一个自然语言水印嵌入安全性评估方案(3)
信息。最终，提取者试图从攻击后的媒体中提取完整的水印以证明版权归属。
我们的自然语言水印的通信模型如图1所示。嵌入者通常是一个持有版权的发行者，他将水印嵌入到载体文本从而生成水印文本。攻击者可能是一个想移除或修改水印的盗版者，他使用各种可能的手段污染水印文本。最后，提取者可能是一个法官，试图从污染文本中提取水印作为法庭的呈堂证供。
与文本隐写不同，在自然语言水印领域中，载体文本本身通常比水印更有价值。所以在嵌入过程中须保持载体文本的含义和风格。对于攻击者来说亦然，一个严重污染到无法识别其含义的文本也是无价值的。因此，嵌入者和攻击者双方都被限制只能引入较小的失真。
图1自然语言水印协议通信模型
3 预备知识
在这篇文章中，我们用到计算不可区分这个概念。Goldreich在他的著作中对可忽略函数和计算不可区分做了如下的定义[10]：
定义1可忽略函数：如果对任一多项式
，存在N，当n>N时满足
，存在N，当n>N时满足
则称函数
是可忽略不计的。
是可忽略不计的。
(责任编辑：adminadmin2008)
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