Paper_Geoinformatics`04

TMMOB COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ KONGRESİ 2011
31 Ekim - 04 Kasım 2011, Antalya
COĞRAFİ VERİ GÜVENLİĞİ İÇİN AYRIK KOSİNÜS DÖNÜŞÜMÜ
TABANLI BİR SAYISAL DAMGALAMA TEKNİĞİ
Tuba Kurban1, Abdüsselam Kesikoğlu1, Erkan Beşdok1,
1
Erciyes Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü
tubac@erciyes.edu.tr, ebesdok@erciyes.edu.tr, akesikoglu@erciyes.edu.tr
ÖZET
Coğrafi veriler, elde edilme aşamasında yüksek hassasiyetli aletlere ihtiyaç duyulması, yüksek miktarda fiziksel emek gerektirmesi
gibi nedenlerden dolayı yüksek maliyetli ve kıymetli verilerdir. Böyle işlemlere ihtiyaç duyan ve emek gerektiren bu verinin sahibinin
izni olmadan kullanılmasının engellenmesi gerekmektedir. Buna rağmen bilgisayar iletişimi ve internet teknolojilerindeki hızlı
gelişmeler başta ses, görüntü, video gibi çoklu ortam veriler olmak üzere tüm dijital verinin bilgisayar ağları aracılığıyla
çoğaltılması ve dağıtılmasını kolaylaştırmaktadır. Bu durum veri güvenliği açısından büyük bir problem olmaktadır. Bu da
beraberinde telif hakkı, verinin uygunsuz ve izinsiz olarak kullanılması gibi problemleri getirmektedir. Bu çalışmada coğrafi raster
verilerin sahibinin izni olmadan kullanımının engellenmesi amacıyla ayrık kosinüs dönüşümü tabanlı bir sayısal damgalama yöntemi
önerilmiştir. Önerilen yöntem coğrafi raster verileri izinsiz kopyalama işleminden korumaktadır. Veri kalitesinde hissedilen herhangi
bir değişiklik yapmadan verinin kime ait olduğunu gösteren orijinal veri içine gömülmekte ve veri sahibi tarafından
çıkarılabilmektedir.
Anahtar Sözcükler: sayısal damgalama, stenografi, coğrafi bilgi sistemleri
ABSTRACT
A DISCRETE COSINE TRANSFORM BASED DIGITAL WATERMARKING TECHNIQUE FOR
GEOGRAPHICAL DATA SECURITY
The geographic data is high cost and valuable data because of reasons such as high precision intrument and high amount of physical
labor need in the data acquisition phase. As a result of such transactions that require high labor data need to prevent the use of
without permission of the owner. However, rapid advances in computer communications and Internet Technologies makes easy the
reproduction and distribution of the particularly audio, image, video and multimedia data through computer networks. This is a
major problem in terms of data security. This situtation reveals problems such as the copyright, inappropriate and unauthorized use
of the data. this study, a discrete cosine transform-based digital watermarking method is proposed to prevent the use of geographic
raster data without permission of the owner. The proposed method maintains the geographic raster data from unauthorized copying.
Without making any changes in the perceived quality of the data watermark that shows the owner the data can be embedded into the
original data and can be removed by the owner.
Keywords: digital watermarking, stenography, geographical information systems
1. GİRİŞ
Coğrafi Bilgi Sistemleri yıllardır pek çok askeri ve ticari uygulamada kullanılmaktadır. CBS’ nin temel bileşeni veridir.
CBS verilerinin iki önemli özelliği vardır. Birincisi verinin CBS uygulamaları için uygun hale getirilebilmesi için
harcanan emektir ve bu emek verinin maliyetini artırmaktadır. İkincisi, birçok durumda CBS verilerinin izinsiz
kullanıcılardan uzak tutulmasını gerektiren gizli bilgiler içermesidir. Bu iki tehdit nedeniyle CBS verilerinin korunması
çok önemlidir. CBS verisinin maliyetinin yüksek olması nedeniyle izinsiz şekilde çoğaltılması ve dağıtılmasının
engellenmesi gerekmektedir. Ayrıca izinsiz kullanıcılar tarafından erişiminin de kontrol altına alınması gerekmektedir
(Ramaswmay, 2010 - Yan, 2010).
