論文の概要: Perfectly Secure Steganography Using Minimum Entropy Coupling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14889v4
• Date: Mon, 30 Oct 2023 04:33:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 04:33:57.989366
• Title: Perfectly Secure Steganography Using Minimum Entropy Coupling
• Title（参考訳）: 最小エントロピー結合を用いた完全安全ステガノグラフィ
• Authors: Christian Schroeder de Witt, Samuel Sokota, J. Zico Kolter, Jakob Foerster, Martin Strohmeier
• Abstract要約: カチン1998のステガノグラフィー情報理論モデルでは, ステガノグラフィーの術式は完全に安全であることが示されている。 また, 完全セキュアな手順の中で, 最小エントロピー結合によって誘導される場合に限, 情報スループットが最大になることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.154855689780796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Steganography is the practice of encoding secret information into innocuous content in such a manner that an adversarial third party would not realize that there is hidden meaning. While this problem has classically been studied in security literature, recent advances in generative models have led to a shared interest among security and machine learning researchers in developing scalable steganography techniques. In this work, we show that a steganography procedure is perfectly secure under Cachin (1998)'s information-theoretic model of steganography if and only if it is induced by a coupling. Furthermore, we show that, among perfectly secure procedures, a procedure maximizes information throughput if and only if it is induced by a minimum entropy coupling. These insights yield what are, to the best of our knowledge, the first steganography algorithms to achieve perfect security guarantees for arbitrary covertext distributions. To provide empirical validation, we compare a minimum entropy coupling-based approach to three modern baselines -- arithmetic coding, Meteor, and adaptive dynamic grouping -- using GPT-2, WaveRNN, and Image Transformer as communication channels. We find that the minimum entropy coupling-based approach achieves superior encoding efficiency, despite its stronger security constraints. In aggregate, these results suggest that it may be natural to view information-theoretic steganography through the lens of minimum entropy coupling.
• Abstract（参考訳）: ステガノグラフィ(Steganography)とは、敵の第三者が隠された意味があることに気づかないような、秘密情報を無害な内容に符号化する実践である。 この問題は古典的にセキュリティ文献で研究されてきたが、生成モデルの最近の進歩は、スケーラブルなステガノグラフィ技術を開発するセキュリティ研究者と機械学習研究者の間で共通の関心を呼んでいる。 本研究は,1998年のCachin (1998) の情報理論モデルにおいて, ステガノグラフィーの手法が完全に安全であることを示し, 結合によって誘導される場合に限る。 さらに,完全セキュアな手順の中で,最小エントロピー結合によって引き起こされる場合に限り,手続きが情報スループットを最大化することを示す。 これらの知見は、私たちの知る限り、任意のカバーテキスト分布に対する完全なセキュリティ保証を達成するための最初のステガノグラフィーアルゴリズムとなる。 GPT-2, WaveRNN, Image Transformer を通信チャネルとして用いて, エントロピー結合に基づく最小のアプローチを, 算術符号, Meteor, 適応動的グループ化の3つの現代ベースラインと比較した。 最小エントロピー結合に基づくアプローチは、より強いセキュリティ制約にもかかわらず、より優れたエンコーディング効率を実現する。 これらの結果から, 最小エントロピー結合レンズを通して情報理論ステガノグラフィを見ることは自然である可能性が示唆された。

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