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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，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，电商水印数据库公司，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，营口水印数据库公司，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，数字水印数据库公司，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，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。

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