基于文字RGB颜色变化的脆弱型文本数字水印技术

给出了一种利用文本字体颜色的变化来进行文本认证的方案。通过提取文字的特征,结合用户密钥和哈希技术,该方案将文本信息和用户信息嵌入到待传输文本中。不需要额外传送文本特征值;接受端通过水印的提取以及特征提取等步骤,可以判断文本的完整性和文本的可信性。进一步的,可以定位文本篡改发生的位置。理论分析和实验结果都表明,对于通常的攻击,如果文字级联长度为m,则该方案检测和定位篡改的概率达到了1-1/(26)m。     

脆弱水印技术在关系数据库保护中的应用研究

利用脆弱水印技术,设计并实现了一个关系型数据库防护系统。该防护系统由水印生成、水印嵌入、水印提取和篡改检测四个模块组成。利用水印技术,对数据库信息进行篡改的判断与定位,篡改的元组或属性借用水印技术可实现恢复。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于一维正态云模型的半脆弱文本水印

根据云模型和人眼视觉系统的特点,给出了一种利用一维正态云模型和文本字体颜色变化的半脆弱性水印方案.通过正向云发生器生成云滴,所有云滴组合产生水印信息,修改文字的颜色值嵌入水印.在提取水印信息时,通过提取字体颜色特征,重构云图来验证.实验结果表明,本算法是一种半脆弱的文本水印.     

抗JPEG压缩的半脆弱水印算法

基于JPEG压缩过程的特性,提出了一种能抵抗JPEG压缩的半脆弱盲检水印算法,并给出了理论论证.该算法利用不重叠图像块的DCT变换系数之间的大小关系,选择图像特征作为水印信息进行嵌入.理论分析和实验结果表明,该算法的水印具有很好的抵抗JPEG压缩的能力,并且对剪切、篡改等恶意攻击有很好的篡改定位能力.     

一种有效的脆弱型文本数字水印技术

给出一种有效的用于文本认证的脆弱型数字水印方案。通过提取文本的分块特征,结合密钥技术,该方案能够有效地检测文本是否被窜改,并能定位窜改发生的位置,从而可达到检验文本完整性的目的。而在作完整性检验时,该方案并不需要其他的辅助性认证数据。实验表明,该方案是一种比较有效的文本认证方案。     

基于混沌和脆弱水印的图像篡改检测算法

针对现有基于脆弱水印方法的不足,提出了一种新的结合混沌系统和脆弱水印的图像篡改检测算法。算法首先利用Arnold cat映射对原始图像进行k次置乱,然后选取置乱图像的最低有效位(LSB)平面作为水印嵌入位置,实际嵌入的水印由Logistic混沌映射产生的随机二进制序列与原始水印异或得到,通过LSB替换算法嵌入。最后对LSB替换后图像进行T-k次的Arnold cat映射得到水印图像。实验结果表明,混沌系统的引入大大增强了脆弱水印的安全性;另外,针对不同种类的攻击,算法具有良好的篡改检测和定位精确性。     

基于文本特征的文本水印算法

基于格式的文本水印算法对格式攻击的鲁棒性比较差,而基于自然语言的文本水印算法相对难以实现,因此提出一种基于词频的文本零水印算法。对文本内容进行分词并计算每个分词的词频,根据设定的词频阈值范围依次提取分词序列作为文本特征,将文本特征、水印和密钥注册于版权保护(IPR)信息库。水印检测可实现盲检测。将该算法用于含有图像等多媒体信息的中英文文档,试验结果证明,该算法对剪切、粘贴、内容顺序颠倒等攻击有较强的鲁棒性。     

基于超混沌加密的半脆弱音频水印算法

提出一个基于超混沌加密的半脆弱音频水印方案。该方案利用超混沌序列对图像水印进行加密,不仅能消除水印图像相邻像素的相关性,而且真正实现了水印图像加密,安全性更高。水印嵌入采用均值量化将加密图像行嵌入到载体音频段的小波包低频分解系数中,建立加密图像行和音频段间的对应关系;检测时通过篡改评估函数对篡改程度度量,实现了音频作品的内容完整性认证。实验结果表明,该方案对常规操作有很强的鲁棒性,对剪切、替换等恶意处理篡改定位精确。     

一种基于脆弱水印的可生存数据库篡改检测机制

提出了一种基于脆弱性数字水印的恶意数据篡改检测机制.首先建立了基于脆弱水印的可生存数据库篡改检测模型,并给出了相关算法.利用脆弱水印对数据篡改的敏感性进行异常检测,并判定入侵的位置和等级,进而提供入侵容忍和控制策略.最后通过原型数据库系统NHSecure对基于脆弱水印的入侵容忍机制进行测试,验证了其有效性和优越性.     

