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数据水印概述

数据库水印是将水印信息（数据量少）隐藏到数据库载体（数据量比较大）中，有两种隐藏方式：一种是隐藏在数据库的文件头中，另一种是隐藏在数据库包含的关系表中，通常指的是后者，本文指代也是该方式。

具体如何将水印信息隐藏到数据库（关系表）中呢？其方案框架如图1所示。它包括水印嵌入端和提取端，包括两个重要算法：水印嵌入算法和水印提取算法。水印嵌入端：企业或组织机构通过水印嵌入算法，将水印标识信息W，隐藏到原始数据库D中，得到含水印的数据库DW，为了保证安全性，该过程通常由密钥控制。水印提取端：当数据库DW发生泄露后，企业或组织机构希望查找清楚是谁泄露了该数据库，它通过水印提取算法，数字水印数据库，在获得的数据库D’W中进行水印提取或相关性检测操作，进而溯源确定的泄露主体，数字水印数据库公司，追究责任。

需注意的是，数字水印数据库服务，在数据泄露过程中，由于泄露主体可能会有意或无意对数据库进行一些操作，数字水印数据库报价，比如对数据库的元组进行随机抽样、选择部分列、修改数据库的某些值或对格式进行调整，这些操作通常被称为水印攻击（后续将介绍），通常会对水印信息造成一定影响，这要求设计的水印嵌入/提取算法具有一定强度的鲁棒性，即遭受攻击后同样能提取/检测到正确的水印信息。

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。

数据水印产生背景

数据泄露问题的严峻程度逐年升高。据Risk based Security（RBS）机构在2020年Q3季度的报告，2020年1月至9月公开披露的数据泄露事件有2953起，是2019年同时段事件数量（6021起）的49%；然而涉及的泄露数据记录数量高达361.07亿条，相比2019年同时段的泄露记录（83.54亿）上涨了332.21%，创历史新高。总体来说，2020年数据泄露状况不容乐观。

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