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数据库水印算法一方面需要---地将水印标识信息隐藏到数据库中，数字数据水印报价，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优化问题。从信号角度来看，数据库水印嵌入过程可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——小信号的编解问题。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，网络数据水印报价，嵌入方法主要可分为两大类：

1)   基于元组修改的水印嵌入算法：实质上，任何水印信息可编码转换成一连串由“0”和“1”组成的比特字符串。针对元组的数值属性（如年龄、时间戳）和类别属性（如地址信息等）两种类别，嵌入方法可再分为两种子类别：0”或“1”两种水印比特。为了保留数据可用性，修改应满足一定的约束条件（如统计特性）。简单的方式，数据水印报价，是在数值属性值的很低有效位（least significant bit， lsb）进行替换，电商数据水印报价，比如在年龄18（二进制“10010”）很小lsb位嵌入“0”变为18（ “10010”），嵌入“1”变为19（二进制“10011”）。其他可以在小数点后进行嵌入，或者使用不同的量化索引等嵌入机制。类别属性的嵌入方法：类别属性不能直接修改数值编码，一种思路是嵌入数据库用户不易察觉的字符或标点，比如通过在类别属性值末尾嵌入回车符、换行符表示“0”“1”，以及嵌入不同的空格数量等，常见嵌入规则如表1所示；另一种思路是基于语义的近义词进行嵌入，首先构建关键词的近义词库并确立顺序，嵌入过程根据约定规则嵌入“0”或“1”比特。

为什么要使用数据水印

缺乏数据库版权保护措施随着数据库技术的不断发展，数据库中存储的数据量急剧加大，在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息，利用数据挖掘技术可以从看似无规律的数据中挖掘出有用的商业信息。因而，也需对这种隐含有重要商业信息的大型数据库进行版权保护，以防止从中获利。

此外，一些数据库应用需要将数据库产品出售给客户（如地理信息系统中一般就包含价格不菲的空间数据库），一些数据库业务（如数据挖掘等）需要向合作伙伴提供完整的数据，这些都需要严格的数据库版权保护措施才可数据外发使用。

数据水印数据安全防护

传统的数据安全防护是努力的建设安全环境，将数据牢牢的锁在”“中，就好像一个的人被关在屋子里，一旦数据要共享出去，则意味着这个人被---了，而数据---则是为这个人穿上了一件衣服，从---上保障数据安全。---支持结构化数据(企业erp、财务系统、数据库）和非结构化数据（像企业经营活动中存储或处理的图片、视频、文档、邮件等）保护，对于半结构化数据（xml和json)及非结构化数据，所需要的安全防护策略更为复杂，需要针对各个数据泄露途径展开防护。

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