專利名稱：基于量化索引調(diào)制的抗合謀多媒體指紋方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種數(shù)字信息處理技術(shù)領(lǐng)域的方法，具體是一種基于量化索引調(diào) 制的抗合謀多媒體指紋方法。
背景技術(shù)：
數(shù)字指紋是一種數(shù)字化產(chǎn)品的版權(quán)保護技術(shù)。其核心思想為產(chǎn)品提供者在發(fā)布 每一份拷貝前，均在原始載體信息中嵌入與用戶有關(guān)的信息，該信息具有唯一性，不能被用 戶感知，并且能夠有效地區(qū)分不同的用戶；一旦發(fā)現(xiàn)非法散布的盜版拷貝，即可通過提取拷 貝中的指紋信息追蹤散布非法拷貝的用戶。然而，一些擁有相同多媒體信息和不同指紋的 購買者可能會聯(lián)合起來對指紋進行合謀攻擊，生成一份指紋信息衰減甚至被除去的拷貝， 從而逃避版權(quán)所有者的追蹤。因此，設(shè)計能夠抵抗合謀行為和鑒別合謀者的指紋是一項迫 切的需求?，F(xiàn)有技術(shù)中 Cox 等人在論文"Secure spread spectrum watermarking for multimedia [J] " (MMWT WKW) (IEEE Transactions onlmage Processing, vol. 6, no. 12，pp. 1673-1687，Dec. 1997) (IEEE圖像處理學(xué)報)中給出了一種安全的擴頻水 印嵌入方法。該方法使用服從標準正態(tài)分布的偽隨機序列作為水印信息，將其嵌入到載體 的全局離散余弦變換(discrete cosine transform, DCT)系數(shù)中去。在進行水印檢測時， 首先借助于原始圖片，將待檢測圖片的全局DCT系數(shù)減去原始圖片的的全局DCT系數(shù)提取 水印信息，然后計算提取出的水印信息與原始水印信息的相關(guān)系數(shù)，從而判定水印信息是 否存在。上述Cox水印方法可用于設(shè)計擴頻正交指紋。首先，給不同用戶分配相互正交的 偽隨機序列作為他們各自的指紋；然后采用Cox水印嵌入方法，將指紋序列分別嵌入到原 始載體中，得到含指紋拷貝并進行發(fā)布。一旦發(fā)現(xiàn)非法拷貝，可以借助原始載體信息，采用 非盲檢測方法從合謀拷貝中提取出指紋信息，然后計算指紋信息與每個用戶的指紋信息的 相關(guān)系數(shù)，根據(jù)運算結(jié)果確定合謀者。上述的擴頻正交指紋方案的突出特點是，指紋信息都是直接加到載體當中去的。 當發(fā)現(xiàn)盜版拷貝后，必須借助于原始載體拷貝，將盜版拷貝與原始載體信息相減，提取出指 紋信息，才能以很高的概率正確檢測出合謀者。當采用不借助原始載體的盲檢測判定合謀 者，判定錯誤的概率非常高。經(jīng)過對現(xiàn)有技術(shù)的檢索發(fā)現(xiàn)，Swaminathan等人在論文“Exploring QIM basedanti-collusion fingerprinting for multimedia [C]，，(〈〈探索基于 QIM 技術(shù)的抗合 謀多媒體指紋》)(Proceeding of SPIE-IS&T, Security, Steganography, and Watermarking of MultimediaContents VIII) (SPIE-IS&T第八屆多媒體安全、隱寫和水印會議)中提出了 基于QIM技術(shù)的抗合謀多媒體指紋方案。該方案給每個購買者分配一個抖動序列，序列中 的各元素相互獨立并且服從正態(tài)分布，然后用該抖動序列對載體進行減性抖動量化生成該 用戶的拷貝。文中的實驗結(jié)果表明，在非盲檢測的情況下，基于QIM的指紋方案的抗合謀攻 擊性能不如擴頻正交指紋；在盲檢測的情況下，基于QIM的指紋方案的抗合謀攻擊性能優(yōu)于擴頻正交指紋。綜上所述，現(xiàn)有的抗合謀多媒體指紋方案還不能在非盲檢測和盲檢測兩種策略下 都具有很好的抗合謀攻擊性能。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提供一種基于量化索引調(diào)制的抗合謀多媒 體指紋方法，在采用非盲檢測和盲檢測兩種檢測手段下，都能夠以很高的概率正確檢測到 合謀者，抗合謀攻擊能力很強。本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的，本發(fā)明通過在發(fā)送端分配用戶標識碼并生成 含指紋拷貝，在接收端獲取待檢測拷貝后進行合謀者檢測當接收端擁有原始載體信息時 通過非盲檢測判定合謀者，否則通過盲檢測判定合謀者。