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申请/专利权人：西安交通大学

申请日：2024-06-24

公开（公告）日：2024-10-01

公开（公告）号：CN118734357A

专利技术分类：..通过一个平台保护数据存取访问，例如使用密钥或访问控制规则[2013.01]

专利摘要：本发明公开了一种适用于关系型数据库的数字指纹虚拟主键生成方法及系统，包括：关系型数据库元组的数值型属性提取；训练集和测试集分组；训练变分自编码器输出低维隐层向量；基于隐层向量构造中值树模型，并基于变分自编码器和中值树模型生成测试集元组的虚拟主键。本方法能适用于绝大多数关系型数据库元组，并能自定义指纹长度。本方法的生成效果稳定，能概率均匀地嵌入各指纹位，保证数字指纹方法的稳定性；能在较大程度上抵御元组属性删除攻击，恢复正确的虚拟主键。

专利权项：1.一种关系型数据库元组的数字指纹虚拟主键生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，以多维行向量的形式提取任一关系型数据库元组ri的每个数值型属性Ajj＝0,1,…,v-1，进行数据预处理，并将该元组的全部数值型属性排列成行向量，记录为ri·A＝A0,A1,…,Av-1，获取指纹位数L并计算此时需要的虚拟主键长度h，其中v是数值型属性的数量；步骤2，根据不同数据集的元组数量，对步骤1中的全部元组数据ri·A选择相应比例分成训练集与测试集；步骤3，以重构误差和KL散度为损失函数，利用所述训练集训练变分自编码器模型，其中元组向量先后经过编码器降维和解码器重构，编码器的输出结果是低维隐层向量ri·Z，解码器重构得到到达最大训练次数或损失函数满足阈值要求时训练终止，取终止时对应的隐层向量ri·Z作为输出，其中Z是变分式自编码器的中间输出低维隐层向量，是变分式自编码器根据A重构出的同维向量，模型拟合效果越好，和A之间的误差越小；步骤4，将步骤3输出的所有隐层向量ri·Z＝z0,…,zk,…,zg-1记为集合{Π}，构造中值树模型；步骤5，将测试集依次输入训练好的模型获得隐层向量，并作为中值树模型的输入，以中值树每层的中位数节点为分界，低于节点数值编码为0，高于节点数值编码为1，最终生成二进制虚拟主键；步骤6，结合密钥和所述二进制虚拟主键，确定任一元组的指纹嵌入位置和嵌入内容，完成指纹嵌入过程；步骤7，指纹识别时，将带有指纹标记的元组按照步骤5和步骤6中的流程依次生成虚拟主键、锁定指纹位置，实现指纹内容的提取。

百度查询： 西安交通大学 一种关系型数据库元组的数字指纹虚拟主键生成方法与系统