数据库论文提纲

论文题目：面向关系型数据库安全分发的泄密溯源方法研究

摘要：现如今,大数据技术已经成为了互联网技术中至关重要的一部分,如何运用数据分析方法挖掘出数据背后的价值是大数据技术的核心问题。与此同时,数据的安全分发问题显得尤为重要,而关系型数据库作为一种重要的数据存储手段,它在分发时也面临着种种挑战。关系型数据库在分发时容易发生泄密,如何在关系型数据库发生泄密后对泄密者进行溯源追踪成为了研究重点。针对关系型数据库分发后可能出现的泄密问题,本文提出了两种分别适用于数值型和非数值型关系型数据库的溯源方法,从而保证关系型数据库的安全分发,所做的主要工作如下:首先,根据数值型关系型数据库数据冗余空间较大的特点,本文提出了一种基于多层编码与随机森林的数据库指纹溯源方法。针对数据库指纹抗合谋能力差与可容纳用户少的问题,本文利用多层编码的方法将正交最优聚焦指纹码（OFFO）与自由覆盖族码（CFF）结合,在提高指纹抗合谋能力的同时扩大可容纳的用户量。另外,数据库指纹嵌入算法也面临着数据库可用性差与指纹嵌入鲁棒性差的问题,本文利用随机森林对属性重要性评分的方法来选取属性,然后根据属性值的次MSB位（次最高有效位）来筛选元组,保证数据库可用性的同时提高数据库指纹嵌入算法的鲁棒性。其次,根据非数值型关系型数据库数据冗余空间较小的特点,本文提出了一种基于保留参照关系与属性值分类的零水印溯源方法。由于任意程度的数据失真都会给非数值型关系型数据库的可用性造成较大的影响,本文利用一种属性值分类的零水印方法对其进行无失真水印嵌入。然后针对零水印无法用于关系型数据库泄密溯源的问题,结合保留参照关系拆分数据库的方法来使得零水印方法具有泄密溯源的能力。最后,本文通过多组对比实验验证了数据库指纹溯源方法生成的指纹具有很好的抗合谋能力并能容纳更多用户,而且该溯源方法在保证数据库可用性的同时还具有很强的鲁棒性;本文还通过多组对比实验验证了零水印溯源方法的可行性,实验结果表明本方法的数据不会失真,并且在不同方式的攻击下仍有较好的鲁棒性。

关键词：关系型数据库;安全分发;泄密溯源;数据库指纹;零水印

学科专业：信息安全

摘要

Abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 数据库指纹技术的研究现状

1.2.2 关系型数据库水印技术的研究现状

1.3 研究内容及创新点

1.4 本文组织结构

第二章 相关技术介绍

2.1 数字指纹技术

2.1.1 数字指纹概述

2.1.2 数字指纹的分类

2.1.3 数字指纹的攻击方式

2.2 数据库指纹技术

2.2.1 数据库指纹技术概述

2.2.2 常见的数据库指纹算法

2.3 零水印技术

2.3.1 零水印概述

2.3.2 零水印的分类

2.4 随机森林属性选取技术

2.4.1 随机森林算法概述

2.4.2 基于基尼指数的特征重要性评价

2.4.3 基于袋外数据误差率的特征重要性评价

2.5 本章小结

第三章 基于多层编码与随机森林的数据库指纹溯源方法

3.1 算法框架与相关定义

3.1.1 算法框架介绍

3.1.2 相关定义

3.2 指纹生成算法

3.2.1 OFFO码的生成

3.2.2 CFF码的生成

3.2.3 基于多层编码的指纹生成

3.3 指纹嵌入算法

3.3.1 随机森林属性选取

3.3.2 元组分组与筛选

3.3.3 指纹嵌入

3.4 指纹提取与溯源算法

3.5 本章小结

第四章 基于保留参照关系与属性值分类的零水印溯源方法

4.1 算法框架与相关定义

4.1.1 算法框架介绍

4.1.2 相关定义

4.2 保留参照关系的数据库拆分算法

4.3 基于属性值分类的零水印溯源算法

4.3.1 零水印的生成

4.3.2 零水印的提取与检测

4.3.3 泄密溯源

4.4 本章小结

第五章 实验以及结果分析

5.1 基于多层编码的抗合谋指纹检测实验

5.1.1 指纹检测评价指标与方法

5.1.2 指纹的检测率与误检率对比实验

5.2 基于随机森林的数据库指纹溯源实验

5.2.1 随机森林属性选取实验与分析

5.2.2 数据库可用性实验与分析

5.2.3 数据库指纹鲁棒性对比实验

5.3 基于保留参照关系与属性值分类的零水印溯源实验

5.3.1 数据库可用性实验与分析

5.3.2 零水印溯源方法的鲁棒性对比实验

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 未来研究方向

参考文献

致谢