数字水印研究现状
数字水印技术在音频文件版权保护中的应用研究
数字水印技术在音频文件版权保护中的应用研究摘要：随着数字化媒体的广泛应用，音频文件的版权保护问题变得日益重要。
传统的版权保护方式已经无法应对数字化环境下的盗版和侵权行为。
数字水印技术作为一种隐形且不可删除的信息嵌入技术，为音频文件版权保护提供了全新的解决方案。
本文旨在研究数字水印技术在音频文件版权保护中的应用，分析其原理、特点以及存在的问题，并提出相应的改进和措施。
1. 引言随着数字化媒体技术的迅猛发展，音频文件作为数字娱乐产业中的重要组成部分，其版权保护问题已经愈发突显。
传统的技术手段如加密方式只能简单地对内容进行保护，但无法防止盗版和侵权行为。
数字水印技术在音频文件的版权保护中具有重要的应用潜力。
2. 数字水印技术的原理与特点2.1 原理数字水印技术是一种将特定信息嵌入到音频文件中的技术手段。
这种信息在人耳无法察觉的情况下，通过特定算法嵌入到音频信号中，从而在版权保护方面起到重要的作用。
2.2 特点（1）隐蔽性：数字水印技术能够将特定信息以不易被察觉的方式嵌入到音频文件中，不影响原始音频的质量和听感。
（2）不可删除性：数字水印一旦嵌入到音频文件中，就无法被删除或修改。
即使进行了压缩或转码等操作，水印信息依然存在。
（3）鲁棒性：数字水印技术对于一定程度的信号处理操作，如压缩、滤波、等化等，能够保持一定的鲁棒性，从而保证水印信息的准确提取。
（4）可追溯性：数字水印技术通过提取嵌入的水印信息，可以对音频文件的来源和权益进行溯源，从而有效打击盗版和侵权行为。
3. 数字水印技术在音频文件版权保护中的应用3.1 版权认证与管理数字水印技术可以为音频文件提供版权认证和管理能力。
通过嵌入唯一的数字水印，音频文件的所有者可以在需要时随时验证其权益，并对版权进行精确管理和控制。
3.2 盗版追溯与应对当音频文件被非法传播和盗版时，数字水印技术可以通过溯源和追踪相关的水印信息，帮助版权所有者确定盗版行为的来源，并采取相应的应对措施，维护自身的权益。
(完整word版)数字水印
摘要随着计算机通信技术的迅速发展，传播数字多媒体信息也越来越方便快捷，迅速兴起的互联网以电子印刷出版、电子广告、数字仓库和数字图书馆、网络视频和音频、电子商务等新的服务和运作方式为商业、科研、娱乐等带来了许多机会。
然而,随之而来的盗版和侵权行为也越来越猖獗,对数字产品的保护和信息安全的迫切需求使得数字水印技术成为多媒体信息安全研究领域的一个热点问题.数字水印可以标识作者、所有者、发行者、使用者等并携带有版权保护信息和认证信息，保护数字产品的合法拷贝和传播.数字水印技术近年来得到了较大的发展，基于变换域的水印技术是目前研究的热点。
数字水印是利用数字作品中普遍存在的冗余数据和随机性，把标识版权的水印信息嵌入到数字作品中,从而可以起到保护数字作品的版权或其完整性的一种技术.本文首先介绍了数字水印的背景、意义以及目前国内外的研究现状等基本问题，接着介绍了数字水印的基本特征、原理，随后介绍了数字水印的基本框架和数字水印的分类，为数字水印算法的提出、实现及测试提供了理论依据。
介绍了一种基于DCT的数字水印嵌入算法以及一种基于小波变换的数字水印嵌入算法，使用MATLAB设计了实验方案。
