La protección del contenido de los sistemas de bases de datos mediante marcas de agua digitales es hoy en día una línea de investigación emergente en el ámbito de la seguridad de la información. En la literatura se han propuesto muchas soluciones, bien para la protección de los derechos de autor y la prueba de propiedad, bien para la comprobación de la integridad y la localización de manipulaciones. Sin embargo, la mayoría de ellas se basan en la incrustación de distorsiones, ya que introducen errores permanentes en los datos de cobertura durante el proceso de codificación, lo que inevitablemente afecta a la calidad y la usabilidad de los datos. Dado que estas distorsiones no se toleran en muchas aplicaciones, como los datos bancarios, médicos y militares, la marca de agua reversible, diseñada principalmente para contenidos multimedia, se ha extendido a las bases de datos relacionales. En este artículo, proponemos una novedosa expansión predicción-error basada en la estrategia de marca de agua reversible, que no sólo detecta y localiza las modificaciones maliciosas, sino que también recupera los datos originales al detectar la marca de agua. La eficacia del método propuesto se demuestra mediante un riguroso análisis teórico y experimentos detallados.
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