




水印嵌入端:企业或组织机构通过设置水印名称,系统收到指令会自动在内部生成一个密钥,该密钥不可见,生成的密钥控制源数据库通过复杂的水印嵌入算法,将水印信息隐藏到原始数据中,终得到含水印的数据。
水印提取端:---据发生泄露后,将所泄漏到目标文件上传到浪潮云数据水印溯源系统,系统对该数据通过复杂的水印提取算法,电子数据库水印技术,可提取出对应的密钥,从而对应到水印名称、相应作业,进而溯源确定终的泄露主体,追究责任,进行版权宣示。

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,数据库水印技术,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,嵌入式数据库水印技术,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,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。
数据作为企业的重要资产,数字数据库水印技术,每天有大量数据在频繁交互,包括商业数据、财务报表用户和---,它们以数据库(关系表)、excel和csv等形式存储和传输和处理。文件的频繁交互增加了数据泄露的风险,比如员工将的数据文件上传至互联网(比如公开网盘、论坛)、数据售卖给第三方,离职员工---数据等。

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