所述的分配用戶標識碼是指給每個用戶分配一個可以唯一確定其身份的二進制 偽隨機序列，該二進制偽隨機序列為m序列、M序列或Gold序列且對于不同用戶的二進制 偽隨機序列均從屬于同一種類且由同一本原多項式生成；所述的二進制偽隨機序列的長度N與待嵌入指紋信息的原始載體的元素數(shù)量相 等，即偽隨機序列中的每一個元素將被嵌入到一個原始載體元素中；所述的用戶的數(shù)量Nu小于等于二進制偽隨機序列的長度N。所述的生成含指紋拷貝，包括以下步驟1. 1)首先生成代表比特0的抖動序列dQ = (d0jl, d0j2, ...，dQ,N)T，d0中的每個元 素相互獨立且第m個元素Cltl, m服從[-Δω/(2α)，Δω/(2α)上的均勻分布，其中Δω是一 個正數(shù)，α e (0,1]是補償因子；然后生成代表比特1 的抖動序列 Cl1 = ((I1,1； Cl1,2，... , Cl1,Ν)τ,當 dQ,m < 0，則 Cl1,m = d0,ffl+Affl/(2a)；否則 du = d0,m-Am/(2a)。1. 2)利用Cltl和Cl1分別對原始載體信息χ = (X1, X2, ... , xN)T進行減性抖動量化， 生成代表比特0和比特1的含指紋序列yQ = (yoa, y0j2, ...，yQ,N)T和Y1 = (Y1,Y1,2,...， yi,N)T，其中=Y1,m = xm+a [q Δ m/ a (X1^d1J _ (Xjd1J ]，1 = 0，l，m= 1,2,.. .，N，q“·)= round( · / Δ) X Δ表示以Δ為步長的量化，round( ·)表示四舍五入。1. 3)生成每個用戶的含指紋拷貝標識碼為b())=(妒\矽I..，蟧Y的用戶j獲 得的含指紋拷貝為y⑴=(y{J)，放)，…，店·))τ ’其中當b(J) = 0，則y^ = y0>m ；當b^ = 1，則 W) U = 1,2,...，N，對所有的j = 1,2,...，Nu都進行上述操作后，可以得到所有用 戶的含指紋拷貝y(1)，y(2)，...，y(iV )。所述的合謀者檢測是指接收端在收到待檢測拷貝ζ = (Z1, Z2,..., zN)T后，采用 非盲檢測或盲檢測判定合謀者。所述的非盲檢測包括如下步驟2. 1)利用原始載體χ以及抖動序列Cltl和Cl1生成代表比特0和比特1的指紋序列S0 =(Scm, S0j2, · · ·，s0,N)T 禾口 S1 = (S1J，Slj2, · · ·，Sl,N)T，其中=S1I = q Δ m/ a (Xjd1J _ (Xjd1, m), 1 = 0,1, m = 1，2，· · ·，N。2. 2)計算對應(yīng)于比特0和比特1的元素檢測值tQ = (t0jl,t0,2,.. ·，tQ,N)T和、=(tia' tlj2, · · · ,、,Ν)Τ,其中、,_ = (zm-xm) sljm, 1 = 0,1, m = 1,2, · · · , N。2.3)計算每個用戶的非盲檢測值。對于用戶j，對應(yīng)的非盲檢測值等于
權(quán)利要求
1.一種基于量化索引調(diào)制的抗合謀多媒體指紋方法，其特征在于，通過在發(fā)送端分配 用戶標識碼并生成含指紋拷貝，在接收端獲取待檢測拷貝后進行合謀者檢測當接收端擁 有原始載體信息時通過非盲檢測判定合謀者，否則通過盲檢測判定合謀者。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于量化索引調(diào)制的抗合謀多媒體指紋方法，其特征是，所 述的分配用戶標識碼是指給每個用戶分配一個可以唯一確定其身份的二進制偽隨機序 列，該二進制偽隨機序列為m序列、M序列或Gold序列且對于不同用戶的二進制偽隨機序 列均從屬于同一種類且由同一本原多項式生成。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于量化索引調(diào)制的抗合謀多媒體指紋方法，其特征是， 所述的二進制偽隨機序列的長度N與待嵌入指紋信息的原始載體的元素數(shù)量相等，即偽隨 機序列中的每一個元素將被嵌入到一個原始載體元素中。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于量化索引調(diào)制的抗合謀多媒體指紋方法，其特征是， 所述的用戶的數(shù)量Nu小于等于二進制偽隨機序列的長度N。