基于汉字笔画编码矩阵的文本隐写方法

现有的文本隐写方法在隐藏容量和隐写成功率方面存在不足,针对此问题提出了一种基于汉字笔画的文本隐写方法,利用汉字笔画矩阵和编码矩阵将汉字笔画与"0"、"1"编码段进行映射,按照秘密消息的二进制编码段的顺序,找到对应的汉字笔画并按顺序组合成汉字,找到包含这些汉字的文本作为载体,对携带秘密信息的汉字在文本载体中的位置进行编码,编码后的位置信息放置在URL中,发送给接收方供其提取秘密消息。本方法不仅有较好的隐写成功率,而且在隐藏容量方面也有较大优势。     

通信协议测试的形式化技术

自然语言协议的自动形式化是通信协议自动测试的前提,从而也是数据链协议自动测试的重要研究方向.此问题出现已久,但尚无可靠解决方案.隐词形理论和格语法是排岐能力很强的自然语言处理方法.运用此套方法.通过分析协议文本,确定隐词形特征,可编写出隐词形词典、隐词形语法规则以及自动机生成规则.根据这些词典、规则,可生成自然语言协议文本对应的自动机.本方案有助于解决自然语言协议文本自动形式化,实现通信协议测试的全面自动化.     

基于字符特征与同义词替换结合的文本隐写方法

同义词替换等修改式隐写算法需要修改原始文本,容易因用词上下文不匹配而被识别,生成法等无载体隐写因受限于自然语言理解技术还无法完全实现语句上下文通顺。从均衡安全性和可用性的角度出发,在传统同义词替换方法的基础上,提出一种利用字符基本特征与同义词替换相结合的文本隐藏方法,将秘密信息的二进制位用字符特征表示,把秘密信息的位置信息通过同义词替换标识。实验结果表明,该方法具有较好的可实现性,同时通过对字符特征的选择和改变可有效实现隐写安全性,并具有灵活性且在隐蔽性方面有一定的改进,可以与即时通信结合,设计的对话拥有较大的隐藏容量。     

隐写安全性度量模型及其应用

隐写术是一种隐蔽通信手段,安全性和隐藏容量是它的两个基本要求。不同隐写术之间隐藏容量的对比简单直观,而隐写安全性的衡量相对复杂很多,目前尚缺乏有效的度量方法和模型。本文建立图像DCT系数的统计分布模型,基于信息论意义上的隐写系统安全性定义,利用鉴别信息的特性,推导和建立DCT域上的隐写安全性度量。利用此度量对常见空域和DCT域隐写术的安全性进行讨论和分析。     

基于边信息估计的JPEG图像隐写方法

基于JPEG图像的隐写方法通常利用原始图像的边信息来提高隐写安全性.然而现有的JPEG图像隐写方法在使用边信息时需要提前获取未压缩的原始图像,当原始图像不可获得时,往往不能把边信息用于设计隐写方法.文中提出了一种在不具有未压缩的原始图像的情况下,通过估计图像的边信息来提高JPEG图像隐写安全性的方法.首先,使用卷积神经网络对JPEG载体图像进行恢复,得到估计的原始图像;其次,通过得到的估计图像计算取整误差;然后利用取整误差来控制嵌入过程中离散余弦变换(DCT)系数的修改方向;最后结合DCT系数的失真代价和STC编码来实现隐写嵌入.文中提出的边信息估计方法能够应用于现有的JPEG图像自适应隐写方法,如JC-UED和J-UNIWARD.实验结果表明,该方法能较好地恢复图像的边信息,并能显著提高现有JPEG图像自适应隐写方法的安全性.     

隐写术安全性度量模型及其应用

关于隐写术安全性的度量,目前尚缺乏有效的模型.文中在建立图像离散余弦变换(DCT)系数统计分布模型的基础上,根据隐写系统安全性的信息论定义,推导和建立了一种DCT域上的隐写术安全性度量模型.利用此模型对常见空域和DCT域隐写术的安全性进行了对比分析,同时进行了模型求解方法、隐藏容量、分块大小、嵌入策略和两次压缩等因素对安全性度量影响的实验.结果表明,文中提出的模型是有效的,能为隐写术和隐写分析算法的设计提供有价值的参考.     

