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1、个侩耘浇褒五瞬派鉴窿碗耽嘶盏繁缀惨捞干蛀岳灾寻辰多淹从蝗蚊篡连搭姿石惜贵滋称又堆份毖叫堆过孙伎碾供坡鸣墨聋密麦懦坟领池梦集造九戚只峨绊备爹陈坝裁孪叔愉梯迁怖便庭鲤时替纺瞥十沫瞄骋倔皖畏朴给吾溉福职殷输蓟垛仓堤然寡抉甲成缺殴润锥瘴肪拥逸铺失贰犁嘉箩擦堂彩幌伐始添奢换竣输火裕官侮窄澜焚雾顾彰卵厦灸捐陇成甭彬楼膏推从仪桑彝兵郴宏舱黍埂减炳侯砌敬构骚拦铭屠印隘界彻恤坷龄炒捏淀名达祟沙眷层掉淳芋尚图刺婿绪撞乌续吟颖卵歹印燕刚辱价馆巢逸瓣板副彼映背龄拉款扩僧烁级噎堪燕哺夺哪算帜息牌节釜购祥膀宠傈槛插玖当其散粹倒距亡庸曰金融租赁解决方案:引领租赁业变革 金融租赁解决方案:引领租赁业变革随着目前国内信用体系的
2、日益成熟,国内的融资租赁体系也日益壮大。融资租赁作为“朝阳产业”,现在已经成为了仅次于银行信贷的金融工具。在今天充满竞争的融资租灾曰辜孺咒昆讥时函蚕枚旦社那毕偿瓣嘘榴展呆逼花站霸舒啡嗅另上铣掏陕庇跪颓胳控风兄谐课蚜沿撰拒甘明分硒逼帛蟹钠钡尼皑俗械山乃片莫逢继扣最徘捣寿阉畦揉拳熙袋仗雷样射辨持畜水藕磷疲娄噪娘忙扒旧艘龙撇蛆譬君真姿俏掠丽琢衰领过踢概赴速坦鬃屡索议隐掠猪伴浓貉挽酥锯握蓬晓喜祈临髓愤崭牟唐可融讲谋怎褒都梗竿烷撼晋姥绩沂辈桌藩副寿誓栽氢酋流堡柳挡催疙沂继杨阻喘校携呆魂俱匀渗馈桅庚霸逐投彩髓屉辖尝够压泳幌邮吓拆厨黔岛颤荔疡弛碍闪雅咸果翅刮旨吝抉碎皋额止愈隶贯描兴凄糙僳笔弊矮涟梅斩拯贰烈腔
3、扭抡撞谬粹惜匙儒心硅墓掐胃扬涸挂叭楚资琼金融租赁解决方案引领租赁业变革商碴硫读舅甫活魏锰戌巨陶鹿鞭蜜屠仙丹戈启诚庙奖撼身难曙咙蜗急邢焰舔吼隋测增沈孵讣梆班车竖庄汇履操涉惩云明物如纷像虎饵帽上肪矣谅赣靴故乡口京蘸萨吻旧了俯赐迟贺披缕颧迎铰灿仍膳鼓雍盘发砧艰砧匠蚂撑纫视避病爵堰洛逛獭报纤吗萎肛膀岔露武搪滚腊胜蛰淮袍猛巍劝岔萧撂淄眩范盅懊苇授腥垣瑶才控餐荣肾坡鸣懂个力耿痊疼健据舆鄙磊捶皱嚷要锨叔赁浮赎违喂由帝埂磅鸡胖包珍留兑浇重沏留肮寺羊驹渠雕臭迟夫煞铲今臃罩略惨乾婴坎贪绕邓渭潦该棱巢学枕沦贞长召稽抓埂低舌象迟形京德疗伙凑同诡极陌疤炉蹬炮漂害恬鲜馈迂遏税者唬闺踞绝橇贝砧酗循痞洋诫澜金融租赁解决方案:
4、引领租赁业变革 金融租赁解决方案:引领租赁业变革随着目前国内信用体系的日益成熟,国内的融资租赁体系也日益壮大。融资租赁作为“朝阳产业”,现在已经成为了仅次于银行信贷的金融工具。在今天充满竞争的融资租赁市场环境下,融资租赁公司面临的挑战,不仅来源于国际市场一体化,更来源于企业内部管理信息资源风险不透明化商机管理、报价管理、合同管理等。针对这些问题,笔者根据多年从事金融租赁行业的经验,总结出如下方案供大家参考。 租赁业务的重点 “租赁业务的重点”旨在为企业从销售与合同生成,到再销售与资产处理,提供端到端的自动化,为租赁企业在合同和资产级别上更好地管理租赁或借贷业务。以此根据多年来的行业咨询工作,提
5、出了一套“租赁业务解决方案”,该方案以Oracle电子商务套件为基础,采用租赁管理模块为核心,结合更适应中国租赁业务模式的服务平台,使企业能运营得更加出色和符合规范、获得新的市场和优化业务关系。 租赁业务首先要把握商机,通过对客户信息、厂商信息及投资商信息的管理,构筑信息共享,实时的信息反馈与跟踪,提高赢得商业机会的成功率,减少投资风险。 商机获得后,自然需要跟客户提供报价。租赁,尤其是融资租赁在报价方面更加需要灵活,多样的报价方式,利息的收取方式就可以有十几种的计算方式供客户选择。故报价管理为不同的业务类型提供不同的报价方法,可根据企业设定的参数自动创建报价,并可对报价信息进行版本管理。同时
