4] c)比值调制。本实例中，将比值r的第10位小数替换成W1(设u为密级标识循环变 量，初值为 1)，记为 V =0.36562107522758169。
[0065] d )计算嵌入密级信息的点。本实例中f 3 '=( 1 2 8 7 2 2 . 4 1 8 6 4 4 7 3 8， 176040.5494484311)，并替换掉 f3。
[0066] e)得到嵌入密级标识信息后的特征点集FsW。方法如下：j = 4,按公式(4)
[0067 ] 计算u = 2，执行步骤a) -d)，进行下一组特征点f 2、f 3、f 4的嵌入。循环
[0068] 执行66次，直至j>68,循环结束，得到嵌入密级标识信息后的特征点
[0069] 集 ={fT，fV，· · · }，由68 个特征点组成。
[0070] 步骤16:更新原点集。本实例中，根据下标集S265，将F2W中的点替换掉原点集Ρ265 同位置的点，形成嵌入密级标识后的要素点集Ρ26, = {( 1 27659.0024492， 174314·500220808)，（128083·536353625，175005·459819996)，…，（144653·712037026， 180144.025829918)}，由 100个点组成。
[0071]步骤17:循环执行步骤13-16,直至集合L中所有的线要素嵌入完毕。
[0072]步骤18:保存新数据。本实例中，生成的线要素集合1/ ={1/，1/，. . .，157/ }，并写 入新的线图层文件，如图5所示。
[0073](二)密级标识提取
[0074] 步骤21:加载含密级标识信息的线要素集合1/ ={1/，1/，. . .，157/ }，如图5所示。
[0075] 步骤22:将线要素转换成点集。本实例中，以线要素为例，将其所含点坐标信 息读入集合p265' = {(127659.0024492,174314.500220808)，（ 128083.536353625， 175005 · 459819996)，…，（144653 · 712037026，180144· 025829918) }，由 100个点组成。
[0076]步骤23:特征点提取。本实例中，运用道格拉斯-普克算法（同样设阈值为0.9)对点 集Ρ26^进行抽稀，返回特征点在原点集P26^中位置的下标集S2J ={0,3,5,. . .，99}，由68 个元素组成。再根据P265'和$2651 导到特征点集F265' ={f/，f2、. . .，f68M，由68个特征点组 成。
[0077]步骤24:密级标识信息提取。本实例中，对于FW，执行以下操作（以f/为例）： [0078] a)首先取点fV、fV、fV (设j为循环变量，初值为3)，分别计算线段;的
[0079] b)计算距离比值V。本实例中，V =0.36562107522758841。
[0080] c)循环变量j加1。按步骤a)_b)循环执行，得比值集合V。本实例中，集合V = {0.36562107522758841,0.17332853312679083,...，0.94926830714294119}，由66个比值 组成。
[0081] d)本实例中，循环取集合f中元素的第10位小数，添加到字符串h265中，遇到标志 位'8'，将h 265添加到字符串集H265中，并把h265置空。最终得到H265 ={〃210〃，〃210〃，...，〃 210〃}，由16个字符串构成。
[0082] e)将字符串集H265所包含的字符串添加到总的字符串集肿。
[0083] 步骤25:循环执行步骤22-24,直至集合1/中所有的线要素的密级标识提取完毕。
[0084] 步骤26:统计Η中不同字符串出现的频率。本实例中，字符串〃 210〃出现的频率是 1071次，频率最高，因此〃 210〃即是密级标识信息。
[0085] 步骤27:转换密级标识信息。本实例中，对于字符串"210〃，〃2〃对应的密级是秘 密，〃 10〃对应的保密期限是10年。
[0086](三)实验分析
[0087] 本实例中，将密级标识信息嵌入距离比值小数位的第10位，嵌入密级标识信息后 的点的坐标值与原坐标值相比，误差控制在ΠΓ 11~之间，极小的误差不会对数据质量 造成任何影响。
[0088] 针对嵌入密级标识后的实验数据，进行几何变换、裁剪、投影、压缩等攻击后，仍能 正确提取密级标识，表明算法具有较好的鲁棒性。
[0089]本发明实施例中仅以shp格式的GIS矢量数据进行密级标识嵌入与提取处理，该方 法也适用于GML、E00、MIF等其它格式GIS矢量数据的密级标识嵌入与提取处理。
[0090]本发明实施例中仅以线图层数据进行密级标识嵌入与提取处理，该方法也可以适 用于点、面类型的图层数据。
【主权项】
