随着传统媒体日益数字化,内容越来越多地存储在数字卷中,而不是传统内容(电影、报纸、设计图纸、客户信息、办公室文档等)。换言之,商品正在从实用物品转变为虚拟物品。这样,内容很容易分发和复制。因此,数据保护成为确保数据所有权的关键条款。数据定价、数据交易和数据保护构成了一个相互影响的三维闭环。为了实现数据所有者的最大利润和数据的最大价值,数据保护是不可分割的一部分。下面,我们将讨论大数据生命周期的最后一个重要阶段,即数据保护。
建立数字版权管理(DRM)是为了防止数字内容被故意复制、共享和窃取,更重要的是作为数字版权保护发展的指导方针。2001年初,W3C成立了第一个DRM集团,作为参与全球数字版权管理的标准组织。实现DRM的解决方案多种多样,包括XrML版权表达语言、Microsoft DRM、Apple HLS DRM、Adobe Flash access DRM、RealNetworks Helix DRM和OMA DRM规范。
所有这些DRM解决方案都需要五个关键组件:(i)安全性。它着重于内容的加密以及为数字内容创建哈希、水印和数字签名;(ii)访问控制。它负责身份和访问管理,并为需要访问受保护数字内容的用户提供凭据。此外,该组件监视授权用户的行为,并为不同用户设置不同的访问权限;(iii)使用控制。它监视每个授权用户的使用情况,并将使用情况记录为历史记录;(iv)许可证管理。它向授权用户发布许可证(密钥、XrML文件、身份验证代码),并控制和检查许可证的生命周期(有效期);(v) 付款管理。此组件与使用控制一起工作,并计算用户需要支付的费用。这是数字商务的主要目标。
我们以Microsoft DRM为例来解释DRM的工作原理。如图7所示,匿名用户尝试访问内容服务器(content server)以播放或下载某些内容,这些内容受DRM服务器保护。他或她首先向个性化服务器发送请求。然后服务器检查个性化客户端设备上的应用程序。如果有应用程序正在运行,应用程序将向DRM服务器发送许可证要求。个性化应用程序是一个客户端DRM软件,称为个性化黑盒(IBX)。如果没有此软件,DRM服务器将无法释放解密内容的许可证。为了满足IBX的要求,DRM服务器释放加密的许可证。当用户试图解密许可证时,IBX保护敏感信息,这种过程称为个性化。释放许可证后,DRM服务器将检查用户状态。如果这是第一次访问服务器,DRM将要求用户加入域。不同的域区分特定用户的内容和权限。这就是DRM实现访问控制的方式。最后,允许用户访问内容服务器(content server),内容服务器会发回内容。
(图7. Microsoft数字版权管理工作流)
根据不同的数字内容,我们将DRM模型分为以下三类:(i)基于软件的DRM,(ii)基于多媒体的DRM,以及(iii)基于非结构化数据的DRM。
最常见的DRM是基于软件的DRM,因为软件是计算机上使用最广泛的应用程序。软件属于数字商品,易于复制和重新制作,成本为零。因此,软件开发公司通常设计保护版权和防止盗版入侵的机制。最佳的DRM机制可以记录安装时间和PC标识信息,并支持多个安装和主机。
涉及的主要方法有两种:在线身份验证和离线身份验证。对于在线身份验证,当用户开始安装过程时,软件首先检查Internet连接。如果存在Internet连接,软件将向DRM服务器发送身份验证请求,如上面讨论的常见DRM策略中所述。否则,安装将在没有Internet连接时停止,或者只安装SoftwareDemo。脱机身份验证比联机身份验证更重要。如果不支持脱机DRM,本地许可证文件将很弱,并且很容易解密。许多研究工作集中于离线身份验证。例如,Reavis Conner和Rumelt提出了一个成本函数来衡量解密的复杂性。如果解密成本大于此函数确定的价格,则软件是安全的。Barapatre等人提出了一种结构,以增加解密许可证文件的复杂性。该模型使用静态和动态代码的代码注入和软件版权保护(SCP)技术对许可证文件进行加密,以保护原始软件。在软件层和许可证层(许可证文件、硬件令牌管理文件、库文件等)之间引入了保护动态链接库(DLL)层。因此,用户不能直接访问认证信息。
