网络通信技术的突飞猛进，使得传统媒体方式转向更加便捷的数字化传播和交流，也导致了数字媒体的版权纠纷难题。数字水印技术是实现数字产品版权保护的有效方法。典型的多媒体数据通常由视频和音频两种媒体所组成，目前针对视频和音频的水印算法也如雨后春笋般不断涌现。然而，多媒体对水印算法的鲁棒性和安全性的需求也越来越高。零水印技术的提出虽然解决了水印不可见性的问题，但如何根据多媒体的特征构造鲁棒的零水印仍是需要进一步研究的课题。本学位论文基于音频和视频特征分析，设计新的音频零水印和视频零水印算法，并提出音视频交叉水印数字版权保护方案，以进一步提高水印算法的鲁棒性和安全性。　　首先，提出了一种基于视频特征的视频零水印算法。该算法基于欧氏距离和余弦变换结合的关键帧提取方法，更能准确地提取关键帧。提出了结合正弦函数的混沌序列生成方法，有更好的发散性和更大的密钥空间。提出了一种结合小波变换和余弦变换，并利用奇异值分解提取特征值的视频特征系数提取方法。　　其次，提出了一种基于音频特征的音频零水印算法。该算法结合小波变换和Mel频率倒谱变换提取音频的特征，算法结合使用了纠错编码和同步码技术，保证了水印的鲁棒性和同步性。　　最后，提出了音频水印和视频水印结合的数字版权保护方案，通过水印算法的交互认证，最大限度地保障了多媒体数据的版权。　　实验结果表明，本文提出的视频零水印和音频零水印算法都能满足鲁棒性和安全性的需求，提出的基于音视频特征的数字版权保护方案能够实现音频水印和视频水印的交互认证。