Bilgisayar ve internet alanında meydana gelen hızlı gelişmelerle birlikte, birçok tipteki dijital veri popüler hale
gelmiştir. Bu belgelerin kopyalanması ve dönüştürülmesinin kolaylaşmasıyla birlikte geleneksel telif hakkı koruma
yöntemleri yeterli olmamaktadır. Dijital belgelerin nasıl korunacağı çok önemli bir sorundur. Sayısal damgalama metin,
ses, resim ve video gibi çoklu ortam verilerin izinsiz kullanımına karşı bir yaklaşım olabilir. Sayısal damgalamada
hedef veriye kullanıcılar tarafından fark edilmeyecek ve veriden ayrılamayacak bir biçimde damga adı verilen ve
yazarın yasal haklarını korumayı amaçlayan bir yapı eklenir. Bir sayısal damga resim, kelime, sayı gibi birçok formda
olabilir. Damga dijital verilerin kullanımını etkilememelidir. Bununla birlikte bir anlaşmazlık durumu olduğunda damga
içine kodlanmış bilgi telif sahibini belirlemek için kullanılabilmelidir (Gu,2010).
Coğrafi bilgi sistemlerinde iki boyutlu dijital veriler raster ve vektör olmak üzere iki sınıfta toplanabilir. Raster veri
piksellerin oluşturduğu iki boyutlu bir resimdir. Bu tip veriler çözünürlükle ilgilidir ve veri kalitesi döndürme,
ölçekleme ve diğer geometrik transformasyonlar sonucu değişebilmektedir. Vektör veri dosyaları ise noktalar, çizgiler
ve poligonlar gibi temel geometrik şekiller kullanılarak temsil edilir. Raster dosyaların tersine vektör dosyaları
ölçekleme, döndürme gibi işlemler sonucunda veri kalitesinde bir değişiklik olmaz. Raster veri ve vektör veri arasındaki
Coğrafi Veri Güvenliği İçin Ayrık Kosinüs Dönüşümü Tabanlı Bir Sayısal Damgalama Tekniği
bu farklılıktan dolayı kullanılacak olan damgalama algoritmaları da farklı olmalıdır. Bu çalışmada coğrafi raster
verilerin damgalanması üzerine uygulamalar geliştirilmiştir. Piksellerden oluşan raster verilerde, pikseller yeterince
küçükse ve iki piksel arasındaki uzaklık yeterince küçükse insanlar onları ayırt edemezler. İnsanın bu görme özelliği
damgaların gömülmesi açısından avantaj oluşturur yani damgalar insan gözünün kolaylıkla fark edemeyeceği
pozisyonlara gömülür. Bu çalışmada kullanılan yöntem Ayrık kosinüs dönüşümü tabanlıdır (Gu, 2010).
Çalışmanın devamı şu şekilde organize edilmiştir: 2. bölümde sayısal damgalama, 3. bölümde raster veri damgalamada
kullanılan AKD tabanlı damgalama yöntemi, 4. bölümde ise gerçekleştirilen simülasyon çalışmaları verilmiştir. Son
bölümde elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.
2. SAYISAL DAMGALAMA
Sayısal damgalama veri güvenliği için geçerli bir çözüm sağlamaktadır. Bir sayısal damga bir başka veri içine kalıcı
olan gömülen, esas verinin kullanılabilirliğini etkilemeyen bir sayısal sinyaldir. Her başarılı damgalama tekniğinin
uyması gereken bazı kurallar vardır.
Bir sayısal damga birçok önemli özelliğe sahip olmaktadır. Bunlar damganın algılanmasının güç olması, bozulmalara
karşı dayanıklı olması, kötü niyetli saldırılara karşı dayanıklı olması, çok sayıda bit ile bilgi taşıması, gömülmesi ve
çıkarılması için çok az hesaplama gerektirmesi gibi özelliklerdir. Ana hatlarıyla bir görüntü damgalama işlemi; şeffaflık
ve gürbüzlük gibi gereksinimleri karşılamalarıdır. Şeffaflık, gömülen damganın barındırıcı görüntünün doğruluğunu
görsel olarak bozmaması ve fark edilememesi anlamına gelirken; gürbüzlük, damganın fark edilmesinin ve yasadışı
yollardan kaldırılmasının güç olmasıdır. Bir damganın faydalı olabilmesi için birçok olası saldırıya karşı esnek olması
gerekmektedir. JPEG gibi sıkıştırmalara karşı, ölçekleme ve ölçekleme ve en-boy oranının değişmesi, döndürme,
kırpma, satır ve sütun yok etme, gürültü ekleme, filtreleme, kriptografik ve istatistiksel saldırılar ve hatta bişak bir
damganın eklenmesine karşı dayanıklı olmalıdır (Prasad, 2009).
