计算机网络和大数据技术的快速发展为数据在世界范围内的迅速传播开辟了便捷的途径。如今,音频、视频、图像和文字等各种形式的数据在网络上的发布比比皆是。数据库作为数据存储的主要载体,频发的数据安全事件更是让人们感受到数据库版权和数据隐私的重要性。虽然目前已经有不少工作分别通过水印和差分隐私保护等方式对数据库进行版权保护和隐私保护,但是这些工作还存在以下不足:(1)目前的鲁棒性可逆数据库水印技术在处理整数型数据时导致的数据失真较大,不符合大数据共享环境下数据挖掘等方法对添加水印后数据库可用性需求;(2)在目前日趋流行的大数据交易的场景下,需要同时考虑数据库的版权跟踪和隐私保护问题,然而目前缺乏同时支持版权保护和隐私保护的数据库水印技术。针对以上这些问题,本文从以下方面展开研究:首先,本文设计了一种有失真限制的鲁棒性可逆数据库水印方法。根据直方图平移造成的数据失真较小的特点,我们设计了一种新型直方图平移可逆水印方法,然后利用遗传算法对水印方法进行优化,根据水印的嵌入容量和水印造成数据失真之间的矛盾,设计了遗传算法的适应度函数以期取得水印嵌入容量和数据失真之间的平衡。其次,本文提出并设计了一种基于本地差分隐私的数据库水印的方法。该水印方法以本地差分隐私技术为基础,根据本地差分隐私的不同实现机制,分别设计了基于拉普拉斯机制和基于随机响应机制的数据库水印方法。数据库水印方法依据本地差分隐私造成的较大的数据冗余来嵌入水印,该设计在减小数据失真,提高数据质量的同时也实现了版权保护的功能。最后,本文通过大量的实验证实了可逆数据库水印的有效性,以及数据库在遭受到各种恶意攻击时水印的鲁棒性;通过理论证明和实验分析验证了所设计的基于本地差分隐私的数据库水印方法的有效性和可行性,以及水印对隐私保护的影响,通过实验对比验证了数据的可用性以及两种基于本地差分隐私的数据库水印方法的优缺点。