信息隐藏是网络时代信息安全领域兴起的一个研究热点,在版权保护、隐蔽通信等许多方面有着非常广阔的应用前景。信息隐藏的两个主要技术分支是数字水印和信息伪装。数字水印以版权保护为基本应用点,已得到深入的研究和广泛的应用,并逐渐走向产业化。信息伪装以隐蔽通信为应用背景,通过隐藏秘密消息的存在性来保证通信的安全性。信息隐藏被用来保护信息安全的同时,也可能被用来传送一些有害信息。如何过滤或者截获这些有害信息就成为信息隐藏的对立面——隐写分析的任务。同时,作为信息隐藏的有益补充,隐写分析可以为设计更好的信息隐藏算法提供指导意义。本文主要针对文本中的信息隐藏技术和方法进行研究,并在此基础上对文本隐藏信息的检测和提取进行了深入剖析和研究。本文在学术上紧跟信息隐藏和隐写分析的研究前沿,应用上与用户实际需求相贴近。文章在分析文本结构、冗余特性的基础上,指出文本信息隐藏的可行性和一般方法,并针对现有的文本信息隐藏算法的不足,提出了几种新的或者改进的文本隐藏方法。在讨论隐藏信息检测的应用问题时,文章从实际网络环境的角度指出需要对前端高速数据进行过滤,并提出了一种基于SBF的大规模网络数据过滤技术。对于核心的隐藏信息检测,文章通过剖析现有的文本信息隐藏算法和软件并在参考国际先进思想的基础上,提出多种有效的文本隐写分析方法。另外,文章对隐藏信息的提取进行了有益的探索,并针对某些简单隐藏算法的分析,研究了相应信息提取的方法,通过对实验数据和实际网络数据的验证,证明了这种探索的价值。本文的主要创新点有：1.提出了一种新的基于超文本的信息隐藏方法。通过分析超文本协议,发现超文本对标记字符的大小写并不敏感。根据这一特点,本文提出了通过修改超文本标记字符大小写状态来隐藏消息的方法。2.提出了基于IP地址的信息隐藏方法。当前基于网络协议的信息隐藏方法大部分是利用网络协议中预留或者可选字段来实现消息的嵌入,这样虽然能达到隐藏的目的,但是安全系数比较低,容易通过对网络设备的某些设置和对网络数据流的分析进行攻击。本文提出了修改网络设备不可更改和过滤的IP地址等数据段来隐藏消息,使得隐藏信息的安全性有较大程度的提高。3.针对隐藏信息检测与提取的实际应用,研究了网络前端数据的过滤问题,设计了一种基于SBF(Separated Bloom Filter)的硬件多模式匹配方法,仿真和分析表明,该算法具有较好的匹配性能。4.针对多种信息隐藏算法,剖析了算法的标志特征,并提出了针对性的检测方法。5.针对基于语义的信息隐藏方法,提出了五种统计特征检测方法。文章通过对自然文本的统计建模和特征分析,指出了隐藏消息可能会改变文本的某些特征,并根据这些特征设计了相应的检测方法。实验表明,本文提出的方法对于某些隐藏算法具有较好的有效性和可靠性。6.提出了基于SVM(Support Vector Machines)的文本隐藏信息盲检测法。本文通过提取文本的多个特征建立SVM分类器,在对小样本实验数据进行训练后可以对文本进行检测。实验表明,在综合了多个特征后,检测效果明显优于利用单一特征量检测的效果。7.在隐藏信息的提取方面进行了探索性的研究工作,针对字典法容量估计的问题提出了一种估计算法,实验表明,该算法具有很高的精确度。文章在技术层面进行探讨的同时,也通过一定的实验仿真和现场试验验证了本文思路、方法的有效性和可靠性。文章最后对本文工作进行了总结,并对当前文本信息隐藏和隐写分析存在的问题进行了分析,指出了将来的研究方向。