論文の概要: Dynamically Allocated Interval-Based Generative Linguistic Steganography with Roulette Wheel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15656v5
• Date: Fri, 28 Mar 2025 02:24:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 19:09:59.291648
• Title: Dynamically Allocated Interval-Based Generative Linguistic Steganography with Roulette Wheel
• Title（参考訳）: Roulette Wheel を用いた動的位置定位型言語ステレオグラフィ
• Authors: Yihao Wang, Ruiqi Song, Lingxiao Li, Ru Zhang, Jianyi Liu,
• Abstract要約: 既存の言語ステガノグラフィースキームは、しばしば候補プール内のトークンの条件付き確率(CP)を見落としている。 本稿では, DAIRstegaと呼ばれる, 割り当てられた間隔に基づくスキームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.72286166021398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing linguistic steganography schemes often overlook the conditional probability (CP) of tokens in the candidate pool, allocating the one coding to all tokens, which results in identical selection likelihoods. This approach leads to the selection of low-CP tokens, degrading the quality of stegos and making them more detectable. This paper proposes a scheme based on the interval allocated, called DAIRstega. DAIRstega first uses a portion of the read secret to build the roulette area. Then, this scheme uses the idea of the roulette wheel and takes the CPs of tokens as the main basis for allocating the roulette area (i.e., the interval length). Thus, tokens with larger CPs are allocated more area. The secret will have an increased likelihood of selecting a token with a higher CP. During allocation, we designed some allocation functions and three constraints to optimize the process. Additionally, DAIRstega supports prompt-based controllable generation of stegos. Rich experiments show that the proposed embedding way and DAIRstega perform better than the existing ways and baselines, which shows strong perceptual, statistical, and semantic concealment, as well as anti-steganalysis ability. It can also generate high-quality longer stegos, addressing the deficiencies in this task. DAIRstega is confirmed to have potential as a secure watermarking, offering insights for its development.
• Abstract（参考訳）: 既存の言語ステガノグラフィースキームは、しばしば候補プール内のトークンの条件付き確率(CP)を見落とし、全てのトークンに符号化したものを割り当て、同じ選択可能性をもたらす。 このアプローチは低CPトークンの選択につながり、ステゴの質を劣化させ、より検出しやすくする。 本稿では, DAIRstegaと呼ばれる, 割り当てられた間隔に基づくスキームを提案する。 DAIRstegaはまず、読み取りシークレットの一部を使ってルーレットエリアを構築する。 次に、このスキームはルーレットホイールの考え方を使い、ルーレット領域(すなわち間隔の長さ)を割り当てる主要な基盤としてトークンのCPを用いる。 したがって、より大きなCPを持つトークンはより多くの領域に割り当てられる。 秘密は、より高いCPを持つトークンを選択する可能性を高める。 割り当ての間、プロセスの最適化のためにいくつかのアロケーション機能と3つの制約を設計しました。 さらに、DAIRstegaはプロンプトベースの制御可能なステゴの生成をサポートする。 豊かな実験により、提案された埋め込み方法とDAIRstegaは、強力な知覚的、統計的、意味的な隠蔽、および抗ステガナリシス能力を示す既存の方法やベースラインよりも優れた性能を示した。 また、このタスクの欠陥に対処するため、高品質な長いステゴを生成することもできる。 DAIRstegaは安全な透かしとして可能性があり、開発に洞察を与えている。

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