基于AdaBoost的文本隐写分析

• 作者: 朱中梁 沈蕾 燕继坤 眭新光
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐写分析 文本 统计特征量 AdaBoost
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 技术报告
• 页码范围: 136-140,146
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-436x.2007.12.023

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,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱中梁		11	131	7.0	11.0
2	眭新光		5	29	4.0	5.0
3	燕继坤		2	8	1.0	2.0
4	沈蕾		1	7	1.0	1.0