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%，---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，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”），嵌入式水印数据库价格，嵌入“1”变为19（二进制“10011”）。其他可以在小数点后进行嵌入，数字水印数据库价格，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。
数据泄露后的溯源是一项重要的任务，一方面有利于了解安全管理与措施的薄弱环节，另一方面可起到心理威慑作用，追究责任，类似事件再次发生。针对企业员工的泄露溯源场景，任何员工数据到本地时，水印数据库价格，会触发水印嵌入器将水印信息（如员工id、时间戳等）自动地嵌入到数据库（关系表）中。---据发生泄露时，网络水印数据库价格，企业可提取水印信息，通过匹配与关联分析，溯源---泄露者的标识id，以及时间等信息。
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