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本发明属于信息安全领域，特别涉及一种基于变分自动编码器的数字媒体保护文本隐写方法，包括构建由编码网络、高斯采样以及解码网络构成的神经网络模型，将文本向量化；利用编码网络分别获取全局关键词和长序列的特征，并融合全局关键词和长序列的特征获取全局特征表示；利用高斯采样对编码网络中的全局特征表示进行高斯采样；利用解码网络对高斯采样的采样结果进行解码，获取文本的条件概率分布；选择条件概率最大的K个词，使用哈夫曼编码来选择同秘密比特流相对应的一个单词，完成文件的隐写；本发明不仅能够生成长而多样的隐写文本，使得隐写文本能携带更多的秘密信息，而且实现自然语言和隐写文本视觉不可区分、统计不可区分和语义不可区分。
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