論文の概要: Near-imperceptible Neural Linguistic Steganography via Self-Adjusting Arithmetic Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00677v1
• Date: Thu, 1 Oct 2020 20:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 08:28:46.856361
• Title: Near-imperceptible Neural Linguistic Steganography via Self-Adjusting Arithmetic Coding
• Title（参考訳）: 自己調整算術符号化による近知覚型神経言語ステガノグラフィー
• Authors: Jiaming Shen and Heng Ji and Jiawei Han
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークモデルに基づく自己調整型算術符号を用いた秘密メッセージを符号化する新しい言語ステガノグラフィー手法を提案する。 人間の評価によると、生成されたカバーテキストの51%は、実際に盗聴器を騙すことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.31226340759892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Linguistic steganography studies how to hide secret messages in natural language cover texts. Traditional methods aim to transform a secret message into an innocent text via lexical substitution or syntactical modification. Recently, advances in neural language models (LMs) enable us to directly generate cover text conditioned on the secret message. In this study, we present a new linguistic steganography method which encodes secret messages using self-adjusting arithmetic coding based on a neural language model. We formally analyze the statistical imperceptibility of this method and empirically show it outperforms the previous state-of-the-art methods on four datasets by 15.3% and 38.9% in terms of bits/word and KL metrics, respectively. Finally, human evaluations show that 51% of generated cover texts can indeed fool eavesdroppers.
• Abstract（参考訳）: 言語ステガノグラフィーは、自然言語カバーテキストに秘密メッセージを隠す方法を研究する。 伝統的手法は、秘密のメッセージを語彙置換や構文修正を通じて無実のテキストに変換することを目的としている。 近年、ニューラルネットワークモデル(LM)の進歩により、秘密メッセージに条件付きカバーテキストを直接生成できるようになりました。 本研究では,ニューラルランゲージモデルに基づく自己調整算術符号化を用いて,秘密メッセージを符号化する新しい言語ステガノグラフィー法を提案する。 本手法の統計的インセプタビリティを形式的に解析し,従来の4つのデータセットにおいて,ビット/ワードとklの指標でそれぞれ15.3%,38.9%の精度で先行手法を上回っていることを示す。 最後に、人間による評価では、生成されたカバーテキストの51%が本当に盗聴者を騙すことができる。

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