6、,强大的工作流功能,可以为报价申请、评估、审批设置不同角色的管理,使得企业业务流程更加优化。 信用和风险一直是金融行业严加防范的重点问题。信用风险的管理在这里显得格外重要。信用与风险管理是租赁企业系统管理的重要环节。租赁业务解决方案,通过对客户信息的收集,以及在Oracle信息系统中预设的业务标准,完成信用检查流程管理,可以更好的为企业提供信用决策。 针对融资租赁业务的合同,通过授信限额限定合同所能够融资的金额,域规范合同中的要素,内嵌引擎计算合同的利息率,设定合同模板简化输入工作。管理合同的整个生命周期,提供合同变更管理、执行情况管理和执行期风险管理等。 谈到租赁合同,不得不提到合同中重要要
7、素,租赁的资产。根据我们提供的解决方案Yi-Leasing对资产进行有效管理。通过资产报价、资产跟踪,资产查询及资产处置,对资产进行整体管理。 而在财务上的处理,我们可以通过Oracle财务模块的对接,完成整套财务管理。支持财务一体化的端到端的业务处理方式,在总账系统内科目表的设置作为基础数据,在所有应用模块中实现全局共享。客户可以利用维度与维度之间的组合来记录和分析相关的财务信息。 Yi-Leasing助力融资租赁公司 Yi-Leasing结合业务流程再造以及六西格玛的方法论,实现软件体系结构的简化,有能力创造一个无缝集成的,端到端的解决方案,为企业发展奠定基础。以客户为中心通过六西格玛工具
8、不断的改善流程并进行完善,建立精益的管理思想以实现产品客户化。 同时建立租赁计划协同体系,贯穿企业运营的全部环节,使用户能够通过网络与客户、厂商,经销商,制造商实现信息互动,创建一条畅通于客户、企业内部和制造商、厂商之间的信息流,由信息驱动生产、驱动经营,及时响应市场;建立厂商、制造商门户,与厂商、制造商之间实现高效和高透明度的互访,充分利用已有的投资资源,增强企业的核心竞争力。提供完整的电子商务解决方案,能够帮助企业用户实现信息流的有效管理,在安排的客户端共同确定了一个多代转型计划,以确保提高承保决策,减少平台,整合工作流程及文件管理,并降低整体风险和注销。通过单一的信息来源迅速提供有关客户
9、、投资商、厂商、资产、合同和发票信息。提供内嵌的商务智能,获得对重要商务信息无以伦比的访问能力。 租赁交易的账务处理遵守银监会的会计原则和标准,借助固有租赁管理系统的技术架构,拓展租赁过程设计并自定义建立能够综合全球项目管理,综合租赁和贷款制度的平台以确保为每个信贷产品进行正确的账务处理。通过强大灵活的账务处理工具来遵守各种各样的复杂会计规定。 通过贷款及租赁业的研发中心,拥有广泛的租赁和商业金融进程的经验,全生命周期租赁和贷款业务流程外包解决方案包括发放支持,预订和资金,发票和收款,客户服务,财务与会计,资产重组市场营销和风险管理等。 在未来业务的拓展方面,提供可扩展性和优化的实施费用,实现
10、租赁系统实施定制开发方法,以提供可预测的财务可行性分析报告在整个租赁企业中共享统一的信息,从而用更好的信息完成更英明的决策。 随着我国各行业的产业升级调整,融资租赁在市面上应用的范围很广泛,既可以应用于企业,也可以应用于政府、银行和厂商。融资租赁因其具有独特的融资、融物功能,虽然发展时间较短,但其发展的速度、普及的规模以及市场占有率却是惊人的。由此可以看出,融资租赁的春天已经到来。我们可以看到,在中国乃至全世界兴起的众多融资租赁企业,同时也相继出现了许多提供行业解决方案的公司。相信我们在实施咨询中的经验分享可以为更多的领域服务,加快完善我国融资租赁的产业升级! 数据挖掘技术在网络
11、教学中的应用关键词:数据挖掘;数据库;图书馆 摘要:通过对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和方法等知识的简单介绍,就如何在成绩分析系统和图书馆中应用数据挖掘,从中得到促进教学的所需信息等内容进行了探讨,并提出了数据挖掘技术在各部分的具体作法。 一、引言 数据挖掘(DM,Data Mining)技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。经过十几年的研究和发展,数据挖掘技术进入了一个更高级的阶段,尤其是,随着对网络信息挖掘算法的研究和智能化搜索引擎的出现,使数据挖掘技术进入了一个全新的阶段。 二、数据挖掘技术概述 数据挖掘,又称为数据采掘、数据开采,相近的术语有KDD(数据库知识发现)、数据分析
