典型文献
宋词自动生成的信息隐藏算法
文献摘要：
传统的文本隐写方案很难均衡隐藏容量和隐蔽性之间的矛盾.利用宋词载体语义丰富、句法灵活的特点,文章提出BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)词嵌入结合Attention机制的Seq2Seq模型生成隐写宋词的算法.该算法采用BERT词嵌入作为生成模型的语义向量转换部分,其丰富的词向量空间保证了生成句子间语义的连贯性,提高了生成宋词的质量.另外,该算法采用格律模板和互信息选词方法约束隐写语句的生成,增强了隐藏算法的安全性.通过与现有文本隐藏算法在嵌入率方面的对比实验和分析表明,文章所提算法的嵌入率相比Ci-stega提高了7％以上,且在安全性和鲁棒性方面均有良好的表现.
文献关键词：
文本信息隐藏;宋词;格律模板;互信息
中图分类号：
作者姓名：
杨婉霞;陈帅;管磊;杨忠良
作者机构：
甘肃农业大学机电工程学院,兰州 730070;清华大学天津电子信息研究院,天津 300467;公安部网络安全保卫局,北京100006;清华大学电子工程系,北京 100084;公安部第一研究所,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]杨婉霞;陈帅;管磊;杨忠良-.宋词自动生成的信息隐藏算法)[J].信息网络安全,2022(07):46-55
A类：
格律模板,stega
B类：
宋词,自动生成,文本隐写,隐蔽性,句法,BERT,Bidirectional,Encoder,Representations,from,Transformers,词嵌入,嵌入结合,Attention,Seq2Seq,模型生成,生成模型,换部,词向量,向量空间,句子,连贯性,互信息,选词,语句,嵌入率,Ci,文本信息隐藏
AB值：
0.430506
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