关键字：数字水印Matlab DCT 小波变换AbstractWith the rapid development of computer communication technology, the spreadof digital multimedia information more and more convenient, rapid rise of Internet publishing electronic printing，electronic advertising, digital storage and digital libraries, online video and audio, e-commerce and other new servicesmany opportunities for commercial，research，entertainment，and mode of operation。
医学ct图像数字水印算法
发展前景和应用前景预测
随着医学影像技术的不断发展和数字水印技术的不断进步，数字水印技术在医学影 像领域的应用前景非常广阔。
数字水印技术在医学影像领域的应用将会越来越广泛，涉及到医疗诊断、治疗、科 研、教学等多个方面。
数字水印技术在医学影像领域的应用将会越来越注重安全性和隐私保护等方面的问 题，需要不断加强技术研究和创新，以保障医疗信息的安全和隐私。
04
医学ct图像数字水印算法的优化 和改进建议
优化算法性能
算法复杂度优化
01
通过优化算法的计算复杂度，提高算法的运行效率，减少计算
时间和资源消耗。
并行化处理
02
利用并行计算技术，提高算法的处理速度和效率，以满足实时
性要求。
优化数据结构
03
采用高效的数据结构，减少算法在处理过程中的内存占用和访
问时间。
医学ct图像数字水印算法
汇报人： 2023-12-05
• 医学ct图像数字水印技术概述 • 医学ct图像数字水印算法基础 • 医学ct图像数字水印算法的设计与实
现
• 医学ct图像数字水印算法的优化和改 进建议
• 医学ct图像数字水印技术的未来发展 趋势和展望
01
医学ct图像数字水印技术概述
医学ct图像特点与数字水印技术
跨平台兼容性
提高算法在不同平台和设备上的兼容性，以满足不同用户的需求 。
定制化服务
根据用户的具体需求，提供定制化的数字水印算法服务，以满足 个性化的需求。
05
医学ct图像数字水印技术的未来 发展趋势和展望
医学影像技术的不断发展对数字水印技术的挑战和机遇
基于深度学习的数字图像水印技术研究
基于深度学习的数字图像水印技术研究一、引言数字图像水印技术是一种在数字图像中嵌入特定信息的方法，旨在保护图像的版权和完整性。
传统的数字水印技术存在容易被攻击的问题，而基于深度学习的数字图像水印技术则通过利用深度神经网络的强大表征能力来提高水印的安全性和鲁棒性。
本文将探讨基于深度学习的数字图像水印技术的研究进展。
二、深度学习概述深度学习是一种机器学习的分支，通过构建多层神经网络模型来建模和学习数据的复杂特征。
它的优势在于可以自动学习特征表示，并在大规模数据集上进行训练，具有较高的准确性和鲁棒性。
三、基于深度学习的数字图像水印技术基于深度学习的数字图像水印技术可以分为两个主要方向：水印嵌入和水印检测。
1. 水印嵌入水印嵌入是将水印信息嵌入到原始图像中的过程。
传统的方法通常是将水印信息转换为频域或空域，然后使用离散傅里叶变换或小波变换等技术将其嵌入到图像中。
而基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来学习图像的特征表示和水印的嵌入方式。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，可以提取图像的局部特征，使水印能够更好地嵌入到图像中。
2. 水印检测水印检测是从带水印的图像中提取出水印信息的过程。
传统的方法通常通过对嵌入水印的图像进行解水印操作，并通过相关的算法进行检测。
而基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来从复杂的图像中提取和识别水印信息。
