一种分层压缩的高精度矢量地图加密方法 优先出版.doc

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1、第 2017 年 34 卷第 5 期 测 绘 科 学 技 术 学 报 Journal of Geomatics Science and Technology 2017 Vol 34 No 5 文章编号： 1673-6338（ 2017） 05-0535-06 一 种 分 层 压 缩 的 高 精 度 矢 量地 图 加 密 方 法 薛 帅 ， 王光霞 （ ，郭建忠 ， ， 祝若鑫 450001） ， 余文涛 信息工程大学 河南 郑州 摘要： 传统的矢量数据加密算法主要是直 接对数 据加密 ，忽 略了矢 量数据 的结构与 冗余。针 对此类 问题， 提 出利用分层压缩的矢量数据加密方法。首先，结合矢量

2、数据结构特点，使用最小编 码单元对线 目标和面 目标进行 SEC 压缩； 其次，通过随机置乱 MCOs 的 平均点 距离对 矢量数据 位置加 密； 最后，使用 XO 操作 对 MCOs 顶点方向进行循环加密，达到加密矢量数据几何形状的 目的。实验结 果表明，该方法 明显降低了 加密过程计算量，与普通加密算法相 比，在保证矢量数据精度和安全性的情况下，提高矢量数据加密效率。 关 键 词： 矢量数据； 分层压缩 精度分 级 数据加密； ； ； 误差控制 中图分类号： P 283 文献标识码： A DOI 编码： 10 3969 /j issn 1673-6338 2017 05 019 An En

3、cryption Algorithm for High Precision Vector Map Based on Layered Compression XUE Shuai ， WANG Guangxia， GUO Jianzhong， ZHU uoxin， YU Wentao （ Information Engineering University， Zhengzhou 450001， China） Abstract： The traditional algorithm of vector data encryption is to encrypt the data directly， w

4、hich ignores the structure and redundancy of vector data An encryption method for vector data is proposed Firstly， combining with the characteristics of vector data structure， SEC lossless compression of line target and face target is carried out by using minimum coding unit Secondly， the location o

5、f vector data is encrypted by the average distance of random permutation MCOs Finally， the XO operation is used to encrypt the MCOs vertex direction， so as to achieve the purpose of encrypting the vector data geometry The experimental results show that the proposed method can signifi- cantly reduce

6、the amount of computation Compared with the conventional encryption algorithm， the vector data en- cryption efficiency is improved when the vector data precision and security are guaranteed Key words： vector map； layered compression； accuracy classification； data encryption； error control （ ） 。 ， 矢量

7、地图数据 简称矢量数据 作为基础地 一个步骤 因此 矢量地图水印不适合用来保护 理数据，是国家基础设施建设和地球科学研究的 支撑性成果之一。其中，高精度矢量数据关系到 敏感区域、重点目标的精确地理位置，是地图数据 中的重点保护对象。因此，如何保证重要矢量数 据传输与存储安全，是地理信息服务领域必须解 决的问题。大比例尺矢量数据精度较高，是加密 算法的研究重点。 目前，国内外对矢量数据安全技术的研究主 要分为水印 技术和加 密技术两 类 。矢 量地图 水印作为一种空间数据内容的保护方法 ，目的 是证明地图是否被非法拷贝，是安全策略的最后 地图安全传输和存储。加密技术将矢量数据转变 为乱码，降低攻

8、击者获取有效信息的效率，能够有 效保障地图传输和存储安全。现有加密算法中， 栅格数据的加密技术较多 ，而针对矢量数据的 加密技术较少。 已有的矢量数据加密方法主要包括基于矢量 数据压缩、特征提取、二维混沌映射 等。 Jang 等 提出了一种基于 欧几里得平均距 离的矢量 数据保护方法，实现了整个文件数据的安全性，但 仅对敏感区域加密容易引起攻击者的怀疑； Giao 等 通过 K-均值对矢量数据的要素进行聚类，有 收稿日期： 2017-02-23； 修回日期： 2017-04-24。 基金项目： 国家自然科学基金项目（ 41371383； 41401462） 。 作者简介 薛 帅 ： （ 198