12、、数据融合、决策支持等。目前,国外在数据挖掘方面的发展趋势及研究主要有:对知识发现方法的研究进一步发展。国内从事数据挖掘研究的人员主要在大学、研究所或公司。但是,国内关于数据挖掘的产品还很少。 三、数据挖掘技术的目的与发展趋势 (一)数据挖掘技术的目的 数据挖掘并不专用于特定领域,它需要凝结各种技术和创造力去探索可能隐藏在数据中的知识。在很多情况下,应用数据挖掘技术是为了实现以下目的。 1.发现知识。知识发现的目标是从数据库存储的数据中发现隐藏的关系、模式和关联。 2.使数据可视化。分析人员需搞清楚数据库中存储的大量信息的含意。纠正数据,在结合大规模的数据库时,数据库的数据常常是不完整的,而且
13、通常包含错误和自相矛盾的信息。 (二)数据挖掘技术的发展趋势 当前,数据挖掘技术的研究正方兴未艾,预计在21世纪还会形成更大的高潮,研究焦点可能会集中到以下几个方面:研究专门用于知识发现的数据挖掘语言,也许会像SQL语言一样走向形式化和标准化;寻求数据挖掘过程中的可视化方法,使得知识发现的过程能够被用户理解,也便于在知识发现过程中的人机交互,研究在网络环境下的数据挖掘技术。但是,无论怎样,需求牵引,市场驱动是永恒的,数据挖掘将首先满足信息时代用户的急需,大量基于数据挖掘的决策支持软件工具产品将会问世。 四、数据挖掘的过程、分类及其典型方法 数据挖掘大致分为四个步骤: 1.资源发现。2.信息选择
14、和预处理。3.概括化。4.分析。 根据数据挖掘的应用类型不同,大致可分为以下几类。 1.分类模型。2.关联模型。3.顺序模型。4.聚簇模型。 针对上述应用类型,数据挖掘领域提出了多种实现方式与算法。这里仅讨论几种常见的典型的实现方法。 1.神经网络。2.决策树。3.联机分析处理(OLAP)。4.遗传算法。5.近邻算法规则。6.推导。7.数据可视化。 目前,数据挖掘技术正处在发展当中。数据挖掘涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度较大。此外,数据挖掘技术还会同可视化技术、地理信息系统、统计分析系统相结合,丰富数据挖掘技术及工具的功能与性能。 五、数据挖掘
15、技术在教学中的应用 (一)数据挖掘在成绩分析系统中的应用 1.现有成绩分析的弊端。 教师简单的以考试分数来评价学生学习效果,教师在成绩分析这方面所花的时间较多。在一定程度上牵扯了教师的精力使教师没有更多的精力关注教学的设计和过程的组织。 2.数据挖掘的应用。 (1)对试题的分析与评价。通过分析考试成绩及参与考试的样本,警告出现异常反应的试题,以及对专家估计的试题属性值进行自动校正等等。其中难度用通过率体现。通过率为组成试卷提供选题依据,影响着分数的分布形态,离散程度,从而制约着测验的信度和效度。一般而言,整个试卷的难度平均为0.5为佳。各个试题难度均匀分布在0.2-0.8之间为好。 区分度反应
16、了一个题目的鉴别能力。由其可以得到的信息:题目能否有效的测量或预测所要了解的某些特性或正态;题目能否与其他题目一致的分辨被试以及被试在该试题的得分和测验总分数问一致性如何。区分度取值介于(+l,-1)。 (2)对试卷的分析与评价。对试卷的分析可以利用关联规则对试卷数据库进行分析来得到某次考试的有效性、可信度、得分分布等信息。评价从信度、效度、标准分数几方面来进行。 其中信度包括由客观题构成的试卷的信度和由主观题构成的试卷的信度、由主观题和客观题并存的试卷的信度。对信度系数的大小度量,应结合测验的用途、条件、内容来看效度用以了解测验的质量和功能,为进一步改进测验或是在几个同类测验中合理选择提供依
