安全文本隐写理论与方法研究

Text is a widely used information carrier. The steganography methods that takes texts as cover carriers can provide secure techniques and new manners for covert communication, storage and transmission of confidential information. It is significant for the development of information security. The existing text steganographic methods' theoretical foundation is weak, thus they are difficult to resist statistic analysis attacks resulting in low security. This project is therefore motivated to investigate the security estimation of text steganographic methods and the design of secure text steganographic methods. The research contents mainly include: extracting sensitive features to text steganography; constructing the transfer-learning-based security estimation model for text steganography; designing secure text steganographic methods via maintaining statistic characteristics; optimizing the construction of linear codes by using techniques from sparse representation theory to improve embedding efficiency; proposing a secure text steganographic method based on visual attention model with enlarged capacity for securely embedding information. Through the research of this project, the basic theory and approach of steganography will be improved and strengthened, and the research results can be effectively used for covert communications, data protection and many other related applications.

文本是一种广泛使用的信息载体，利用文本作为载体的隐写术为机密信息的隐蔽传输、秘密存储等提供了安全保障和新思路，对信息安全技术的发展具有重要意义。现有的文本隐写方法理论基础薄弱，难以抵抗统计分析的攻击，安全性不高。因此，本课题将重点围绕文本隐写方法的安全性评估以及安全文本隐写方法的设计展开深入研究。主要研究内容包括：挖掘对隐写敏感的统计特征，利用迁移学习机制构建隐写方法安全性评估模型；研究基于统计特征保持的安全文本隐写方法；借鉴稀疏表示理论，优化线性分组码的构造，以提高隐写方法的嵌入效率；研究基于视觉注意模型的文本隐写方法，实现信息的安全嵌入并扩展可安全隐写的容量。通过本课题的研究，将为隐写术领域的研究提供新理论与新方法，其研究成果可广泛应用于隐蔽通信、数据保护等。

本项目针对安全文本隐写方法展开了深入而较全面的研究，并取得了一系列研究成果，对信息安全的发展有重要意义。1）提出了基于词频分布的隐写分析方法，通过从全局和局部提取对隐写敏感的词频统计特征，结合TSVM分类器，提高了针对基于同义词替换隐写文本的检测精度。2）在文本隐写编码方面，从理论上分析了现有同义词隐写编码策略的优缺点，优化了二叉树编码策略，并提出了新的分块编码策略，在保证整体性能的前提下达到了隐写容量和解码错误扩散率的平衡；将同义词替换与矩阵编码相结合，提高了文本隐写的嵌入效率；综合考虑词频因素设计隐写失真函数，利用STC码将秘密信息嵌入到同义词序列中，使得同义词替换引起的失真总和最小，提高抗隐写分析能力。3）为了对抗主流文本隐写分析方法，在特征保持的安全文本隐写领域取得多项重要成果：提出了基于修改标识符的特征保持隐写方法，在获得大嵌入容量的同时保持了OOXML格式文档部件内部和部件间数据的一致性；提出了低失真替换优先的文本隐写方法，使用合适度对同义词替换引起的文本统计特征的改变进行定量分析，并从全局上优先选择对统计特征改变较小的替换操作，减少信息嵌入后的整体失真；提出了基于连续维度的文本隐写方法，通过调整最大连续维度在同义词链表中出现的位置来嵌入信息，以保持同义词的出现频率不变；为了提高隐写容量，进一步提出了保持隐写前后局部词频统计特征不变的隐写方法，有效地抵抗了基于词频分析的检测攻击；提出了基于噪声附加的自适应多元文本隐写方法，通过模拟生成噪声使噪声统计特征保持在正常范围，具备高隐写容量和强抗统计分析的能力。4）为了同时满足大容量和高安全性的需求，构建了以隐写分析技术为评估依据的分级安全隐写模型，并进一步提出了基于游程编码的多文本隐写方法和多数据融合的分级安全文本隐写方法，目的在于降低并约束单一文档或单一类载体数据中统计特征的改变程度，提高了秘密信息的整体安全性。另外，提出了基于汉明码和矩阵编码的文本可逆数字水印，以及可实现文档篡改检测与定位的多重水印方案，推动了文本水印技术的发展。

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