A Robust Database Watermarking Scheme That Preserves Statistical Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Database watermarking can be used for copyright verification and leakage traceability, effectively protecting the security of the database. However, the existing watermarking schemes commonly embed watermarks by modifying the original data, which changes the statistical characteristics and affects the statistical analysis of the database. Therefore, this paper proposes SCPW, aStatisticalCharacteristicsPreserving robust databaseWatermarking framework. First, we perform a theoretical analysis and propose a data modification scheme maintaining the statistical characteristics unchanged. Then, we establish the correspondence between the data and the watermarks that need to be embedded in it by grouping. Finally, the watermark message is embedded into the database through data verification and modification. Specifically, for data that needs to be watermarked, we first verify whether the potential watermark bits extracted from the data are the same as bits that need to be embedded. If they are the same, we regard this original data, usually a floating point number, as a “good number” and do not modify it. Otherwise, we modify the data until it becomes a “good number” using a data modification scheme that preserves the statistical characteristics proposed by the theoretical analysis. In addition, we also use the genetic algorithm to optimize the grouping results and increase the proportion of “good number”, thereby reducing the proportion of data that needs to be modified and further reducing distortion. To our best knowledge, SCPW is the first watermarking scheme that ensures the preservation of statistical characteristics, and the experimental results also prove its excellent ability to preserve statistical characteristics compared to existing schemes. Moreover, experiments also illustrate that our method is robust against a wide range of attacks. When under deletion attack (deletion rate = 90%), the bit error rate of watermark extraction is only 0.8%, which is more than 12% lower than the current best method.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».