Fugu-MT 論文翻訳(概要): Can Sequence-to-Sequence Models Crack Substitution Ciphers?

論文の概要: Can Sequence-to-Sequence Models Crack Substitution Ciphers?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15229v1
Date: Wed, 30 Dec 2020 17:16:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-18 06:01:10.557185
Title: Can Sequence-to-Sequence Models Crack Substitution Ciphers?
Title（参考訳）: クラック置換暗号はシーケンス・ツー・シーケンス・モデルでも可能か?
Authors: Nada Aldarrab and Jonathan May
Abstract要約: 最先端の解読法は、ビームサーチとニューラルネットワークモデルを用いて、与えられた暗号に対する候補仮説を評価する。提案手法は明示的な言語識別を伴わずにテキストを解読でき,雑音に対して頑健であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.898270650875158
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Decipherment of historical ciphers is a challenging problem. The language of the target plaintext might be unknown, and ciphertext can have a lot of noise. State-of-the-art decipherment methods use beam search and a neural language model to score candidate plaintext hypotheses for a given cipher, assuming plaintext language is known. We propose an end-to-end multilingual model for solving simple substitution ciphers. We test our model on synthetic and real historical ciphers and show that our proposed method can decipher text without explicit language identification and can still be robust to noise.
Abstract（参考訳）: 歴史的暗号の解読は難しい問題である。ターゲットの平文の言語は不明であり、暗号文には多くのノイズがある。 State-of-the-art decipherment法では、ビームサーチとニューラル言語モデルを用いて、与えられた暗号に対する候補平文仮説をスコアリングする。簡単な置換暗号を解くためのエンドツーエンド多言語モデルを提案する。提案手法は,テキストを明示的な言語識別なしに解読可能であり,なおも雑音に対して頑健であることを示す。

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