深度学习模型能够学习到更丰富的图像特征表示，提高了水印的识别准确性和鲁棒性。
四、基于深度学习的数字图像水印技术的挑战和解决方案基于深度学习的数字图像水印技术在应用中面临一些挑战，例如水印容易被攻击、水印抵抗图像处理操作能力差等。
针对这些挑战，研究者提出了一些解决方案。
1. 对抗攻击对抗攻击是指攻击者通过对带水印的图像进行修改或篡改，以模糊或完全去除水印信息。
为了提高水印的鲁棒性，研究者提出了基于生成对抗网络（GAN）的方法。
GAN模型能够学习生成逼真的对抗样本，从而使水印更难以被攻击者检测和破坏。
数字水印技术
数字水印技术(Digital Watermarking) ,其基本思想是将经过适当变换后的特殊信息(数字水印)利用数字嵌入的方法隐藏在载体对象(数字作品)中。
水印信息可以是ID序列号、签名、图章、商标、图片等权利人身份标识或其他具有特定意义的内容，用来标明作品的来源、版本、著作者、出版者、发行者、日期、权限等权利管理信息。
数字水印的发展方向主要体现在以下几个方面：(1)鲁棒性、安全性更好的数字水印算法，同时还要考虑水印的不可感知性、自适应性、数据容量等特性。
(2)基于数字水印技术、可适用于多种媒体类型的软件开发及系统集成，如数字版权保护管理系统等。
(3)数字水印在网络环境下的应用，特别是水印的网络快速自动验证。
利用移动代理技术，可在网络上自动追踪非法或未授权的数字媒体内容。
(4)数字水印技术的标准化，如制定具有通用性的水印算法标准、水印系统评估和测试标准等。
(5)数字水印技术与其他信息安全技术(如加密、数字签名等)相结合，构建完整的数字版权保护解决方案。
(6)数字水印技术与生物认证技术相结合，利用人类自身的生理特征(如指纹、虹膜、DNA等)或行为特征(如签名、语音、步态等)构造认证水印。
数字水印的概念：数字水印是通过一定的嵌入算法在多媒体数据(数字化的图像、文本、音频、视频、三维动画等)中隐藏的特殊信息(版权信息、认证信息、保密信息或其他有关信息)，可以通过相应的检测和提取算法对水印信息加以验证。
数字水印的基本特性：数字水印具有不可感知性、安全性、鲁棒性等基本特性。
不可感知性(imperceptibility)也称透明性。
从信号处理的角度看，嵌入载体作品的水印信号可以视为在强背景下叠加一个弱信号，只要叠加的水印信号强度低于人类视觉系统HVS的对比度门限或人类听觉系统HAS对声音的感知门限，HVS或HAS就无法感知到信号的存在。
由于HVS和HAS 受空间、时间和频率特性的限制，数字水印技术利用数字作品中普遍存在的冗余数据与随机性，对作品作一定的调整处理，可以在不被感知的情况下隐藏水印信息。
数字媒体数字水印技术研究发展现状与展望
数字媒体数字水印技术研究发展现状与展望随着数字化时代的到来，数字媒体的应用范围越来越广泛。
然而，数字媒体在传输或使用过程中容易遭到盗用、篡改、侵权等风险，因此保护数字媒体安全成为一个迫切的问题。
数字水印技术应运而生，成为保护数字媒体安全的一个有效手段。
本文将对数字水印技术的研究发展现状与未来发展进行探讨。
一、数字水印技术概述数字水印技术是将一些数字信息嵌入到数字媒体中，不改变原始媒体的内容和质量，以实现版权保护、隐私保护、数字证据认证等目的的一种技术。
数字水印通常被嵌入到音频、图像、视频等媒体中，可以耐受一定程度的噪声或攻击而不失效，同时具有不可观测性和鲁棒性等特点。
数字水印技术具有广泛应用前景。
在数字版权保护方面，数字水印可以用于图书、音乐、视频等数字媒体的版权保护，起到追踪盗用者、提高版权利用率的作用；在隐私保护方面，数字水印可以用于医疗记录、个人档案等隐私信息的保护；在数字证据认证方面，数字水印可以用于多媒体证据的认定，如对视频中某个场景的时间、地点、人员等信息进行标记，以保证证据的真实性与完整性。
