立项评审通过 创新训练 520计算机科学技术 社交媒体未定级

随着社交媒体的普及，文本隐写技术在信息隐藏领域的应用日益广泛，同时也带来了潜在的安全风险。本项目旨在开发一种无监督方法，用于检测和分析社交网络文本中的隐写内容。我们的研究聚焦于无监督学习方法，力求在缺乏明确标签数据的情况下，有效识别社交网络文本中的隐写信息。鉴于社交媒体中使用的隐写方法多样且不断演变，传统的针对特定隐写算法的检测方法往往难以应对。我们的无监督方法通过学习正常文本的特征，能够灵活地识别各种未知隐写方法产生的异常文本，而不局限于特定的隐写技术。这种方法的优势在于其适应性和通用性，能够为社交网络中不断变化的隐写威胁提供更有效的检测手段。