数据水印通过智能自动发现功能辅助用户敏感对象发现完成外发数据梳理，通过对原数据添加伪行、伪列、对原始敏感数据---并植入标记等方式进行水印处理，---分发数据正常使用的同时，水印数据具有高可用性、高透明无感、高隐蔽性不易被外部发现。一旦---时间从泄露的数据中提取水印标识，通过读取水印标识编码，南京数据水印公司，追溯该泄露数据流转全流程，电子数据水印公司，并定位泄露单位及责任人，实现数据泄露追责定责。
数据库水印算法一方面需要---地将水印标识信息隐藏到数据库中，网络数据水印公司，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，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，电商数据水印公司，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， 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”），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。
大数据时代，数据共享和数据交换的需求不断增多，但由于缺乏有效的安全控制和版权保护措施，企业在数据共享使用过程可能会碰到以下问题：
1. 数据提供内部或第三方机构使用，一旦发生数据泄露，由于缺少办法，数据制造方无法查清泄漏主体，溯源定责 。
2. 数据共享交换过程存在被盗用、---风险，但因缺乏保护手段，数据拥有者在版权---中难以证实对数据的所有权 。
针对上述问题，可以考虑使用数据水印产品来解决。
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