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，数据水印系统，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
数据开放共享能促进数据价值的释放，然而也带来更多的数据泄露风险。同一份数据的共享（或多次分发过程）往往涉及到多个数据接收机构，若其中一方由于安全失责原因导致了数据泄露，网络数据水印系统，数据泄露后如何正确溯源到真正的泄露方呢？这是溯源的第二类场景，如图4所示：分发机构在原始数据库嵌入不同的水印信息（如机构ID、时间戳）给不同的接收机构。一旦发生相关的数据泄露，分发机构可提取泄露数据库的水印信息，通过溯源取证，进而对泄露主体进行追责。从合规视角看，针对组织机构的泄露溯源可促进数据接收方落实数据安全保护责任，强化接收方实施相应级别的安全措施。
数据水印可能会出现的问题
1.数据提供内部或第三方机构使用，一旦发生数据泄露，由于缺少办法，数据制造方无法查清泄漏主体，溯源定责 。2.数据共享交换过程存在被盗用、侵权风险，但因缺乏保护手段，嵌入式数据水印系统，数据拥有者在版权纠纷中难以证实对数据的所有权。数据水印技术适用于各行各业，比如部门、金融行业、教育行业、电力行业。数据水印也满足《网络安全法》、等级保护2.0标准、《数据安全管理办法（征求意见稿）》等一系列法律法规对敏感数据保护提出的要求。数据水印的添加是可逆的。数据使用过后，可以通过工具擦除水印，将数据恢复原样。整个添加到擦除的整个过程，都不会对数据造成任何损坏。
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