Bir dijital görüntüye görünmez bilgi piksel ve frekans boyutunda olmak üzere iki şekildedir. İlk yöntemde damgalama
işlemi doğrudan piksel boyutunda gerçekleştirilir. Kenar çıkarımı gibi bazı görüntü analiz işlemleri ile görüntü hakkında
elde edilen bilgi, görüntünün daha önceden belirlenen bölgelerindeki, yoğunluk değerlerine damganın gömülmesinde
kullanılır.. İkinci yöntemde barındırıcı görüntü önce Fourier, Ayrık Kosinüs veya Dalgacık dönüşümü gibi yöntemlerle
frekans boyutuna dönüştürülür. Damga dönüşüm yapıldıktan sonra elde edilen katsayılara eklenir. Frekans boyutunda
eklenen damga uzamsal boyutta çok iyi dağılır ve damganın asıl veriden çıkarılması piksel tabanlı verilere göre oldukça
zordur ( Vallabra).
3. AYRIK KOSINÜS DÖNÜŞÜMÜ TABANLI SAYISAL DAMGALAMA
Frekans boyutunda damga eklemenin en büyük avantajı frekans boyutunda eklenen damganın uzamsal boyutta çok iyi
dağılması ve damganın asıl görüntüden çıkarılmasının oldukça güç olmasıdır. Bu sebeple önerdiğimiz damgalama
işlemi frekans boyutunda gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada saldırılar karşısında dayanıklılığından dolayı Ayrık Kosinüs
Dönüşümü (AKD) tabanlı bir sayısal damgalama tekniği önerilmiştir (Barni, 1998 - Öztürk, 2009).
AKD tabanlı dayanıklı damgalama yöntemlerinden bir tanesi orta band frekans katsayılarının yer değiştirilmesine
dayanmaktadır. Örneğin 8x8’lik bir görüntü bloğunda yer değiştirilecek pikseller (4,2) ve (5,3) olarak belirlenmiş olsun.
Eğer gömülecek ikili damganın değeri 1 ise (4,2)’nin (5,3)’den büyük olması, 0 ise tam (5,3)’ün (4,2)’den büyük olması
gerekmektedir. Eğer hali hazırda bu şartlar sağlanıyorsa her hangi bir işlem yapılmaz, sağlanmıyorsa (4,2) ile (5,3) yer
değiştirilir. Yer değiştirme işleminden sonra ataklara karşı damganın dayanıklılığını artırmak amacıyla (4,2) ve (5,3)
katsayılarının arasındaki değer k kadar açılır. Zaten aralık k’dan fazlaysa herhangi bir değişiklik yapılmaz.
Algoritmanın adımları şu şekilde verilebilir:
[1] Görüntüyü 8x8’ lik bloklara böl.
I
M /8 N /8
UU I
m 1 n 1
( m ,n )
[2] Her bir bloğun AKD’sini hesapla.
AKD  AKDI ( m ,n ) 
( m ,n )
AKD
[3] Eğer gömülecek damga biti 1 ise ve I (AKD
m,n ) (4,2) > I ( m,n ) (5,3) değilse yer değiştir.
AKD
Eğer gömülecek damga biti 0 ise ve I (AKD
m,n ) (5,3) > I ( m,n ) (4,2) değilse yer değiştir.
AKD
[4] Yer değiştirme yapılmış veya yapılmamış olsa bile I (AKD
m,n ) (4,2) ile I ( m,n ) (5,3) arasındaki farkın k’dan büyük
olmasını sağla.
