基于混沌和散列函数的数据库水印算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 数字水印的产生 | 第11-12页 |
| 1.1.2 数据库水印技术的提出 | 第12-13页 |
| 1.2 关系数据库水印研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 应用领域 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.5 论文内容安排 | 第17-18页 |
| 2 数据库水印概述 | 第18-30页 |
| 2.1 关系数据库 | 第18-19页 |
| 2.2 数据库水印特点 | 第19-20页 |
| 2.2.1 数据库水印基本特性 | 第19-20页 |
| 2.2.2 数据库水印与多媒体水印区别 | 第20页 |
| 2.3 数据库水印基本模型 | 第20-25页 |
| 2.3.1 数据库水印嵌入过程 | 第20-23页 |
| 2.3.2 数据库水印的提取和检测 | 第23-25页 |
| 2.4 数据库水印攻击 | 第25-26页 |
| 2.5 数据库水印算法 | 第26-28页 |
| 2.5.1 基于统计理论的水印算法 | 第26-27页 |
| 2.5.2 基于云理论的水印算法 | 第27页 |
| 2.5.3 基于元组秘密排序的水印算法 | 第27-28页 |
| 2.5.4 基于非数值属性的水印算法 | 第28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 混沌和 hash 函数 | 第30-34页 |
| 3.1 混沌 | 第30-31页 |
| 3.2 hash 函数 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于混沌和散列函数的数据库水印算法 | 第34-49页 |
| 4.1 基于混沌的水印预处理 | 第34-35页 |
| 4.2 基于散列函数的数据库水印算法 | 第35-44页 |
| 4.2.1 水印嵌入 | 第36-38页 |
| 4.2.2 水印提取 | 第38-40页 |
| 4.2.3 算法实现 | 第40-44页 |
| 4.3 实验分析 | 第44-48页 |
| 4.3.1 算法的可用性 | 第44-45页 |
| 4.3.2 算法的性能测试 | 第45-47页 |
| 4.3.3 算法分析 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 工作总结 | 第49-50页 |
| 5.2 后续展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 个人简历及发表论文情况 | 第55页 |