一种基于纠错编码的可逆文本水印算法

针对现有可逆文本水印抗同义词替换攻击鲁棒性不强的缺点,提出一种基于纠错编码的可逆文本水印算法。利用纠错编码方法,对同义词库中同义词的位置进行编码生成同义词词码字,结合同义词替换技术完成水印的嵌入;在提取水印时,利用纠错码的检测纠错功能完成水印的提取,同时实现同义词替换后可还原的可逆文本水印功能。仿真实验表明,算法嵌入的水印具有良好的不可见性和较强的鲁棒性。     

脆弱性数字水印在电子票据防篡改中的应用研究

随着Internet技术的不断成熟,电子商务的应用不断普及,其活动过程中各种电子票据的完整性保护倍受关注。在详细分析和研究了数字水印,特别是脆弱性水印算法、特征和应用领域的基础上,提出一种基于偶校验和最低有效位的脆弱性水印算法,该算法简单清晰,易于编程实现。实验结果表明该算法在不影响宿主图像视觉质量基础上,可精确地检测和定位对图像内容的局部恶意篡改,具有很强的敏感性、稳健性,同时该算法很容易推广到其他数字媒体。     

基于非确定性数学模型的文本数字水印技术的性能分析

文本数字水印是数字水印技术中的一个分支,好的数学模型可以增强水印的鲁棒性和安全性及效率等技术参数.在文本数字水印的应用中,基于非确定性数学模型的水印技术是一个分支,对该技术的性能进行了详细的分析和评估,指出了这种类型的数字水印的优劣和适用范围,为该类数字水印技术的实际应用提供了理论依据.     

基于分形压缩编码的数字水印技术

提出一种利用分形编码方案在图像中嵌入数字水印的方法。对数字图像分别进行传统分形编码和频域分形编码后,通过码书的比较,选择一些R块,将这些块的编码方案更改, 即用次优匹配D块替代最优匹配D块,从而实现数字水印的嵌入。实验证明该方案对图像质量几乎没有影响,在抗模糊、噪声干扰和剪切方面有较好的鲁棒性。     

基于特征聚合与最大熵的文本分类算法

网络信息浩如烟海又纷繁芜杂,从中掌握最有效的信息是信息处理的一大目标,而文本分类是组织和管理数据的有力手段.由于最大熵模型可以综合观察到的各种相关或不相关的概率知识,具有对许多问题的处理都可以达到较好的结果的优势,将最大熵模型引入到中文文本分类的研究中,并通过使用一种特征聚合的算法改进特征选择的有效性.实验表明与Bayes、KNN和SVM这三种性能优越的算法相比,基于最大熵的文本分类算法可取得较之更优的分类精度.     

基于集成合并的文本特征提取方法

文本分类是在给定的分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程.在文本分类中,特征的提取对于分类的结果相当重要.从特征提取这一阶段出发,提出了一个集成合并的特征提取方法,该方法主要集成多种特征提取方法并合并关系密切的特征,并利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类的高准确率,能够求出全局最优方法等优点来对得到的特征向量进行分类评估.实验证明,此种特征提取能够降低分类时间和提高分类的准确率.     

基于概念的中文文本可视化表示机制

为了浏览因特网上日益增多的在线中文文本,本文给出了基于概念的中文文本可视化表示机制,以直观的方式组织和表示文本及文本集,其基本思想是：首先在概念扩充的基础上,进行文本分类,然后,利用本文提出的提出的文本特征抽取方法和摘要方法,获取广西类别、广西、广西正文的标记的信息,通过类别,文本、有选择地浏览文本。     

基于混沌置乱的自适应水印算法

针对现有的迭代混合算法,分析论证了其弱的鲁棒性,进而提出了改进算法：先进行隐藏图像混沌置乱,再进行一次自适应混合。分析和仿真实验都证明了所提出算法在降低隐藏水印可见性的同时,明显提高了其鲁棒性。