Kurban, Kesikoğlu ve Beşdok
4. SİMÜLASYON ÇALIŞMALARI
Önerilen yöntemin başarısını değerlendirebilmek için 2005 yılı Kayseri bölgesine ait 30m çözünürlüklü Lantsat7 uydu
görüntüsü (glovis.usgs.gov.tr) bloklara ayrılmış ve AKD hesaplanmıştır. Her bir bloğa bir bit olacak şekilde damga
barındırıcı görüntü içine gömülmüştür. Yöntemin ataklara karşı başarısını ölçmek amacıyla damgalanmış görüntüye
sırasıyla JPEG sıkıştırma, gaussion gürültü (ortalama 0, varyans 20), r=2 olan gaussian bulanıklık ve %40 kırpma
atakları uygulanmıştır. k için 10 ve 50 değerleri alınmış ve bu değerler için tüm deneyler gerçekleştirilmiştir. Alınan k
değerlerine göre damgalı görüntü ile ataklar sonucunda elde edilen görüntülerin MSE değerleri hesaplanmış, ayrıca
orijinal damga ile ataklar sonucunda çıkarılan damganın korelasyonuna da bakılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre k=10
değeri alındığında ataklar sonucunda damgalı görüntüde çok fazla bozulma meydana gelmemekte, ancak çıkarılan
damgada bozulma olmaktadır. k=50 değerinde ise tam tersine çıkarılan damga iyi sonuçlar verirken, damgalı görüntü
değerlerinde k’ ya bağlı olarak değişiklik yapıldığı için ataklar sonuncunda elde edilen damgalı görüntüler de bozulma
olduğu görülmektedir. Uygulamanın amacına bağlı olarak k değeri uygun olarak seçilmelidir. Orijinal barındırıcı
görüntü ve damga şekil 1’ de, k = 10 değeri için elde edilen damgalı görüntüler şekil 2’de, k = 50 değeri için elde edilen
damgalı görüntüler de şekil 3’ de verilmiştir.
Şekil 1 : Orijinal Barındırıcı Görüntü ve Damga
Coğrafi Veri Güvenliği İçin Ayrık Kosinüs Dönüşümü Tabanlı Bir Sayısal Damgalama Tekniği
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
Şekil 2: k=10 değeri için (a) damgalı görüntü, (b) damgalı %80 JPEG sıkıştırma, (c) damgalı gaussian gürültü (varyans = 20), (d)
damgalı gaussian bulanıklık (r=2), (e) damgalı %40 kırpma
Kurban, Kesikoğlu ve Beşdok
Şekil 3: k=50 değeri için (a) damgalı görüntü, (b) damgalı %80 JPEG sıkıştırma, (c) damgalı gaussian gürültü (varyans
= 20), (d) damgalı gaussian bulanıklık (r=2), (e) damgalı %40 kırpma
Coğrafi Veri Güvenliği İçin Ayrık Kosinüs Dönüşümü Tabanlı Bir Sayısal Damgalama Tekniği
Şekil 4: k=10 değeri için (a) çıkarılan damga, (b) damgalı %80 JPEG sıkıştırma sonucunda çıkarılan damga, (c)
damgalı gaussian gürültü (varyans = 20) sonucunda çıkarılan damga, (d) damgalı gaussian bulanıklık (r=2) sonucunda
çıkarılan damga, (e) damgalı %40 kırpma sonucunda çıkarılan damga
Şekil 5: k=50 değeri için (a) çıkarılan damga, (b) damgalı %80 JPEG sıkıştırma sonucunda çıkarılan damga, (c)
damgalı gaussian gürültü (varyans = 20) sonucunda çıkarılan damga, (d) damgalı gaussian bulanıklık (r=2) sonucunda
çıkarılan damga, (e) damgalı %40 kırpma sonucunda çıkarılan damga
Damgalamanın ataklara karşı dayanıklılığı artırmak için seçilen orta band frekans katsayıları arasındaki fark k değeri
kadar açılmaktadır. k değerine bağlı olarak yüksek bir değer seçildiğinde ataklar sonucunda çıkarılan damgada bozulma
daha az olmaktadır. k değeri düşük seçildiğinde ise orijinal barındırıcı görüntü üzerinde yapılan değişiklik daha az
olduğu için ataklar sonucunda elde edilen damgalı resimdeki bozulma da azalmaktadır. k=10 değeri için orijinal
barındırıcı görüntü ile ataklar sonucunda elde edilen damgalı resim arasındaki ortalama karesel hata değerleri ve orijinal
damga ile ataklar sonucunda çıkarılan damga arasındaki korelasyon değerleri tablo 1’ de verilmektedir. k=500 değeri
için orijinal barındırıcı görüntü ile ataklar sonucunda elde edilen damgalı resim arasındaki ortalama karesel hata
değerleri ve orijinal damga ile ataklar sonucunda çıkarılan damga arasındaki korelasyon değerleri tablo 2’ de
verilmektedir.
