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，数字水印数据库报价，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---，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、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，数字水印数据库价格，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---安全性，绥化数字水印数据库，该过程通常由密钥控制。水印提取端：---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，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，追究责任。
需注意的是，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，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。
数据内容识别
数据水印内置数据识别模块，数字水印数据库公司，识别有效数据，自动分配水印规则、水印位置。其目的就是为了解决“找到哪些字段适合添加水印”和“分析出在哪些行添加水印”。实现数据泄漏发生后的溯源和对泄漏的定位。
数据高模拟
数据模拟：保持基础特征一致性，嵌入符合逻辑特征的数据水印。其目的是为了解决找到适合添加数据水印的数据位，并---前后数据格式、校验等均一致，达到不影响业务的连续性等目的。
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