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基于散文的中文文本零水印算法的研究

摘要第3-4页
abstract第4页
第一章 绪论第7-12页
    1.1 研究背景及意义第7-9页
    1.2 本文的主要研究工作第9-10页
    1.3 本文内容的组织结构第10-11页
    1.4 相关定义及约定第11-12页
第二章 相关理论与技术第12-18页
    2.1 散文及其特点第12-13页
    2.2 数字水印技术的分类第13-14页
    2.3 文本数字水印方案的基本模型第14-15页
    2.4 文本数字水印的评价第15-16页
    2.5 TextRank计算模型简介第16-17页
    2.6 NLPIR与StanfordCoreNLP工具简介第17-18页
第三章 基于散文的中文文本零水印方案设计第18-23页
    3.1 概述第18-19页
    3.2 散文文本零水印方案的总体模型第19-22页
        3.2.1 文本预处理第20页
        3.2.2 文本零水印的构造第20-21页
        3.2.3 文本零水印的检测第21-22页
    3.3 小结第22-23页
第四章 散文文本的预处理及其实现第23-39页
    4.1 概述第23页
    4.2 预处理的工作流程及处理模型第23-25页
    4.3 预处理主要模块及其算法的设计第25-38页
        4.3.1 文本分词第25-30页
        4.3.2 生成词语集W第30-37页
        4.3.3 文本预处理的主过程第37-38页
    4.4 小结第38-39页
第五章 文本零水印的构造第39-59页
    5.1 概述第39页
    5.2 文本零水印构造的工作流程及处理模型第39-42页
    5.3 文本零水印构造关键模块的算法设计第42-58页
        5.3.1 主题词集的生成第42-44页
        5.3.2 核心动词集的生成第44-47页
        5.3.3 提取形容词比例特征第47-50页
        5.3.4 特征编码第50-52页
        5.3.5 特征的融合及加密第52-55页
        5.3.6 水印生成第55-57页
        5.3.7 文本零水印构造的主过程第57-58页
    5.4 小结第58-59页
第六章 文本零水印的检测第59-76页
    6.1 概述第59页
    6.2 文本零水印检测的工作流程及处理模型第59-62页
    6.3 文本零水印检测关键模块的算法设计第62-75页
        6.3.1 有争议文本零水印的二次构造第62-64页
        6.3.2 存档零水印分解及还原第64-67页
        6.3.3 主题词集相似度计算第67-69页
        6.3.4 形容词比例特征相似度计算第69-72页
        6.3.5 版权判定第72-74页
        6.3.6 文本零水印检测的主过程第74-75页
    6.4 小结第75-76页
第七章 文本零水印方案的验证及分析第76-89页
    7.1 概述第76-77页
    7.2 关键参数的选取及依据第77-79页
    7.3 文本零水印算法性能分析第79-81页
    7.4 文本零水印算法的抗攻击性验证第81-88页
        7.4.1 句子重排列攻击第82-84页
        7.4.2 同义词替换攻击第84-85页
        7.4.3 句法变换攻击第85页
        7.4.4 句子增加攻击第85-87页
        7.4.5 句子删除攻击第87-88页
    7.5 小结第88-89页
第八章 总结及下一步的研究工作第89-92页
    8.1 工作总结第89-90页
    8.2 本文的主要研究特色及创新第90页
    8.3 进一步的主要工作第90-92页
参考文献第92-95页
攻读硕士期间发表的主要学术论文第95-96页
致谢第96页

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