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数据库水印的应用场景数据分享

在分享的数据中添加可以鉴别接受方的水印，以要求接收方对数据进行保护，当数据发生泄漏时，可以识别出泄漏责任方。

数据传输：为防止传输中数据发生泄漏，可以事先添加水印，完成传输后可以通过工具擦除水印，恢复数据原样。

数据防攻击：对运行中的数据，可以通过添加水印，配合数据访问审计等技术手段，可以在数据发生泄漏后追溯泄漏路径。

数据水印溯源过程

水印溯源过程若用户怀疑数据发生泄露，如何进行整个过程处理呢？该阶段只需要对疑似泄露的数据进行算法处理，提取出水印信息，从而得出数据在哪个使用者环节发生了泄露，以此能挽回损失并对泄露者进行惩罚。

1）导入数据；

2）选择回溯或全局回溯，找到泄露者。

水印的安全性决定于隐蔽性和鲁棒性，隐蔽性决定其不容易被发现，网络数据水印，鲁棒性体现其不容易。

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，网络数据水印报价，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，网络数据水印技术， 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”），网络数据水印服务，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。

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