北京网络数据库水印技术给您好的建议 北京派客动力有限公司

数据水印保护数据安全

在当今网络信息发展迅速的时代，大数据包含有巨大的价值，是非常重要的资源。在利用这些数据资源的过程中，数据共享和数据交换需求也在不断增多，如业务部门数据交换、组织结构间的数据交换、数据外包泄漏等。数据一旦流入低安全域，复杂的环境使得数据安全难以控制，这也导致了数据泄漏事件频发。一旦发生了数据丢失泄漏，如果不采取有效的安全控制和版权保护，将会造成无法想象的后果。因此，预防固然重要，但是泄漏发生后的溯源同样重要。数据水印可以在数据泄漏发生后可溯源到操作数据用户身份、作业及泄露范围和渠道，从而提高数据共享和交换中数据的安全性。

数据水印评估指标

评估一个数据库水印算法的性能优劣通常主要由以下的三个指标进行判定：透明性。也称为不可感知性，包括主观不可感知性和客观不可感知性，前者是指用户主观体验不出数据库一些变化；后者由数学指标进行定义，比如均值和均方差的改变率，改变率越小，不可感知性/透明性越好。鲁棒性。在溯源场景也称为溯源成功率，是指遭受各类攻击后仍然能正确提取水印的能力。通过多种水印攻击测试，结合提取水印比特的误码率或检测的相关性值进行综合评估。嵌入容量。数据库可以嵌入的水印比特信息数量，通常使用每个元组可嵌入的水印比特数或总嵌入量指标进行评估。

什么是数据水印?

金融业机构开展金融数据安全防护工作过程中，越来越多的数据库数据通过网络进行存储和发布，这些数据往往包含有各类敏感信息，即使经过***后仍然有巨大的社会价值与经济价值，一旦出现数据泄露，后果也是无法想象的。

因此，需要使用数据水印技术在数据交换及数据使用中的分发共享、委托处理等环节标明数据的所有者、数据分发对象、分发时间、分发途径及使用范围等信息。

数据库水印算法一方面需要更好地将水印标识信息隐藏到数据库中，另一方面需要满足嵌入后的透明性——仅允许一定范围内失真，因此它本质上可看成一个带约束条件的优化问题。从信号角度来看，数据库水印嵌入过程可看成一个大信号叠加了一个小信号，经过有噪信道后，如何检测到小信号——小信号的编解问题。根据水印嵌入过程是否需要改变原始数据库的元组的属性值和格式，嵌入方法主要可分为两大类：

1)   基于元组修改的水印嵌入算法：实质上，任何水印信息可编码转换成一连串由“0”和“1”组成的比特字符串。针对元组的数值属性（如年龄、时间戳）和类别属性（如地址信息等）两种类别，嵌入方法可再分为两种子类别：0”或“1”两种水印比特。为了保留数据可用性，修改应满足一定的约束条件（如统计特性）。简单的方式，是在数值属性值的很低有效位（Least Significant Bit， LSB）进行替换，比如在年龄18（二进制“10010”）很小LSB位嵌入“0”变为18（ “10010”），嵌入“1”变为19（二进制“10011”）。其他可以在小数点后进行嵌入，或者使用不同的量化索引等嵌入机制。类别属性的嵌入方法：类别属性不能直接修改数值编码，一种思路是嵌入数据库用户不易察觉的字符或标点，比如通过在类别属性值末尾嵌入回车符、换行符表示“0”“1”，以及嵌入不同的空格数量等，常见嵌入规则如表1所示；另一种思路是基于语义的近义词进行嵌入，首先构建关键词的近义词库并确立顺序，嵌入过程根据约定规则嵌入“0”或“1”比特。