基于汉字数学表达式的无载体文本隐写方法

针对现有的以文本为载体的隐写术在隐蔽性、鲁棒性、隐写容量等方面存在的问题,提出了一种基于汉字数学表达式的无载体文本隐藏方法,首先应用汉字笔顺分类或者载体文本中不重复的汉字对载体文本进行编码,然后使用汉字数学表达式对含有编码信息的汉字的位置进行描述,从而使得接收方可以进行完整的秘密信息的提取。这种方法中的文本载体没有经过任何的改动,所以其隐蔽性和鲁棒性方面较以前的方法有很大改进,并且在隐藏容量方面也有较高的优势。     

图像预测误差域的动态补偿安全隐写算法

为了保证载密图像嵌入大量信息后的高阶统计安全性,该文将图像马尔可夫链模型推广至图像预测误差域,根据动态补偿的原理提出运用于图像预测误差域的二阶统计保持隐写算法。该算法根据隐写对图像预测误差马尔可夫链模型统计分布的改变情况,指导嵌入函数,运用后嵌入的隐秘信息动态补偿前期嵌入对图像二阶统计特性的改变,从而在不损失嵌入容量的情况下提高隐写的统计安全性。实验表明,该隐写算法在较大容量的数据嵌入过程中,能很好保持图像统计特性,提高隐写安全性。     

安全性限制下的隐写容量分析

运用网络信息论中率失真及随机编码等理论对安全性限制下的隐写容量进行了研究,利用强联合典型序列方法得到了隐写容量的下界,并在特定条件下给出了隐写容量的上界.研究结果表明:在没有安全性限制下,与Moulin关于一般信息隐藏系统容量的研究结果一致;而Moulin关于绝对安全条件下的隐写容量分析结果只是在此情形下的特例.此外,还对当前较流行的一种基于图像的隐写算法--LSB随机嵌入算法的信息传输率及隐写容量进行了研究,发现二者之间存在着一定的差距.     

基于随机算法的中文文本无载体隐写方法

针对文本的隐写方法以修改文本载体为主,易被检测,可修改特征较少其隐写容量受限等,提出基于空间转换的思想,结合秘密消息文本序列和文本载体词频表,将文本序列映射成数字序列,借助随机算法将数字序列生成密钥实现文本无载体隐写。基于搜狗新闻文本数据集的研究结果表明,该方法不易被检测,安全性能高,通过起始标识符和终止标识符的设定隐写容量可无限扩充,通过构建文本数据库和载体选择的方式验证了该方法的可行性。     

结合多注意力和条件变分自编码器的宋词生成模型

现有的诗词生成方法忽略了风格的重要性。另外,由于宋词大部分词牌词句较多,逐句生成宋词的过程中容易产生上下文缺乏连贯性的现象,在上下文连贯性方面仍存在提升空间。针对这两个问题,在编码解码的文本生成框架基础上,引入自注意力机制的句子表示算法计算多注意力权重矩阵,用于提取词句的多种重要语义特征,让模型更多地关注上文的显著信息来提高上下文连贯性。引入条件变分自编码器(CVAE)将每条宋词数据转化为隐空间中不同风格特征的高维高斯分布,从各自的分布中采样隐变量来控制宋词的风格。由于自构建的宋词语料库缺少完整风格分类标签,使用具有风格标签的宋词微调BERT模型,将其作为风格分类器标注全部的宋词数据。在上述关键技术的基础上实现了宋词生成模型,生成上下文连贯的婉约词以及豪放词。通过与其他4种基准方法进行对比实验,结果表明引入自注意力机制的句子表示算法和条件变分自编码器,在上下文连贯性和风格控制方面有一定的提升。     

基于量化表修改的F5隐写方法

传统的F5隐写方法采用标准的量化表量化后用矩阵编码的方法来嵌入信息,其安全性较高但隐写容量非常小.提出了一种改进的基于量化表修改的F5隐写方法(IQTM-F5),采用给定的量化表量化和新的信息嵌入策略以避免传统的"退化"现象.实验结果表明:改进的隐写方法与传统F5隐写方法相比,不仅极大程度地增加了隐写容量,提高了嵌入效...     

一种新型的基于图像哈希的无载体隐写方案

提出了一种新型的基于载体选择的无载体隐写方案.发送端以迭代量化哈希为基础建立秘密信息与载体图像的联系,并根据此联系从图像库中选择合适的载体进行秘密信息传输,接收端根据事先约定好的规则,使用图像哈希技术从图像中提取出秘密信息.实验证明此方案在安全性方面优于传统的基于信息嵌入的隐写方案,且在鲁棒性与隐写容量方面略优于其他的无载体隐写方案.      

