分层的文本信息隐藏研究

针对文本载体冗余度小的问题,提出一种在文本中分层隐藏信息的技术,建立了一个由待藏信息表示层、待藏信息加密层、载体内容层、载体内码层和载体版式层五个层次组成的隐藏模型。待藏信息表示层将待藏信息编码成不可读的符号序列,待藏信息加密层则对这些不可读符号序列进一步加密。载体内容层在句法、语义和语用上对前一层的输出进行嵌入隐藏,载体内码层和载体版式层分别通过选择载体文字自身的机器编码标准及版式来隐藏信息。每层有控制信息和数据信息作为参数,各层各司其职,高度独立。根据不同的隐藏要求,可以选择跳过某层,直接进入下层。介绍了各层的隐藏技术和方法,并在微软的W ord文本中实现了该5层隐藏模型。

基于词性标记序列逆序数的文本信息隐藏算法

文本信息隐藏技术可应用于数字媒体版权和完整性保护。自然语言文本经词性标注处理后变换为词性标记序列,提出了利用序列逆序数奇偶性隐藏信息的算法。证明了逆序数奇偶性在序列符号对换、增加和删除变换下的性质。根据隐藏信息的要求,先对词性标记序列作适当变换,再在变换后的词性标记序列指导下修改自然语言句子,从理论上保证了可行修改的存在性,并能避免直接在自然语言句子层面上作修改的盲目性。

用YACC实现基于词性标记文法的文本信息隐藏

将词性标记文法语言作自然语言的变换域,分别使用分词与词性标记软件和模拟函数将载体文本与秘密信息都变换到该域;运用字符串匹配技术计算秘密信息句子在载体文本中的位置,位置即为密钥;接收方根据密钥提取文法的句子,再通过语法分析的规约动作读出秘密信息,语法分析程序可利用YACC自动生成。该算法不改变载体文本,能较好地解决W ayner的载体文本生成技术面临的载体文本符合语法但不符合语义的问题。

基于词性标记文法的文本信息隐藏算法

提出了以词性标记文法语言为变换域的文本信息隐藏方法。根据自然语言语法规则构造自由上下文文法,文法的句子是用词性标记符表示的句型;利用模拟函数将秘密信息变换为文法的句子;载体文本用分词与词性标记软件也变换为同一文法的句子;运用字符串匹配技术计算秘密信息句子在载体文本中的位置,位置即为密钥;接收方根据密钥提取文法的句子,再通过语法分析读出秘密信息;给出了信息隐藏容量公式。该算法不改变载体文本,能较好地解决Wayner的载体文本生成技术面临的载体文本合语法但不合语义的问题。

基于Huffman编码的文本信息隐藏算法

自然语言句子可以变换为词性标记串或句型。该文提出了基于句型Huffman编码的信息隐藏算法,根据句型分布构造Huffman编码,秘密信息解码为句型。句型在载体文本中的位置是密钥,对句型作Huffman压缩编码即可提取秘密信息,给出了信息隐藏容量公式。该算法不需要修改载体文本。

基于字符Unicode编码奇偶性的文本信息隐藏算法研究

本文提出了一种新的在文本文档字符中嵌入秘密信息的算法,通过文本字符的Unicode码的奇偶性并结合一定的规则,将信息嵌入到文本内容中去。该方法已经通过VBA编程实现,结果证明该方法具有隐秘性强,鲁棒性较好等特点,在文本文档的版权保护及隐蔽通信等领域有广泛的应用前景。

基于字符亮度的自适应文本信息隐藏算法

根据人类视觉系统(HVS),利用数字图像中的HSI模型,提出了一种基于字符亮度的自适应文本信息隐藏算法。该算法引入二次余数理论随机选择嵌入位置,并且采用了一种扩展的编码机制动态地隐藏秘密信息。实验结果表明这种算法不仅扩大了隐藏容量而且改善了文本的隐蔽性,同时在鲁棒性与不可感知性之间取得良好的折中,提高了文本的抗攻击能力。

中文文本信息隐藏研究进展

文本信息隐藏是保护文本内容安全性与完整性的重要技术。综述了中文文本信息隐藏的研究进展,根据中文文本信息隐藏的线索,将已有的算法分为3类:基于文本图像的算法、基于文本格式的算法和基于文本内容的算法,分别阐述了每类算法的实现过程,分析其优势与不足,并且对比分析了它们的原理、嵌入容量和抵抗攻击能力等。此外,总结了中文文本信息隐藏技术存在的问题,并且对其研究趋势进行展望,期望为该领域的研究提供参考。

文本信息隐藏技术分析与综述

随着数字化技术和互联网的飞速发展,信息安全正面临越来越多挑战。文本信息隐藏作为信息安全领域的重要技术,已成为当前的研究热点。以Web of Science核心合集数据库近10年来收录的200篇文献为数据基础,采用CiteSpace可视化工具,从发文量、作者国家与研究机构分布、关键词共现和文献知识共被引等方面分析文本信息隐藏领域的知识基础、发展概况、研究热点变迁和存在的问题。研究结果显示:①自1995年后,文本信息隐藏相关文献总数呈现增长趋势,尤其是2016年以后,文献数量快速增长;②研究机构主要集中在高等院校,机构间合作较少,其中南京信息工程大学成为该领域研究的核心机构;③文本信息隐藏研究在解决隐蔽性和隐藏容量的问题中不断演进,近年研究重点转向无载体文本信息隐藏及其对应的隐写分析技术。研究结果为文本信息隐藏领域的科研工作者提供了可借鉴信息,期望达到减小研究主观性的目的。

基于图像描述的文本信息隐藏

针对文本信息隐藏嵌入容量低和语义连贯性差的问题,提出了一种基于神经网络图像描述的文本信息隐藏模型.将卷积神经网络与长短期记忆网络相结合,把图像特征和生成语句进行关联.从收发双方能否共享图像及模型参数的不同应用前提出发,设计了多种概率采样方式,从而生成载密的图像描述文本.实验结果表明,该算法具有较高的隐藏容量,载密描述句能较好地表达图像内容.该模型归属于"无载体"自然语言生成式信息隐藏,具有较好的隐蔽性和安全性.

