基于导入函数引用次数的扩频软件水印方案

在研究扩频软件水印基本原理的基础上,提出一种新的扩频软件水印方案.该方案将软件导入函数引用次数作为软件的特征矢量,通过修改矢量各分量值将水印信号分散隐藏在软件整个代码内,并用相关性检测模型检测水印.给出水印信号的嵌入和检测模型,并对方案的抗攻击性和鲁棒性进行讨论.结果表明,与现有软件水印相比,该方案隐蔽性较高,实现应用比较简单,且能够有效抵抗多种常见类型的攻击.     

基于神经网络的软件水印实现方案

本文总结了现有的软件水印算法并给出了水印系统的形式化定义,继而提出一种新的基于神经网络的软件水印实现方案,并对其进行了简单的性能分析。     

基于神经网络的软件水印实现方案

本文总结了现有的软件水印算法并给出了水印系统的形式化定义,继而提出一种新的基于神经网络的软件水印实现方案,并对其进行了简单的性能分析。     

抗相似性攻击的PE文件软件水印的研究

本文从一个新的角度提出了软件水印方案,将PE文件作为软件水印的载体;在详细分析PE文件结构和水印注入的原理后,给出了基于PE文件的水印注入方案。水印信号分散在所选PE文件的区块内,对水印加密后,根据每个区块的比特特点进行编码后再注入,对其实验,判定具有较强的鲁棒性,能够在一定程度上抵御相似性攻击等多种攻击手段。     

扩频软件水印研究*

分析了扩频技术应用在软件水印领域的一般框架,提出了一种在程序运行过程中提取矢量的扩频动态软件水印方案.该方案通过修改Java程序对操作数栈操作的次数来嵌入水印,用相关性检测原理来检测水印,具有很高的鲁棒性和安全性.     

软件水印技术及其新进展

软件水印作为软件版权保护的新技术，近年来已受到国内外研究机构的普遍关注。文章阐述了软件水印的概念、模型、分类和攻击方法，对该领域近年来国外的新进展、新技术和新算法进行了深入的分析和综述，讨论了这些技术的特点与利弊。基于对软件水印发展现状和未决问题的分析与评述，指出了该领域的研究方向。     

云计算环境约束下的软件水印方案

针对云计算环境下的软件知识产权保护需求,提出一种基于非等价语义混淆理论的软件水印方案。方案设计了一种非等价语义混淆方法,用于切割、隐藏代码语义,同时利用混淆规则虚拟映射水印。切割后的语义放置在一个独立的模块中,验证水印信息、恢复程序正常执行。对该方案的反编译实验表明,其逆向工程难度大,保障了水印顽健性,可有效保护放置在云端的代码。     

基于分支语句的软件水印的设计与实现

提出一种基于条件分支语句的软件水印的设计思想，并在实现过程中运用混淆和防篡改技术。增强水印的鲁棒性。通过实验证明，该方法能抵挡一些简单的针对软件水印的攻击，并为设计静态水印和动态水印相结合的软件水印算法提供可行的思路。     

基于Asmuth-Bloom门限方案的动态图软件水印保护技术

动态图软件水印在抗攻击性方面较通常的静态水印有明显的优势,然而通过透彻的分析和修改嵌入水印后的程序,攻击者仍然可以找到水印结构并对其进行恶意破坏,从而使水印提取过程失败.为此,本文提出一种基于Asmuth-Bloom门限方案的软件水印分存算法,该算法将密码学中的密钥共享思想引入到软件水印中,实现了基于部分内容提取水印;最后通过鲁棒性对此算法进行了评测.该算法具有较强的鲁棒性,但该算法的不足之处是将水印数据扩张,减小了数据率和隐蔽性.     

