随着信息技术的发展，数据量的迅速增加使得数据库技术显得尤为重要。为了有效地保护数据库的隐私和版权，结构化数据水印技术被广泛研究。传统的结构化数据水印技术虽然能在一定程度上实现版权标识，但往往以牺牲数据的统计分析价值为代价，导致水印嵌入后的数据不再适用于精准的数据分析与决策支持。
针对这一痛点，高维数据与中国科大联合申请的一项名为《保持统计特征的数据库水印修改方法》的专利技术提出了创新解决方案。该技术可满足在数据库中嵌入水印的同时还能保证数据分析不受影响，实现水印嵌入与数据统计特性的“双保全”。
技术核心：在变化中保持“不变”
该方法的核心在于通过智能构造“残差列”（R列），将其叠加至待嵌入水印的数值列（X列）中。残差列并非随机生成，而是通过一个包含多个超参数的公式计算得出，该公式综合考虑了X列本身及其相关列（Y列）的数值，并引入可控的随机正态分布因素。
最关键的是，这些超参数并非任意设定，而是通过一套严谨的数学方程组求解得到。该方程组的构建前提，是强制要求嵌入水印后的新数据列（X^W列）与原始X列在关键统计特征上——如均值、方差、与其他相关列的协方差等——保持完全一致。这意味着，水印的嵌入行为本身不会改变数据的统计分布规律。
技术 优势：安全与可用性兼得
统计分析无影响： 数据分析师可直接使用含水印的数据库进行建模、挖掘与统计分析，所得结果与使用原始数据保持一致，从根本上解决了水印技术与数据分析业务之间的冲突。
版权保护隐于无形： 水印信息被巧妙地分散嵌入到数据值的细微调整中，在实现版权认证功能的同时，极大降低了因数据改动而引起注意或被恶意剔除的风险。
嵌入灵活可筛选： 该方法内置了数据列筛选机制，可自动识别适合嵌入水印的浮点型数值列（如测量数据），并避开那些不容修改的敏感列（如金融金额），同时能智能关联具有统计相关性的列，提升水印结构的合理性。
应用场景拓展：赋能数据安全共享与协同
此项技术的真正价值，在于它精准击中了多个需要对数据“既可用又可追溯”的现实业务场景：
政府数据开放与审计：政府部门向社会开放经济、社会统计数据集以促进创新时，面临数据被滥用、篡改后难以追责的挑战。在开放数据中嵌入隐形水印，能够在不影响公众、研究机构对数据的正常统计分析的基础上，为数据的使用行为添加一道透明的“水印”，服务于数据流转审计与合规监管。
医疗科研数据协作： 在多中心医学研究中，各医院需要共享临床诊疗数据以供联合分析。患者隐私与机构数据主权至关重要。使用该方法，在共享前对数值型数据嵌入水印，能在不干扰统计分析结论的前提下，为流出的每一份数据副本打上唯一标识，有效追踪数据使用边界，防范数据超范围使用或泄露。
金融风控与模型外包： 金融机构常需与第三方科技公司协作开发信用评分或反欺诈模型。提供脱敏后的原始数据存在泄露风险，而过度扭曲的数据又会导致模型失真。采用此技术嵌入水印后，既可保障合作方获得统计上保真的数据用于建模，又能在模型或数据被非法复制传播时，通过提取水印明确溯源，保护核心数据资产与知识产权。
供应链与商业数据交换： 在复杂的供应链体系中，上下游企业之间需要交换生产、库存、销售预测等数据以优化协同。这些数据敏感且具有商业价值。通过嵌入保持统计特征的水印，合作伙伴可以获得真实有效的分析基础，而数据提供方则保留了对数据流向的潜在核查能力，增强了在开放合作中的主动权与控制力。
深远意义：为数据资产化管理提供新支撑
此项技术为数据库在共享、流通、外包分析等场景下的版权保护与可控使用提供了新的技术路径。它使得数据所有者能够在不出让原始数据、不损害数据实用价值的前提下，对外提供可用于分析的数据服务，并在必要时通过提取水印验证版权归属，为数据要素的安全流通与价值释放奠定了技术基础，有望在公共服务、科研、医疗、金融等多个对数据精度与安全均有高要求的领域得到广泛应用。
