Relational Database of Cartographic Scenes with Associative Protection

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This research paper presents the new approach to data organization and protection in relational databases of cartographic scenes. The proposed approach uses associative steganography, which combines the principles of steganography and cryptography to protect information. The proposed technique is based on the processing and storage of cartographic information in vector format, as well as on the use of SQL servers to organize data protection. The structure and properties of relations in a relational database are described in detail, including different types of objects and map layers, methods of their representation and encoding. Particular attention is paid to the structure of data representation, protection measures, including randomization of records and use of association-protected storage format for certain attributes. The paper includes a discussion of the differences between an associative-protected full-object map schema database and a point-object database, and presents an analysis of vectorization errors and their relationship to raster data quality. This research is of interest to specialists in the field of geographic information systems, cryptography, information security, as well as to all those who work with processing and protection of cartographic data.

About the authors

Igor S. Vershinin

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev – KAI

Author for correspondence.
Email: isvershinin@kai.ru
Scopus Author ID: 55977774300

Candidate of Engineering, Associate Professor; Head of the Department of Computer Systems

Russian Federation, Kazan, Republic of Tatarstan

References

  1. Leonov A.D., Yasaviev D.R., Mukhametzyanova M.A. Parallel control of secure cartographic databases. In: Informatics: Problems, methodology, technologies. Materials of the XVI International Scientific and Methodological Conference, Voronezh, February 11–12, 2016. Sections 5–6. Voronezh: Research Publications, 2016. Pp. 304–309.
  2. Lisitsky D.V., Katsko S.Yu. Purpose and features of digital cartographic image in geo-information mapping. Interexpo Geo-Siberia. 2005. Vol. 4. Pp. 22–28. (In Rus.)
  3. Shangguan B., Yue P., Wu Z., Jiang L. Big spatial data processing with Apache Spark. In: 6th International Conference on Agro-Geoinformatics. Fairfax, VA, USA, 2017. Pp. 1–4.
  4. Gibadullin R.F., Novikov A.A. Parallel module for performing spatial queries to a secure cartographic database. In: Search for effective solutions in the process of creating and implementing scientific developments in the Russian aviation and rocket and space industry. International Scientific and Practical Conference, Kazan, August 5–8, 2014. Vol. II. Kazan: Publishing House of Kazan State Technical University, 2014. Pp. 422–424.
  5. Gibadullin R.F., Leonov A.D., Peruhin M.Iu. Separation of spatial data for scalable request processing. Bulletin of the University of Technology. 2017. Vol. 20. No. 8. Pp. 83–86. (In Rus.)
  6. Gibadullin R.F. Development of a uniform formalism for the protection of point, linear and areal objects of cartography. Bulletin of Kazan State Technical University named after A.N. Tupolev. 2010. No. 2. Pp. 101–105. (In Rus.)
  7. Gibadullin R.F., Gashigullin D.A., Vershinin I.S. Development of the StegoStream decorator for associative protection of byte stream. Modeling, Optimization and Information Technologies. 2023. Vol. 11. No. 2. (In Rus.) URL: moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1359
  8. Selamat M.H., Othman M.S., Shamsuddin N.H.M. et al. A review on open source architecture in Geographical Information Systems. International Conference on Computer & Information Science (ICCIS). Kuala Lumpur, Malaysia, 2012. Pp. 962–966.
  9. Nagaraja Sekhar A., Rajan K.S., Jain A. Spatial informatics and Geographical Information Systems: Tools to transform Electric Power and Energy Systems. In: TENCON 2008. IEEE Region 10 Conference. Hyderabad, India, 2008. Pp. 1–5.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Vectorization errors

Download (54KB)
3. Fig. 2. Scheme of point-object database of map scenes with associative protection

Download (332KB)
4. Fig. 3. Scheme of a full-object database of map schemes with associative protection

Download (303KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».