语言隐写术的分析与设计研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-21页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第16-19页 |
| ·基于语法的语言隐写术的研究现状 | 第16-17页 |
| ·基于语义的语言隐写术的研究现状 | 第17-19页 |
| ·语言隐写术分析的研究现状 | 第19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 基础知识 | 第21-41页 |
| ·信息隐藏技术简介 | 第21-26页 |
| ·信息隐藏 | 第21-24页 |
| ·信息隐藏的概念和模型 | 第21-22页 |
| ·信息隐藏的分类 | 第22-23页 |
| ·信息隐藏的特性 | 第23页 |
| ·信息隐藏的应用领域 | 第23-24页 |
| ·文本信息隐藏 | 第24-25页 |
| ·语言隐写术 | 第25-26页 |
| ·语言隐写术分析 | 第26页 |
| ·统计自然语言处理技术简介 | 第26-32页 |
| ·基本概念 | 第26-29页 |
| ·熵 | 第26-27页 |
| ·联合熵和条件熵 | 第27页 |
| ·互信息 | 第27-28页 |
| ·相对熵 | 第28页 |
| ·交叉熵 | 第28-29页 |
| ·混乱度 | 第29页 |
| ·n 元语法模型 | 第29页 |
| ·马尔可夫模型 | 第29-31页 |
| ·显马尔可夫模型 | 第30页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第30-31页 |
| ·隐马尔可夫模型的三个基本问题 | 第31页 |
| ·概率上下文无关文法 | 第31-32页 |
| ·分类器简介 | 第32-38页 |
| ·支持向量机分类器 | 第33-35页 |
| ·支持向量机的工作原理 | 第33页 |
| ·Libsvm 的使用流程 | 第33-34页 |
| ·类型特征的转化 | 第34页 |
| ·特征值的缩放 | 第34页 |
| ·核函数的选择 | 第34页 |
| ·交叉验证和网格搜索 | 第34-35页 |
| ·贝叶斯网络分类器 | 第35-38页 |
| ·贝叶斯网络分类器的原理 | 第35-36页 |
| ·朴素贝叶斯网络分类器 | 第36-37页 |
| ·TAN 贝叶斯网络分类器 | 第37-38页 |
| ·语料库简介 | 第38-40页 |
| ·未标注语料库 | 第38-39页 |
| ·已标注语料库 | 第39-40页 |
| ·标注方案 | 第39页 |
| ·标注集 | 第39-40页 |
| ·标注集的设计 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于语法的语言隐写术的分析方法 | 第41-68页 |
| ·基于语法的语言隐写术 | 第41-47页 |
| ·基于句子模板的语言隐写术 | 第41-43页 |
| ·基于文章样式的语言隐写术 | 第43-45页 |
| ·基于马尔可夫链的语言隐写术 | 第45-47页 |
| ·马尔可夫信源 | 第45-46页 |
| ·基于马科可夫链的语言隐写算法 | 第46-47页 |
| ·基于语法的语言隐写术的盲检测分析 | 第47-48页 |
| ·基于词间关联统计特性的盲检测分析方法 | 第48-53页 |
| ·概念定义 | 第48-50页 |
| ·N 窗互信息 | 第48-49页 |
| ·N 窗互信息方差 | 第49-50页 |
| ·部分平均距离 | 第50页 |
| ·方法描述 | 第50-51页 |
| ·实验与讨论 | 第51-53页 |
| ·基于词位统计特性的盲检测分析方法 | 第53-61页 |
| ·概念定义 | 第54-55页 |
| ·词位 | 第54-55页 |
| ·词位统计量 | 第55页 |
| ·方法描述 | 第55-58页 |
| ·实验与讨论 | 第58-61页 |
| ·基于检测熵的盲检测分析方法 | 第61-64页 |
| ·概念定义 | 第61-62页 |
| ·词频分 | 第61页 |
| ·检测信息量 | 第61-62页 |
| ·检测熵 | 第62页 |
| ·方法描述 | 第62-63页 |
| ·实验与讨论 | 第63-64页 |
| ·基于语法的语言隐写术的还原分析 | 第64-66页 |
| ·还原分析的假设 | 第65页 |
| ·还原方法 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第4章 基于语义的语言隐写术的分析方法 | 第68-88页 |
| ·基于语义的语言隐写术的基本思想 | 第68页 |
| ·基于同义词替换的语言隐写术介绍 | 第68-70页 |
| ·T-Lex 系统 | 第68-70页 |
| ·T-Lex 的弱点 | 第70页 |
| ·基于语言修改的语言隐写术的分析框架 | 第70-74页 |
| ·检测分析框架 | 第71页 |
| ·还原分析框架 | 第71-74页 |
| ·基于同义词替换的语言隐写术的检测分析 | 第74-83页 |
| ·相关工作 | 第74-75页 |
| ·检测分析算法 | 第75-79页 |
| ·概率缩小率 | 第75-76页 |
| ·概率缩小率的均值与方差 | 第76页 |
| ·上下文匹配程度 | 第76-77页 |
| ·上下文最大率与上下文平均距离 | 第77页 |
| ·检测分析算法描述 | 第77-79页 |
| ·实验与讨论 | 第79-83页 |
| ·基于同义词替换的语言隐写术的还原分析 | 第83-86页 |
| ·KT-Lex 系统 | 第83页 |
| ·还原分析假设 | 第83-84页 |
| ·还原分析方法 | 第84-86页 |
| ·讨论和改进 | 第86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第5章 文本信息隐藏分析系统设计 | 第88-96页 |
| ·文本信息隐藏分析的研究现状 | 第88-89页 |
| ·文本信息隐藏分析系统的设计思想 | 第89页 |
| ·文本信息隐藏分析系统的设计方案 | 第89-93页 |
| ·文本信息隐藏分析系统的框架 | 第90-92页 |
| ·系统配置文件 | 第92-93页 |
| ·分析报告文件 | 第93页 |
| ·文本信息隐藏分析系统的分析讨论 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 第6章 安全语言隐写术的研究 | 第96-117页 |
| ·语言隐写术的安全性 | 第96页 |
| ·基于双文本段的语言隐写术 | 第96-107页 |
| ·同义词词典结构和编码 | 第97-98页 |
| ·基本算法 | 第98-104页 |
| ·安全性讨论 | 第104-105页 |
| ·应用情景 | 第105-106页 |
| ·基于互联网上的两个文本文件的算法 | 第106页 |
| ·基于单文本文件的隐写密度自适应算法 | 第106页 |
| ·算法的扩展 | 第106-107页 |
| ·基于多文本段的隐写术 | 第106-107页 |
| ·基于混合隐写术 | 第107页 |
| ·基于混合数字载体隐写术 | 第107页 |
| ·基于上下文同义词替换的语言隐写术 | 第107-116页 |
| ·概念定义 | 第108-110页 |
| ·最大的分词长度 | 第108-109页 |
| ·三个词典 | 第109页 |
| ·上下文适合度 | 第109-110页 |
| ·上下文适合度率 | 第110页 |
| ·基于上下文的同义词替换的语言隐写术算法 | 第110-114页 |
| ·三个词典的处理 | 第110-112页 |
| ·隐写和提取算法 | 第112-113页 |
| ·改进后的算法 | 第113-114页 |
| ·实验结果和讨论 | 第114-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第7章 总结与展望 | 第117-120页 |
| ·本文的工作 | 第117-119页 |
| ·进一步的工作 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-125页 |
| 致谢 | 第125-127页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第127-129页 |
| 参加的科研项目与获奖情况 | 第129页 |
