拉维·甘尼桑;阿兰·谢尔曼。 语言识别的统计技术：密码分析学家介绍和指南。 （英语） Zbl 0833.94012 密码术 17，第4号，321-366（1993）. 摘要：我们解释了如何应用统计技术来解决密码分析和其他领域中出现的几个语言识别问题。语言识别在密码分析中很重要，因为除其他应用外，仅从密文对任何密码系统进行彻底的密钥搜索都需要进行识别有效明文的测试。本指南是为密码分析学家编写的，作为马尔可夫链统计推断的介绍，对其他人也有帮助。将语言建模为有限平稳马尔可夫过程，我们将模式识别的统计模型应用于语言识别。在这个框架内，我们考虑了四个定义明确的语言识别问题：1）识别已知语言，2）将已知语言与均匀噪声区分开来，3）将未知的0阶噪声与未知的1阶语言区分开来，以及4）检测非均匀的未知语言。对于第二个问题，我们基于Neyman-Pearson引理给出了一个最有力的检验。对于其他问题，通常没有统一最强大的测试，我们给出似然比测试。我们还讨论了chi-squared检验统计量（X^2）和符合IC指数。此外，我们指出了统计学和模式匹配文献中的有用工作，以进一步阅读这些基本问题和测试统计。 引用于1文件 MSC公司： 94A60型 密码学 62-01 与统计有关的介绍性说明（教科书、辅导论文等） 94-01 与信息与传播理论相关的介绍性说明（教科书、教程论文等） 68吨10 模式识别、语音识别 60J20型 马尔可夫链和离散时间马尔可夫过程在一般状态空间（社会流动、学习理论、工业过程等）上的应用 关键词：密码分析;统计推断;马尔可夫链;马尔可夫过程;统计模型;模式识别;语言识别;内曼-皮尔逊;似然比检验;齐方检验 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛R.Ganesan｝和\textit｛A.T.Sherman｝，密码学17，第4期，321-366页（1993年；Zbl 0839.4012） 全文： 内政部 链接