摘  要： 提出了一種基于云模型的唱片水印。首先，唱片中每首音樂都通過小波傳輸?shù)玫揭粋€小波系數(shù)，以其組合成的巨量的云晶作為零水??；然后利用逆向云生成器計算出云晶的3個特征參數(shù)Ex、En和He，利用特征變化率，就可以保護水印并評估原始水印與萃取水印相似度。實驗結果表明，該算法能同時有效地保護整張唱片中的所有曲目，還能有效抵抗低濾波、重新采樣、壓縮以及剪輯等攻擊。
關鍵詞： 云模型；版權保護；數(shù)字水印

　在一張唱片中，所有音樂都享有同樣的版權，如果使用傳統(tǒng)的水印技術[1]，每個單曲都需要加上相同的完整水印，沒有考慮整張唱片的相互關聯(lián)，而唱片水印只需要整體加一次水印，即單曲不包含完整的水印，只有從整張唱片上才能萃取到完整水印。
本文所提出的算法利用唱片水印技術，根據(jù)DWT和0-水印方案，得到唱片的一個完整的0-水印云模型，然后利用逆向云生成器計算云模型的3個特征值Ex、En和He。由于云模型的模糊性和隨機性，受到攻擊后，一部分云晶被改變，這對云模型的整體特征幾乎沒有影響。因此，可以利用特征改變比例來保護水印。
在參考文獻[2-3]中利用主觀經驗設置參數(shù)并以此保護云晶，本文利用單曲自身特征保護水印云晶，將唱片和云模型緊密結合在一起，在技術上取得了較大的進步。理論和實驗都證明了該算法的先進性[4]。
1 相關知識
1.1 云模型
　云模型[5]是定量和定性間不確定轉換的模型，有3個特征值，包括期望值Ex、墑En和超墑He，它們很好地表達了模糊性和隨機性，反映了數(shù)量特征。Ex是云的重心位置，表示質量概念；En是概念覆蓋方法，即特定的模糊法；He是云晶的分布函數(shù)，即En的墑。
云由若干云晶組成，整體有形，但細節(jié)是模糊的。任一個云晶都是定性的，當En/He很小或者He遠大于En時，云的整體形狀就是霧。
1.2 逆向云生成器
　給定足夠數(shù)量的云晶，逆向云生成器即可計算其特征值Ex、En和He，方法如圖1所示。
逆向云生成器算法是一個靜態(tài)方法，計算的估值帶有誤差，但隨著云晶數(shù)量增大，誤差會逐步減少。
2 水印組成
　根據(jù)“db2”，唱片中的單曲分別分成5級DWT，得到CA5l(i)和CD5l(i)，其中CA5l(i)是第l單曲的低頻波系數(shù)，CD5l(i)是高頻波系數(shù)。
　將唱片中部分單曲的5級波系統(tǒng)構成一個一維向量，如圖2所示。

4.2 攻擊方式
　為測試算法的有效性，依次對唱片中的單曲實施以下攻擊：
　(1)低通過濾：6級Butterworth濾波，截止頻率為22.05 kHz。
　(2)重采樣：采樣上下限分別為22.05 kHz和44.1 kHz。
　(3)重編碼：抽樣信號從16 bit分別轉換為8 bit或32 bit，再重新轉換為16 bit。
　(4)加噪聲：加入信噪比26 dB的白噪聲。
　(5)MP3壓縮：通過MPEG-1 Layer-3方式編解碼，將單曲壓縮為MP3格式，壓縮率為128 kb/s。
　(6)剪切：將數(shù)字錄音剪切前20%(或中部或后部)。
4.3 結果分析
　表1給出了云模型的Ex和En值以及相應的變化率。通過對表1定量分析可以看出，受攻擊后，Ex的變化率遠小于閾值30%，En的變化率小于70%，因此錄音水印是牢固的。

　本算法利用了唱片水印技術，將原始唱片的小波系數(shù)按照DWT和0-水印方式映射到云晶，得到新的水印。利用逆向云生成器計算云模型的3個特征值，由于云的模糊性和隨機性，受到攻擊后部分云晶的改變對整體云模型影響甚微，因此，可利用特征值變化率保護水印。實驗表明，該方法優(yōu)于傳統(tǒng)0-水印算法，既同時保護了唱片中所有單曲，又將小波系數(shù)映射到云晶作為水印，使唱片與云模型深入結合，比傳統(tǒng)0-水印更有效。
參考文獻
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[3] Yan Yue， Zhang Zhihao， Wang Jianmin， et al. Clouds， watermarking natural language text[J]. The 11th World Congress of International Fuzzy Systems Association (IFSA2005)， Beijing， China， 2005(3)：15-29.
[4] Xing Jianfeng， Wang Pengfei， Shen Song. Reaserch and design of trusted cloud-platform based on virtual machine[J].Microcomputer & its applications， 2010， 29(16)：75-77.
[5] Li Deyi， Meng Haijun， Shi Xuemei. Membership clouds and membership clouds generator[J]. Journal of Computer Research and Development， 1995，42(8)： 32-41.