企业知识管理中的位图盲数字水印原理与实现企业知识管理中的位图盲数字水印原理与实现
首先对适于知识版权保护的数字水印技术进行了综述研究,而后设计并阐释了基于LSB算法的位图盲数字水印算
法流程,继而开发了相应系统,通过应用实验对其中的技术细节进行了深入分析。
摘摘 要:要: 首先对适于知识版权保护的
关键词:关键词:
在知识经济时代,知识上升为社会生产的核心资源,知识管理KM(Knowledge Management)成为企业重塑其核心竞争力
的有效途径。在此背景下,培育基于知识的竞争优势、确保知识安全,成为各种组织有效实施KM的基础内容。源于现代通信
网络的开放性、共享性、易传播和易复制等特点,以侵犯知识版权为代表的各种网络知识侵权现象层出不穷,严重侵害了知识
主体利益。如何有效保护网络知识版权成为当前KM研究与应用领域关注的焦点。有鉴于此,笔者所在课题组在早前提出的组
织三层知识安全框架(访问控制-知识隐藏-知识加密)的基础上[1],提出对允许流出组织之外的组织知识施加数字水印保护机
制,以此增强组织知识产权保护能力。限于篇幅,本文仅讨论位图知识的盲数字水印机理及其系统的设计与实现问题。
1 数字水印概述数字水印概述
数字水印(Digital Marking),是利用数字作品中存在的数据冗余性,向其中嵌入不易被潜在攻击者察觉但可以判定、区分
和提取的版权标识信息(即水印),从而起到保护数字作品知识版权的一种技术[1-2]。该技术起源于信息隐藏(Infomation
Hiding)技术,但两者亦有很大不同。信息隐藏把机密信息隐藏在宿主文件(常见、非重要)的大量信息中而不让潜在攻击者
发觉,通过隐藏“存在”本质而达到保护机密信息的目的;数字水印则主要通过被隐藏的版权标识信息对载体文件(重要、有价值
的知识作品)进行版权保护或者侵权追踪。数字水印立足于保护网络知识产权,其应用极为广泛,概括而言主要包括以下方
面:知识产权标识与保护、票据防伪、数据篡改提示等。
合理分类是人们认知新事物的有效途径之一。按不同标准,可对数字水印技术实施不同的类别划分[3]。通常,根据水印载
体特征,可将其分为文本水印、图像水印、音频水印和视频水印等;依据水印信息的稳定性特征,可将其分为鲁棒性水印和脆
弱性水印;按照水印嵌入与提取的操作域不同,可将其分为空域水印和频域水印;按水印提取时是否需要原始载体文件参与的
情况差异,可将其分为盲水印和非盲水印。
数字水印技术常见算法如表1所示。具体情况如下:(1)最低有效位LSB(Least Significant Bits)算法。该算法通过改写知
识载体的最低若干有效位来实现对相应水印数据位的嵌入操作,它对宿主文件的影响很小,水印嵌入后并不改变宿主文件的容
量,具有很强的隐蔽性;但其鲁棒性较差,当LSB位数选择失当时会明显影响载体文件的视觉效果,并且对知识载体的细微改
变可能会影响到水印信息的提取结果[1,4]。(2)离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform)算法。该算法是数字图像处
理和信号处理中常用的一种正交变换,它是对实偶函数进行一种相当于其两倍长度的离散傅里叶变换,该算法具有压缩比高、
误码率小、信息集中能力强和计算复杂性综合效果好等优点;不过,其处理过程相对复杂,完成水印嵌入过程也较为耗时。
(3)离散小波变换DWT(Discrete Wavelet Transform)算法。该算法将水印图像进行小波变换后嵌入到宿主载体中,在图像处
理方面其比DCT变换更加适合人类视觉系统,所嵌入的水印信息具有良好的视觉效果和抵抗多种攻击的能力,是一种具有自