目前，数字水印技术已经得到广泛应用。
例如，在数字版权保护方面，中国政府已经出台了《网络安全法》等一系列法律法规，对数字版权进行保护，并且在音乐、视频等数字媒体中广泛采用数字水印技术。
但是，当前数字水印技术还存在一些不足，例如鲁棒性不够、嵌入效率低等问题。
二、数字水印技术发展现状1. 基于传统数学模型的数字水印技术传统数字水印技术主要基于一些数学模型进行研究和设计，如小波变换、离散余弦变换等。
这种数字水印技术具有比较好的鲁棒性和安全性，但是在嵌入率、可靠性等方面还有待提高。
2. 基于深度学习的数字水印技术近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始借鉴深度学习模型进行数字水印的设计与嵌入。
深度学习模型具有较高的自适应性和鲁棒性，可以应对更多的攻击方式。
同时，深度学习模型还可以实现智能化的水印嵌入和识别，提高了数字水印的效率和准确性。
基于神经网络的数字水印技术的研究
基于神经网络的数字水印技术的研究随着数字媒体的广泛使用，保护数字内容的知识产权变得尤为重要。
数字水印技术作为一种有效的保护手段，引起了广泛关注。
近年来，基于神经网络的数字水印技术因其高效、鲁棒性强等特点，成为研究的热点。
神经网络是一种模拟人类神经系统结构和功能的计算模型。
通过在神经网络中学习和训练，可以实现对数字水印的嵌入和提取。
首先，需要选择合适的神经网络结构，如卷积神经网络、循环神经网络等。
然后，通过训练神经网络，使其具备对数字水印进行嵌入和提取的能力。
在数字水印的嵌入过程中，首先将原始数字内容与水印信息进行编码，然后通过神经网络将编码后的水印嵌入到原始内容中。
嵌入过程需要考虑到水印的鲁棒性和隐藏性。
鲁棒性是指水印在经过各种攻击下依然能够被提取出来。
隐藏性是指水印在嵌入后对原始内容的影响尽可能小。
在数字水印的提取过程中，通过神经网络的反向传播算法，可以从包含水印的数字内容中提取出水印信息。
提取过程需要考虑到提取的准确性和鲁棒性。
准确性是指提取出的水印信息与原始水印信息的一致程度。
鲁棒性是指在经过各种攻击下仍能够准确提取出水印信息。
基于神经网络的数字水印技术具有许多优势。
首先，神经网络可以通过学习和训练自动提取和嵌入水印，减少了人工干预的需求。
其次，神经网络可以通过自适应学习提高水印的鲁棒性，使其在各种攻击下仍能够有效提取。
此外，神经网络可以处理大规模的数据，适用于各种不同类型的数字内容。
尽管基于神经网络的数字水印技术在保护数字内容的知识产权方面具有很大潜力，但仍面临一些挑战。
例如，如何设计合适的神经网络结构，以实现更高的嵌入容量和更好的鲁棒性。
此外，如何进一步提高水印的隐藏性，以减少对原始内容的影响。
综上所述，基于神经网络的数字水印技术在数字内容的知识产权保护方面具有广阔的应用前景。
通过进一步的研究和改进，相信这项技术将能够为数字内容的安全提供更加有效的保障。
矢量地图数字水印技术的研究现状和展望
Ａ ｕ ｖ ｙ ｏ ｈ ｓ ａ ｃ ｎ Ｄｉ ｉ ｌＷ ａ ｅ ｍａ ｋ ｎ ｏ Ｓ ｒ ｅ ｆｔ ｅ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｇｔ ａ ｔｒ ｒ ｉ ｇ ｆ ｒ
０ 许德合（９２ ） １７一， 女，
河南南 阳人 。 师 ， 讲 博士 。 ２０ ０ １ห้องสมุดไป่ตู้毕 业于信 息工 程 大学 测 绘学 院地 图学 与 地 理 信 息 工 程 专 业 。 要 主 从事 数 字地 图 的 出版 和 版权 保 护技 术 及安 全 方 面的研究。 基金项目： 国家 ８ ３ ６ 计划资 助 项 目（ ０ ６ Ａ１ｚ ２ ） ２ ０ Ａ ２ ２ ３ 武汉 大学 地 理 信息 系 统 教育部重点 实验室开放研 究基金资助项 目（ ｄ ０６ ｗ ２０
