申请/专利权人：福建师范大学

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117786629A

主分类号：G06F21/16

分类号：G06F21/16;G06F40/247;G06F40/284;G06F40/166

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开基于同义词生成及哈希运算的文本水印方法，针对每个单句找出关键词。判断关键词相邻位置的单词的词性是否在词性排除列表；如果是，则选择句中与关键词存在最高语法依赖关系的单词作为相关词，生成相关词同义词候选集；否则，以相邻词作为相关词生成同义词候选集；使用随机数生成方法生成数值r作为索引从同义词候选集中选择同义词替换相关词。将关键词和被选中的同义词进行拼接并执行hash运算，再对4求余得到的数值转换成第一二进制编码。找到可疑文本的关键词和相关词，采用相同方法计算第二二进制编码。将第二二进制编码与第一二进制编码进行比对，计算比特错误率；当错误率小于阈值则声明对可疑文本的所有权。本发明便于提取多比特水印信息。

主权项：1.基于同义词生成及哈希运算的文本水印方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤S1：针对文本中的第i个单句Seni找出关键词wsj；wsj表示单句Seni的第j个单词；步骤S2：判断关键词wsj的相邻位置的单词wsj+1的词性是否为词性排除列表中的一员。若不是，则pos＝j+1；否则，选择Seni中与关键词wsj存在最强语法依赖关系的关联单词wsx，令pos＝x；其中，wsx为最高蕴含得分的关联单词；x为关联单词wsx的位置；步骤S3:针对选中的单词wspos，使用预训练的填充模型来生成水印集的候选得到同义词集合can_w；步骤S4:采用随机数生成方法生成一个小于等于候选集长度v的数值r；从候选集中选择以r为索引的同义词wcr，用于替换选中的相关词wspos，得到含有“水印”的文本T’；步骤S5：针对T’中的各个单句Seni’的关键词wsj及新的相关词wcr进行拼接后执行哈希计算，将得到的哈希值与4进行求余并转换得到第一二进制编码，将第一二进制编码追加在单句Seni’的末尾得到含有“水印”及哈希值的文本T”；步骤S6：获取可疑文本Tsus找出的第i个可疑单句Sensus_i中的关键词及相关词，进行相同的哈希及求余计算，得到对应于Sensus_i的第二二进制编码；步骤S7：将第二二进制编码与第一二进制编码进行比对，计算比特错误率；当比特错误率小于阈值ε时，则声明对该可疑文本的所有权。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福建师范大学 基于同义词生成及哈希运算的文本水印方法

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