数据库水印的应用场景数据分享
在分享的数据中添加可以鉴别接受方的水印,以要求接收方对数据进行保护,当数据发生泄漏时,可以识别出泄漏责任方。
数据传输:为防止传输中数据发生泄漏,可以事先添加水印,完成传输后可以通过工具擦除水印,恢复数据原样。
数据防攻击:对运行中的数据,可以通过添加水印,配合数据访问审计等技术手段,可以在数据发生泄漏后追溯泄漏路径。
数据水印溯源过程
水印溯源过程若用户怀疑数据发生泄露,如何进行整个过程处理呢?该阶段只需要对疑似泄露的数据进行算法处理,提取出水印信息,从而得出数据在哪个使用者环节发生了泄露,以此能挽回损失并对泄露者进行惩罚。
1)导入数据;
2)选择回溯或全局回溯,找到泄露者。
水印的安全性决定于隐蔽性和鲁棒性,隐蔽性决定其不容易被发现,网络数据水印,鲁棒性体现其不容易。
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,网络数据水印报价,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,网络数据水印技术, 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”),网络数据水印服务,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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