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自然语言信息隐藏与检测研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-25页
   ·信息隐藏简介第13-15页
   ·信息隐藏研究现状第15-19页
     ·国内外研究现状第15-17页
     ·信息隐藏技术的分类第17-19页
   ·文本信息隐藏研究现状第19-21页
     ·基于格式的文本信息隐藏第20页
     ·基于语法的自然语言信息隐藏第20-21页
     ·基于语义的自然语言信息隐藏第21页
     ·基于自然语言统计特征的信息隐藏第21页
   ·文本信息隐藏检测技术研究进展第21-23页
   ·本文的主要工作及意义第23-25页
第二章 基础知识介绍第25-33页
   ·统计自然语言处理基础第25-27页
     ·Zipf法则第25-26页
     ·N元语法模型第26-27页
   ·信息论基础第27-30页
     ·熵第27页
     ·联合熵和条件熵第27-28页
     ·互信息第28页
     ·相对熵第28-29页
     ·交叉熵第29页
     ·混乱度第29-30页
   ·统计机器翻译介绍第30-33页
第三章 自然语言信息隐藏盲检测研究第33-47页
   ·自然语言信息隐藏算法介绍第33-39页
     ·TEXTO算法第33-35页
     ·NICETEXT算法第35-37页
     ·基于马尔可夫链的自然语言信息隐藏算法第37-39页
   ·自然语言信息隐藏盲检测算法思想第39-41页
     ·N元语法模型与最大似然估计第40-41页
     ·点态熵、文本的熵和混乱度第41页
   ·检测流程第41-43页
     ·实验结果第43-45页
   ·本章小结第45-47页
第四章 基于机器翻译信息隐藏检测算法第47-57页
   ·基于翻译的信息隐藏算法介绍第47-50页
     ·LiT算法第48-49页
     ·LiJtT算法第49-50页
   ·概念定义第50-51页
   ·算法思想第51-54页
     ·正常文本的机器可逆度分布规律第51-52页
     ·正常文本的机器生成度计算第52-53页
     ·隐藏文本的机器生成度计算第53页
     ·用机器倾向度检测TBS的有效性分析第53-54页
   ·实验和TBS安全性改进第54-56页
     ·检测过程和实验结果第54-55页
     ·TBS安全性分析第55-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 基于机器翻译信息隐藏的高效盲检测算法第57-67页
   ·基于机器翻译信息隐藏分析第57-62页
     ·正常文本和隐写文本单词频率对比第58-59页
     ·通过精炼文本扩大单词频率对比第59-60页
     ·一对一单词产生方法第60-61页
     ·正常文本和隐写文本的N元组频率差别第61-62页
   ·特征提取第62-64页
   ·实验过程和结果分析第64-65页
   ·本章小结第65-67页
第六章 安全高嵌入率的信息隐藏系统设计第67-83页
   ·背景介绍第68-69页
   ·统计机器翻译简介第69-71页
   ·高效信息嵌入算法第71-75页
     ·HashHide的基本嵌入思想第71-72页
     ·改进HashHide的嵌入率第72-74页
     ·HashHide执行过程第74-75页
   ·NTBS安全性和嵌入率实验第75-79页
     ·HashHide嵌入率实验第75-78页
     ·HashHide安全性实验第78-79页
   ·NTBS安全性分析第79-82页
   ·本章小结第82-83页
第七章 中文字符信息隐藏系统设计第83-91页
   ·背景介绍第83-84页
   ·算法描述第84-88页
     ·简单替换的嵌入算法(SSE)第85页
     ·高效替换的嵌入算法(ESE)第85-87页
     ·基于模板的嵌入算法(TBE)第87-88页
   ·嵌入率和安全性分析第88-90页
     ·嵌入率分析第88-89页
     ·安全性分析第89-90页
   ·本章小结第90-91页
第八章 总结第91-95页
   ·本文主要工作和创新点第91-93页
   ·下一步工作展望第93-95页
参考文献第95-105页
致谢第105-107页
攻读学位期间发表的学术论文第107-109页
参加的科研项目与获奖情况第109页

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