许德合 ， 朱长青 ， 王奇胜
（ 信息工程大学 测绘学院 ， 河南 郑州 ４ ０ ５ ） ５０ ２ 摘要 ：数字水 印技术正 成为 网络环境 下矢量数 字地 图的版权 保护 和侵权 检测研 究的热
点 。本文总结 了 目前 国内外针对矢 量数字地 图数 字水 印技术所做的相关工作 ， 分析 了矢量
数字地 图数据在表示及使用方式上的特点 、 矢量数字地图数据嵌入数字水 印的要求 以及矢 量数 字地图数据信息冗余 的类型 ； 按空域 、 变换域 及参数变换分类方法 ， 概括 了 目前典 型的 针对矢量数字地图数据的数字水印算法 ， 讨论 了其优缺点。指出了对矢量数字地图数字水 印技术还存在 的问题以及对该领域未来 可能 的研究方 向和研究重点进行 了展 望。 关键词 ： 矢量数字地图 ； 数字水印 ； 点 ； 顶 版权保护
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｄｉｉ ｌ ｗ ｔ ｒ ｒ ｉ ｇ ｔｃ ｎ ｑ ｅ ｉ ｂ ｃ ｍｉ ｇ ｏ ｅ ｏ ｈ ｏ ｅ ｅ ｒ ｈ ｆ ｌ ｓ ｏ ｏ ｙ ｓｒ ｃ ： ｇ ｔ ａｅ ｍａ ｋ ｎ ｅ ｈ ｉ ｕ ｓ ｅ ｏ ｎ ｎ ｆｔ ｅ ｈ ｔｒｓ ａ ｃ ｅ ｄ ｆｃ ｐ － ａ ｉ
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3.3 压缩域算法 • 基于JPEG,MPEG标准的压缩域数字水印系统， 其水印检测与提取可直接在压缩域数据中 进行，节省了完全解码和重新编码过程， 因此在数字电视广播及VOD中有很大的实用 价值。
4.数字水印的攻击方式
• 4.1 鲁棒性攻击
• 鲁棒性攻击包括常见的各种信号处理操作，如压缩、 滤波、叠加噪声、图像量化与增强、图像剪裁、几何 失真、模拟数字转换、图像校正等。
4.6 跳跃攻击
• 跳跃攻击主要用于对音频信号数字水印系统的攻 击，其一般实现方法是在音频信号上加入一个跳 跃信号，即首先将信号数据分成 500个采样点为 一个单位的数据块，然后在每一数据块中随机复 制或删除一个采样点，来得到499或501个采样点 的数据块，然后将数据块按原来顺序重新组合起 来。实验表明，这种改变对古典音乐信号数据也 几乎感觉不到，但是却可以非常有效地阻止水印 信号的检测定位，以达到难以提取水印信号的目 的。
3.数字水印的典型算法
• 3.1 空域算法 • 3.2 频域算法 • 3.3 压缩域算法
3.1 空域算法 • 1. Schyndel算法 • 2.文本水印算法 • 3. Patchwork算法
1. Schyndel算法 • 首先把一个密钥输入一个m序列发生器来产 生水印信号，然后排列成二维水印信号， 按像素点逐一插入到原始图像像素值的最 低位。由于水印信号被安排在最低位上， 它是不可见的；基于同样的原因，它可以 轻易地被移去，因此鲁棒性较差。
5.数字水印的应用领域
数字水印研究现状
1.介绍
• 数字水印(Digital Watermarking)技术是将一 些标识信息（即数字水印）直接嵌入数字 载体当中（包括多媒体、文档、软件等） 或是间接表示修改特定区域的结构，不影 响原载体的使用价值，不容易被探知和再 次修改。
2.数字水印的特性
• • • • 2.1 隐蔽性 2.2 鲁棒性 2.3 可证性 2.4 脆弱性
2.文本水印算法 • 文本数据的水印算法主要是通过轻微改变 字符间距、行间距或是增加、删除字符特 征（如底纹线）等方法来嵌入水印。这些 方法无法抵御攻击，攻击者通过把字符间 距、行间距进行随机化处理而破坏水印。
