王利鑫， 耿煥同， 孫 凱， 張 茜

(南京信息工程大學(xué)計算機與軟件學(xué)院，江蘇南京210044)

0 引 言

信息的生產(chǎn)、存儲、獲取、共享以及傳播已越來越方便，但與此同時，信息泄密隨著信息化程度的提高而日益加劇。近年來，各級黨政機關(guān)門戶網(wǎng)站普及的同時，非法披露國家秘密信息事件呈上升趨勢，在泄密事件中所占比例也迅速攀升，信息公開的同時導(dǎo)致了信息的泄密[1]。在各種信息安全威脅所造成的損失中，企業(yè)和政府機構(gòu)因重要信息被泄密所造成的損失排第一位。所以，信息泄密檢測已成為一項十分艱巨而重要的任務(wù)。目前針對各級黨政機關(guān)網(wǎng)站的信息泄密檢測主要采用人工檢測方式，效率低、安全性差。主要原因有3點：一是網(wǎng)絡(luò)信息量大。工作人員需訪問大量網(wǎng)頁，下載大量文檔逐一查看比較，通過人工判斷是否存在涉密信息。二是泄密程度存在差異。泄密一般可分為全文與部分泄密。全文泄密檢測相對容易，部分泄密的檢測則難度高、工作量大。原因是泄密部分可能是涉密原文的部分段落，或是調(diào)整順序的段落，或是調(diào)整語序的段落，或是對某些段落的合并、擴充、壓縮等情況，更有甚者僅僅為涉密原文的某些語句。工作人員在檢測時需逐段逐句的進行比較并定位疑似泄密信息，否則會出現(xiàn)漏檢。三是安全性差，易造成二次泄密。由于人工檢測需查看涉密文件，為信息的泄密多了一份可能與危險。針對以上問題，提出了一種基于自然語言處理的文本泄密自動檢測技術(shù)，實驗結(jié)果證明該方法是有效可行的。

1 相關(guān)技術(shù)

1.1 Web信息抽取技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)是巨大的數(shù)據(jù)庫，同時也是信息泄密的重要渠道，從Internet或Intranet上獲取信息，查看其是否含有涉密信息。目前人們主要通過人為打開網(wǎng)頁或下載相關(guān)文檔進行逐一查閱，費時費力，效率低。利用Web信息抽取技術(shù)[2](web information extraction)，就是從Web頁面中所包含的無結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化的信息中識別用戶所感興趣的信息數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)和語義更加清晰的數(shù)據(jù)格式。論文仍采用原先提出的一種基于視覺分塊的Web信息抽取方法[3]，自動抽取相關(guān)網(wǎng)站的信息。

在此基礎(chǔ)上，又對具體網(wǎng)頁進行深層抽取，即對某一具體網(wǎng)頁的文本內(nèi)容進行抽取。首先獲得初次抽取的網(wǎng)頁的網(wǎng)址集合，然后分析某具體網(wǎng)頁源文件，最后采用基于正則表達式的方法自動將網(wǎng)頁中的文本內(nèi)容抽取出來，將此文本內(nèi)容用作泄密檢測的數(shù)據(jù)來源。

1.2 中文分詞與文本加密技術(shù)

中文分詞是漢語自然語言處理的第一步，也是最重要的環(huán)節(jié)。在中文信息處理中，信息檢索、抽取、Web文本挖掘、文本分類等都主要以中文分詞為基礎(chǔ)。文中主要是利用中文分詞技術(shù)，對文本進行分詞，在分詞的基礎(chǔ)上，去除停用詞，為相似度計算做好準(zhǔn)備。

由于泄密檢測的涉密文件，為防止其二次泄密，需對涉密文本進行加密；且保證加密過程不可逆，確保無法從加密后密文再得到明文，這樣就很好地保證了涉密文件在泄密檢測中的安全性。著名的MD5算法可以很好地滿足加密要求。MD5算法[4]是由美國教授RonaldRivest于1992年對MD4做改進的基礎(chǔ)上提出的HASH算法，就是把一個任意長度的字節(jié)串變換成一定長的大整數(shù)，并且是不可逆的字符串變換算法。

