[发明专利]基于属性重要性指数的数字水印数据溯源方法

说明书

基于属性重要性指数的数字水印数据溯源方法，具体包括以下步骤：1，对要被分发的原始数据进行汇总，提取每条原始数据的预测属性与类标号属性形成数据表；2，根据原始数据的数据接收者创建水印索引表，并生成密钥KEY；3，形成非重要属性集attr；4，嵌入水印得到含有水印的数据集；5，将含有水印的数据集按照水印索引表中数据接收者的信息进行分发，并采集分发过程中或分发后已经完整泄露或部分泄露的疑似泄露数据，形成疑似泄露数据集；6，提取疑似泄露数据集中每条数据中的所有子水印并将其连接位完整的水印；7，提取出的完整水印，通过水印索引表查找出对应的数据接受者，即为泄露数据的个体，完成数据泄露溯源。

技术领域

本发明涉及数据溯源领域，具体涉及的是基于属性重要性指数的数字水印数据溯源方法。

背景技术

随着数据传输与共享技术快速发展，数据跨系统外发日趋频繁，这些数据中包含数据所有者的敏感信息，如何防止授权对象获取数据后进行非授权转发，成为数据安全外发亟待解决的问题。例如，政府和企业机构等数据所有者拥有大量的数据，为从数据中提取出有价值的信息和知识，需要将数据发送给多个不同的第三方数据分析机构进行分析处理，可能出现不可信第三方将所接收的数据转发给其他人，从而造成数据的非法转发，泄露数据隐私，如何确定泄露数据的第三方，是进行数据泄露溯源问责的关键。

数字水印技术是目前解决数据版权问题的常用方法，近年来得到研究者的持续关注，提出了一系列水印算法。已有研究大多主要侧重于对数据可用性的维持，基本可分为两类：基于优化算法的方法和基于直方图技术的方法。在基于优化算法的研究中，采用将水印嵌入转化为约束条件下的求最优解问题的思路，使用遗传算法(Genetic Algorithm)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization)等优化算法创建水印，在嵌入过程以数据可用性作为约束条件；在基于直方图技术的方法中，将应用于图像水印灰度直方图调节方法在数据库上使用,实现较小的数据扰动。部分研究侧重于保证水印安全性，将水印切分后嵌入多个分组，以保持一定的冗余度维持水印可用性。

已有方法主要在兼顾数据可用性和水印安全性方面较为不足，尤其侧重于水印安全性的研究，在水印嵌入过程中未能结合数据的分布特点，对数据可用性会造成较大破坏；同时其基本假设是数据在分发过程中是完整的，但实际情况下，数据泄露者可能只将部分数据元组泄露，导致嵌入在数据中的水印遭到破坏，对水印提取和泄露者溯源造成较大影响。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供基于属性重要性指数的数字水印数据溯源方法。

本发明采用如下的技术方案：

基于属性重要性指数的数字水印数据溯源方法，包括以下步骤：

步骤1，对要被分发的原始数据进行汇总，提取每条原始数据的条件属性 A_i(1≤i≤n)与类标号属性L形成数据表D，n表示每条原始数据条件属性的数目，类标号属性L对应s种分类，数据表D中包含M条原始数据；

步骤2，根据步骤1中原始数据的数据接收者创建水印索引表，其中包含每条原始数据接收者的信息以及原始数据中应嵌有的初始水印W_ii(1≤ii≤G)，G 表示数据接收者的个数，并生成密钥KEY；

步骤3，形成非重要属性集attr；

步骤4，根据非重要属性集attr以及步骤2水印索引表中每条原始数据中应嵌有的水印W_ii(1≤ii≤M)，将水印嵌入至其对应的原始数据中，得到含有水印的数据集D_W；

步骤5，将步骤4得到的D_W按照步骤2建立的水印索引表中数据接收者的信息进行分发，并采集分发过程中或分发后已经完整泄露或部分泄露的疑似泄露数据，将其整合为疑似泄露数据集D_W’；