基于kqpso的关系数据库版权防护措施探讨

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1、基于KQPSO的关系数据库版权防护措施探讨-->第一章前言基于多媒体水印技术的研究，国内外的一些学者提出利用数字水印技术来实现数据库的版权保护。由于关系数据库[7]中的关系数据具有比较规范的结构和语义，且对数据的细微改动都可能会影响数据的可用性，所以可以嵌入水印的冗余信息不多。正因为这样，在确保数据的可用性的前提下，将版权信息嵌入到数据库中有很大难度，虽然目前相关的研究取得了一定的成果，但该技术还有很多需要改进的地方，所以关系数据库水印技术成为当前研究的热点。出现于20世纪60年代后期的数据库技术，被用来对大数量的数据进行存储和管理。多年来，在计算机技术和网络技术不断发展

2、的情况下，数据库技术快速发展，其被广泛应用在人工智能、科学研究、工程技术等领域。以关系模型为基础的关系数据库，其关系模型在严谨的数学概念基础上建立起来的。对关系模型支持的数据库系统，拥有的众多的优点，让它成为了当今市场主流的数据库。关系数据库的广泛应用，尤其是网络环境下数据库使用，使得越来越多的人重视对数据库的安全的保护。由于数字水印技术是一种很好的保护数字产品安全的技术，所以人们想到在关系数据库中嵌入水印来解决关系数据库的安全问题。通过将表明版权的水印嵌入到关系数据库中，建立数据库和数据库所有者之间的联系，以此来对数据库的版权实行保护，确保数据库中的数据在通过网络被传输

3、过程中的安全，在关系数据库中数据被窃取的时候可以确保数据库所有者对该数据库的所有权。基于其种种优点，所以依靠数字水印技术来对数据库的版权进行保护，有非常大的学术意义和应用价值。本课题得到校级研究生创新计划基金项目（11YJCX69）的资助。..................第二章关系数据库数字水印技术2.1数字水印技术该水印系统以水印信息、需要保护的数据以及一个水印密钥作为输入。水印通常由序列、标识、图像等形式的数据来当，其通常由两种方式来确定，一种是跟和待嵌入的数据没有关系的标记信息，如数据所有者的名字或者照片等；还有一种是和待嵌入的数据有很大关联的标记信息，如图像水

4、印中通过计算一副图像的散列(Hash)值来生成的水印。一般水印算法要结合加/解密算法，通过加密来禁止非法提取水印，阻止了没有版权者对水印进行破坏。通常可以使用单个或多个密钥来确保水印嵌入系统的安全。就算没有权利使用该数据的人能把隐藏的水印提取出来，如果不知道密钥，也不能识别出隐藏的水印，通过该方法，可以更进一步的保护原数据的安全。该嵌入系统的输出是加载了水印的数据。2.2关系数据库数字水印技术概述关系数据库数字水印嵌入和检测系统模型分别如图2-5和图2-6所示[44][45]。该模型由密钥来控制关系数据库水印的嵌入以及检测过程，嵌入的水印信息是二进制比特流。首先对信息进行

5、有效的处理，然后根据嵌入水印算法以及水印密钥来实现的水印的隐藏。当检测水印时候，再利用水印密钥来检测关系数据库中的水印信号，在解预处理后再判断该水印信号是否是原水印信号，是否用到原关系数据库视情况而定。由于整个过程中关系数据库水印算法是公开的，所以水印密钥很关键。第三章基于量子粒子群优化的K-Means聚类算法...................................213.1聚类分析.....................................................213.2基于QPSO的K-Means聚类算法设计...........

6、..............................223.2.1K-Means聚类算法....................................23第四章基于KQPSO的关系数据库数字水印算法.......................................284.1基于KQPSO的有意义的关系数据库数字水印算法........................284.2实验结果与性能分析...........................33第五章总结与展望...............385.1全文总结...............

7、.....................385.2工作展望.............................................38第四章基于KQPSO的关系数据库数字水印算法4.1基于KQPSO的有意义的关系数据库数字水印算法本章研究的关系数据库水印算法是设定元组的主键值是一定的，因为主键值在决定水印在关系数据库中嵌入的位置的过程中起很大的作用，如果，元组的主键值改变的话，就很难知道水印隐藏的准确位置了，这样会增大提取水印的难度。所以本算法中设定元组的主键值是一定的。本算法是针对关系数据库中数值型数据来