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数据水印自动发现功能
数据水印通过智能自动发现功能辅助用户敏感对象发现完成外发数据梳理，通过对原数据添加伪行、伪列、对原始敏感数据脱敏并植入标记等方式进行水印处理，保证分发数据正常使用的同时，水印数据具有高可用性、高透明无感、高隐蔽性不易被外部发现。一旦信息泄露时间从泄露的数据中提取水印标识，通过读取水印标识编码，追溯该泄露数据流转全流程，并定位泄露单位及责任人，实现数据泄露追责定责。
数据水印嵌入方法
数据库水印算法一方面需要更好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化问题。从信号角度看，数据库水印嵌入过程可用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。
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，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。
数据水印嵌入过程
在不影响原数据使用情况下，将水印信息嵌入到表数据、文件数据中，从而解决数据在共享、分发、使用中数据泄露无法溯源的难题，进一步保障数据安全使用，释放数据价值。
1）选取主键，配置分组参数等信息；
2）配置水印嵌入的数据类型、水印算法、水印强度等信息。这一步非常关键，结合业务场景，字符型、数值型等数据类型，选择合适的算法；
3）嵌入水印信息到相应表数据、文件中，同时水印溯源系统将此次打水印的相关信息归档。