9、8-） ，男，河南周口人 博士生 主要研究方向为地理信息服务与地理信息安全， ， 通讯作者 王光霞 女 教授 ： ， ， 。 E-mail： wangguangxia2011 163 com 。 E-mail： xueshuai912 sohu com 1 2 3-5 6-7 8 536 测 绘 科 学 技 术 学 报 2017 年 效保证了数据精度，但 K-均值分类增加了解密过 程的计算量； Bang 等 提出一种 基于线状要素 化简的矢量数据 加密算法，加密效率高，但抗攻击 能力较低； 王海荣 提出基于二维混沌序列的置 乱加密算法，实现了不同要素组之间的全局置乱； 朱颖芳等 改进了 log

10、istic 混沌映射加密存在的 安全问题，隐藏了点的坐标以及地理实体之间的相 对位置关系； 吴学群等 仅对矢量数据中的坐标 数据加密，提高了加密和解密速 度； 张泽麟等 提出一种基于万有引力模型的置乱加密方法，增 加了密钥空间，但没有较好地扰乱数据之间的相 关性。综上所述，当前矢量地图加密算法主要是 通过将数据转换为二进制流进行加密，缺少对数 据精度 的区分和处理，导致浮点数运算增加了运 算复杂度。 针对现有矢量数据加密算法的局限性，提出 一种利用分层压缩的矢量数据快速压缩算法，用 于矢量数据的访问控制、防止非法拷贝和未授权 分发。算法基于矢量数据分层压缩，将坐标数据 精度进行分级处理，对压缩

11、域的位置参数和方向 参数加密。在不需要对整个地图解密的情况和不 影响矢量数据压缩率的前提下，完成特定区域的 特定目标的低复杂度安全加密。 1 算法原理 算法主要基于加密技术和空间能量集中 SEC （ Spatial Energy Compaction） 压缩技术 。 SEC 是一 种分层压缩技术。针 对矢量数据的分 层数据结 构，有选择地进行压缩。结合该方法特点，对矢量 数据有选择地加密和解密。首先，分别对矢量地 图数据层中的每个目标进行压缩； 然后，将每个目 标的平均距离和顶点方向在压缩过程中分离。每 当一个目标压缩后，对分离出的平均距离和相关 顶点的方向进行加密。这样，可在不解密所有数 据

12、的情况下访问和解密特定区域。 图 1 描述了算法 SEC 压缩和空间位置与方 向的加密两个部分，对两个在压缩过程中产生的 最小编码对象 MCO （ Minimum Coding Object ） 单 元参数（ 即平均距离和方向） 分别加密。其中，位 置加密是对所有对象的位置进行置乱； 方向加密 是对每个对象的顶点置乱。解密时，使用相同的 算法能够对加密地图完全解密。 图 1 基于压缩域的加密压缩过程 2 基于 SEC 压缩过程的矢量数据加密过程 在数据 层中分 离出 对象 的 MCO，并分 别编 分 Zi 和小数部分 Di ，分离方法为 Pi = Zi +Di = 码。 MCO 的文件结构包括

13、 MCO 索引、 MCO 数据 v ij = z ij + d ij |j 1， | Pi | （ 1） 大小、最小 边 界 矩 形 MB （ Minimum Bounding 式中 ： z ij = ?v ij 10 C z ；dij = 10 C d （v ij 10 C z ij ectangle），以及一系列压缩后的顶点数据。MB 坐标表示 MCO 在 MB 中的位置，该坐标能够增 示向下取整 ； C z 和 Cd 分别表示整数部分和小数 强 MCO 的可获取性。为保证数据可用性，顶点数 据的处理必须兼顾数据的精度。 ij 部分的精确度。 精确度达到米级 d 为确保地图数据在有损压缩后

14、的 z ， Pi 的第 j 个 顶点， | P | 表示数据层 L 中对象的数 通过精确度控制 分别对整数部分和小数部 。 10 11 12 13 14 z ） ； ? ， v L i ， ， C = 0， i 表示对象 Pi 的顶 点数量，则数据层 = L = 分进行压缩和加密处理 2 1 整数部分处理 Pi | i 1， | P | ，对象 P ， P i v ij | j 1， | Pi | 。 首先 以， shp 格式的数据结构为例，采用 SEC 其次 将对象 i 中顶点坐标值分离为整数部 对整数部分压缩。 shp 文件中 MB 表示每个数据 ， | P | 第 34 卷第 5 期 薛