多媒体是数字商品最重要的组成部分。超过80%的互联网流量专用于视频内容。因此,带来的巨大的挑战是如何妥善保护多媒体内容的版权。一般来说,加密和水印技术就是在这个方向上使用的。软件和多媒体(视频和音频)的最大区别在于在线流媒体。在线视频和音频支持实时协议(RTP)/实时流协议(RTSP),以实现在线流,并且在某些情况下,需要支持组域身份验证(家庭成员、企业用户等)。通常,对手会在主机上运行恶意客户端来中断和监视流,以分析加密密钥。为了解决这个问题,大卫(David)和扎登伯格(Zaidenberg)提出了一种使用选择性视频解密的方案,以确保内容的安全性,同时减少加密时间。此外,选择性解密是高效视频加密的一种变体,并且所提出的算法仅对变换参数的符号位进行操作。它不需要额外的空间,并且由该算法加密的流产生H.264比特流。同时,该方案通过限制访问状态将加密过程推进到一个安全的环境中。例如,用户要么处于加密状态,要么处于解密状态,但不能同时处于两种状态,这是禁止的。
此外,水印技术已广泛应用于视频和音频DRM中。将水印嵌入视频内容需要对视频内容进行完全解码。这是一个关键问题,因为这一过程需要大量计算资源,并降低了视频质量。为了避免随着视频比特率的增加而增加嵌入水印的复杂性,提出了一种基于H.264编解码器标准的盲水印算法。请注意,H.264是基于运动补偿的高质量编解码器标准。H.264标准使用几个宏块以及每个宏块的亮度和色度(Cb和Cr)来表示帧,。水印算法扫描宏块并选择最优预测模型。因此,根据H.264的特点,盲水印算法将水印权利嵌入到所选宏块中,防止共谋攻击,并在解码过程中保持视频质量。
有研究提出了另一种水印算法,该算法适用于基于深度图像渲染(DIBR)的三维视频内容。传统的水印系统要么会破坏三维视频,造成不可逆的变形,要么容易受到攻击,而本文提出的综合Duns水印算法克服了这些问题。所设计的算法基于伪三维离散余弦变换(3D-DCT)和量化索引调制(QIM)将水印嵌入深度图中,提高了水印的鲁棒性,避免了对视频内容的破坏。值得注意的是,图像也被视为多媒体内容,类似于视频和音频内容,水印技术是保护版权的最常用方法。对于基于图像的水印系统,通常使用离散小波变换(DWT)、最小有效位(LSB)和离散余弦变换(DCT)算法将水印嵌入到安全密钥中。此外,可以在一幅图像中嵌入多个水印。此外,水印方案已被用于追踪匿名互联网恶意流量,以识别恶意来源,用于取证。
非结构化数据,如Microsoft Word文档、PDF文档、各种数据库、源代码等,都是可以方便地传播和存储的数字化数据。尽管如此,它是脆弱的,并且很难防止故意复制和篡改非结构化数据。此外,非结构化数据通常具有很高的商业价值,并且包含敏感信息,这些信息的泄漏将导致数据所有者的严重损失。因此,非结构化数据保护是当今的一个热门话题,也称为数据泄漏保护(DLP)。非结构化数据DRM与其他类型的DRM完全不同,因为数据易于操作和损坏。因此,加密作为一种最安全的方法,通常用于保护非结构化数据。尽管如此,随着数据规模的不断扩大,加密过程的成本将继续增加。例如,史(Shi)等人提出了一种基于概率数据结构(Bloom Filter)的保护方案。该方案将状态记录到带有正标记或属位标记的矩阵Bloom过滤器中。该方案包括一个分析器,用于分析和扫描内容。与加密方案相比,该方案具有更好的性能。
总之,在本章节,我们阐述了三种数字版权管理模式,并讨论了每种模式的现有相关方法。不同类型的数字内容管理,即基于软件的数字版权管理、基于多媒体的数字版权管理和基于非结构化数据的数字版权管理,已经有了很好的探索。可以看到,数字管理技术是保护大数据不被窃取和复制的关键方法。尽管如此,随着数字内容的快速增长和大数据的交易属性,现有数据保护方案和更先进技术的可行性有待进一步研究。
七、 结论
本文讨论了大数据交易的问题。具体而言,我们首先讲述了与大数据相关的现有研究,并确定了数据交易的大数据生命周期,包括数据收集、数据分析、数据定价、数据交易和数据保护。然后,讲述了与大数据定价相关的现有工作。关于数据定价,阐明了它的重要性,对不同的市场结构、数据定价策略和数据定价模型进行了分类,然后列出了每种类型的优势和局限性。对于数据交易流程,我们概述了与数据交易相关的关键问题及其可能的解决方案。我们进一步研究了拍卖策略,详细说明了不同的方案、交易平台和相关问题。最后,研究了作为大数据生命周期最后阶段的数据保护。对现有版权保护方案进行了分类,并概述了大数据版权保护面临的挑战。本次调查的主要目的是对大数据交易有一个清晰而深入的了解。我们概述了与数据定价、数据交易和数据保护相关的广泛主题,并强调了尚未解决的领域,以进一步促进大数据的研究和开发。
译者:林渠、杨冰之、朱娟英
单位:国脉战略研究院
来源:IEEE ACCESS
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