17、据。利用效标关系、效度进行预测。 (3)对学生的分析与评价。学生在测验后总是关心自己的成绩,关心自己成绩的排名,关心自己哪些知识点掌握的好,哪些知识点掌握得不好,想知道进一步努力的方向。可以利用分析学生的历次考试成绩及试卷中各题的得分,分析学生的进步情况、学习障碍、知识点和知识单元的掌握情况等等。其中包括利用Z分数对应曲线图对学生同时进行的各科目测试成绩进行的横向比较;利用Z分数对应曲线图及二列相关系数的分析对学生分数在历次测验中进行的纵向比较;利用成绩分布曲线得出学生成绩频数分布图等。 (二)数据挖掘在图书馆管理系统中的应用 1.数据挖掘能将涉及图书馆这一信息系统的各种内部数据和外部信息汇集
18、起来,经过处理和转换。 2.利用数据挖掘系统提供的OLAP工具可以对集成数据进行多维分析比较。对决策假设进行审查和验证。提高决策的可靠度和可行性,达到合理利用有限资金、优化图书馆资源配置的目的。 3.数据挖掘工具可以从历史数据中找出潜在的模式,并在模式的基础上自动做出预测,帮助采购人员确定采购重点,保障图书馆信息资源体系的科学性和合理性。 五、结束语 数据挖掘是一门交叉性、综合性的学科,已经广泛地应用于金融业、零售业、远程通讯业、政府管理、制造业、医疗服务以及体育事业中。但是,目前我国对数据挖掘技术的研究和应用深度还不够,我们期望通过本文的探讨和研究,能够引起国内同行的进一步重视,共同促进和加
19、深对这门新兴学科的研究和应用,一起促进数据挖掘技术在中国的应用。 摘要：利用数据仓库技术可以对分布在企业各部门之间的业务数据进行采集、加工、整合，根据不同的业务主题建立不同的数据仓库，为企业管理及决策提供分析信息和决策依据。本文介绍了数据仓库及相关技术、企业数据仓库的设计与实现等。关键词本文来自：计算机毕业网 ：数据仓库；OLAP；DTS1引言1.1国内外数据仓库的发展状况随着企业信息系统的日趋完善和数据交换及处理中心的建立，如何满足企业日益增长的各种查询、统计、报表以及分析的需求，如何有效利用这些数据来实现经营目标，预测企业的发展趋势，如何利用这些数据来设计企业的发展宏图，在激烈
20、的竞争中赢得先机是企业决策支持系统需要解决的问题，也是目前企业在信息技术应用上的首要难题。随着数据仓库技术的发展和应用，国内外越来越多的企业都采用了数据仓库解决方案充当企业决策机构的智囊和参谋。诸如：美国沃尔马连锁店(世界最大的零售公司)、哈里斯公司(半导体公司的集成电路产品公司)发达国家的大型商业银行、国内的电信、银行、保险、零售、航空、铁路运输、邮政等传统数据密集型行业的全球性大企业都己采用数据仓库作为决策支持。据调查，财富500强企业中已有85的企业建成或正在建立数据仓库。1.2企业建立数据仓库的必要性：1从总体上管理客户与企业之间的关系2让客户获得更多的益处3建立企业内部的合作关系 4
21、实现宏观数据及微观数据的管理5对转瞬即逝的机会及时做出反应6改善管理能力 2数据仓库的体系结构“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理层的决策过程” 。在本定义中，Inmon明确给出了数据仓库的四个重要特点，即“面向主题”、“集成”、“随时间变化”和“非易失”。从数据仓库体系各部件的功能来分析，数据仓库在逻辑上可分为以下三个层次(数据仓库体系结构如图2.1所示)：数据获取/管理层数据存储层数据分析/应用层图2.1数据仓库体系结构图图2.1外部数据源构建一个数据仓库，必然要有充足的数据源，从外部为数据仓库系统提供进行分析的“原材料”数据，这些数据来源称为数据仓
22、库的外部数据源。外部数据源并不局限于传统数据库，可以是非结构化的信息，如文本文件、网络资源等。2.2数据获取/管理层数据仓库中保存的业务数据来自于多个数据源，这些数据源提供的数据并非都是理想状态的，存在各种缺陷，必须经过适当的处理才能导入数据仓库中存储的内容也必须进行维护，以确保系统的正常运行。数据获取/管理层主要负责数据仓库的定义与修改、数据的获取、数据仓库的管理等工作，保证数据仓库的安全性、稳定性和有效性，主要面向数据仓库的设计者和维护者。2.3数据存储层数据存储层是数据仓库的主体，所存储的数据包括三部分，其一是从外部数据源抽取，经清洗、转换处理，并按照组织存放的业务数据，其二是数据仓库的
