基于加性噪聲的強魯棒數據庫盲水印方法
網絡安全與數據治理
李程，張國棟
中國人民解放軍96713部隊
摘要： 針對大數據共享和發布過程中面臨的侵權盜版與隱私泄露問題，提出了一種基于加性噪聲的強魯棒數據庫盲水印方法。該方法結合了數據庫水印與數據脫敏技術，利用加性拉普拉斯噪聲已有失真，通過比值奇偶性與噪聲修改機制嵌入水印信息，顯著減少二次失真，并通過統計特征調整，保持數據的可用性。該方法在強化隱私保護性能的同時，實現水印信息盲提取，并具備極強的魯棒性。實驗證明，該方法有效降低了數據泄露和被盜用的風險，是一種同時實現敏感數據的隱私保護、泄密溯源與版權標識的集成式方案。
中圖分類號：TP309.2文獻標識碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.02.005
引用格式：李程，張國棟. 基于加性噪聲的強魯棒數據庫盲水印方法［J］.網絡安全與數據治理，2025，44（2）：32-38,43.
引用格式：李程，張國棟. 基于加性噪聲的強魯棒數據庫盲水印方法［J］.網絡安全與數據治理，2025，44（2）：32-38,43.
A robust blind watermarking method for databases based on additive noise
Li Cheng，Zhang Guodong
Unit 96713 of the People′s Liberation Army
Abstract： A robust blind watermarking method for databases based on additive noise is proposed to address the issues of copyright infringement and privacy breaches in the process of big data sharing and publishing. This method integrates database watermarking with data desensitization techniques, leveraging the inherent distortion of additive Laplace noise. Watermark information is embedded through the ratio parity and noise modification mechanisms, significantly reducing secondary distortion. By adjusting statistical characteristics, the method preserves data usability. While enhancing privacy protection, it enables blind extraction of watermark information and demonstrates exceptional robustness. Experimental results show that this approach effectively reduces the risks of data leakage and unauthorized use, providing an integrated solution that simultaneously achieves sensitive data privacy protection, leakage tracing, and copyright marking.
Key words : database watermarking; data desensitization; data security; privacy protection
引言
隨著大數據時代的全面來臨和信息技術的迅速發展與普及，數據在現代社會中扮演著愈發重要的角色，其中大量的個人數據被收集、存儲和共享，這些個人數據通常存儲在數據庫中并具有非常高的使用價值，數據擁有者可以通過大數據分析幫助企業了解用戶的喜好、行為和需求，實現個性化推薦、定制化服務和有效決策［1-2］。但數據庫在使用過程中面臨著數據盜竊、非法復制和侵犯版權等問題，進而影響到數據本身的真實性和完整性［3］。數據庫中有可能存在大量用戶的敏感信息，數據泄露事件也會危及用戶的隱私［4］。因此，在當前大數據時代面臨的眾多挑戰中，數據安全與隱私問題被公認為關鍵問題之一［5］。
如何在不影響數據使用便利性的前提下，加強對數據安全與隱私信息的保護已成為社會各界共同關注的目標。在此背景下，數據庫水印技術和數據脫敏技術成為解決上述問題的有效手段，并在數據安全和隱私保護領域得到廣泛應用。
本文詳細內容請下載：
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作者信息：
李程，張國棟
（中國人民解放軍96713部隊，江西上饒334000）
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