数据水印嵌入方法
数据库水印算法一方面需要更好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化问题。从信号角度看，数据库水印嵌入过程可用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。
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，电子数据库水印价格，其安全性依赖于水印密钥，嵌入式数据库水印价格，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。
数据水印公司数据困扰
数据仅有在持续的商品流通、应用、共享和互换下才可以为公司创造财富，进而产生数据资产，也正是如此，数据在全部商品流通过程中的安全隐患也愈发的被高度重视起來。因为公司在运转的过程中必须多类型的系统软件及其很多的数据做支撑点，许多情况下融合工作要求或具体情景要求必须将含有敏感度、性数据的文档或数据开展共享、互换、储存等实际操作，数据库水印价格，在这个过程中则会有数据潜意识泄漏的状况产生。另一方面，电商数据库水印价格，因为数据资产可以产生极其丰富的权益使用价值，在利益熏心的迫使下，内部员工会有使用价值的数据资产开展进而给自己获得丰富的经济利润。
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