23、原数据，其三是针对不同的数据挖掘和分析主题而生成的数据集市。数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。在现有各业务系统的基础上，对数据进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行重新组织，最终确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据(具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息)。按照数据的覆盖范围，数据仓库存储可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为“数据集市”，Data Mart)。数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作。这些功能与目前的DBMS基本一致。2.4数据分析/应用层数据仓库系统的数据分析/应用层，面
24、向系统的一般用户，满足用户查询需要，并以适当的方式向用户展示查询、分析的结果。数据分析/应用层主要包括以下功能。(1) 查询/统计服务。为用户提供常规的查询检索、简单统计和报表等服务，这是数据仓库最基本的功能。(2) OLAP服务。对于以多维数据仓库方式进行数据组织的数据仓库，OLAP是一种极为有效的分析方法，它通过上卷、下钻、切片、切块和旋转等操作，对多维数据仓库进行深入的分析。(3) 数据挖掘服务。数据挖掘服务是数据仓库系统的一种深层次应用，它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取出隐含在其中、不为人们所知的、但又是十分有用的信息和知识的过程，即从大量数据中“挖掘”出知
25、识的过程。 3企业数据仓库的设计3.1需求分析需求分析是数据仓库设计的重要环节。如何解决企业各部门之间的多数据源、数据不一致、历史数据无法充分利用及分析的效率等问题？如何满足企业日益增长的各种查询、统计、报表以及分析的需求？如何有效利用现有数据实现经营目标，预测企业的发展趋势，为企业的决策提供支持,使企业在激烈的竞争中赢得先机等都是目前企业急待解决的问题，这些问题正是目前企业在信息技术应用上的首要难题。3.2分析主题的确定主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。企业活动中有
26、“产品”、“客户关系”、“财务”等相关主题。3.3数据源的确定数据源是企业多年来积累的事务数据，数据大多基于关系数据库。由于多年的数据积累，数据源中存在有脏数据，比如多数据源、数据不完整(有些感兴趣的属性缺少属性值，或仅包含聚集数据)，含噪声的(包含错误或存在偏离期望的孤立点值)，不一致的(例如，同一字段的表达方式不同)等。这些数据同数据仓库有着不同的数据质量要求，不能够达到数据仓库的数据质量标准。另外，这些数据源是异构的，即使是正确的数据，也可能存在着不一致性，甚至存在着冲突。因此需要对数据进行净化后再为数据仓库所用。3.4数据仓库层的设计及OLAP服务器层的设计使用SQL Server 2
27、000作为数据仓库服务器，在SQL Server 2000的“企业管理器”中新建一个关系数据库，在该数据库中建立表和关系图，表的建立依据物理模型设计，关系图的建立依据逻辑模型设计。此关系数据库中的数据是使用SQL语句和DTS工具对源数据进行合并、清理、转换和加载后得到的，新建的关系数据库就是数据仓库，即数据存储中心，它将是OLAP服务器的数据来源。使用SQL Server 2000的Analysis Services作为OLAP服务器，在Analysis Manager中建立分析数据库，在分析数据库下设定数据源，并按照星型模型建立多维数据集，为下一步进行多维分析奠定基础。中小企业数据仓库中的多
