【摘 要】
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随着大数据技术的蓬勃发展,互联网中爆炸式增长的数据催生了大量泄露事件的发生。一旦数据被泄露出去,将会严重侵害用户的信息财产,因此数据安全问题显得尤为重要。数据库作为数据应用最广泛的载体之一,最容易遭受攻击,因此如何对泄漏的数据库进行有效的溯源已经成为信息安全领域研究的焦点。虽然研究者们对数据库溯源已经进行了较为深入的研究,并取得了一些成果,但随着恶意攻击方式的增多,不仅使得在数据库中嵌入溯源信息更
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随着大数据技术的蓬勃发展,互联网中爆炸式增长的数据催生了大量泄露事件的发生。一旦数据被泄露出去,将会严重侵害用户的信息财产,因此数据安全问题显得尤为重要。数据库作为数据应用最广泛的载体之一,最容易遭受攻击,因此如何对泄漏的数据库进行有效的溯源已经成为信息安全领域研究的焦点。虽然研究者们对数据库溯源已经进行了较为深入的研究,并取得了一些成果,但随着恶意攻击方式的增多,不仅使得在数据库中嵌入溯源信息更加困难,而且导致嵌有溯源信息的数据库遭到攻击后不能提取完整的溯源信息,很难定位到泄密源。因此本文提出一种基于抗合谋数字指纹的数据库泄密溯源技术,所做的主要工作如下:首先,本文针对不完整溯源信息溯源准确度低问题提出一种基于CFF码（Cover-FreeFamily codes）和RS码（Reed-Solomon codes）的分组抗合谋数字指纹编码方法。考虑到同一分发场景的用户合谋攻击概率更高,本文将同一场景的用户作为一组。采用I正交码进行用户分组,检测时能快速定位泄密用户所在组,排除其他场景的无关用户,有效缩小追踪范围。通过引入级联技术将基于CFF码的正交内码和RS纠错外码组合起来生成用户指纹码,当数据库遭到攻击后导致提取的溯源指纹信息不完整时,可对指纹信息进行纠错以追踪到泄密源,提高数字指纹的溯源准确度。其次,本文针对数据库嵌入溯源信息难问题提出一种基于保序加密和蝙蝠算法的可逆数据库指纹方法。由于明文数据库嵌入溯源指纹时冗余性小且会影响数据库的使用,本文从密文域数据库角度,结合最大相关最小冗余（m RMR）特征选择和保序加密算法对数据库进行预处理,保证数据库可用性的同时为指纹嵌入引入了更多的冗余空间。另外传统基于直方图平移的数据库指纹算法还存在很多不足,其嵌入率和鲁棒性较差,导致数据库遭受攻击后指纹的溯源准确度较低。本文通过蝙蝠算法确定指纹的最优嵌入位置,同时利用模运算对传统直方图平移算法进行改进,进一步提高了算法的嵌入率和鲁棒性,达到有效追踪泄密源的目的。最后,通过实验验证了本文所提出的基于抗合谋数字指纹的数据库溯源算法的可行性。实验结果表明本文提出的分组抗合谋数字指纹（CFF-RS）和可逆数据库指纹技术（MOBHS）在不同类型的攻击下能够显著提高溯源准确度,具有良好的鲁棒性和抗合谋性。
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