基于同义词扩展和标签传递机制的文本无载体信息隐藏方法

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为了解决传统文本信息隐藏方法隐藏容量低、抗检测性弱等问题,提出一种基于同义词扩展和标签传递机制的文本无载体信息隐藏方法。该方法将秘密信息切分成若干个关键词,分别嵌入不同的文本载体中。考虑到汉语中同义词的可替换性,使用基于知网的词语相似度计算方法筛选符合上下文语义的同义词,尽可能将不同的关键词或其同义词嵌入同一文本中,以此来提升隐藏容量。同时,记录每篇文本中所有被隐藏关键词的标签信息,将其按固定格式转换为二进制序列,作为秘密信息生成载体文本。最后,将自然载体文本和生成载体文本一起发送给接收方完成秘密通
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自编码器作为典型的深度无监督学习模型,能够从无标签样本中自动学习样本的有效抽象特征。近年来,自编码器受到广泛关注,已应用于目标识别、入侵检测、故障诊断等众多领域中。基于此,对自编码器的理论基础、改进技术、应用领域与研究方向进行了较全面的阐述与总结。首先,介绍了传统自编码器的网络结构与理论推导,分析了自编码器的算法流程,并与其他无监督学习算法进行了比较。然后,讨论了常用的自编码器改进算法,分析了其出