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，水印数据库技术，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，数字水印数据库技术，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，电商水印数据库技术，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，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。
数据水印分类
数宇型水印
利用随机生成或用户自定义而成的溯源KEY从而对源数据进行水印转换，将转换后的虚构数据嵌入到源数据之中或全部转换为水印数据。
非数宇型水印
非数字型水印包含汉字、字符等，同样利用随机生成或用户自定义而成的溯源KEY将源数据部分内容转换为新的汉字（生僻字）、字符，嵌入到源数据之中或全部转换为水印数据。
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，网络水印数据库技术，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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