15、 帅 等 一种分层压缩的高精度矢量地图加密方法， ： + 537 层的最小边界矩形， MB s 表示层中对象的最小边 界矩形。层 L 的 MB 表示为 B （ L） = （ B （ L） ， 加密 P i 的平均距离 + z i ，加密结果为 + Bmax （ L） ） ，对象 Pi min 的 MB s 则 表 示 为 B （ Pi ） = E（ zl ） = CP（ + zl ，K P ） （ 7） （B min （ Pi） ， B max （ Pi ） ） 。 在 SEC 过 程 中 ，对 象 由于加密位置 E（ zl ） 是一个地理空间坐标， MB s 和层 MB 的差表示为 i mi

16、n i min （ L） ， 为坐标置乱，层的空间区域应分为坐标置换小网 格区域。因此，在层 L 的 MB（ Bmin（ L） ， Bmax（ L） ） 中，将层 L 分为 NN 网格区域 GLAs （ Gridded Lo- B max （ Pi） B max（ L） （ 2） cal Areas） ，网格数量为 2 N 个。 B min （ L） 的坐标为 式中： B min （ Pi） B min （ L） ； B max （ Pi ） B max （ L） 。为方 （x min ，y min ） ，Bmax （ L） 的坐标为 （ x max ，y max ） 。一个 便计算 ，B m

17、in （ Pi） 与顶点 v ij 整 数部分 z ij 之间的距 GLA 是二维矩形区域 大小为 ， Gx Gy，则 离均用正数表示，即 ij ij min （ Pi ） ，（ zij Bmin （ Pi ） ） （ 3） Gx = x max x N min ； 其次，计算 MCO 中 顶点 偏差 （ 即顶 点 偏离 度） ，通过偏差的加密处理，实现局部数据解密和 访问。偏差表示为 = y 2 max y 2 min （ 8） z ij = z + ij z + i = sgn（ zij ） | z ij | （ 4） 设第（ m，n） 个 1 GLA 为 G（ m， n） ，其中心点为

18、1 + = | Pi| + + g（ m， n） = （ （ m+ ） Gx，（ n+ ） Gy ） ，其中 m， n 式中： zi ， j =1 z ij / N i 表示距 离 z ij 的 平均 N 2 2 值； N i 为对象 P i 中正距离的数 量； sgn（ 2 zij） 为偏 1，2 。 GLAs 的数量依赖于 N ，并且可以作为 离符号； | 2 z ij | 为偏差值 。 最后，得到对象 P i 中 密钥。通过置换表 T，在位置加密中，可随机置换 22 个 GLAs。 T （ G（ m， n） ） = G（ m ， n） ，其中， 所有顶点的偏差为 = 2 m， n， m，

19、 n 1，2 N 。据此， GLA 中的一个对象 2 2 z i z ij | j 1， | Pi | （ 5） Pi 可以由索引 r i 和偏离 d i 描述，设 G = （ Gx， 小数部分处理 与整数部分不同，公式（ 1） 中的小数部分 D i Gy） ，则 z + i 用来描述矢量数据 的精确位置，对微小变化敏感。 本文考虑对数据精度要求高的使用情况，并在加 ri = ? G （9） 密过程中对小数部分进行分级。 （ 9） di = ， z + i r i G z z + 设式（ 1） 中的小数部分 d ij 共有 W bit，将 d ij 分 由式 可知 平均距离 i 可以表示为 i

20、 割为 H （ W H） bit 一个分 段， H 用来控制 精度。 = r i i ri 再次加密 ，对象 这样， dij第 l 个分段 Al（ dij） 定义为 l ij l） （ 6） Pi 的平均距离由位置加密 i P i CP（ ） P ） = 表示为 H + B （ P ） =（ B （ P ） B + z =z B Gy N 2 2 2 N N 2 ； + G + d 。 d = + + E（ z ） = C （ z ，K ， E EP（ ri ，K ， P ） G+ di XO、AES （ 10） DES 式中，l 0， W ， ? 表示向上取整。当 W = 24， 式中 P