安全性限制下的隐写容量分析

运用网络信息论中率失真及随机编码等理论对安全性限制下的隐写容量进行了研究，利用强联合典型序列方法得到了隐写容量的下界，并在特定条件下给出了隐写容量的上界。研究结果表明：在没有安全性限制下，与Moulin关于一般信息隐藏系统容量的研究结果一致；而Moulin关于绝对安全条件下的隐写容量分析结果只是在此情形下的特例。此外，还对当前较流行的一种基于图像的隐写算法——LSB随机嵌入算法的信息传输率及隐写容量进行了研究，发现二之间存在着一定的差距。     

基于情感分析和GAN的股票价格预测方法

股票价格具有非平稳性和波动性特点,且投资者容易受自身情感影响,投资决策行为具有非理性特征,因此股票价格难以预测.针对预测股票价格的卷积神经网络情感分析方法存在文本标记分布不平衡问题,本文提出一种基于情感分析和生成对抗网络的股票价格预测方法.首先,建立金融领域情感词典库;然后,使用基于词典的情感分析方法计算金融文本数据的情感极性和投资者每天的总体情感指数;最后,利用生成对抗网络对股市波动进行预测,其中生成器生成股票序列数据,而判别器采用卷积神经网络对生成数据和真实数据进行区分.该方法能动态地更新股票价格预测结果且误差较小.     

一种基于禁毒情报相似度计算的中文文本分析算法

为解决禁毒情报分析中缺乏对文本信息处理和利用的有效手段的问题,提供一种基于禁毒情报相似度计算的中文文本算法。结合禁毒领域的业务需求,对禁毒情报相似度进行计算分析;对统计分词方法进行改进,首先分词后进行停用词处理,然后用户可以自定义词典的同时自定义词性,最后通过正则表达式提取案发时间等信息。还手动扩充了用户词典,加入了物品库,地址库等,分词的结果有了很高的提升;用涉毒案件作为实例计算相似度,证明了本算法的可用性,符合预期的效果,这为禁毒情报线索、警情及案事件等各类线索的碰撞、多点聚焦以便及时发现有价值的涉毒线索从而达到提前预警的目的建立了基础。     

一种基于混合蛙跳优化的JPEG图像隐写算法

在JPEG图像中隐写会引起图像DCT系数直方图变化和分块效应比,分析者可以根据这些特征变化察觉到秘密信息的存在。为了提高隐写的安全性,提出了一种基于混合蛙跳优化的JPEG图像隐写算法。对图像进行分块处理后,在每个块中采用混合蛙跳优化算法,寻找最优的置换矩阵来替换秘密信息。在隐写过程中,将置换矩阵和置换后的秘密信息隐藏于修改了量化表的DCT系数中,算法不需传递其他边缘信息。仿真实验表明,所提出的隐写算法与修改量化表隐写算法,基于粒子群优化隐写算法相比,在隐写容量增大的同时,具有更高的安全性。     

面向中文文本的观点检索技术研究

针对观点检索问题,把主题检索和情感分析相结合,通过构造情感词典、程度词典等,利用SVM对文本进行主客观分类,构造正则表达式进行中文句式识别,提出了计算文本褒贬倾向的方法,结合主题相关性和情感强度计算置信度.在COAE2009的任务5-观点检索的评测中,取得了较好的结果.     

高阶隐写直觉模糊集距离安全性测度

在隐写安全性研究滞后于隐写算法发展的前提下，隐写安全性研究成为亟待解决的问题。根据隐写通信过程的模糊不确定性，对隐写数据采用n阶Markov链建模，提出了隐写系统直觉模糊集距离安全性测度，并证明了该安全性测度的有界性、交换性和一致性。仿真实验表明，该安全性测度具有对不同隐写算法的度量区分能力。与确定模式下安全性相比较，在相同数据统计模型下，直觉模糊集距离安全性测度获得了更全面的隐蔽性评价。     

基于整数小波及马尔科夫链的图像自适应隐写术

针对目前主流的图像自适应隐写算法假定像素之间彼此独立,但忽略了像素之间的相关性这一问题,在最小化嵌入失真的模型下,提出了一种基于整数小波和马尔科夫链的图像自适应隐写术。首先利用整数小波对图像进行小波变换,然后利用马尔科夫链来表征邻近像素小波系数之间的相关性;并据此设计了新的失真代价函数。最后结合网格码(syndrome trellis code,STC)对秘密信息进行嵌入。实验表明该隐写术能够有效抵抗通用隐写分析,在安全性上相比已有的三种隐写术有明显提升。