基于检测炳的自然语言隐写术检测算法基于检测嫡的自然语言隐写术检测算法摘要文本信息隐藏就是把要隐藏的信息隐藏到文本文件中，可见它的隐藏载体是文本文件。文本信息隐藏的理论依据是利用文本文件在语法和语义以及格式和编码等其它方面出现的多余信息。本文提出了检测炳的定义，并介绍了基于检测炳的自然语言隐写术检测算法，该算法对于较小的文本文件进行检测分析的效果比较明显。关键词文本；自然语言；检测炳TP39文献标识码A1674-6708（2014）119-0240-020引言文本信息隐藏的研究分析才刚刚有了一定程度的发展。以目前的情况来看,文本信息隐藏的研究分析在某些方面已经取得了一些成果，例如基于自然语言和编码以及文本格式的信息隐藏，对于它们的检测分析研究者们已经进行过一些深入的研究，并且公开发表了一些可行的算法。根据这些检测算法，研究者们又做出了一些相应的检测分析工具，但是上面所说的这些检测分析算法，最大的缺点在于它们都是和隐藏算法相关的，很难共至不能把不同类别的隐藏文本在一起进行检测分析,也就是盲检测分析。根据上面提出的问题，我们设计了文本信息隐藏检测分析的实现思路，并旦由这个思路，我们确定了盲检测分析系统应该具有的一些基本特征：可学习性和可扩展性以及自适应性和可反馈性。根据这个设计思路，我们提出了基于检测嫡的自然语言隐写术的盲检测分析算法。1基本概念与原理1.1研究内容1）我们学习并深入研究了在日常生活中经常使用的语言隐写术检测分析思想，根据此思想，我们提出了相应的检测分析算法，并进行了相关的实验验证；2）我们提出并实现了基于检测炳的自然语言隐写术检测分析算法，该算法实现了盲检测或近似盲检测。1.2基本概念基于以上研究内容，本文引入了以下五个相关概念：1）词频分词频分的作用是描述词语在待处理文本段中的出现情况。假设待处理文本段中所有词语的出现次数为，其中有一个词语为，出现次，那么我们定义词的词频分为：其中表示词的第次出现的出现效果，而的值可以根据具体情况设定。这里假设,得到：这样做的好处是，即使是较小的词频分布变化，也能引起较大的词频分变化，从而提高检测分析的灵敏度。2）检测信息量可以看作是词的出现概率，我们可以定义一个变量，主要用于检测分析，称之为检测信息量：3）检测嫡通过上面对和的定义，我们可以进一步定义分类特征。假设待处理文本包含了个不同的单词，可以定义检测炳：进而可以定义检测信息方差：那么统计量和可以作为检测分析过程中的分类特征向量。4）自然语言隐写术自然语言隐写术判断一个文本是否隐写了隐秘信息，一般的方法是对这个文本的内容进行分析，如果这个文本隐写了隐秘信息，那么就进行深入地分析，从而得到与之有关的其它信息，最后综合所获得的所有信息，得到所隐写的隐秘信息［2］。5）盲检测盲检测是第三方在对隐写嵌入算法等相关知识毫不知情的条件下，对隐写进行检测。1.3原理载密文本和正常文本在词频分布方面经常存在很大的差别，而这正是基于检测炳的自然语言隐写术检测算法的主要思想依据，我们定义的检测炳恰恰可以放大载密文本和正常文本在这方面的差别，从而可以让我们更加容易地辨别出载密文本和正常文本。在基于检测炳的自然语言隐写术检测算法中，我们可以通过以下步骤来计算分类特征量和。第一步、解析待检测文本段，从而得到个没有相同单词的集合，然后再统计该集合中每一个单词出现的频数，接着利用式2来计算每一个不相同单词的词频分。第二步、根据第一步计算得到的词频分，再利用式3来对每一个不同单词计算检测信息量。第三步、利用式4和式5计算和［3］。经过以上三步的处理过程，可以获得检测炳和检测信息方差，然后就可以利用进行检测和分析。的工作过程包含两个模块：训练模块和测试模块。无论是训练文本还是测试文本都要通过以上三步的处理过程，从而可以提取出相对应的检测炳和检测信息方差。具体的检测步骤如下：步骤1：准备训练集和测试集；步骤2：计算；步骤3：计算；步骤4：计算和；步骤5：用类型标签和分类特征数据训练分类器；步骤6：用分类器测试待测试数据；步骤7：得出分析结果。2实验及结果基于语法的语...