21、为加密算法 可以是 或 等 H = 4， 4 H ? ， 算法。本文选用 XO 操作，其计算复杂度最低，加 密效率较高。实验设定 N = 8，随机从 256 位哈希密 即 个比特为一个级别时 分段比特的数量 包括 NULL 为 7。位的分段为： A0（ dij ） 占 0 比特， 1 ij 2 ij 6 ij 需要两个级别，将存储 A0 （ dij） 、 A1（ dij ） 和 A2（ dij） 所占比特。 采用两个不同的密钥，即位置密钥 KP 和方 D i i 离符号 Si（ 见 2 4 节） 进行加密。这两个参数产生 于 压缩阶段，包含于对象的 MCO 编码中。 P 通过位置加密函数 CP

22、（ ） ，使用位置密钥 KP， 钥中选取，以目标对象的地理位置为目标。 2 4 方向加密 虽然位置加密对目标矢量地图中所有目标位 置都进行了加密，但拦截者能够通过匹配具有相 同定点数的目标对和形状，对加密数据进行破解 （ 如明文攻击） 。为进一步保护矢量数据形状，需 对坐标 数据的方向进行加密，阻止明文攻击。 由上文可知，偏差可分离成两部分： 偏离符号 ij ij ij 符号和偏离值按顺序存储，偏离符号表示为 A （ d ） 1 3 ， A （ d ） 4 7 ， ， A（ d ） 20 23 。 + K ， P z 2 3 C （ ） 2 2 sgn（ z ） | z |。 ， z 。 53

23、8 = = 2 测 绘 科 学 技 术 学 报 = = 2017 年 S i s ij sgn（ zij） | j 1， | Pi | （ 11） E（ Si ） CD（ Si ， KD） ED（ Si， KD ） （ 12） 其中 ，顶点与平均距离的偏差符号集为 （ +， +） ， 式中 ， ED（ ） 表示一个 XO 加密，与位置加密中的 （ + ，） ，（ ， ） ，（ ， + ） 。为方便存储和加密计 EP（ ） 相同。 * 算，将对象所包含的点到最小边界矩形形心的平 图 2 给出了方向加密过程。 Si ； Z Z N 为加密后的 。 均距离值（ 以下简称平均距离 ） 设为原点 ，分别

24、将 符号矢量 iN i1 表示 i 的第 i1 个顶点 当压缩 2 每个点与平均距离的方向映射到二维坐标的四个 矢量数据 时，每 个 符号 矢 量 S SEC 。 S i 和偏 差 Zi s 在 象限。从第一象限开始，四个象限中坐标值的符 ： （ 1， 1） ，（ 1， 0） ，（ 0， 0） （ 0，1） 。 过程中被分离 + i 的每个符号值 ij 表示平均 号依次为 z + S 和 。 分别 距离 z i 相关顶点 zij 的方向分量。当对这些符号 对平均距离 i 和偏离符号 i 加密 值 Si 加密时，对象中每个顶点的矢量方向随机改 对象 P i 的 MCO 容量的偏离符号 S i 可

25、表示 变。 方向加密完成后 ，原始数据中对象的形状完 Pi 中顶点的方向，使用方向密钥 K D 和方向加密 全被打乱 。由于 S i 大小为 i 函数 CD（ ） 对偏离符号 S i 进行加密 ，即 复杂度较低。 2 5 密钥制备 ， 图 2 位置数据及其符号加密流程 KD（ j） 分别用于式（ 10） 和式（ 11） 两个加密。 为了降低算法计算复杂度 。 使用计数器产生 ， 3 两个密钥 将计数器模式用于块加密操作 每次 实验与分析 逐个增加并通过密钥流加密明文。将消息 M 哈 希为一个密钥值，其块大小为 64、 128 或者 256 比 特，使用 AES 块加密方法。 通过改变 MCO

26、的顺序 i 产生密钥，以避免索 引冗余。位置密钥 KP 和方向密钥 KD 的长度分 别由位 置加密和对象中 的定点个数决定。根据 P P 式中 MSB（ Most Significant Bit） 指最高有效位。 在 x 和 y 坐标上对 KP（ j） 进行分离，即 KP（ j） = （ kP（ j， x） ， kP（ j，y） ） （ 14） P P P 奇数比特位。 KD（ j） 的制备方法同 KP（ j） 。KP（ j） 和 1 为评估加密算法和压缩技术性能，实验选用 河流、街道、行政区等矢量地图中的特定要素层， 分别采用不同加密算法对矢量地图进行加密，并 对实验结果进行 了对比与分析，

