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，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，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，赣州数据水印系统，进而溯源确定的泄露主体，网络数据水印系统，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。
数据水印是一款将标记信息嵌入原始实现数据溯源的产品，具有高隐蔽性、高易用性、高管理融合性等特点。数据水印可对通过系统外发数据行为进行流程化管理，在不影响数据使用的前提下，数字数据水印系统，自动生成水印并添加数据标记，可以对泄露数据源的追溯，避免了内部人员外发数据过程泄露无法对事件定责追溯，提高了数据传递的安全性和可追溯能力。
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，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，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，是在数值属性值的很低有效位（least significant bit，嵌入式数据水印系统， lsb）进行替换，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。
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