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数据水印分类

伪行水印：系统先自动识别源数据的各项属性，根据其敏感类型进行规则适配，再对其符合敏感类型的一行或多行（行数定位随机）进行数据更改，更改后的数据仍然保持着与原数据同样的类型与格式。

伪列水印：新的属性列，包括数值属性列或类别属性列，生成的伪列应尽可能与该关系表的其他属性相关，不容易者察觉，然后将水印比特嵌入到的新列中。

数据水印企业数据痛点

数据只有在不断的流通、使用、共享和交换下才能为企业创造价值，从而形成数据资产，也正因如此，数据在整个流通过程中的安全问题也越发的被重视起来。由于企业在运作的过程中需要多种类的系统以及大量的数据做支撑，很多时候结合业务需求或实际场景需求需要将带有敏感性、性数据的文件或信息进行共享、交换、存储等操作，在这个过程中则会有数据无意识泄露的情况发生。另一方面，由于数据资产能够带来极为丰厚的利益价值，在利益熏心的驱使下，内部员工会有价值的数据资产进行从而为自己获取丰厚的经济利润。

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，电子数据水印服务，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”），电子数据水印公司，嵌入“1”变为19（二进制“10011”）。其他可以在小数点后进行嵌入，电子数据水印，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，电子数据水印系统，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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