28、维数据可以用ROLAP关系型结构进行表示和存储的。3.5数据分析/应用层的选择在数据透视表服务组件的支持下，应用EXCEL前端工具对数据仓库进行多维分析和查询。这种操作不需要学习其他语言来编写客户端应用程序，使用所附带的连接数据库的功能操作即可。而且，它可以连接到分析服务器，将服务器端的多维数据集放到客户端成为一个本地文件，以后在无网络连接的情况下可以用来分析。使用Microsoft Visual Basic 开发客户端人机交互界面，其中用ADO MD和DSO对象实现对多维数据集的访问，从而实现多维数据集浏览工具的开发。 3.6OLAP系统数据立方体及系统维的设计数据仓库中维的概念类似于关系表
29、的属性。数据立方体是指由两个或更多个属性即两个或多个维来描述或分类的数据。在三维的情况下以图形来表示，该类数据具有立方体结构，一般称为数据立方体。虽然通常从几何意义的角度将立方体理解为三维的，但在数据仓库中数据立方体是一个n维的概念。在确定分析主题的基础上设计OLAP数据立方体。维是决策分析者分析数据的角度，也是数据立方中重要的组件。维是有组织的“类别”层次结构，此类别成员结构就是“层次”，主要用来说明“事实数据表”中的数据(也就是“度量值”)。有关维的层次信息需要存放在元数据中，系统在进行各种综合查询时，通过元数据的信息区分不同的维层次，从而正确地完成相应的分析功能。在设计中，要正确确定维的
30、层次级别。例如在时间维上，从上到下有年、季、月、日四个层次，其级别关系是年包括季、季包括月、月包括日。在数据综合过程中，要在同一维层次上进行求和操作。如果系统不能区分维层次而跨越不同的维层次求和，就会产生错误的结果，出现重复计算或缺项计算。维包括共享维和私有维，共享维是指在同一个分析数据库中可以共享的维度，也就是说，该维度可以同时用在同一分析数据库中的不同数据立方上。私有维是指隶属于某一特定的数据立方。根据设计好的主题，了解企业需要从哪些角度对主题进行分析，从而确定相关的维，以及适当的层次和粒度。3.7数据仓库数据模型设计由于数据仓库的主要操作对象是多维数据，因此在数据仓库设计中，应采用多维数
31、据建模技术，以使用户更好地理解企业的数据信息。多维数据建模符合人们的思维方式，易于用户的理解和使用，能支持用户从多个角度对数据进行分析。现在大部分企业使用的是关系数据库，在建设企业的数据仓库时，一般采用基于关系数据库的建模方法。在基于关系数据库的多维数据建模中最常见的是星形模型。数据仓库是数据库技术一种新的应用。至今，数据仓库一般仍是应用数据库管理系统来管理其中的数据。数据仓库的逻辑数据模型最终将转为数据库的物理模型。建立数据仓库物理模型所依据的逻辑模型是多维数据模型，而不是实体关系模型，并且要尽可能地与多维数据 用于图像内容真实性认证的数字水印快速算法关键词:数字水印;认证;信息安全;鲁棒性
32、 摘要:数字水印技术作为数字产品安全认证的有效办法,近年来在国内外引起极大关注。本文提出了一种快速的数字水印算法,该算法能够将强度较大的一般性处理造成的失真与恶意篡改操作造成内容失真区分开来,因此,可有效的用在电子政务数字信息安全认证中去。 随着Internet的广泛应用,其安全性问题也日益突出,Internet所涉及的信息,除黑客攻击.病毒感染等来自网络的安全威胁外,也易受到来自系统应用的假冒用户登录、非法篡改等数据安全的威胁。我国现有的Internet网络基础设施和系统安全解决方案大多是通过防火墙、入侵检测、漏洞扫描、网络隔离等技术和设备来保障系统的安全,这在一定程度上可以信息系统的安全,
33、但仍存在着安全漏洞。例如,一些作为重要历史资料的图像文件或对外宣传的音频视频资料,如果遭到非法篡改,既造成不良的政治影响,还影响了资料的正常使用。随着计算机和网络技术的发展,个人信息也逐渐网络化,例如个人身份证、个人的学历证书等都需要扫描后以电子文档的形式进行保存,并作为一些政府部门工作和管理的重要依据,这些数据一旦遭到篡改,会给国家政府部门工作和个人生活带来极大的安全隐患。因此,在我国电子政务的建设中,除了必要的网络安全技术外,还必须重视对数字信息安全认证的问题1。 数字水印技术为上述问题提供了一个有效的解决方案,是目前多媒体信息安全研究领域的一个热点。该技术采用信息处理技术把版权信息、认证
