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一种N阶Markov链模型的隐写直觉模糊集距离安全性评价方法

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本发明公开了一种N阶Markov链模型的隐写直觉模糊集距离安全性评价方法，其对隐写系统中的载体数据及载密数据进行n阶Markov链建模，根据隐写通信过程的模糊不确定性，采用直觉模糊集距离，提出了隐写系统直觉模糊集距离安全性评价指标。进一步，从理论上证明了该安全性指标的有界性、交换性和一致性。仿真实验表明，该安全性指标可以区分不同隐写算法在不同嵌入率下的安全性。而且，随着Markov链模型中n的取值增加，得到对应的隐写安全性评价指标的度量能力随之增强。此外，本发明提出的隐写安全性评价指标与确定模式的隐写安全性指标在相同模型下相比，获得了对隐写隐蔽性更全面的评价。

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公开/公告号CN107481182A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-12-15

原文格式PDF
申请/专利权人井冈山大学;
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申请/专利号CN201710649362.7
发明设计人欧阳春娟;刘昌鑫;
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申请日2017-08-02
分类号G06T1/00(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构11548 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙);
代理人李静
地址 343000 江西省吉安市吉州区大桥西路5号1栋2单元404房
入库时间 2023-06-19 04:03:53

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-01-09

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T1/00 申请日:20170802

实质审查的生效
2017-12-15

公开

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