关系数据库中基于数值型属性的水印算法研究综述报告.docx

该【关系数据库中基于数值型属性的水印算法研究综述报告 】是由【wz_198613】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【关系数据库中基于数值型属性的水印算法研究综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。关系数据库中基于数值型属性的水印算法研究综述报告
本文将从基本概念入手，介绍数值型属性水印算法的主要类型，并对各算法进行比较和评估，最后探讨该领域的研究前景。
基本概念
在关系数据库中，数据水印是一项安全技术，通过将标识信息嵌入到数据库记录中，以保证数据的机密性、完整性和不可抵赖性。水印算法可分为两大类：基于数值型属性的算法和基于文本型或二进制型属性的算法。数值型属性的水印算法可应用于任何属性，如年龄、收入、温度等。
数值型属性水印算法
1. 二进制平衡树
基于二进制平衡树的水印算法（Balanced Binary Tree-based watermarking algorithm，BBTW）是一种有效的数值型属性水印算法。算法核心是将水印插入到树节点中，保证水印的安全性和不可见性。该算法插入水印的方法是，使用伪随机数函数 Pseudorandom number generator (PRNG) 生成一个序列，将此序列中的数字与数值属性相加，得到负载值。在负载值所对应的节点上插入水印。
2. 主题顺序编码
主题顺序编码（Topic Ordered Coding, TOC）是一种基于主题排序的数值型属性水印算法，该算法基于数据项与某些主题的相关性，并使用主题顺序编码来嵌入水印。TOC 算法可将所有属性编码为一个64位的整数，并将64位整数分为四个16位的子块，每个子块的值与水印位相关。
3. 基于统计学的算法
基于统计学的算法通过测量某些数据属性的某些统计量来嵌入水印，其中关键在于选择哪些属性和哪些统计量。给定数据集 D，该算法首先确定嵌入水印的属性，并计算其平均值和标准差。然后，用水印值替换平均值，并将标准差与水印值相乘得到新的标准差。
优缺点比较
1. 二进制平衡树算法比较适用于数据库中取值离散的属性，但不适合取值范围比较连续的属性。
2. TOC 算法适用于任何类型的数值型属性，并具有较强的容忍性和防伪辨别能力。但该算法的时间和空间复杂度较高，需要大量的计算。TOC 算法与平衡二叉树算法相比，主要优点是防伪辨别能力较强。
3. 基于统计学算法比较简单，但对数据的安全性和容忍性缺乏保障。
研究前景
目前，数值型属性水印算法存在一些局限性，如算法鲁棒性不足、嵌入容量小、嵌入误差大等。未来的研究方向应在以下方面展开：
1. 提高算法的鲁棒性，以应对数据恶意攻击和伪造。
2. 提高水印的嵌入容量和容忍性，以保障数据的完整性和安全性。
3. 利用新兴技术（如深度学习、区块链等）加强数据水印的防伪辨别能力，以提高数据的可信度。
4. 优化算法的时间和空间复杂度，以提高算法性能。
总之，数值型属性水印算法一直是数据库安全领域的研究热点和难点。未来，随着科技的发展和需求的不断增加，该领域的研究将会更加深入和广泛。