




(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。

水印溯源技术是指通过泄露数据中包含的水印数据识别其数据特征,电子水印数据库报价,并终解析出水印信息的技术,一般包括识别水印类型、解析水印信息、回溯分发内容等三个步骤,
a)识别水印类型:指通过对泄露数据分析,电子水印数据库,判断其中哪些字段为植入的水印信息的字段。
b)解析水印信息:通过对植入水印字段的解析,从中获取到水印代码内容。
c)回溯分发内容:指通过解析出的水印代码,查询映射码表,并获取分发者、被分发者、分发时间、用途的关键信息的步骤。

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, 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,电子水印数据库价格,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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