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，网络数据水印服务，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，临汾数据水印服务，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”，嵌入式数据水印服务，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。
数据开放共享能促进数据价值的释放，然而也带来更多的数据泄露风险。同一份数据的共享（或多次分发过程）往往涉及到多个数据---构，若其中一方由于安全失责原因导致了数据泄露，数据泄露后如何正确溯源到真正的泄露方呢？这是溯源的第二类场景，如图4所示：分发机构在原始数据库嵌入不同的水印信息（如机构id、时间戳）给不同的---构。一旦发生相关的数据泄露，分发机构可提取泄露数据库的水印信息，通过溯源---，进而对泄露主体进行追责。从合规视角看，针对组织机构的泄露溯源可促进数据接收方落实数据安全保护责任，强化接收方实施相应级别的安全措施。
能够读取各类数据库内部庞大的数据结构，电商数据水印服务，可进行批量水印处理，无需等待，无卡顿。服务接入能力强，可接入派客动力---平台的相关服务，与数据---技术结合使用。具备开放的kpi接---务能力，第三方接入能力强，可以独立部署完成，也可与大数据平台、数据---保护平台集成。
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