目前,一种用于压缩文档认证的水印算法—LZS-77算法引起了学术界的广泛关注。它的基本原理是根据使用LZ-77算法以及它的变形进行文档压缩时,在搜索缓存区内可能不止存在一个最大匹配位置,通过选择其中的某一个最大匹配位置就可嵌入相应的水印信息。因此,LZS-77算法可被用于压缩文档的认证,即通过该算法可以在压缩文档中嵌入足够的水印信息来保证它的真实性。然而,水印信息的嵌入会对gzip(一种通用的文本数据压缩标准)的压缩效率造成一定的影响,这也是LZS-77算法的一个美中不足之处。在本论文中,要解决的主要问题就是减小由水印嵌入带来的对gzip压缩效率的影响。为了达到这一目的,采取的主要措施就是并不将搜索缓存区内的所有最大匹配位置作为选择的对象,而仅仅将距离当前压缩位置较近的那些作为选择的对象,具体来说主要利用了如下几点:①将最大匹配位置的搜索范围限定在距离某一基准(如当前压缩位置或最近的最大匹配位置)一定的范围之内。②首先给定最大匹配位置和完全二叉树叶子结点二进制编码的一个对应关系,然后再在当前待嵌的水印信息之前增加相应的若干个标识位作为最大匹配位置选择的一部分。③为了达到更好的压缩效果,可以综合使用上述两种方法。在本论文中给出的实验结果是在卡尔加利全集和康纳贝利全集中的20个文件上所做的,实验结果表明改进的LZS-77算法较LZS-77算法具有更高的压缩效率,即这些改进是可行的。在本论文的最后还讨论了将改进的LZS-77算法用于压缩文档认证的保密性问题。