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第1章　绪论1

1.1　信息内容安全概述1

1.2　信息内容安全威胁2

1.3　信息内容安全特点及其与相关学科的联系2

1.4　信息内容安全研究现状3

1.4.1　政府部门主导的项目3

1.4.2　科研院所或公司的项目与产品4

1.5　信息内容安全研究的意义4

1.6　本章小结5

1.7　习题5

第2章　网络信息内容的获取6

2.1　互联网信息类型6

2.1.1　网络媒体信息6

2.1.2　网络通信信息8

2.2　网络媒体信息获取原理8

2.2.1　网络媒体信息获取理想流程8

2.2.2　网络媒体信息获取的分类11

2.2.3　网络媒体信息获取的技术难点13

2.3　网络媒体信息获取方法13

2.3.1　需身份认证静态媒体发布信息获取13

2.3.2　内嵌脚本语言片段的动态网页信息获取17

2.3.3　基于浏览器模拟实现网络媒体信息获取20

2.4　网络通信信息获取方案24

2.5　本章小结25

2.6　习题25

第3章　文本信息的特征抽取和选择26

3.1　文本特征的抽取和选择概述26

3.2　语义特征的抽取27

3.2.1　词级别语义特征27

3.2.2　亚词级别语义特征29

3.2.3　语义与语用级别语义特征30

3.2.4　汉语的语义特征抽取30

3.3　特征子集选择31

3.3.1　停用词过滤32

3.3.2　文档频率阈值法33

3.3.3　TF-IDF34

3.3.4　信噪比34

3.3.5　信息增益35

3.3.6　卡方统计36

3.4　特征重构36

3.4.1 词干36

3.4.2　知识库37

3.4.3　潜在语义索引37

3.5 向量生成40

3.5.1　局部系数40

3.5.2　全局系数41

3.5.3　规范化系数41

3.5.4　几种常见的组合方式41

3.6　本章小结42

3.7　习题42

第4章　音频信息特征抽取43

4.1　数字音频技术概述43

4.2　人类的听觉感知44

4.3　音频信号分析和编码47

4.3.1　音频信号的特征分析47

4.3.2　音频信号的数字编码48

4.3.3　数字音频信号的解析48

4.4　音频信息特征抽取49

4.4.1　基于帧的音频特征50

4.4.2　基于片段的音频特征51

4.5　本章小结52

4.6　习题53

第5章　图像信息特征抽取54

5.1　数字图像的表示方法54

5.2　图像颜色特征提取56

5.2.1　颜色直方图特征56

5.2.2　颜色聚合矢量特征59

5.2.3　颜色矩特征60

5.2.4　其他颜色特征61

5.3　图像纹理特征提取61

5.3.1　灰度共生矩阵61

5.3.2　Gabor小波特征62

5.3.3　Tamura特征63

5.3.4　纹理特征64

5.4　其他图像特征64

5.4.1　边缘特征64

5.4.2　轮廓特征65

5.5　本章小结66

5.6　习题66

第6章　信息处理模型和方法67

6.1　文本模式匹配算法67

6.1.1　经典单模式匹配算法67

6.1.2　经典多模式DFSA匹配算法71

6.2　分类算法73

6.2.1　线性分类器74

6.2.2　最近邻分类法75

6.2.3　支持向量机76

6.2.4　传统Bayes分类方法78

6.2.5　向量空间模型法79

6.3　本章小结80

6.4　习题81

第7章　信息过滤82

7.1　信息过滤概述82

7.1.1　信息过滤研究的历史83

7.1.2　信息过滤的分类体系84

7.1.3　信息过滤的应用86

7.1.4　信息过滤的评价86

7.2　内容安全的信息过滤87

7.2.1　信息过滤与其他信息处理的异同87

7.2.2　用户过滤和安全过滤88

7.2.3　现有信息过滤系统及技术90

7.3　基于匹配的文本过滤92

7.3.1　特征字串匹配查全率估算93

7.3.2　准确率估算试验94

7.4　基于邻近类别分类的过滤95

7.5　本章小结96

7.6　习题97

第8章　数字水印98

8.1　数字水印概述98

8.1.1　数字水印的历史98

8.1.2　数字水印的现状99

8.1.3　数字水印分类101

8.1.4　数字水印基本要求102

8.1.5　数字水印的应用领域104

8.1.6　数字水印的发展趋势106

8.2　数字水印理论与模型108

8.2.1　系统数学模型108

8.2.2　数字水印的一般定义108

8.2.3　数字水印的基本特性109

8.2.4　数字水印与密码学的区别110

8.3　数字音频水印技术113

8.3.1　数字音频水印算法113

8.3.2　数字音频水印攻击114

8.3.3　数字音频水印算法评价准则116

8.4　数字图像水印技术116

8.4.1　数字图像水印算法116

8.4.2　数字图像水印攻击119

8.4.3　数字图像水印评价准则121

8.5　数字视频水印技术123

8.5.1　数字视频水印算法123

8.5.2　数字视频水印攻击126

8.5.3　数字视频水印技术的特殊要求127

8.6　一种基于DCT视频水印的改进算法128

8.6.1　算法模型介绍128

8.6.2　算法基本思想129

8.6.3　嵌入算法步骤129

8.6.4　提取算法步骤130

8.6.5　仿真试验分析131

8.7　本章小结136

8.8　习题136

第9章　网络舆情监测与预警系统137

9.1 舆情系统的背景和应用范围137

9.1.1　现状137

9.1.2　舆情系统的发展趋势139

9.1.3　舆情系统的应用142

9.2　舆情系统的功能分解143

9.2.1　技术发展背景143

9.2.2　高仿真网络信息深度提取148

9.2.3　高性能信息自动提取机器人技术149

9.2.4　基于语义的海量文本特征快速提取与分类150

9.2.5　多媒体群件理解技术151

9.2.6　非结构信息自组织聚合表达152

9.2.7　非结构信息数据挖掘技术153

9.3　互联网论坛信息分析154

9.3.1 面向互联网论坛的定点网站深入挖掘机制155

9.3.2　异构数据归一化存储与目标站点热点查询156

9.3.3　监控目标热点自动发现功能156

9.4　本章小结157

9.5 习题157

参考文献158