(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。
数据泄露无法溯源定责
在目前新兴的外包数据库服务模式中，数据库服务器由非可信的第三方提供，辽源数字水印数据库，数据库的物理文件可以轻易被第三方拷贝，数据拥有对数据库实施版权保护的需求也日益迫切。internet的快速发展促使这些数据供应商提供远程访问数据库的服务，用户在支付一定的使用费之后便可以远程登录数据库，数字水印数据库报价，使用里面的数据。虽然远程登录服务能为终端用户提供---的方便，但数据供应商也同时面临数据被的危险。如果将他从数据库里获取的大量数据转卖给他人，这些信息机构将会蒙受很大的---。对于上买卖的泄露文件，也没有办法溯源其泄露源，数据过程泄露无法对事件定责追溯。
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，数字水印数据库服务，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，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。
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