3.Patchwork算法 • 首先随机选取N对像素众,然后通过增加像素 对中一个点的亮度值，而相应降低另一个 点亮度值的方法来隐藏信息。
4.4 马赛克攻击
4.5 串谋攻击
• 串谋攻击就是利用同一原始多媒体数据集合的不 同水印信号版本，来生成一个近似的多媒体数据 集合，通过对这些图像进行平均或利用每副图像 的一小部分重新组合新图像来去除水印，以此来 逼近和恢复原始数据，其目的是使检测系统无法 在这一近似的数据集合中检测出水印信号的存在。
2.1 隐蔽性 • 在数字作品中嵌入数字水印后，不会引起 明显的质量下降，也不易被发现，即便采 用统计的方法也不能提取或证明水印的存 在。在图像中嵌入水印，在视觉上是不可 见的，不会影响图像的质量。
2.2 鲁棒性 • 嵌入数字水印后的原始数据在经历一系列 有意无意的数据处理（如：A/D和D/A转换、 重采样、滤波、有失真压缩、图像旋转、 剪切、缩放、平移等）后出现失真时，水 印仍能保持完整性和准确的可鉴别性；如 果只知道部分数字水印信息而又试图去除 或破坏数字水印则会导致原始数据严重降 质而不能被使用。
3.2 频域算法 • 1.扩展频谱通信技术 • 2. NEC算法 • 3.生理模型算法
1.扩展频谱通信技术
2. NEC算法
• 由NEC实验室的Cox等人提出，在数字水印算法 中占有重要地位。其工作原理是：首先由作者 的标识码和图像的Hash值等组成密钥，以该密 钥为种子来产生伪随机序列,该序列具有高斯N (0, 1)分布；再对图像作DCT变换，用该伪随机 高斯序列来调制(叠加)图像除直流(DC)分量外 的1000个最大的DCT系数。该算法具有较强的 鲁棒性、安全性、透明性等。由于采用特殊的 密钥和不可逆的水印生成方法，因此可以有效 防止IBM攻击。
2.3 可证明性 • 数字水印可以使已经注册用户的号码、产 品标识或者其他有意义的图文等嵌入到宿 主数据中，需要时将其提取出来，判断数 据是否受到保护，并监视被保护的数据的 传播及非法复制，进行真伪鉴别，为受到 保护的产品的归属提供可靠的证明，从而 避免所有权的纠纷，保护合法的利益。
2.4 脆弱性 • 数字水印对篡改具有一定的敏感性，当信 息内容发生改变时，数字水印信息也会发 生一定程度的改变。其理想的情况是能够 提供修改或破坏的位置和受损程度，甚至 能够分析篡改的类型，并能够对被篡改的 内容进行恢复。
3.生理模型算法 • 人的生理模型包括人类视觉系统HVS和人类 听觉系统HAS。利用生理模型的基本思想均 是利用从视觉或听觉模型导出JND (just noticeable difference)描述来确定在图像或声 音的各个部分所能容忍的数字水印信号的 最大强度，从而能够避免破坏视觉或者听 觉的质量。也就是说，利用生理模型来确 定与数据相关的调制掩模，然后再利用其 来嵌入水印，这一方法同时具有好的透明 性和鲁棒性。
• • • • •
(1)图像压缩 (2)低通滤波 (3)加性与乘性噪声 (4)图像量化与增强处理 (5)几何失真
4.2 IBM 攻击
4.3 StirMark 攻击
• StirMark 是英国剑桥大学开发的水印攻击软件，它采用软 件方法，实现对水印载体图像进行的各种攻击，从而在水 印载体图像中引入一定的误差，可以以水印检测器能否从 遭受攻击的水印载体中提取/检测出水印信息来评定水印 算法抗攻击的能力。如 StirMark 可对水印载体进行重采样 攻击，它可以模拟首先把图像用高质量打印机输出，然后 再利用高质量扫描仪扫描重新得到其图像这一过程中引入 的误差。另外，StirMark 还可以对水印载体图像进行几何 失真攻击，它可以以几乎注意不到的轻微程度对图像进行 拉伸、剪切、旋转等几何操作。