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，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。
电商数据库水印技术
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，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。
数据水印技术
1.伪行水印
伪行水印指在对某些外发数据添加水印时，通过添加人为生成的若干整行信息，并从中挑选某些字段植入水印信息的技术。这些筛选的植入水印的字段一般常见于、电话号、号、交易金额等字段。
2.伪列水印
伪列水印指通过对分发数据中，人为构造增加一列，并在其中植入水印的机制。
3.脱敏水印
脱敏水印指在增加行和列的情况下，通过对原始数据中某些字段按照一定的水印植入规则进行脱敏变形，产生的脱敏后数据植入了水印信息的技术。
数据水印
数据开放共享能促进数据价值的释放，然而也带来更多的数据泄露风险。同一份数据的共享（或多次分发过程）往往涉及到多个数据接收机构，若其中一方由于安全失责原因导致了数据泄露，数据泄露后如何正确溯源到真正的泄露方呢？这是溯源的第二类场景，如图4所示：分发机构在原始数据库嵌入不同的水印信息（如机构ID、时间戳）给不同的接收机构。一旦发生相关的数据泄露，分发机构可提取泄露数据库的水印信息，通过溯源取证，进而对泄露主体进行追责。从合规视角看，针对组织机构的泄露溯源可促进数据接收方落实数据安全保护责任，强化接收方实施相应级别的安全措施。
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，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。
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