自然语言水印隐蔽性自动评测方法
自然语言水印隐蔽性自动评测方法
作者：武睿峰　何路　房鼎益
来源：《计算机应用》2013年第12八月十五月儿圆儿歌歌词期
        摘要：对自然语言水印（NLW）隐蔽性评测的缺乏严重影响了该领域技术的发展，为此，结合NLW的特点和语言心理学，以人类对语言释义的速度及难易程度为依据，提出了NLW蛋糕店名字隐蔽性的感知模型和相应的评测方案：从语法错误、搭配错误和语义损失三个方面对隐蔽性进行评测最后，针对四种不同水印技术（基于绝对同义词替换的TLex水印系统、相对同义词替换水印系统、基于句法树的水印系统和中文句法水印系统），一方面利用该方案进行自动评测，另一方面进行置信度为被子尺寸90%的人工评测两种方法得到了相同的结论：基于词汇的NLW技术的隐蔽性优于基于句子的NLW技术，说明该自动评测方法是评测NLW隐蔽性的有效评测方法
        关键词：自然语言水印； 隐蔽性； 自动评测； 自然语言处理； 信息隐藏
        中图分类号： TP309 文献标志码：A
        0引言
        近些年，海量数据在互联网上自由传播，如何保护这些数字作品的版权成为我们面临的巨大挑战个性繁体字网名1993年，夸张句Tirkel引入了水印这一概念，并提出通过将水印不可见地嵌入到音频或图像中来保护它们的版权自然语言水印（Natural Language Watermarking， NLW）是自然语言处理和信息安全的交叉学科，旨在通过对文本片段进行保留语义的变换而将水印嵌入其中[1]
        鲁棒性和隐蔽性是衡量水印技术的两大重要指标我们已对鲁棒性评测进行了深入研究，设计并开发了自动攻击工具[2]隐蔽性要求读者无法在含水印文本中察觉到嵌入其中的水印[1]由于图像和文本的本质区别导致图像水印的感知模型无法应用于自然语言水印隐蔽性的评测，且目前缺乏文本水印隐蔽性的感知模型，因而评测无从下手
        对自然语言水印技术隐蔽性的传统评测方法主要包括主观评测和客观评测由于人良好的阅读感受是隐蔽性的最终目标，因此主观评测更符合隐蔽性要求但是，人对于自然语言的理解和感受存在个体差异，只有大规模的实验才能得到可靠的结果，耗时费力但是若选定适合的感知模型和评测方法，客观评测则能够较好地解决这个问题
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