基于混沌优化的分存软件水印方案

针对软件水印鲁棒性差、水印分存算法执行效率低的问题, 提出了一种基于混沌优化的分存软件水印方案。该方案通过引入混沌系统, 将水印信息矩阵分割、混沌置乱, 形成分存水印; 水印嵌入时, 将分存水印一一编码为DPPCT拓扑图, 并将hash处理后的水印信息分别填充于各个DPPCT的info域; 水印嵌入后, 利用混沌加密, 保护全部代码, 防止逆向工程等手段对软件水印的破坏。理论分析和实验表明, 该方案可有效地抵抗各种语义保持变换攻击, 减少程序负载, 提高水印的鲁棒性及执行效率。     

基于中国剩余定理的动态水印方案

针对动态图水印性能指标之间的制约关系,提出了从分解水印图变为分解水印数据以提高隐藏信息量的设计思想,分析了称为抽象水印的方案,并结合动态图水印的明显优势,给出了一种基于中国剩余定理的动态水印方案。通过分析提高了动态水印性能的策略,指出软件水印技术的进一步发展方向。     

抗几何攻击的量化鲁棒水印技术研究

提出了一种能够有效抵抗旋转、平移、缩放等基本几何攻击的鲁棒图像水印方案,在其嵌入方案中,提出一种几何不变量——基于图像圆区域内的统计特征不变性。利用该不变性,可以较好地矫正几何形变。在嵌入方案中,实现了在一个嵌入点上嵌入2比特水印信息量,并且利用HVS特性,把水印自适应地嵌入在视觉不敏感区域的纹理方向上。在水印提取方案中,利用特征圆形区域矫正形变,然后在DCT变换域中盲提取水印。实验结果表明,该水印方案具有很好的透明性,同时具有较强的抵抗基本几何形变能力,并且对于一般的图像处理、JPEG压缩等攻击具有较好的鲁棒性。     

Effective watermarking scheme in the encrypted domain for buyer-seller watermarking protocol

In most watermarking schemes for copyright protection, a seller usually embeds a watermark in multimedia content to identify a buyer. When an unauthorized copy is found by the seller, the traitor’s identity can be traced by the embedded watermark. However, it incurs both repudiation issue and framing issue. To solve these problems, some buyer-seller watermarking protocols have been proposed based on watermarking scheme in the encrypted domain. In this paper, an enhanced watermarking scheme is presented. Compared with Solanki et al.’s scheme, the enhanced scheme increases effective watermarking capacity, avoids additional overhead and overcomes an inherent flaw that watermarking capacity depends on the probability distribution of input watermark sequence. Based on the security requirements of buyer-seller watermarking protocols, a new watermarking scheme in the encrypted domain with flexible watermarking capacity is proposed. It improves the robustness of watermark sequence against image compressions and enables image tampering detection. Watermark extraction is blind, which employs the same threshold criterion and secret keys as watermark embedding. Experimental results demonstrate that the enhanced watermarking scheme eliminates the drawbacks of Solanki et al.’s scheme and that the proposed watermarking scheme in the encrypted domain outperforms Kuribayashi and Tanaka’s scheme.     

里德索罗门码数据库水印的研究

在结合现有的各种水印算法的基础上,提出了一种基于交叉里德索罗门码的数字水印方法,其主要思想是：在整体上利用大数选举对水印进行差错控制,在局部引入交叉里德索罗门码对水印信息进行纠错编码,使得水印信息对随机性和突发性错误具有很强的纠错能力。理论分析和实验结果表明,该算法对数据库影响很小,隐蔽性好,在提高水印鲁棒性的同时增加了数据库的水印可嵌入量,具有很好的应用价值。     

基于局部特征点的三维模型变换域水印算法HHME2013-ID83

为进一步提高变换域水印的鲁棒性,解决多分辨率小波变换对三角形网格形状的限制,本文提出一种基于局部特征点的变换域算法。首先根据经度角和纬度角对模型分区,并求出局部特征点;其次由局部特征点的模长与非局部特征点模长的均值构成的比例组成二维矩阵,对二维矩阵进行离散小波变换,并修改小波系数中的各分辨率层的中高频系数以嵌入水印;最后通过逆向离散小波变换得到空域信号,修改三维模型局部特征点的模长以得到含水印的三维网格模型。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和不可见性,对模型的网格形状无严格要求,能够不受平移、旋转、均匀缩放和顶点重排序的影响,并能有效抵抗噪声、简化、剪切、细分、量化和联合攻击等一系列的常见攻击。