論文是利用MD5較好的安全性、不可逆性，對分詞后的文本逐個詞加密，每個不同的詞加密后得到唯一的MD5信息摘要，相同的詞必得到相同的信息摘要，這樣保證加密后不影響比較結(jié)果。

2 主要流程與算法

2.1 相似度比較算法

相似度定義：A與B之間的相似度一方面與它們的共性相關(guān)，共性越多，相似度越高；另一方面與它們的區(qū)別相關(guān)，區(qū)別越大，相似度越低；當(dāng)A與B完全相同時，相似度達到最大值。對于文本相似度的度量一般將其定義在[0，1]范圍內(nèi)，0值最小，表示完全不相似，1值最大，表示兩者相同。

計算文本的相似度算法主要有基于馬爾科夫模型[5]、基于屬性輪[6]、基于語義理解[7-9]、基于向量空間模型[10-13]等幾種經(jīng)典的算法。論文采用的是基于向量空間模型的文本相似度算法。

向量空間模型(vector space model，VSM)是近年來使用較多且效果較好的一種模型。在VSM中，將文本看作由相互獨立的詞條組(T1，T2，…，Tn)構(gòu)成，對于每個詞條Ti，統(tǒng)計其個數(shù)，計算其詞頻，得到i詞條在整個文本中所占的權(quán)重Wi，文本間的相似度就可以轉(zhuǎn)化為向量之間夾角的余弦值來表示，夾角越小，表示越相似，對應(yīng)的相似度值(余弦值)也就越大。需比較的兩篇文檔為P1，P2，相似度計算公式如下

2.2 基于自然段落的相似度計算

(1)對待比較的文檔P1與P2進行自然分段，對每段進行分詞、去除停用詞等預(yù)處理，并計算每段中詞的權(quán)重；

(2)設(shè)定一個閾值(論文中設(shè)為0.5)，將待檢測的文檔P1的段落P1i(i為P1的段落數(shù))與P2中的所有自然段利用式(1)計算相似度Sim，當(dāng)Sim大于設(shè)定的閾值時，則記錄P2的段落數(shù)以及對應(yīng)的相似度值，否則跳到步驟3；

(3)重復(fù)步驟2，直至P1中所有的段落與P2中的段落比較完成；

(4)統(tǒng)計記錄的段落數(shù)，并進行標(biāo)記，得到相似段落；

2.3 工作流程與步驟

泄密檢測系統(tǒng)主要有4方面工作：一是文本信息源的獲取(信息抽取)，二是文本信息預(yù)處理(中文分詞、文本加密等)，三是相似度計算，四是基于自然段落的相似度計算。其模型與流程如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)模型與流程

(1)對涉密文本A預(yù)處理，包括：中文分詞、MD5加密得到每個詞的密文，并計算每個密文的權(quán)重Wi(i為某詞條)；

(2)提供需檢測的網(wǎng)站網(wǎng)址，利用基于視覺分塊的Web信息抽取方法，得到一組列表網(wǎng)頁的網(wǎng)址集合H；

(3)在步驟2的基礎(chǔ)上，獲得網(wǎng)址Hj，分析該網(wǎng)頁的源文件，自動獲取網(wǎng)頁中文本內(nèi)容Bj(j為某網(wǎng)頁)；

(4)對步驟3中獲取的文本內(nèi)容進行預(yù)處理，包括：中文分詞、MD5加密得到第j篇文本分詞后每個詞的密文，計算每個密文的權(quán)重Wk(k為某詞條)；

