[发明专利]基于词元编码的文本无载体信息隐藏方法有效
申请号: | 202010295993.5 | 申请日: | 2020-04-15 |
公开(公告)号: | CN111666575B | 公开(公告)日: | 2022-11-18 |
发明(设计)人: | 王晓梅;张维;张晨旭;吴亚男;安鑫;陈兴强 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
主分类号: | G06F21/60 | 分类号: | G06F21/60;G06F16/33;G06F16/31;G06F40/126;G06F40/289 |
代理公司: | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人: | 张立强 |
地址: | 450000 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 编码 文本 载体 信息 隐藏 方法 | ||
本发明公开一种基于词元编码的文本无载体信息隐藏方法,该方法以文本为载体,通过词元编码实现秘密信息的隐蔽传输,具体步骤包括:建立动态更新的文本库,通过预处理规范文本的格式;利用分词模块获取各文本的词元序列并形成词元索引文件,利用词元索引文件构造词元节点树;按照转移概率将非叶子词元节点的相邻子节点降序排列,并对其邻接路径进行编码;构建各个词元节点源路径的同构文本集;发送方根据秘密信息检索相应文本并发送至接收端,接收方经由相应逆变换即可实现秘密信息的提取。与现有文本无载体信息隐藏技术相比,本发明能够抵抗现有的隐写检测技术,同时显著提升了嵌入容量,极大扩展了无载体信息隐藏方法的适用场景。
技术领域
本发明属于信息安全技术领域,尤其涉及一种基于词元编码的文本无载体信息隐藏方法。
背景技术
网络与通信技术的发展极大地推动了生产力变革,成为社会发展不可或缺的支柱力量。受互联网的开放性特点影响,数据安全面临的风险日益复杂,通信活动的隐蔽性和安全性亟待加强。
在不影响数字载体正常功能的前提下,信息隐藏技术将预处理后的秘密信息嵌入到选定载体中,通过载体的传输来实现信息的传递。相比于加密方法,信息隐藏能够更好地消除秘密信息的可感知性。但在实践过程中,传统信息隐藏技术不可避免地会对载体进行一定粒度的修改,因而导致其统计特征发生变化,难以抵抗特定的隐写检测攻击。在此种背景下,无载体信息隐藏的概念引起了研究人员的重视。无载体信息隐藏方法以秘密信息为驱动,直接检索符合要求的自然文本并发送,接收方根据约定规则即可实现秘密信息的提取。与传统信息隐藏技术相比,无载体信息隐藏方法无需对载体进行修改,因而能够抵抗现有的隐写检测手段。由此可见,无载体信息隐藏技术能够真正实现关键数据的隐秘传输,在隐蔽性和抗检测性等方面具有无可比拟的优势,必将进一步推动信息隐藏技术的飞速发展。
以文本为对象开展的无载体信息隐藏的研究工作主要包括:文献1(吉红勇,付章杰,孙星明.基于单关键词的文本无载体信息隐藏方案[C]//全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会.2016.)将秘密信息切分为关键词形式,利用用户身份信息生成定位标签,检索含有“标签+关键词”组合的自然文本进行发送,接收方根据标签即可实现秘密信息的提取;文献2(Zhou Z,Mu Y,Zhao N,et al.Coverless Information Hiding Method Based onMulti-keywords[J].2016.)利用词语的词性来隐藏文本中的关键词数目,并通过标签的筛查与重分配消除提取过程中的标签歧义现象,隐藏容量略有增加。文献3(Zhang J,Wang L,Lin H.Coverless Text Information Hiding Method Based on the Rank Map[J].網際網路技術學刊,2017,18.)利用词转换协议将秘密信息转换为文本集常见词,利用词阶标签引导常见词的定位,以此实现秘密信息的嵌入与提取;文献4(Zhang J,Huang H,Wang L,etal.Coverless text information hiding method using the frequent words hash[J].International Journal of Network Security,2017,19(6):1016-1023.)定义了文本的常见词距离,通过常见词距离与词阶标签定位协议为转换后的秘密信息选择相应定位标签,直接检索包含转换后的秘密信息及相应词阶标签的文本作为隐写载体;文献5(XianyiC,Sheng C.Text coverless information hiding based on compound and selectionof words[J].Soft Computing,2018.)利用汉字unicode编码的奇偶性作为标签,以常用的复合词汇作为关键词,进一步提升了文本的隐藏成功率与隐藏容量;文献6(Xianyi C,Sheng C.Text coverless information hiding based on compound and selection ofwords[J].Soft Computing,2018.)利用word2vec获取关键词的近似词汇作为检索失配时的替换,显著提升了隐藏成功率。
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