提升文本安全性的二元依存同义词替换隐写算法

本文档深入探讨了"基于二元依存同义词替换隐写算法"的研究，针对自然语言文本信息隐写术中常见的问题——即通过同义词替换方法嵌入秘密信息时，由于候选同义词选择不当可能导致文本语句语法错误或逻辑混淆。传统的同义词替换策略在处理这类问题时存在局限性。 该算法创新之处在于，它首先从WordNet词库中筛选出与目标词词性和语义相近的词语，确保替换后的句子在语义上保持连贯。接着，利用依存句法分析技术，将目标词的同义词与其在句子中的二元依存关系相结合。这种方法能够更精确地捕捉到词语之间的语义关联，而非简单地替换一个孤立的词。然后，通过计算大规模语料库中二元依存关系的向量距离，确定最佳的同义词替换组合，这样可以尽可能地保持原文本的语法结构和语义完整性。 实验结果显示，这个算法生成的隐写文本在嵌入秘密信息后，其文本特征属性保持不变，而且在对抗同义词结对和相对词频统计分析等检测方法时，表现出更高的抵抗能力，从而提高了秘密信息传递的安全性。相比于现有的同义词替换改进算法，这个方法在保证文本质量的同时，显著提升了信息隐藏的隐蔽性和安全性。 本文的研究对于提高文本信息隐写术的实用性和安全性具有重要意义，尤其是在信息安全领域，如密码学、数字水印和防伪技术等方面，有着广泛的应用前景。同时，它也为未来的自然语言处理和信息安全研究提供了新的思路和方法。