数据水印分类
伪行水印：系统先自动识别源数据的各项属性，根据其敏感类型进行规则适配，再对其符合敏感类型的一行或多行（行数定位随机）进行数据更改，更改后的数据仍然保持着与原数据同样的类型与格式。
伪列水印：新的属性列，包括数值属性列或类别属性列，生成的伪列应尽可能与该关系表的其他属性相关，不容易者察觉，数字水印数据库，然后将水印比特嵌入到的新列中。
高要求的数据水印
通常来说，不同于传统型非结构类文件，数据水印对水印不可见性以及水印质量要求更高。数据水印在数据文件（数据库、文本文件、表格等）中嵌入的水印，需带有数据接收方等标识信息、隐形标记，数字水印数据库系统，且不易被发现也不易被破坏。如果发生了数据泄漏，可以时间从泄漏的数据中提取水印标识，并通过数据水印追溯还原整个泄漏的数据流转全流程，溯源到操作数据用户身份、作业及泄露范围和渠道。
数据水印概述
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，为了保证安全性，该过程通常由密钥控制。水印提取端：当数据库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，数字水印数据库报价，进而溯源确定的泄露主体，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。
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