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数据水印评估指标

评估一个数据库查询水印优化算法的特性好坏通常关键由三个指标开展判断：也称之为不能感知性，包含主观性不能感知性和客观性不能感知性，前面一种就是指客户主观性的感受出不来数据库查询一些转变；后面一种由数学课指标开展界定，例如平均值和均方差的更改率，改变比越小，不能感知性/透光性越好。可扩展性。在追溯情景也称之为追溯通过率，就是指遭到各种进攻后依然能恰当获取水印的工作能力。根据多种多样水印进攻检测，融合获取水印比特的误码率或检验的关联性值开展综合性评估。嵌入容积。即数据库查询可以嵌入的水印比特信息内容总数，通常应用每一个元组可嵌入的水印比特数或总嵌入量指标开展评估。

数字库水印判定三个基本指标即透明性、鲁棒性和嵌入容量是相互矛盾、相互影响的关系，三者不可能同时达到更优，如图2所示。比如，设计一个鲁棒性强的数据库水印系统，意味着需要增强水印信号，那么同时也意味着将破坏更多原始数据库信号，透明性将减弱。

除此以外，在实际应用中，嵌入式水印数据库价格，数据库水印还需要考虑以下两个指标：

1）安全性。攻击者在没有掌握密钥情况下，不能提取到隐藏的水印信息、不能破坏水印信息，且不能替换不法的水印信息。相比鲁棒性指标，安全性指标考虑范畴更大、要求更严。

2）实用性。是指算法的应用效果，包括嵌入/提取算法的执行效率，所需的内存空间。

数据水印针对企业员工的泄露溯源

数据作为企业的重要资产，每天有大量数据在频繁交互，包括商业数据、财务报表用户和个人信息，它们以数据库（关系表）、Excel和CSV等形式存储和传输和处理。文件的频繁交互增加了数据泄露的风险，比如员工将的数据文件上传至互联网（比如公开网盘、论坛）、数据售卖给第三方，水印数据库价格，离职员工恶意数据等。

数据水印嵌入过程

在不影响原数据使用情况下，将水印信息嵌入到表数据、文件数据中，从而解决数据在共享、分发、使用中数据泄露无法溯源的难题，进一步保障数据安全使用，释放数据价值。

1）选取主键，网络水印数据库价格，配置分组参数等信息；

2）配置水印嵌入的数据类型、水印算法、水印强度等信息。这一步非常关键，结合业务场景，字符型、数值型等数据类型，选择合适的算法；

3）嵌入水印信息到相应表数据、文件中，同时水印溯源系统将此次打水印的相关信息归档。

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