基于不可见字符替换的信息隐藏方法研究

当前,大多数信息都以文本文档的方式进行存储与传输,这种文本文档存储与传输的普遍性使得基于文本文档的信息隐藏方法具有重要的研究价值。然而当前流行的基于文本的信息隐藏方案具有鲁棒性较差、语义杂乱无章且肉眼轻易就可以分辨、嵌入率低等问题。为解决以上问题,利用ASCII码中的不可见字符的独特性,提出针对于英文文本的信息隐藏算法,该算法是通过对英文文本中的空格进行处理来达到隐藏效果。实验表明,所提出的信息隐藏方案是可行、可靠、安全以及高效的。

一种基于自然语言信息隐藏的容量提高算法

给出了一个基于自然语言处理的文本信息隐藏的一般化模型,然后基于该模型讨论了增加信息隐藏容量的方法。接着给出了一个可以有效地增加信息隐藏容量的算法。从理论和实验上都表明,该算法可以有效地提高信息隐藏容量约25%以上。

载体文档零改变的信息隐藏算法研究

就目前文本信息隐藏技术进行了分析,提出了一种载体文档零改变的信息隐藏算法。该算法不修改载体文本信息,通过文本字符ASCII码的奇偶性将秘密信息隐藏到文本内容中去。试验证明该算法具有完好的隐蔽性和较强的鲁棒性,能用于秘密信息的隐蔽传送,但该算法用于文本文档的版权保护还存在许多要改进的地方。

宋词自动生成的信息隐藏算法

传统的文本隐写方案很难均衡隐藏容量和隐蔽性之间的矛盾。利用宋词载体语义丰富、句法灵活的特点,文章提出BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)词嵌入结合Attention机制的Seq2Seq模型生成隐写宋词的算法。该算法采用BERT词嵌入作为生成模型的语义向量转换部分,其丰富的词向量空间保证了生成句子间语义的连贯性,提高了生成宋词的质量。另外,该算法采用格律模板和互信息选词方法约束隐写语句的生成,增强了隐藏算法的安全性。通过与现有文本隐藏算法在嵌入率方面的对比实验和分析表明,文章所提算法的嵌入率相比Ci-stega提高了7%以上,且在安全性和鲁棒性方面均有良好的表现。

可规避文本信息拦截的“火星文”生成隐写系统

近些年来,由于互联网企业竞争激烈,各平台文本信息存在着相互恶意拦截的问题,这往往给用户带来不便甚至造成损失。目前,在中文文本信息过滤领域中,“火星文”在规避关键词屏蔽方面效果显著。然而,随着人工智能的快速发展,检测技术不断提升,仅仅依靠规避关键词屏蔽已然不足以确保文本信息传递的安全性,文本关键信息仍然存在着被拦截的风险,这是由于这类关键信息的呈现模式通常具有规律性。为了解决这类问题,本文采用了文本信息隐藏技术。鉴于传统文本隐写算法的局限性,本文提出了一种基于“火星文”生成的文本隐写系统。该文本隐写系统利用“火星文”较于传统平面媒介的语言形式而言,信息冗余度高的特点,将重要内容隐藏至文本中。该文本隐写系统主要由预处理、控制以及隐写三大基本模块组成。通过对汉字结构特征的研究以及“火星文”构字方式的分析,本文设计出了6种隐写子模块以供信息嵌入与提取。实验结果分析,所提出的隐写方案的嵌入容量高于同类型隐写方案,且具有较强的鲁棒性。此外,我们给出该文本隐写系统在互联网中的一个具体应用,从而体现其实用性。

面向文本的自然语言隐写术保密通信系统

加密算法有其固有的缺点,它容易暴露信息的隐秘性、重要性等重要信息。面向文本的自然语言隐写术保密通信系统能最大程度地克服加密算法的不足,隐藏机密信息,使得传输信息更安全,从而实现保密通信的目的。

抗打印扫描和屏幕拍摄的字形扰动研究进展

本文介绍了字形扰动的应用场景,系统梳理了抗打印扫描和屏幕拍摄的字形扰动相关工作,将其分为两类:传统字形扰动方法和深度学习字形扰动方法。根据字符的属性特征,传统字形扰动方法细分为:像素翻转、高度调整、间距调整、笔画调整、特征点调整和骨架轮廓调整。深度学习字形扰动方法通过微调字符的高维特征以嵌入额外的信息,根据生成数据的性质,将其分为生成扰动文本图像和矢量字体两类。从鲁棒性、嵌入容量、复杂性等方面对比分析现有字形扰动方法的特点,最后对字形扰动研究面临的挑战和发展方向进行总结和展望。