1. 一种基于距离比值调制的矢量地理数据密级标识方法，其特征在于，该方法具体的 处理步骤如下： (一)密级标识嵌入 步骤11生成密级标识，密级标识包括密级和保密期限信息； 步骤12加载shp格式的线图层数据，记线图层的线要素集合为L={li|i = l，2，...，m}，m 为线要素的个数； 步骤13针对任一线要素 li，将其所包含点坐标信息读入集合Pi= {pij I j = l，2,. . .，n}，n 为点的个数； 步骤14特征点提取:运用道格拉斯-普克算法对点集合Pi进行抽稀，返回特征点在原来 的点集合Pi中位置的下标集合Si={sul j = l，2, . . .，q}，q为特征点的个数;再根据集合Pi和 集合Si得到特征点集Fi={fi| j = l，2，. . .，q}，q同样为特征点的个数； 步骤15密级标识信息嵌入:对于特征点集Fi，记点f撕坐标为扣印yj)，执行W下操作： a) 首先取连续的ミ个点fj-2(xj-2，yj-2)、fj-l(xj-l，yj-l)、fj(xj，yj)，其中j为循环变量，初 值为3，根据公式(1 )，分别计算线巧g：；!：：:和1?的长度％.~鴻~，和餐其中，为点fj-i(xj-i，yj-i)和点fj(xj，yj)之间的距离； b) 根据公式(2)，计算距离比值。(2) C)比值调制:将距离比值r的第b位小数替换为wu，并记为r/ ;其中b的值由用户定义，Wo 为一位的密级标识信息，U为密级标识循环变量，初值为1; d) 根据公式(3)，计算嵌入密级信息的点f/，并替换掉特征点集Fi中的点fj;樹 其中，U/，y/)为点f/的坐标； e) 得到嵌入密级标识信息后的特征点集F/，循环变量j加1，循环变量U按公式(4)计算 取值，其中，4为密级标识信息的长度；循环执行步骤a)-d)，直至特征点集Fi中的特征点遍历完毕； 步骤16更新原点集:根据步骤14中的下标集合Si，将集合F/中的点替换掉在原来的点 集合Pi中同位置的点，形成嵌入密级标识后的要素点集合P/; 步骤17循环执行步骤13至步骤16,直至线要素集合L中所有的线要素嵌入更新完毕； 步骤18生成新的线要素集合!/，保存嵌入密级标识后的线图层数据； (二)密级标识提取 步骤21加载含密级标识信息的线要素集合1/ ={liM i = l，2, . . .，m}，m为线要素的个 数； 步骤22针对每一线要素1/，将其所包含点坐标信息读入集合P/ = {pi/ I j = 1，2,...， η}，n为点的个数； 步骤23特征点提取:运用道格拉斯-普克算法对点集合P/进行抽稀，返回特征点在原来 的点集合P/中位置的下标集合S/ = {si/ I j = l，2, . . .，q}，q为特征点的个数;再根据集合 P/和集合S/得到特征点集合F/ = {f/ I j = 1，2，. . . q}; 步骤24密级标识信息提取:对于集合F/，记点f/的坐标为f/ (x/，y/ )，执行W下操 作： f) 首先取连续的Ξ个点fjV (xjY，yjV (xj-i')、f/ (x/，y/ )，其中 j为循 环变量，初值为3，根据公式（1)，分别计算线段和的长度和 夸的矣、'； g) 根据公式(2)，计算距离比值r/ ; h) 循环变量j加1;按步骤f)至步骤g)循环执行，得到比值集合r ={r/ I j = l，2,...， v}，v为比值的个数； i) 对于集合R/，循环取距离比值r/的第b位小数，添加到字符串hi中，遇到标志位，将字 符串hi添加到字符串集出中，并将字符串hi置为空； j) 将字符串集出所包含的字符串添加到总的字符串集Η中； 步骤25循环执行步骤22至步骤24,直至线要素集合1/中所有的线要素的密级标识提取 完毕； 步骤26统计字符串集Η中不同字符串出现的频率，出现频率最高的字符串即是密级标 识信息； 步骤27转换密级标识信息:根据步骤11，将出现频率最高的字符串根据位数进行分割， 再转换成相应的密级和保密年限。2.根据权利要求1所述的一种基于距离比值调制的矢量地理数据密级标识方法，其特 征在于，所述步骤11的密级标识具体生成步骤如下： 1) 密级包括内部、秘密、机密和绝密，映射为一位的十进制数，分别为1、2、3、4; 2) 保密期限基于两位十进制数，定义为对应的期限，其中，秘密级不超过10年，机密级 不超过20年，绝密级不超过30年，如果定义期限超过30年，则保密期限为长期； 3) 在前述生成十进制数据的基础上，加上一位标志位，组合成4位密级标识信息，记为W ={￥1<|4=1，2,3,4}，其中*4为标志位，且*4与其他元素均不相同。
【专利摘要】本发明提供了一种基于距离比值调制的矢量地理数据密级标识方法。首先，读取涉密矢量地理数据并生成密级标识信息；其次，基于距离比值调制方法，对数据逐要素循环嵌入密级标识信息；最后，当需检测数据密级时，可通过循环提取密级标识信息，并经统计判别得到嵌入的密级标识信息。本发明的方法以三个特征点为一组，计算相邻两点间的距离，通过调制两者的距离比值，来嵌入密级标识信息，其算法简洁，具有较好的隐蔽性和鲁棒性。
【IPC分类】G06T1/00
【公开号】CN105550971
【申请号】CN201510934522
【发明人】李梦圆, 李安波, 姚蒙蒙, 陈楹, 蒋伟
【申请人】南京师范大学
【公开日】2016年5月4日
【申请日】2015年12月15日