(5)利用式(1)，計算文本A與文本Bi的段落相似度Sim；

(6)重復(fù)步驟(3～5)，得到文本A與文本集合B的相似度集合AllSim；

(7)根據(jù)設(shè)定的閾值，當(dāng)AllSimj>0.5時，則認為第j網(wǎng)頁泄密；否則進入步驟8；

(8)為了防止漏檢，對涉密文本A與待檢測的網(wǎng)頁文本Bm(AllSimm<0.5)進行自然分段，采用基于自然段落的相似度比較方法，計算段落間的相似度，當(dāng)相似度值大于閾值時，則認為段落相似；

(9)重復(fù)步驟8，直至所有小于閾值的文本比較完成，得到相似段落；

3 實驗與分析

為了驗證方法的可行性以及算法的正確性，設(shè)計了一篇文檔test1.txt，由南京信息工程大學(xué)網(wǎng)站信息公告的最近50篇公告中的30篇內(nèi)容組成，其中包括整段復(fù)制、部分段落復(fù)制、調(diào)換段落中語句順序、調(diào)換段落順序、對某些段落擴充或者壓縮等多種情況，從而達到驗證的目的。圖2為文檔與50篇信息公告初次比較的效果，粒度較大。所顯示的網(wǎng)頁為南京信息工程大學(xué)信息公告第24篇，與test1.txt相似度為0.96121，大于設(shè)定閾值0.5，直接判定該網(wǎng)頁泄密。系統(tǒng)能定位到該網(wǎng)頁，方面工作人員查看以及做好泄密報告。其中“B59CE2C0BB5 AAA86AB8B87C4EEA5EA79”為某一字符串加密后的密文，“【】”為分隔符，“0.00299”是其在文中所占的權(quán)重。

圖2 初次比較結(jié)果

對于相似度值小于閾值的網(wǎng)頁，也有可能存在泄密的信息。為了防止漏檢，需對其進一步的檢測。圖3是根據(jù)初次比較結(jié)果，細化比較粒度，采用基于自然段落的相似度比較算法進行檢測，設(shè)定閾值為0.5。為了顯示比較的效果，所以將涉密文件以明文來顯示。

圖3 基于段落相似度比較

圖3中，左側(cè)文檔1為涉密文本的某些段落，右側(cè)文檔2為某網(wǎng)頁文本內(nèi)容。可以看出，文檔1的第1段與文檔2的第6段相似，相似度為0.9214，段落中語句順序有調(diào)整；文檔1的第2段與文檔2的第3段相似，相似度為0.88177，區(qū)別在于少部分修飾的詞語；文檔1的第3段與文檔2的第4段相似，相似度為0.68096，其主要摘取了文檔2的部分語句；同樣，文檔1的第4段與文檔2的第7段內(nèi)容相似，相似度為0.92097，其主要是調(diào)整了部分語序以及摘取了部分語句。

從以上實驗可以看出，粗粒度比較只能計算出整體相似度，易出現(xiàn)漏檢的可能。采用基于自然段落的相似度檢測方法后，細化了比較的粒度，能定位到具體泄密的段落，而且無須考慮段落的順序，段落語句順序的調(diào)整，段落的擴充或者壓縮等情況，能有效的檢測出信息泄密。

基于自然段落的相似度比較主要有以下3種情況，如圖4所示：假定涉密段落為P1，待檢測的段落為P2。

(1)P1≈P2：P1與P2中內(nèi)容大小相當(dāng)(如圖4中A情況所示)；

(2)P1>P2：P1的內(nèi)容遠大于P2中涉密的內(nèi)容，其中P2的內(nèi)容僅僅是P1中的一小部分(如圖4中B情況的紅色部分)；

圖4 段落相似度比較3種情況

(3)P1

在設(shè)定的閾值(論文中設(shè)為0.5)前提下，對于情況1，目前的算法能較好的計算其相似度并定位相應(yīng)的疑似相似段落，對于情況2與情況3，由于基于VSM的相似度算法是利用詞頻統(tǒng)計來計算的，所以會出現(xiàn)漏檢問題，即存在涉密的內(nèi)容，但是由于計算所得的相似度值遠遠小于閾值而無法檢測出泄密的內(nèi)容。

