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，相比2019年同时段的泄露记录（83.54亿）上涨了332.21%，电商水印数据库服务，---新高。总体来说，2020年数据泄露状况不容乐观。
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，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化问题。从信号角度看，数据库水印嵌入过程可用看成一个大信号叠加了一个小信号，水印数据库服务，经过有噪信道后，网络水印数据库服务，如何检测到小信号——小信号的编问题。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。
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，电子水印数据库服务，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，然后将水印比特嵌入到的新列中。
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