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- 发布时间
- 2023-04-29 02:27:39
数据水印性质
(1) 鲁棒性:数据库遭到有意或无意处理后水印的提取情况。如:增加、删除或篡改操作。评价指标:误码率(BER)。
(2) 保真性:含水印数据库与原始数据库的数据差别。评价指标:平均误差(MAE)。
(3) 水印容量:可嵌入的有效载荷。评价指标:嵌入率(ER)。
(4) 计算代价:水印算法的计算代价。评价指标:算法的时间复杂度(O)。
(5) 安全性:根据Kerckhoff法则,水印算法是公开的,其安全性依赖于水印密钥,攻击者在知晓嵌入和提取算法的情况下也无法检测或去除水印。
(6) 可用性:嵌入水印后数据库不影响数据挖掘和统计分析等应用。
数据水印嵌入方法
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,数据库水印系统,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化问题。从信号角度看,数据库水印嵌入过程可用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。
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,数字数据库水印系统,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,嵌入式数据库水印系统,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,电商数据库水印系统,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。