27、以验证本文算法 的有效性。 实验中，首先将本文算法分别与不加密和仅 位置加密的压缩效率进行纵向比较； 然后与基于 万有引力的 置乱方法、 Arnold 置乱 和 logistics 加 密方法 （ 分别称为万有 引力算法、 Arnold 算法和 logistics 算法） 进行横向加密效率比较。采用公式 P 3 1 加密效率评估 通过实验验证加密过程对 SEC 压缩效率的 影响，结果如表 1 所示。 表 加密对压缩效率影响 2N ， MCO j K ， + = P = P K （ i 1） 1， MSB 1 ， k （ j， x） k （ j， y） K （ j） 原始 处理后大小 /Kb 压

28、缩比 /% 时间 /s 试验数据 数据 类型 大小 /Kb SEC SEC 压缩 + 本文 SEC SEC 压缩 + 本文 SEC SEC 压缩 + 本文 036356-JL CHN_roads CHN_rails USA_rails 13-JL polygon polyline Polygon polyline polygon 4 066 6 953 1 029 3 585 4 441 压缩 872 1059 433 573 791 位置加密 872 1059 433 573 791 算法 1 359 2 634 719 916 1 204 压缩 21 5 15 2 42 1 16 0 17

29、 8 位置加密 21 5 15 2 42 1 16 0 17 8 算法 33 4 37 9 69 9 25 6 27 1 压缩 4 033 7 409 1 075 2 916 3 052 位置加密 4 033 7 439 1 088 2 923 3 050 算法 4 217 7 726 1 185 2 977 3 181 第 34 卷第 5 期 薛 帅 等 一种分层压缩的高精度矢量地图加密方法， ： 539 从表 1 可以看出，位置加密不影响压缩效率， MCOs ， （ N O（ t） ） 2 ns，这个时间是较短的。 4 。 这是因为加密类似于 平均距离的置换 不 表 给出了 种算法平均加密

30、时间对比 可 会引起压缩数据的变化。但是，有损压缩的方向 加密会造成低压缩率，其压缩比分别为 25 6% 和 69 9%，比包含 位置加密的有损压缩低。这是因 为方向加密是对偏 差加密，造成集中能量的扩散， 导致压缩效率的下降。 在 SEC 压缩处 理中，对两 个压缩 参数 使用 XO 加密操作，处理时间依赖于对象个 数，如一 个要素层中的多线段和多边形。对象的平均处理 时间为 O （ t ） ， SEC 压缩只需 3 697 ms，位置加密 只需 3 707 ms，两次加密需 3 857 ms。这样 对于， 一个要素层中的 N个对象，其所需加密时间约为 以看出，基于 SEC 压缩的加密方法有

31、效地减少了 加密时间。 表 2 不同算法平均加密时间对比 s 数据 万有引力算法 Arnold 算法 Logistics 算法 本文算法 1 6 489 5 383 7 971 4 217 2 9 012 8 034 9 889 7 726 3 4 662 3 056 3 431 1 185 4 4 997 4 306 5 280 2 977 5 5 695 4 855 6 916 3 181 3 2 质量与精度评估 几种算法的加密结果如图 3 所示。 （ a） 原始图像 （ b） 万有引力加密 3 （ c） Arnold 加密 （ d） logistics 加密 （ e） 本文加密 3 ，

32、图 不同 算法加密结果对比 表 3 加密前与解密后精度对比 cm 从图 可以看出 每个对象中顶点的方向顺 加密前 解密后 误差 序被打乱，所有的加密函数都提供了良好的加密 效果。基于万有引力 和 Arnold 置乱的 加密结果 中，坐标点集中分布在对角线区域，统计特征明 显，坐标点之间相 关性较高，其安全性不如 logis- tics 算法和本文算法。与 logistics 算法相比，本文 算法加密后的坐标点分布更为均匀，坐标点之间 相关性较低，安全性更高。 表 3 给出的是 13-JL 矢量地图等高线特征点 3 3 568 563 308 699 569 804 314 780 570 66

33、2 566 045 571 198 371 998 571 880 372 382 572 595 312 799 安全性评估 568 563 308 699 569 804 314 779 570 662 566 045 571 198 371 997 571 880 372 381 572 595 312 799 0 10 0 10 10 6 0 坐标值加密前和解密后的精度对比。从表中可以 看出，与加密前数据相比，解密后数据基本未发生 3 将层 L 的 MB （ B min （ L） ， B max （ L） ） 标准化为 = 6 6 3 8 8 变化 。 10 10 ，获得 2 2 个

