小波分析在電子商務中的應用研究

摘要：隨著電子商務的迅速發(fā)展，其存在的問題也日顯突出；而由于小波分析廣泛和成功的應用，就出現(xiàn)了將用小波分析來解決電子商務中存在的問題的現(xiàn)象。文章對小波分析在電子商務中的應用進行了初步的分析，介紹了小波分析在電子商務中應用的具體情況，得出小波分析主要被用來解決電子商務中的安全及數(shù)據(jù)收集的問題。

關鍵詞：小波分析 電子商務 網(wǎng)絡安全 數(shù)字水印

1、前言

基于計算機網(wǎng)絡的電子商務交易給人們帶來很大的方便，但其安全性是沒有保障的。因為現(xiàn)在的網(wǎng)絡普遍使用的是IPV4協(xié)議，這種協(xié)議是沒有增加安全性的一種協(xié)議，這對黑客來說，如我們一般人看電視那樣，是完全公開的。如何在計算機網(wǎng)絡上安全的傳輸電子商務票據(jù)，成為人們研究的熱點。

小渡分析是當前信號的信息獲取和處理領域中迅速發(fā)展的新領域，具有理論深刻和應用十分廣泛的雙重意義。由于小波分析最出色的應用是圖像信號處理，所以可以解決保密信息傳輸?shù)墓δ埽饕憩F(xiàn)在電子簽名和CA認證中。這些方法和模型對電子商務的健康發(fā)展具有重要的意義[1]。

2、小波分析的應用

2.1小波分析在電子簽名中的應用

運用快速小波變換與生物識別等技術來提取人體指紋特征，然后把它轉(zhuǎn)化為指紋特征碼嵌入電子文本，不僅解決了信息傳輸?shù)陌踩珕栴}，而且對因特網(wǎng)的身份認證、信息認證等具有重要指導的作用。

該技術主要是利用人類一生都發(fā)生改變的四大參數(shù)：①人的指紋；②人的顱骨比例參數(shù)；③ 人的眼睛瞳孔虹膜的分形站構；④ 人的頭發(fā)的DNA基因結構。該技術即以指紋作為電子簽名唯一的數(shù)據(jù)，研究指紋數(shù)據(jù)的采集方法及預處理方法，指紋數(shù)據(jù)在電子商務系統(tǒng)中接口技術。

該關鍵技術在于要求出快速傅立葉變換的小波快速變換算法，實際上，離散小波變換更適合于機器處理，離散小波的定義如下：

通過它建立“小波分析電子簽名系統(tǒng)”，來解決電子商務的一些安全問題。

2.2小波分析在數(shù)據(jù)采集中的應用

在網(wǎng)上，監(jiān)測在技術上是可行的，基于這些原理，采用一種分布式計算的處理方法，即在與互聯(lián)網(wǎng)相連接的通訊服務器上安裝監(jiān)控系統(tǒng)，對局域網(wǎng)的來往數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控并發(fā)送給監(jiān)控中心。

小波分析在信息處理上取得了較大成果，如數(shù)據(jù)挖掘、利用小波變換識別出信息噪聲等。下面有一個小波快速算法，其在系統(tǒng)中大量實時數(shù)據(jù)采集、分析、識別具有良好效果。則Mallat分解算法表示為：

通過建立矩陣，最終求出最優(yōu)解。網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)無疑為國家相關安全部門提供了一個強有力的網(wǎng)絡監(jiān)控工具。

2.3 3D小波變換在數(shù)字圖像中的應用

數(shù)字水印技術是信息隱藏技術領域的重要分支，是內(nèi)容認證和版權認證的有效手段之一[2]。為了解決抗裁剪的魯棒數(shù)字水印得問題，提出了一種基于3D小波變換的數(shù)字水印算法。該算法分解合成的頻率系數(shù)組成了如圖1所示的一個長方體。

基于3D離散的小波變換抗裁剪的水印算法，對圖像進行3D離散小波變換，根據(jù)小波變換中頻子帶加入水印的半損特性，將水印加入圖像幀中的小波中頻子帶，然后再通過圖像幀合成，得到嵌入水印的圖像，該算法對于抗裁剪攻擊是非常有效的。

2.4小波分析預測算法在智能商務中的應用

智能電子商務是數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)中的重要領域之一。將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于此，使得智能商務系統(tǒng)能解決很多存在的問題，且使企業(yè)減少在商務管理方面風險，進而使企業(yè)做出正確的商務決策。

這種預測算法的思路：首先，利用Mallatdx波分解算法，將趨勢特征不很明顯的時間序列進行相應處理，得出平穩(wěn)的特征的新序列；然后，對新序列，應用平穩(wěn)性和周期性的判斷函數(shù)來判斷，判斷分解結果是否進入下一個步驟，如果結果為是，則再用成熟的灰色預測GM(1，1) 進行預測；否則結束算法，輸出相應的可視化的預測結果[3]。這種算法提高了效率，對有統(tǒng)計意義的序列數(shù)據(jù)具有很好的實用性。

2.5小波分析在移動電子商務中的應用

隨著移動電子商務的迅速地發(fā)展，語音識別成為移動電子商務中的熱門話題。我們提出了一個新型的、語音識別的移動商務安全交易模型。其可以很好地解決移動商務所面臨的各種安全問題，使得移動電子商務具體操作更具有人性化。這里的語音識別需完成的工作包括：提取特征參數(shù)、匹配模式準則以及模型的訓練等[4]。

小波去噪主要是用小波應用于語音識別中，對帶噪的語音信號在小波域區(qū)分語音的濁清音，用門限分別進行不同的處理，將處理后的小波系數(shù)變換后再來語音識別。結果表明小波去噪對語音在噪聲環(huán)境下的識別有很大的改進。將小波變換和ARMA模型的結合應用于英文字母的識別[4]。小波變換是在高頻提供高的頻率分辨率，在低頻提供高的時間分辨率，而ARMA模型則可以改善LPC模型中沒有零點的不足[5]。

3、小結

小波分析在電子商務中的應用，主要是解決電子商務存在的安全問題，如：電子簽章，數(shù)字作品的版權保護，數(shù)字指紋和拷貝跟蹤，網(wǎng)頁內(nèi)容的保護等[6]。小波分析將會在電子商務的安全中發(fā)揮越來越重要的作用，它的研究在電子商務的應用中也將具有非常重要的理論意義和使用價值。

參考文獻：

[1]LI Can-jun. Application research of voice recognitiontechnology[J]. Journal of Hunan Radio TelevisionUniversity， 2005， (2): 72-73.

[2]彭 博.淺談移動電子商務的信息安全[J]. 農(nóng)業(yè)與技術，2008， 28(3): 172-174.

[3]王錫梅，余生晨.自動調(diào)和小波變換域嵌入數(shù)字水印的魯棒性和不可見性的方法[J].華北科技學院學報， 2009， 33(1): 70-71

[4]HSU C T，wu J U．Hidden signature in image[J]．IEEE Trans on Image Proces，1999，(8)：58—68．

[5]韓逢慶．小波變換快速計算理論與應用 [D]．重慶大學，2003．