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---构，若其中一方由于安全失责原因导致了数据泄露，---络数据水印，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---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---，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。
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，网络数据水印公司，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，网络数据水印技术，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。
评估一个数据库水印算法的---劣通常主要由以下的三个指标进行判定：透明性。也称为不可感知性，包括主观不可感知性和客观不可感知性，前者是指用户主观体验不出数据库一些变化；后者由数学指标进行定义，比如均值和均方差的改变率，改变率越小，不可感知性/透明性越好。鲁棒性。在溯源场景也称为溯源成功率，是指遭受各类攻击后仍然能正确提取水印的能力。通过多种水印攻击测试，结合提取水印比特的误码率或检测的相关性值进行综合评估。嵌入容量。数据库可以嵌入的水印比特信息数量，通常使用每个元组可嵌入的水印比特数或总嵌入量指标进行评估。
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