34、GLAs（ 式（ 8） 中 N z 8） 。 ， 然后计算平均值和所有测试地图 i 的变量 + 540 测 绘 科 学 技 术 学 报 2017 年 计算在 zi 的最大值上变化的熵。表 4 给出了 不同算法加密熵结果对比。不同坐标点之间相关 性越低，安全性越高。可以看出，本文加密效果明 显高于万有引力算法和 Arnold 算法，略高于 Lo- gistics 算法。说明本文算法安全性较普通加密方 法有明显提高。 表 4 不同算法加密熵结果对比 力算法 算法 算法 算法 1 4 724 6 0 155 0 4 040 1 5 992 2 6 132 7 2 0 999 5 0 535 0 4

35、900 7 5 643 8 5 952 6 3 2 020 7 1 372 2 1 171 9 5 705 4 5 946 0 4 5 184 5 6 333 4 6 756 3 7 982 8 7 997 3 5 4 420 6 4 512 2 5 237 7 6 050 8 7 960 8 4 结束语 基于 SEC 压缩提出了一种高精度 矢量地图 加密方法。一方面，通过加密对象平均点，改变多 线段和多边形对象的位置； 另一方面，通过加密对 象中顶点的偏离符号，改变地理特征对象的形状， 5 6 7 8 9 GUO J Z， XUE S， ZHU X， et al An improved di

36、gital raster map data hiding algorithm based on H 264 /AVC intra predic- tion J Geomatics and Information Science of Wuhan Univer- sity， 2016， 41 （ 6） ： 825-831 HAZA IKA N， SAIKIA M A novel partial image encryption u- sing chaotic logistic map C International Conference on Ad- vanced Communication C

37、ontrol and Computing Technologies Nanjing， 2014： 1471-1475 张翰林，王青山，邹永 初 复合 混沌系统 的矢量数 据加密 研 究 J测绘科学， 2012， 37（ 5） ： 89-91 ZHANG H L， WANG Q S， ZOU Y C Encryption of vector da- ta based on composite chaotic system J Science of Surveying and Mapping， 2012， 37 （ 5） ： 89-91 SUK H L， SEONG G K， KI K obust

38、 hashing of vector da- ta using generalized curvatures of polyline J IEEE Transac- tions on Information Systems， 2013， 96（ 5） ： 1105 -1114 JANG B J， LEE S H， LEE E J， et al A crypto-marking meth- od for secure vector map J Multimedia Tools Applications， 2016（ 76） ： 1-34 GIAO P N， KWON G C， LEE S H，

39、et al Selective encryption algorithm based on DCT for GIS vector map J Journal of Multimedia Society， 2014， 17（ 7） ： 769-777 从而实现矢量地图加密。实验结果表明，本文算 法对高精度矢量地图数据的加密是有效的，能够 应用于标准的矢量地图数据。 参 考 文 献： 1 BE TINO E， THU AISINGHAM B， GE TZ M， et al Securi- ty and privacy for geospatial data： Concepts and resear

40、ch direc- tions C Sigspatial ACM GIS 2008 International Workshop on Security and Privacy in GIS and Lbs San Jose， Californi- am， 2008： 6-19 2 阚映红，杨成松，崔翰川，等 一种保持矢量数据几何形状 的 数字水印算法 J 测绘 科学 技术 学报， 2010， 27 （ 2 ） ： 135- 138 KAN Y H， YANG C S， CUI H C， et al High-fidelity digital watermarking algorithm fo

41、r vector geospatial data J Journal of Geomatics Science and Technology， 2010， 27（ 2） ： 135-138 3 CHOUDHA Y N Y， GUPTA K Partial image encryption based on block wise shuffling using arnold map J Interna- tional Journal of Computer Applications， 2014， 97（ 10） ： 33-37 4 郭建忠，薛帅，祝若鑫，等 一种基于 H 264 预测模式的 数字 栅格地图数据隐藏 算法 J 武 汉大 学学报： 信息 科学 版， 2016， 41（ 6） ： 825-831 10 BANG N V， LEE S H， MOON K S， et al Encryption algorithm using polyline simplification for GIS vector map J Journal of Korea Multimedia Society，