基于文本情感特征的信息隐藏及其分析

发布时间：2024-03-22 02:13

　　信息隐藏作为信息安全研究领域的一个重要分支,主要研究在视频、图像、音频和文本等载体中隐藏秘密信息,达到隐秘通信的目的。与其他类型的载体相比,文本具有直观处理,数据量大等优点,但同时由于文本冗余度低导致难以在文本中隐藏更多信息。目前,国内外研究较多的是基于语义的文本信息隐藏,基于语义的文本信息隐藏方法是一种通过变换字词本身而不改变语义的隐藏方法,其中以同义词替换的方法目前取得成果较多。传统的基于同义词替换方法依赖同义词词典,目前使用最多的同义词词典是《同义词林》。但是随着语言环境的改变,《同义词林》中很多词语已经不能很好的适应当前研究环境。随着互联网用户原创内容的快速发展(UGC),大量的网络新词被发明,基于网络新词语的扩展也逐渐发展成为一个研究热点。基于同义词替换信息隐藏主要思想是寻找出载体文本存在于词典中的同义词,根据需要嵌入的比特信息对载体文本的词语做修改,达到嵌入秘密信息的目的。但嵌入的信息越多对载体操纵和编码次数就越频繁,会导致嵌入率较低,同时容易被统计隐写分析工具检测到。基于上述问题,本文提出了一种动态扩展情感词典的方法,采用特定规则识别语料中的情感词,通过词语向量工具wor...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1NNLM网络结构图

图2-1NNLM网络结构图[30]M模型是一个三层的神经网络,其网络结构如图2-1所示。对于词语前1个词语序列为,…, ,模型的训练目标就是根据前面预测下一个词语。假设每个词语和词嵌入()对应，输入向量则是向量....

图2-2RNN结构图

图2-2RNN结构图2图2-3LSTM结构图3型修改了RNN中及一单元的内部结构，具有删除或添加信息到细力是由被称为门（Gate）的结构所赋予的。门是一种可选地让由一个Sigmoid神经网络层和一个点乘法运算组成。计算公式：=....

图2-3LSTM结构图

图2-3LSTM结构图3型修改了RNN中及一单元的内部结构，具有删除或添加信息到细胞能力是由被称为门（Gate）的结构所赋予的。门是一种可选地让信它由一个Sigmoid神经网络层和一个点乘法运算组成。值计算公式：=(....

图2-5CBOW网络结构图

4CBOW和Skip-gram结构框架三层：输入层、投影层和输出层。其预测当前词语，而skip-gram, , , 。对于这两个模型一化（HierarchicalSoftmax）和负型都属于浅层的神经网络。W(t)W(t)Skip-gram....

本文编号：3934477