公开(公告)号：CN110110318B

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN201910058680.5

申请日：2019-01-22

Applicant: 清华大学

Inventor： 黄永峰 ,  杨忠良 ,  王颗 ,  杨震 ,  胡雨婷 ,  武楚涵

IPC: G06F40/279 ,  G06F40/216 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络的文本隐写检测方法及系统，其中，该方法包括：获取词向量矩阵，根据词向量矩阵将待检测文本转化为输入词向量序列；将输入词向量序列输入到预先构建的循环神经网络模型中，生成表示待检测文本词语间相关关系的特征向量；通过分类器对特征向量进行分类，判断待检测文本是否包含隐藏信息；若待检测文本包含隐藏信息，则根据不同嵌入率下隐写文本特征向量的区别估计待检测文本的信息嵌入率。该方法将循环神经网络运用到文本隐写检测中，能有效鉴别文本载体是否含有隐藏信息，并根据抽取特征的统计分布准确估计隐藏信息的容量。

公开(公告)号：CN110110318A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201910058680.5

申请日：2019-01-22

Applicant: 清华大学

Inventor： 黄永峰 ,  杨忠良 ,  王颗 ,  杨震 ,  胡雨婷 ,  武楚涵

IPC: G06F17/27 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络的文本隐写检测方法及系统，其中，该方法包括：获取词向量矩阵，根据词向量矩阵将待检测文本转化为输入词向量序列；将输入词向量序列输入到预先构建的循环神经网络模型中，生成表示待检测文本词语间相关关系的特征向量；通过分类器对特征向量进行分类，判断待检测文本是否包含隐藏信息；若待检测文本包含隐藏信息，则根据不同嵌入率下隐写文本特征向量的区别估计待检测文本的信息嵌入率。该方法将循环神经网络运用到文本隐写检测中，能有效鉴别文本载体是否含有隐藏信息，并根据抽取特征的统计分布准确估计隐藏信息的容量。