

表2 水印嵌入前后各指标比较

实验模拟攻击者对算法进行子集选择、添加、修改攻击，得到仿真结果如图4所示，对于子集选择攻击，选择的数据比例越大，相应提取水印信息就越多，因此准确恢复水印的概率就越高;对于子集添加和修改得越多，水印的提取率就越低。

图4 子集选取、添加、修改攻击

3 结束语

关系数据库水印技术已成为当前信息科学中一个新颖且具有广阔应用前景的研究热点。文中提出一种新的关系数据库水印算法，将水印图像进行混沌加密，根据数值属性权重的不同嵌入水印，实验结果表明算法具有较高的鲁棒性与隐蔽性，有效地保证了数据库的安全问题。

[1]RAKESH A，KIERNAN J.Watermarking relational databases[C].Hong Kong，China:Proceeding of the 28th VLDB Conference，2002:155-166.

[2]SION R，ATALLAH M，PRABHAKAR S.Rights protection for relational data[J].IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering，2004(16):1509-1525.

[3]牛夏牧，赵亮，黄文军.利用数字水印技术实现数据库的版权保护[J].电子学报，2003，31(12A):2050-2053.

[4]ZHANG Zhihao，JIN Xiaoming，WANG Jianmin.Wtermarking relational database usin g image[C].Shanghai:Proceedings of the Third International Conference on Machine Learning and Cybernetics，2004:1739-1744.

[5]CUI Xinchun，QIN Xiaolin，SHENG Gang.A weighted algorithm for watermarking relational databases[J].Wuhan University Journal of Natural Sciences，2007(l):12-13.

[6]陈明刚，孙星明，肖湘蓉.基于小波变换的关系数据库水印算法[J].东南大学学报:自然科学版，2007，37(6):130-136.

[7]曹再辉.基于图像的数据库水印算法研究[D].曲阜:曲阜师范大学，2008.