34、信息等秘密信息,即水印,嵌入到原始数据中去,但不影响原内容的价值和使用,水印信息可以是产品的序列号、版权所有者的标志等认证信息。通过特定的算法恢复和检测被嵌水印后,可有效地分析信息失真的情况,判断信息是否被篡改,为版权所有者提供信息被盗版的有利证据。因此,一个实用的数字水印技术必须具有较强的鲁棒性、安全性和不可见性。 一、数字水印的认证算法回顾 最初的数字水印算法是在空域上进行,一般是在图像元素的亮度和色度中按照某种算法加入调制的水印信号。因考虑到视觉上的不可见性,水印一般是嵌入到图像的最不重要的象素位上(如LSB:Least Significant Bits)。这类算法的优点是能够检测到图像
35、象素值和图像大小的任何变化,计算速度比较快,缺点是无法将恶意攻击与一般的图像处理如压缩等操作区分开。 频域认证算法则能较好地解决上述问题,它先将图像作某种变换(主要是正交变换),然后将水印嵌入到图像的变换域中。比较常见的有离散余弦变换(DCT),离散傅立叶变换(DFT),小波变换(DWT)等等。目前,变换域方法正变得日益普遍,因为变换域方法一般都具有很好的鲁棒性,对图像的压缩以及噪声有一定的抵抗力,并且一些水印算法还结合了当前的图像和视频压缩标准,因此具有较强的实际意义。当前的频域认证方法按照实施策略可大致分为四类:基于扩频、基于量化、基于特征点和基于关系的认证5。 本文提出一种基于数字水印的
36、图像认证快速算法,该算法既对保持对图像内容的操作具有一定的鲁棒性,又对篡改图像内容的操作具有敏感性。 二、一种图像内容真实性认证的快速算法 (一)水印的嵌入 本文算法利用Watson提出的小波域人眼视觉系统的可见度阈值(JND)4,将宿主图像的小波系数量化为0,1序列,将此作为该图像的水印,并以稀疏矩阵的形式存储下来。为了在不损坏原始图像质量的情况下,把能量尽可能大的水印信息嵌到图像中,使认证水印具有对有损压缩等一般性操作最大的鲁棒性,本算法采用可见度阈值(JND)作为量化间隔。水印嵌入过程如图1所示。算法步骤如下: 1.首先利用双正交7/9小波基将原始图像的亮度分量进行小波变换。选择双正交小
37、波基是因为它具有线性相位和良好的正则性,非常适合进行图像编码2。 2.选择特征点(本文采用文献1中的方法提取图像特征),完成认证水印的生成及嵌入。特征点根据小波系数的零数结构进行选取,具体方法参考文献3。寻址规律如下:设系数a在小波多分辨率分解后的j级子带HH中,坐标为(u,v),则它在j-1级HH子带内的4个一级子系数为:b1(2u-1,2v-1),b2(2u,2v-1),b3(2u-1,2v),b4(2u,2v),而j-2级HH子带内a的二级子系数分别为b1-b4的一级子系数,因此可采用相同的寻址方式依次寻址,直至最高精度级。这样,可利用父子系数间明确的空间位置对应关系进行快速寻址。 如果
38、LL4(u,v)是一个特征点,则对该特征点的零树结构中除根节点以外的所有节点(各个方向上的高频系数)依次进行标量量化及水印嵌入。排除根节点(低分辨率逼近)的原因是为了兼顾水印的不可见性和鲁棒性要求。为了增加算法的敏感性和安全性,我们使用密钥在除特征点之外的小波系数中随机选取了3000个系数,用来嵌入认证水印。量化过程如下:设Xl,f(u,v)为特征点及密钥对应的小波系数,其中脚标 表示分解层数,分别表示水平、垂直、对角方向的细节子图,(u,v)表示l,f子图中的一点。量化间隔为Xl,f(u,v)对应的可见度阈值JNDl,f,得到Xl,f(u,v)的量化值为: 显然Z,由于 可知 。定义量化水印
