(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，网络数据库水印公司，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。
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---，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---也---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，网络数据库水印系统，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，哈尔滨网络数据库水印，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，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。
数据泄露问题的---程度逐年升高。据risk based security（rbs）机构在2020年q3季度的报告，2020年1月至9月公开---的数据泄露事件有2953起，是2019年同时段事件数量（6021起）的49%；然而涉及的泄露数据记录数量---361.07亿条，网络数据库水印服务，相比2019年同时段的泄露记录（83.54亿）上涨了332.21%，---新高。总体来说，2020年数据泄露状况不容乐观。
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