评估一个数据库查询水印优化算法的特性好坏通常关键由三个指标开展判断：也称之为不能感知性，包含主观性不能感知性和客观性不能感知性，前面一种就是指客户主观性的感受出不来数据库查询一些转变；后面一种由数学课指标开展界定，电子水印数据库服务，例如平均值和均方差的更改率，改变比越小，不能感知性/透光性越好。可扩展性。在追溯情景也称之为追溯通过率，就是指遭到各种进攻后依然能恰当获取水印的工作能力。根据多种多样水印进攻检测，电商水印数据库服务，融合获取水印比特的误码率或检验的关联性值开展综合性评估。嵌入容积。即数据库查询可以嵌入的水印比特信息内容总数，通常应用每一个元组可嵌入的水印比特数或总嵌入量指标开展评估。
数字库水印判定三个基本指标即透明性、鲁棒性和嵌入容量是相互矛盾、相互影响的关系，三者不可能同时达到---，如图2所示。比如，设计一个鲁棒性强的数据库水印系统，意味着需要增强水印信号，那么同时也意味着将破坏更多原始数据库信号，透明性将减弱。
除此以外，在实际应用中，数据库水印还需要考虑以下两个指标：
1）安全性。攻击者在没有掌握密钥情况下，不能提取到隐藏的水印信息、不能破坏水印信息，数字水印数据库服务，且不能替换不法的水印信息。相比鲁棒性指标，安全性指标考虑范畴、要求更严。
2）实用性。是指算法的应用效果，包括嵌入/提取算法的执行效率，所需的内存空间。
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，水印数据库服务，包括数值属性列或类别属性列，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。
大数据时代，数据共享和数据交换的需求不断增多，但由于缺乏有效的安全控制和版权保护措施，企业在数据共享使用过程可能会碰到以下问题：
1. 数据提供内部或第三方机构使用，一旦发生数据泄露，由于缺少办法，数据制造方无法查清泄漏主体，溯源定责 。
2. 数据共享交换过程存在被盗用、---风险，但因缺乏保护手段，数据拥有者在版权---中难以证实对数据的所有权 。
针对上述问题，可以考虑使用数据水印产品来解决。
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