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知识图谱隐写：RDF三元组中的零宽字符注入
一、引言
1.1 研究背景
1.2 研究目的
1.3 研究意义
1.4 研究方法
二、知识图谱基础
2.1 知识图谱的定义与发展历程
2.2 知识表示方法
2.2.1 一阶谓词逻辑
2.2.2 产生式规则
2.2.3 语义网络
2.2.4 框架表示法
2.2.5 资源描述框架（RDF）
2.3 知识获取技术
2.3.1 人工构建
2.3.2 半自动构建
2.3.3 自动构建
2.4 知识融合技术
2.4.1 实体对齐
2.4.2 属性融合
2.5 知识图谱的应用领域
2.5.1 智能搜索
2.5.2 智能问答
2.5.3 推荐系统
2.5.4 金融风控
2.5.5 医疗保健
三、隐写术原理
3.1 基本概念与历史沿革
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注入
2025年06月21日
第 1 页 共 42 页

13.2 研究成果

13.3 实际价值

13.4 技术展望

13.5 总结语

知识图谱隐写：RDF三元组中的零宽字符注入

一、引言

1.1 研究背景

知识图谱作为人工智能领域的关键技术，正广泛应用于语义搜索、智能问答、推荐系统等场景。其以结构化方式表示实体间关系

的特性，使其成为信息整合与知识管理的重要工具。然而，随着知识图谱的普及，其安全性与隐私保护问题日益凸显。隐写术作

为信息隐藏的重要手段，在知识图谱领域的应用与防范研究尚处于起步阶段。

1.2 研究目的

本研究旨在揭示知识图谱中RDF三元组存在的安全隐患，特别是通过零宽字符注入实现隐写的技术原理与风险。通过深入分析零

宽字符在知识图谱数据中的隐藏机制，为知识图谱的安全防护提供理论依据和技术支持。

1.3 研究意义

随着知识图谱在金融、医疗、政务等敏感领域的应用不断拓展，其数据安全与隐私保护至关重要。本研究有助于揭示知识图谱潜

在的安全漏洞，提高相关系统的安全性，为知识图谱技术的健康发展提供保障。

1.4 研究方法

本文采用理论分析与实验验证相结合的方法。首先从理论上分析RDF三元组结构与零宽字符特性，推导零宽字符注入的可行性；

然后通过实验验证注入方法的有效性与检测技术的可靠性；最后结合实际应用场景，提出针对性的防御策略。

二、知识图谱基础

2.1 知识图谱的定义与发展历程

知识图谱本质上是一种语义网络，它以图结构的形式来呈现实体以及实体之间的关系。在知识图谱里，节点代表实体，像人、地

点、事件等；边则表示实体间的关系，例如“位于”“属于”“参与”等。知识图谱借助结构化的方式对人类知识进行表示，能

够让机器理解和处理知识，进而实现智能搜索、智能问答、推荐系统等多种应用。

知识图谱的发展历程可追溯至20世纪60年代的语义网络，不过直到2012年谷歌推出同名项目，知识图谱才开始被大众广泛知晓。

谷歌知识图谱旨在提升搜索引擎的返回结果质量，增强用户的搜索体验。此后，知识图谱在学术界和工业界都引发了极大的关

注，众多相关技术和应用不断涌现。

2.2 知识表示方法

知识表示是构建知识图谱的关键环节，其核心目标是将人类知识转化为计算机能够处理的形式。以下是几种常见的知识表示方

法：

2.2.1 一阶谓词逻辑

2025年06月21日

第 5 页共 42 页

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