Tablo 1: k=10 değeri için ortalama karesel hata ve korelasyon değerleri
k=10
Orijinal barındırıcı
Damgalı (ataksız)
MSE(barındırıcı,damgalı) COR(orjdamga,cikarilandamga)
0
23,194
1
Damgalı (JPEG %80)
Damgalı (Gaussian gürültü var=20)
Damgalı (Gaussian bulanıklık r=2)
Damgalı (Kırpma %40)
154,9602
422,9788
178,1105
5,268
0,4038
0,5869
0,6331
0,7094
Tablo 2: k=50 değeri için ortalama karesel hata ve korelasyon değerleri
k=50
Orijinal
Damgalı (ataksız)
Damgalı (JPEG %80)
MSE(barındırıcı,damgalı) COR(orjdamga,cikarilandamga)
0
52,2208
1
191,4542
0,9822
Damgalı (Gaussian gürültü var=20)
Damgalı (Gaussian bulanıklık r=2)
Damgalı (Kırpma %40)
452,6706
181,8388
5,289
0,9778
0,962
0,7291
5. SONUÇLAR
Bu çalışmada coğrafi verilerin sahibinin izni olmadan kullanımının engellenmesi amacıyla ayrık kosinüs dönüşümü
tabanlı bir sayısal damgalama yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemle yüksek maliyeti coğrafi verilerin sahibinin izni
olmadan kullanımının engellenmesi ve verinin kime ait olduğunun belirlenmesi amaçlanmaktadır. Veri kalitesinde
hissedilen herhangi bir değişiklik yapmadan verinin kime ait olduğunu gösteren orijinal veri içine gömülmekte ve veri
sahibi tarafından çıkarılabilmektedir. Önerilen yöntemin başarısını değerlendirebilmek için 2005 yılı Kayseri bölgesine
ait 30m çözünürlüklü Lantsat7 uydu görüntüsü (glovis.usgs.gov.tr) kullanılmıştır. Damgalanmış görüntüde JPEG
sıkıştırma, Gaussian gürültü, Gaussian bulanıklık ve kırpma atakları sonucunda oluşan bozukluklar ortalama karesel
hata değerleriyle verilmiştir. Yine bu ataklar sonucunda çıkarılan damganın original damga ile olan korelasyon değerleri
verilmiştir. Uygulanan yöntem coğrafi verilerin sahibinin izni olmadan kullanımının, dağıtımının, paylaşımının
engellenmesi açısından başarılı sonuçlar vermektedir.
Kurban, Kesikoğlu ve Beşdok
KAYNAKLAR
Aslantaş, V., Özer, Ş., Öztürk, S., 2009. Improving the performance of DCT-based fragile watermarking using
intelligent optimization algorithms, Optics Communications, Sayı: 282-14, 2806-2817.
Barni, M., Bartolini, F., Cappellini, V., Piva, A., 1998. ,A DCT-domain system for robust image watermarking,
Signal Processing, Sayı: 66, 357- 372.
Gu, C., Hu, X.Y., 2010. Robust watermarking on copyright protection of digital originals, Journal of Physics:
Conference Series, Sayı: 231-1.
Prasad.R, M., Koliwad, S., 2009. ,A Comprehensive Survey of Contemporary Researches in watermarking for
Copyright Protection of Digital Images, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security,
Sayı: 9-4.
Ramaswmay, G., Srinivasarao, V., 2010. A novel approach of cryptography and watermarking using to protect GIS
data, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, Sayı:16-2, 116-128
Vallabra, VH., Multiresolution Watermark Based on Wavelet Transform for Digital images, Cranes Software
International Limited
Yan, H., Li, J., Wenc, H., 2010. A key points-based blind watermarking approach for vector geo-spatial data,
Computers, Environment and Urban Systems,