Page 267 - 《软件学报》2020年第11期

3582 Journal of Software 软件学报 Vol.31, No.11, November 2020

Fig.3 Relation between ar and α
图 3 ar 和α的关系

由图 3 可知,对于不同的 n,ar 随α的增大而增大.也就是说,显著度参数越大,允许被修改的元组比例越大,
水印的抗攻击能力越强.但是,ar 的增大,势必会导致ϕ min 的减小,即τ min 的减小.基于之前的概率分析,τ min 的减小
将会导致检测结果误判率的升高.所以,在水印嵌入数据 n 一定的情况下,应该综合考虑水印的抗攻击能力以及
误判率来选择相关参数.

4 实验分析

本节对提出的可逆水印方案进行了实验验证,实验环境为:CPU 主频 2.70GHz,内存 4GB,操作系统
[9]
Windows10,数据库 MySQL 5.7,开发环境 eclipse 4.5.2 .数据采用 1GB 的 TPC-H 数据集 [29] .具体来说,选择并改
[9]
造 partsupp 数据表,最后设定属性数为 5,元组数为 200 000 .为验证方案的可行性和鲁棒性,实验包括算法的计
算性能实验和水印的抗攻击能力实验.实验结果均为 5 次实验的平均值.
4.1 算法的计算性能实验
4.1.1 水印分区嵌入算法的计算性能实验
实验对选取出的属性值的小数部分进行水印嵌入,设定γ=20,ξ=5,1/η=1/4.假设数据的元组数为 n,我们将
水印分区嵌入算法与普通的读取 n 条元组并写入 n/4 条元组的时间进行对比.设定 n=5000,10000,20000,50000,
100000,200000,实验结果如图 4 所示.

Fig.4 Time comparison between watermark embedding and database reading and writing
图 4 水印分区嵌入与数据库读写操作时间对比

.在执行时间方面,该算法较普通的数据库元组读写操作增长了约 6.4%.增加的开销源于划定数据分区、选
取嵌入水印位以及计算存储辅助数据等.
4.1.2 等级检测算法的计算性能实验
考虑等级检测算法只需读取辅助数据,而不涉及数据写入操作.故该实验将等级检测算法与数据库读取 n
条元组的时间进行对比,如图 5 和图 6 所示.