基于AdaBoost的文本隐写分析

TP391; 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,并提出了基于AdaBoost的通用检测算法.抽取文本的5个基本统计特征量为分类特征,对自然文本和载密文本进行有效分类检测.实验证明该算法具有较好的适用性和可靠性....

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Published in通信学报 Vol. 28; no. 12; pp. 136 - 146
Main Authors 眭新光, 沈蕾, 燕继坤, 朱中梁
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 信号盲处理国家重点实验室,四川,成都,610041 2007
Subjects
文本
AdaBoost
隐写分析
统计特征量
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ISSN1000-436X
DOI10.3321/j.issn:1000-436x.2007.12.023

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Summary:TP391; 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,并提出了基于AdaBoost的通用检测算法.抽取文本的5个基本统计特征量为分类特征,对自然文本和载密文本进行有效分类检测.实验证明该算法具有较好的适用性和可靠性.
ISSN:1000-436X
DOI:10.3321/j.issn:1000-436x.2007.12.023