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数据水印性质

(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，网络数据库水印价格，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。

数据水印评估指标

评估一个数据库水印算法的---劣通常主要由以下的三个指标进行判定：透明性。也称为不可感知性，嵌入式数据库水印价格，包括主观不可感知性和客观不可感知性，前者是指用户主观体验不出数据库一些变化；后者由数学指标进行定义，比如均值和均方差的改变率，改变率越小，不可感知性/透明性越好。鲁棒性。在溯源场景也称为溯源成功率，是指遭受各类攻击后仍然能正确提取水印的能力。通过多种水印攻击测试，结合提取水印比特的误码率或检测的相关性值进行综合评估。嵌入容量。数据库可以嵌入的水印比特信息数量，通常使用每个元组可嵌入的水印比特数或总嵌入量指标进行评估。

数据水印企业数据痛点

数据只有在不断的流通、使用、共享和交换下才能为企业创造价值，从而形成数据资产，也正因如此，数据在整个流通过程中的安全问题也越发的被重视起来。由于企业在运作的过程中需要多种类的系统以及大量的数据做支撑，数字数据库水印价格，很多时候结合业务需求或实际场景需求需要将带有敏感性、性数据的文件或信息进行共享、交换、存储等操作，在这个过程中则会有数据无意识泄露的情况发生。另一方面，数据库水印价格，由于数据资产能够带来------的利益价值，在利益熏心的驱使下，内部员工会有价值的数据资产进行从而为自己获取---的经济利润。

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