| 基于支持向量机的文本隐写分析 |
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| 引用本文： | 眭新光,罗慧,朱中梁. 基于支持向量机的文本隐写分析[J]. 计算机工程, 2009, 35(6): 188-191 |
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| 作者姓名： | 眭新光 罗慧 朱中梁 |
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| 作者单位： | 信号盲处理国家重点实验室,成都,610041;信号盲处理国家重点实验室,成都,610041;信号盲处理国家重点实验室,成都,610041 |
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| 摘 要： | 通过对自然文本统计模型和特性的分析，指出隐藏消息后可能对文本统计特性带来的变化，提出基子支持向量机的通用检测算法。将文本的5个基本统计特征量作为分类特征向量，采用支持向量机对自然文本和载密文本进行有效分类检测。实验结果证明，该算法具有较好的适用性和可靠性。
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| 关 键 词： | 隐写分析 文本 支持向量机 |
| 修稿时间： | |
Text Steganalysis Based on Support Vector Machine |
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| SUI Xin-guang,LUO Hui,ZHU Zhong-liang. Text Steganalysis Based on Support Vector Machine[J]. Computer Engineering, 2009, 35(6): 188-191 |
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| Authors: | SUI Xin-guang LUO Hui ZHU Zhong-liang |
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| Affiliation: | National Key Lab of Blind Signals Processing;Chengdu 610041 |
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| Abstract: | This paper studies the statistical models of natural texts, and points out that embedding messages in texts may change the features of them by analyzing the statistical features. Based on these changing, a blind detecting method is designed using Support Vector Machine(SVM). It extracts five basic parameters of texts as distinguished feature vectors to discriminate natural texts and stego-texts effectively using SVM. Experimental results show the high accuracy and reliability of the method. |
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| Keywords: | steganalysis text Support Vector Machine(SVM) |
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