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于量化索引調(diào)制的抗合謀多媒體指紋方法，其特征是，所 述的生成含指紋拷貝，包括以下步驟·1.1)首先生成代表比特0的抖動序列dQ = (d0a,d0j2,.. .，dQ,N)T，dQ中的每個元素相互 獨立且第m個元素Cltl, m服從[-Δω/(2α)，Δω/(2α)上的均勻分布，其中Δ m是一個正數(shù)， α e (0,1]是補償因子；然后生成代表比特 1 的抖動序列 Cl1 = ((I1,1； Cl1,2, ... , Cl1, Ν)τ,當 dQ,m < 0，則 Cl1,m = d0, ω+Δω/(2α)；否則=4 ；·1. 2)利用Cltl和Cl1分別對原始載體信息χ = (X1, X2,..., xN)τ進行減性抖動量化，生成 代表比特 0 和比特 1 的含指紋序列 yQ = (y0jl, y0j2, . . .，yQ, Ν)τ 和 yi = (yia, ylj2, . . . , Y1, N)T，其中:yi,m = xm+α [qAm/a (X1^d1, m) - (Xjd1, m) ]，1 = 0,1, m = 1,2, ... ,N, qA(')= round( · / Δ) X Δ表示以Δ為步長的量化，round( ·)表示四舍五入；·1.3)生成每個用戶的含指紋拷貝標識碼為=(妒\矽\…，砌Y的用戶j獲得的含 指紋拷貝為y("_) = 0f)，#，...，^))T ,其中當砼)=0 ,則必)=y0’m ；當松)=1 My^ = , m = 1，·2，. . .，N，對所有的j = 1，2，. . .，Nu都進行上述操作后，可以得到所有用戶的含指 紋拷貝 γω，Υ(2)，...，Υ(ΛΓ )。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于量化索引調(diào)制的抗合謀多媒體指紋方法，其特征是，所 述的合謀者檢測是指接收端在收到待檢測拷貝Z = (Z1, Z2, ... , ΖΝ)Τ后，采用非盲檢測或 盲檢測判定合謀者。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于量化索引調(diào)制的抗合謀多媒體指紋方法，其特征是，所 述的非盲檢測包括如下步驟·2.1)利用原始載體χ以及抖動序列Cltl和Cl1生成代表比特0和比特1的指紋序列Stl = (s0,i' sO,2，· · ·，s0,N)T 禾口 S1 = (S1J，Slj2, · · ·，Sl,N)T，其中=S1I = q Δ m/ a (Xjd1J _ (Xjd1J， 1 = 0，1，m = 1，2，…，N ；·2. 2)計算對應(yīng)于比特0和比特1的元素檢測值tQ = (toa, t0j2,... , tQ,N)T和、=U1, 1 tlj2, . . . , tu)1,其中、,_ = (Zm-Xm)Slim, 1 = 0,1, m = 1,2, . . . , N ；·2. 3)計算每個用戶的非盲檢測值，對于用戶j，對應(yīng)的非盲檢測值等于
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于量化索引調(diào)制的抗合謀多媒體指紋方法，其特征是，所 述的盲檢測包括如下步驟(3. 1)利用待檢測拷貝ζ和代表比特0以及比特1的抖動序列Cltl和Cl1計算對應(yīng)于比特 0 和比特 1 的元素檢測值 tQ = (toa, t0j2, · · ·，tQ,N)T 和、=(tia, tlj2, · · ·，tljN)T, tx 中的 第 m 個元素為、,ω= [(ZmHjm) -αΔπ,/α (Zjd1J ]2，其中1 =0，l，m= 1,2,... ,N；(3. 2)計算每個用戶的盲檢測值，對于用戶j，對應(yīng)的盲檢測值等于=，其中當鹼
全文摘要
一種數(shù)字信息處理技術(shù)領(lǐng)域的基于量化索引調(diào)制的抗合謀多媒體指紋方法，通過在發(fā)送端分配用戶標識碼并生成含指紋拷貝，在接收端獲取待檢測拷貝后進行合謀者檢測當接收端擁有原始載體信息時通過非盲檢測判定合謀者，否則通過盲檢測判定合謀者。本發(fā)明在采用非盲檢測和盲檢測兩種檢測手段下，都能夠以很高的概率正確檢測到合謀者，抗合謀攻擊能力很強。
文檔編號G06T1/00GK102005027SQ20101057774
公開日2011年4月6日 申請日期2010年12月8日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月8日
發(fā)明者張愛新, 李建華, 李生紅, 鄭旭平 申請人:上海交通大學(xué)