針對情況2與情況3，論文提出兩種解決方案。一是調(diào)整相似度閾值，即根據(jù)檢測粒度的需要，將相似度閾值調(diào)小，從而提高檢測的查全率，這種方法的局限在于要不斷的調(diào)整閾值大小，而且易出現(xiàn)誤檢的可能。二是繼續(xù)細化比較粒度，即段落的分塊。對于大段落，將一定字?jǐn)?shù)分為一塊，然后與之比較得到相似的塊，這樣細化了段落，但同樣存在問題，即塊的大小確定為多大合適，另外一旦分塊，易出現(xiàn)將涉密信息分塊，導(dǎo)致漏檢。

針對以上問題，論文又提出采用基于語句的相似度檢測的方法。即在段落的基礎(chǔ)上，根據(jù)段落中標(biāo)點符號(主要是句號)對段落進一步細化，然后采用相似度計算方法，得到疑似的句子，效果如圖5所示。段落中的語句順序有所改變，部分詞語有所增刪，但不影響比較效果。算法步驟如下：

(1)對待比較的段落Para1與Para2根據(jù)句號來分句，然后對每句進行分詞、去除停用詞等預(yù)處理，并計算每句話中詞的權(quán)重；

(2)設(shè)定一個閾值(論文設(shè)為0.5)，將Para1的句子Si(i為句子數(shù))與Para2中的所有句子利用式(1)計算相似度Simi，當(dāng)Simi大于設(shè)定的閾值時，則記錄Para2的語句數(shù)以及對應(yīng)的相似度值，否則跳到步驟3；

(3)重復(fù)步驟2，直至Para1中所有的句子與Para2中的句子比較完成；

(4)統(tǒng)計記錄的語句數(shù)，并進行標(biāo)記，得到相似語句；

圖5 基于語句的相似度計算

最后，對3種方法進行了性能比較，主要考慮查全率、查準(zhǔn)率以及檢測耗時3方面因素。比較效果如表1所示。

表1 3種方法性能比較

從表1可以看出，采用自然語言處理技術(shù)對文本進行泄密檢測，效率高，50篇檢測僅需8.4s，每篇耗時僅0.168s，采用段落和語句檢測耗時也在2s以內(nèi)。同時，采用段落和語句的比較后，在保證查準(zhǔn)率的前提下，大大提高了查全率。

4 結(jié)束語

針對目前文本泄密檢測采用人工方式檢測，效率低、易泄密等問題，論文提出了一種基于自然語言處理技術(shù)的文本泄密自動檢測方法。采用基于相似度比較方法，檢測文本是否泄密。為了防止漏檢與誤檢，設(shè)計了一種基于自然段落和語句的相似度比較算法，實驗表明該方法是可行的。

從待檢測的文本信息源的獲取、信息加密、相似度比較到最后疑似泄密段落的定位都是自動的，并且改變以往人工一對一的比較方式，實現(xiàn)了一對多的比較，改變傳統(tǒng)的明文比較，在加密后對密文進行比較。該方法具有效率高，安全系數(shù)高，人工參與少等優(yōu)點。但不能完全替代人工檢測，一是會存在誤差，二是畢竟泄密是很嚴(yán)重的事，最后需要人的判定，但作為一種輔助的信息泄密檢測技術(shù)，該方法能達到較好的效果。從完全人工的檢測到現(xiàn)在只需人工最后的判定，一定程度上減輕了人的工作量與負擔(dān)。

目前仍存在值得改進的地方，如對文本的預(yù)處理，沒有考慮同義詞問題，通過同義詞轉(zhuǎn)化，能提高相似度比較的精確度等，這將是下一步需要解決的問題。

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