文档文件安全等级划分方法研究
| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 数据安全研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 隐写术与隐写分析技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 数据分类分级研究现状 | 第16页 |
| 1.3 主要研究工作和创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第19-33页 |
| 2.1 文本分类技术 | 第19-28页 |
| 2.1.1 文本预处理 | 第20-21页 |
| 2.1.2 文本表示 | 第21-22页 |
| 2.1.3 特征提取 | 第22-24页 |
| 2.1.4 分类算法 | 第24-27页 |
| 2.1.5 性能评估标准 | 第27-28页 |
| 2.2 隐写术与隐写分析术 | 第28-31页 |
| 2.2.1 图像隐写 | 第30页 |
| 2.2.2 音频隐写 | 第30-31页 |
| 2.2.3 视频隐写 | 第31页 |
| 2.2.4 文本隐写 | 第31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 一种基于深度置信网络的特征提取方法 | 第33-43页 |
| 3.1 传统文本分类存在的问题 | 第33-34页 |
| 3.1.1 文本表示的缺陷 | 第33页 |
| 3.1.2 特征提取的缺陷 | 第33-34页 |
| 3.2 深度模型用于特征提取的可行性 | 第34页 |
| 3.3 基于关键词的词向量表示 | 第34-35页 |
| 3.4 基于深度置信网络的特征提取模型 | 第35-38页 |
| 3.4.1 模型设计 | 第35页 |
| 3.4.2 模型原理分析 | 第35-36页 |
| 3.4.3 模型结构分析 | 第36页 |
| 3.4.4 模型的训练 | 第36-38页 |
| 3.5 实验部分 | 第38-41页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第38-39页 |
| 3.5.2 实验方法 | 第39页 |
| 3.5.3 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 3.6 在文档文件安全等级划分中的应用 | 第41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 常用文档文件结构分析 | 第43-51页 |
| 4.1 Microsoft Office文档分析 | 第43-47页 |
| 4.1.1 Office 97版文件 | 第43-45页 |
| 4.1.2 Office 2007版文件 | 第45-47页 |
| 4.2 文件类型的检查 | 第47-49页 |
| 4.3 尾部数据检测 | 第49页 |
| 4.4 文件加密检查 | 第49-50页 |
| 4.5 NTFS数据流检查 | 第50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 文档文件安全等级划分系统的设计与实现 | 第51-59页 |
| 5.1 设计思想概述 | 第51页 |
| 5.2 系统功能 | 第51-54页 |
| 5.3 具体实现 | 第54-55页 |
| 5.3.1 文本文件关键词过滤 | 第54页 |
| 5.3.2 图像变换 | 第54页 |
| 5.3.3 压缩包逐层解压 | 第54-55页 |
| 5.4 结构设计 | 第55-57页 |
| 5.5 系统展示 | 第57-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 本文总结 | 第59页 |
| 6.2 工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 作者与导师简介 | 第69-71页 |
| 附件 | 第71-72页 |