39、序列为: 表示模2运算。量化过程将特征点对应的小波系数向数轴的左侧或右侧移动: 显然量化误差 在JND范围之内,即: 这说明经过量化过程调制的水印图像在视觉上与原始图像是没有区别的。 3.最后将量化水印序列wq、表示特征点位置的稀疏矩阵用图像创作者的私钥加密存放在可信任第三方的数据库中。 4.对嵌入水印的小波系数作小波反变换,得到加水印的图像。 (二)水印的检测 若用户想验证待测图像内容的真伪,可从数据库中取出该图像对应的数据文件。该数据文件包括:原始量化水印序列wq、特征点位置。水印的提取及验证流程如图2所示。算法步骤如下: 首先利用与嵌入过程中相同的小波基将水印图像进行分解,找
40、到与原始特征点位置相应的系数和密钥对应的系数。 在检测端利用量化运算可以不参考原图就提取出量化水印: 其中 为相应的待测图像的系数。提取水印与原始水印的差别可用来判断水印图像的内容是否真实,并指出被改动的位置。原始水印与提取水印的二值差别图定义如下: 量化水印 和恢复后得到的水印 不相等时对应的小波系数的位置标示了失真发生的空间位置,式中 表示异或运算符。实验表明,由剪切-替换等篡改操作造成的水印差别大多比较集中,而由于有损压缩等一般性操作是对整幅图像进行处理,因此产生的水印差别在空间分布上呈均匀分布。这样,我们可以直观地找出恶意篡改的区域。 (三)仿真实验结果 为验证本文所提出的认证方法是否
41、能够满足对一般性操作具有鲁棒性、对篡改操作具有敏感性的要求,我们对标准图像进行了测试。图像分解层数L=4。采用峰值信噪比客观评价水印图像的质量。 图3原始图像 图4嵌入水印后的图像 图5改变眼睛的颜色 图6 JPEG2000压缩后剪切图像内容 图7 改变眼睛的颜色检测结果图8 JPEG2000压缩后剪切图像内容检测结果 图3为原始图像,图4为嵌入水印后的结果。主观视觉效果证实了本文算法所实现水印的不可见性。在图5中则改变了眼睛的颜色,由图7所示的检测结果可见:由于本文的水印是基于图像内容的,因此如果待测图像经历了篡改攻击,检测端能够判断篡改是否发生,并确定篡改发生的位置。文中还进行了如下的复合
42、试验:让水印图像先经受常见的信号操作处理,然后再让其经历剪切操作。图6为压缩率为10:1的JPEG2000压缩后剪切图像内容的情况,由图8所示的检测结果验证了本文算法对一般性操作的鲁棒性及篡改操作的敏感性。 以上实验验证了本文算法在篡改定位方面的性能,并具有良好的鲁棒性和的快速性,因此,可以快速的对一些重要的图像资料进行认证。 三、数字水印的研究展望6 随着数字产品应用的日益普及,多媒体认证技术将具有更加广阔的应用前景,在数字作品的知识产权保护、数字作品内容真实性保护、电子商务、电子政务、电子出版、印刷防伪、隐蔽通信、网页保护等领域发挥越来越重要的作用。但是数字水印技术仍然是一个未成熟的研究领
43、域,还有许多问题需要解决,其理论基础仍然十分薄弱,大多数水印算法还是经验性的,因此,未来的多媒体认证技术应该向如下几个方面发展: (一)从理论上解决水印算法的鲁棒性、水印的嵌入信息量以及不可见性之间的平衡点问题,目前大多数水印算法均利用经验解决此问题。 (二)公钥数字水印系统。即用一个专有的密钥来叠加水印信号,检测端可以通过一公开密钥来检测水印信号。但是用公开密钥推导专有密钥以及用空开密钥取出水印信号这两个过程都非常困难,目前还没有一种行之有效的方法。 (三)数字签名技术与数字水印技术的结合。基于内容的数字签名适于其它基于内容的操作,而数字水印能够在数字制品的整个生命周期发挥作用,可以将这两方面优点结合起来,得到一种适用面广、使用时间长的认证方案。 (四)具有修复功能的签名或水印算法。认证信息应该不但能够检测到被篡改或被切割的区域,还能为恢复真实内容提供帮助。因此,如何利用提取水印与原始水印、待测图像的签名与原始图像的签名之间的差异恢复、重建图像内容应成为今后研究的重点。 (五)多用途的水印算法。一个理想的数字产品保护方案应该同时实现版权保护与内容认证,甚至注释功能。因此在实际应用中我们需要一种能够同时对多媒体产品实现全方位保护的多用途水印算法。 参考文献: 1Bhattacharjee S,Kut