适应能力强、鲁棒性好的水印算法,其缺点是计算量较大。(4)Patchwork算法。该算法的基本思想是任选N对图像点,在增加
其中一点亮度的同时将相应的另一点的亮度降低,以便在这一调整过程中隐藏1 bit的水印信息于宿主媒体之中;该算法具有较
高的水印隐蔽性并对有损压缩编码(JPEG)和一些带有恶意攻击的操作具有一定的抵抗能力,其缺点是嵌入的水印信息量有限
[5-8]。在进行数字水印嵌入系统的设计时,要结合上述各算法的优缺点以及具体应用特征,选择合适的数字水印算法,以满足
生产实践的特定需要。
2 基于基于LSB算法的位图盲数字水印算法算法的位图盲数字水印算法
LSB算法原理是对宿主媒体的最低若干有效位做替换,用来替换最低有效位的位序列,即需要嵌入的水印信息或者基于水印
生成的伪随机序列。为了保障数字水印的隐秘性和有效性,所嵌入的水印强度不能太高,即LSB位数选择要适当,否则会影响
知识载体的视觉效果;另外,该算法产生的数字水印鲁棒性不高,对知识载体的各种物理攻击与损伤都可能会对后续的水印提
取产生影响。不过,LSB算法作为数字水印的基础算法,由于其具有嵌入的水印信息量大、简单直观、易于操作等优点,在数
字水印应用领域始终处于重要地位[1,8];并且,在该领域研究中,在理论层面泛泛空谈的居多,在应用层面付诸实践、通过
实验做进一步深入研究与细节讨论的则很少。有鉴于此,本文拟对LSB数字水印算法做进一步深入研究,并在此基础上分析、
设计、开发相应原型系统,通过应用实验研究LSB算法的实施细节,并对其中的关键问题进行深入分析。
位图文件(扩展名为“BMP”)具有较高的保真度,它是微软Windows操作系统中的标准图像文件格式,能够被多种Windows
应用程序所支持,信息丰富、保真效果好,在艺术摄影、方案设计、计算结果成像、建筑效果呈现等领域被广为应用。随着网
络知识侵权、盗版问题的日益突出,对位图文件实施有效的版权标识则势在必行。基于LSB算法的位图数字水印的基本思路
是:将数字水印信息(版权标识字符、图片、音频或视频等)按序替换载体位图图像的若干最低有效位(具体位数依图像色深
而定,以“不影响位图视觉效果”为基本准则),从而完成水印信息的嵌入过程;当发生知识版权争议或纠纷时,版权所有方可
通过上述算法的逆过程将先前嵌入到位图文件中的水印信息提取出来,从而有效维护自身的合法权益。
基于LSB算法的位图数字水印嵌入流程如下:首先,知识版权所有人对于欲施加版权保护的既定位图文件,设计、确定水印
文件。如前文所述,水印文件可以是能够标识版权信息的任何文本文件、图像文件以及音频或视频文件等。而后,对水印文件
与位图文件分别进行预处理。上述不同预处理的共同点在于,均获得二进制数据序列;不同点在于,对位图文件的预处理过程
中还要在位图文件头内读出相关色深数据(biBitCount),并据此进一步确定LSB的具体位数,从而为后续的水印嵌入打下基
础。嵌入前的“容量检测”是非常必要的,其具体工作思路是:以单字节位数(8)除以此前获得的LSB位数,并将其商记为?琢
(无量纲),而后再将二进制位图文件数据区的字节数(biSizeImage)除以?琢,其商记为?茁(单位为Byte),将?茁与水
印文件容量做比较,当前者大于或等于后者时,表明能够完成水印嵌入;否则,则表明水印过大,需要重新设计或选择容量小
一些的新水印,并再次重复前述过程。当所设计或选定的水印能够嵌入到待保护版权的位图文件时,系统则要求用户键入相应
密码(防止日后非授权水印提取),进而在二进制层次循环按位嵌入数字水印于载体位图中;循环结束,在位图既定标志位按