基于网络文本语义的信息隐藏方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61472092
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    86.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0206.信息安全
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The existing text steganography method is facing huge security threats and challenges, and thus there is an urgent need to find new effective method to solve these problems. As the main carriers of information dissemination in modern society, network text has many beneficial features and advantages for information hiding. So, research on network text steganography has important theoretical and practical significance. This project innovatively uses the many features of network text to study a novel information hiding method based on semantemes of network text. The main research contents of this project include: (1) We'll try to study the construction and organization strategy, mechanism and approach of the thesaurus for the use of information hiding based on the semantemes of texts, so as to establish the thesaurus for the use of efficient information hiding; (2) In order to improve the secrecy, robustness and capacity of text information hiding, we'll firstly try to study the effective synonym replace mechanism and algorithm for network text, and then to explore the new information hiding method based on the characteristics of network text; (3) To explore an effective evaluation model and method for semantic information hiding of network text, and then the improvement and perfection of the method proposed in this project will be put forward; (4) We'll finally do experimental study, so as to lay the foundation of the practical application of the research results generated by the proposed project. Our project will find out a novel and effective way for information hiding based on network text. The proposed project will also provide theoretical support for secret communication and copyright protection of network text production based on the semantic of network text, and thus enhance the research and application level of our country in related fields. The work done in this project will also enrich and develop the theory and technology system of information hiding area.
现有文本信息隐藏方法正面临巨大安全威胁和挑战,迫切需要寻找有效的新方法。作为当代信息传播的主要载体,网络文本具有诸多有利于信息隐藏的特点和优势,网络文本信息隐藏的研究具有重要的理论和实际意义。项目创新性地利用网络文本的诸多特征,研究基于网络文本语义的信息隐藏新方法,即:(1)研究面向文本语义信息隐藏的同义词库构建及组织的策略、机制和方法,建立面向高效信息隐藏的同义词库;(2)研究有效的网络文本同义词替换机制和算法,探索基于网络文本特征的信息隐藏新方法,提高信息隐藏的隐秘性、鲁棒性及容量;(3)探索网络文本语义信息隐藏的有效测评模型和方法,改进和完善项目所提出的方法;(4)开展实验研究,为项目成果的实际应用奠定基础。项目将为网络文本信息隐藏探索一种有效的新思路,为基于网络文本语义的秘密通信和网络文本知识产权保护提供理论支撑,提升我国相关领域研究和应用水平,丰富和发展信息隐藏理论技术体系。

结项摘要

顺应新时代网络应用的广泛普及,以项目申请书为基础,在对项目研究内容进行了具体化的前提下,本项目主要开展的研究工作有以下几点:(1)网络大数据环境下的文本信息隐藏方法研究,具体包括:设计了基于网络大数据的信息隐藏模型;建立了最优隐藏载体与秘密消息的关系模型;设计并实现了网络大数据环境下的信息隐藏系统。(2)随着社会经济的繁荣,古诗词爱好者越来越多,大量的业余爱好者将他们自己的作品发布在社交网络上,这为古诗词作为隐藏载体提供了一个极好的网络环境。基于此,本项目研究了基于唐诗宋词等格律文本智能生成的无载体信息隐藏方法,具体包括:基于格律文本自动生成的无载体信息隐藏的系统框架与模型;面向信息隐藏的深度神经网络语言模型的构建方法;文本无载体信息隐藏中机密信息编码规则和提取算法。(3)网络空间中所存在的海量的情感文本资源为秘密信息嵌入提供了新渠道,本项目开展了基于网络文本情感计算的信息隐藏方法的探索,取得了较好的效果,相关工作正在继续深入进行,可望在后续研究中取得新的研究结果。为了检验所研究的信息隐藏方法的效果,项目通过实验对所研究算法进行了分析测评。此外,在项目资助下,项目组还开展了基于语音编码的信息隐藏方法以及算法优化方面的研究。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(10)
专利数量(4)
Detection of instantvoice communication steganography using semi-supervised learning
使用半监督学习检测即时语音通信隐写术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    J. Tsinghua Univ.(Sci. & Technol.)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    TU Shanshan;TAO Huaizhou;HUANG Yongfen
  • 通讯作者:
    HUANG Yongfen
Towards building a high-quality microblog-specific Chinese sentiment lexicon
构建高质量微博专用中文情感词典
  • DOI:
    10.1016/j.dss.2016.04.007
  • 发表时间:
    2016-07
  • 期刊:
    Decision Support Systems
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Fangzhao Wu;Yongfeng Huang;Yangqiu Song;Shixia Li
  • 通讯作者:
    Shixia Li
A primal-dual online algorithm for the kappa-server problem on weighted HSTs
加权 HST 上 kappa 服务器问题的原对偶在线算法
  • DOI:
    10.1007/s10878-017-0135-z
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Combinatorial Optimization
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Chen Wenbin;Li Fufang;Wang Jianxiong;Qi Ke;Tang Maobin;Wang Xiuni
  • 通讯作者:
    Wang Xiuni
Co-detecting social spammers and spam messages in microblogging via exploiting social contexts
通过利用社交背景共同检测微博中的社交垃圾邮件发送者和垃圾邮件消息
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2016.03.036
  • 发表时间:
    2016-08
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Fangzhao Wu;Jinyun Shu;Yongfeng Huang;Zhigang Yuan
  • 通讯作者:
    Zhigang Yuan
A multi-granularity fuzzy computing model for sentiment classification of Chinese reviews
中文评论情感分类的多粒度模糊计算模型
  • DOI:
    10.3233/ifs-151853
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Bingkun Wang
  • 通讯作者:
    Bingkun Wang

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其他文献

基于危险理论的入侵检测系统模型(英文)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    广州大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    彭凌西;李福芳;沈玉利;杨进;刘才铭;谢冬青
  • 通讯作者:
    谢冬青
基于危险理论的入侵检测系统模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    广州大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    彭凌西;李福芳;沈玉利;杨进;刘才铭;谢冬青
  • 通讯作者:
    谢冬青
无线传感网节点自适应优化定位研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    微电子学与计算机
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李福芳;罗飞;齐德昱;谢冬青
  • 通讯作者:
    谢冬青
Agent在网格资源管理中的应用研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢冬青;郭四稳;李福芳;胡景林;齐德昱
  • 通讯作者:
    齐德昱

其他文献

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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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