数据安全_自助数据服务_数据---
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,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,电商数据库水印服务,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,网络数据库水印服务,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。
数据库水印是将水印信息数据量少隐藏到数据库载体数据量比较大中,内蒙数据库水印服务,有两种隐藏方式:一种是隐藏在数据库的文件头中,另一种是隐藏在数据库包含的关系表中,通常指的是后者,本文指代也是该方式。
具体如何将水印信息隐藏到数据库关系表中呢?其方案框架如图1所示。它包括水印嵌入端和提取端,包括两个重要算法:水印嵌入算法和水印提取算法。水印嵌入端:企业或组织机构通过水印嵌入算法,将水印标识信息w,隐藏到原始数据库d中,得到含水印的数据库dw,为了---安全性,该过程通常由密钥控制。水印提取端:---据库dw发生泄露后,企业或组织机构希望查找清楚是谁泄露了该数据库,数字数据库水印服务,它通过水印提取算法,在获得的数据库dw中进行水印提取或相关性检测操作,进而溯源确定的泄露主体,追究责任。
需注意的是,在数据泄露过程中,由于泄露主体可能会有意或无意对数据库进行一些操作,比如对数据库的元组进行随机抽样、选择部分列、修改数据库的某些值或对格式进行调整,这些操作通常被称为水印攻击后续将介绍,通常会对水印信息造成一定影响,这要求设计的水印嵌入/提取算法具有一定强度的鲁棒性,即遭受攻击后同样能提取/检测到正确的水印信息。
传统的数据安全防护是努力的建设安全环境,将数据牢牢的锁在”“中,就好像一个的人被关在屋子里,一旦数据要共享出去,则意味着这个人被---了,而数据---则是为这个人穿上了一件衣服,从---上保障数据安全。---支持结构化数据(企业erp、财务系统、数据库和非结构化数据像企业经营活动中存储或处理的图片、视频、文档、邮件等保护,对于半结构化数据xml和json)及非结构化数据,所需要的安全防护策略更为复杂,需要针对各个数据泄露途径展开防护。
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