Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Steganographic Text Extraction: Evaluating the Impact of NLP Models on Accuracy and Semantic Coherence

論文の概要: Enhancing Steganographic Text Extraction: Evaluating the Impact of NLP Models on Accuracy and Semantic Coherence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18849v1
Date: Thu, 29 Feb 2024 04:53:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-01 16:00:54.425466
Title: Enhancing Steganographic Text Extraction: Evaluating the Impact of NLP Models on Accuracy and Semantic Coherence
Title（参考訳）: ステガノグラフィーテキスト抽出の強化:nlpモデルが正確性と意味的コヒーレンスに与える影響の評価
Authors: Mingyang Li, Maoqin Yuan, Luyao Li, Han Pengsihua
Abstract要約: 本研究では,画像ステガノグラフィー技術と自然言語処理(NLP)大モデルを組み合わせた新しい手法を提案する。このフレームワークは、エラー検出、修正、セマンティック一貫性分析などのNLP大規模モデルの高度な機能を統合する。実験の結果,LSB-NLPハイブリッドフレームワークは,特に漢字処理において,ステガノグラフテキストの抽出精度の向上に優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.301672905886949
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study discusses a new method combining image steganography technology with Natural Language Processing (NLP) large models, aimed at improving the accuracy and robustness of extracting steganographic text. Traditional Least Significant Bit (LSB) steganography techniques face challenges in accuracy and robustness of information extraction when dealing with complex character encoding, such as Chinese characters. To address this issue, this study proposes an innovative LSB-NLP hybrid framework. This framework integrates the advanced capabilities of NLP large models, such as error detection, correction, and semantic consistency analysis, as well as information reconstruction techniques, thereby significantly enhancing the robustness of steganographic text extraction. Experimental results show that the LSB-NLP hybrid framework excels in improving the extraction accuracy of steganographic text, especially in handling Chinese characters. The findings of this study not only confirm the effectiveness of combining image steganography technology and NLP large models but also propose new ideas for research and application in the field of information hiding. The successful implementation of this interdisciplinary approach demonstrates the great potential of integrating image steganography technology with natural language processing technology in solving complex information processing problems.
Abstract（参考訳）: 本研究では,画像ステガノグラフィ技術と自然言語処理(NLP)大モデルを組み合わせた新しい手法を提案する。従来の最下位ビット(lsb)ステガノグラフィ技術は、漢字などの複雑な文字エンコーディングを扱う際に、情報抽出の正確性と堅牢性が問題となる。そこで本研究では,革新的なLSB-NLPハイブリッドフレームワークを提案する。本フレームワークは, 誤り検出, 訂正, 意味的整合性解析などのNLP大規模モデルの高度な機能と情報再構成技術を統合し, ステガノグラフテキスト抽出の堅牢性を大幅に向上させる。実験の結果,LSB-NLPハイブリッドフレームワークは,特に漢字処理において,ステガノグラフテキストの抽出精度の向上に優れていた。本研究は画像ステガノグラフィー技術とNLP大モデルの組み合わせの有効性を実証するだけでなく,情報隠蔽分野における研究と応用の新たなアイデアを提案する。この学際的アプローチが成功したことは、複雑な情報処理問題を解決するために画像ステガノグラフィー技術と自然言語処理技術を統合する大きな可能性を示している。

関連論文リスト

Weak Supervision Dynamic KL-Weighted Diffusion Models Guided by Large Language Models [0.0]
本稿では,大言語モデルと拡散モデルを組み合わせることで,テキスト・画像生成を改善する新しい手法を提案する。提案手法は, 学習済みLLMから意味的理解を取り入れ, 生成過程の導出を行う。本手法は,テキスト記述による画像の視覚的品質とアライメントを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-02T15:43:13Z)
GALOT: Generative Active Learning via Optimizable Zero-shot Text-to-image Generation [21.30138131496276]
本稿では,ゼロショットテキスト・トゥ・イメージ(T2I)合成とアクティブラーニングを統合した。我々はAL基準を利用してテキスト入力を最適化し、より情報的で多様なデータサンプルを生成する。このアプローチは、モデルトレーニングの効率を高めながら、データ収集とアノテーションのコストを削減します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-18T18:40:21Z)
Semantic Steganography: A Framework for Robust and High-Capacity Information Hiding using Large Language Models [25.52890764952079]
生成言語ステガノグラフィーは、モデル生成テキストに情報を隠蔽する一般的な技術となっている。大規模言語モデル(LLM)に基づく意味的ステガノグラフィーフレームワークを提案する。このフレームワークは複雑なチャネルでの送信に対して堅牢性と信頼性を提供し、テキストレンダリングやワードブロッキングに対する耐性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-15T04:04:23Z)
Enhancing Text Authenticity: A Novel Hybrid Approach for AI-Generated Text Detection [8.149808049643344]
本稿では,TF-IDF技術と高度な機械学習モデルを組み合わせた新しいハイブリッド手法を提案する。提案手法は既存手法と比較して優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-01T10:21:54Z)
FINEMATCH: Aspect-based Fine-grained Image and Text Mismatch Detection and Correction [66.98008357232428]
我々は新しいアスペクトベースのきめ細かいテキストと画像マッチングベンチマークであるFineMatchを提案する。 FineMatchはテキストと画像のミスマッチの検出と修正に焦点を当てている。 FineMatchで訓練されたモデルは、きめ細かいテキストや画像のミスマッチを検出する能力の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-23T03:42:14Z)
Text2Data: Low-Resource Data Generation with Textual Control [100.5970757736845]
Text2Dataは、ラベルのないデータを使って基盤となるデータ配布を理解する新しいアプローチである。制御性を確保し、破滅的な忘れを効果的に防止する、制約最適化に基づく新たな学習目標を通じて微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-08T03:41:39Z)
Orientation-Independent Chinese Text Recognition in Scene Images [61.34060587461462]
本研究は,テキスト画像のコンテンツと方向情報を切り離すことにより,向きに依存しない視覚特徴を抽出する試みである。具体的には,不整合コンテンツと向き情報を用いて対応する文字イメージを復元する文字画像再構成ネットワーク(CIRN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-03T05:30:21Z)
Revisiting the Roles of "Text" in Text Games [102.22750109468652]
本稿では,強化学習におけるテキストの役割について検討する。本稿では,関連するコンテキスト情報を近似状態ハッシュに抽出する簡単な手法を提案する。このような軽量なプラグインは最先端のテキストエージェントとの競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-15T21:52:39Z)
Continuous Offline Handwriting Recognition using Deep Learning Models [0.0]
手書き文字認識は、自動文書画像解析の分野に大きな関心を持つオープンな問題である。我々は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とシーケンス・ツー・シーケンス(seq2seq)という,2種類のディープラーニングアーキテクチャの統合に基づく新しい認識モデルを提案する。提案した新たなモデルでは,他の確立された方法論と競合する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-26T07:31:03Z)
Artificial Text Detection via Examining the Topology of Attention Maps [58.46367297712477]
トポロジカルデータ分析(TDA)に基づく3種類の解釈可能なトポロジカル特徴を提案する。 BERTモデルから派生した特徴が3つの共通データセットにおいて、カウントベースとニューラルベースベースラインを最大10%上回っていることを実証的に示す。特徴の探索解析は表面に対する感度と構文的性質を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-10T12:13:45Z)
InfoBERT: Improving Robustness of Language Models from An Information Theoretic Perspective [84.78604733927887]
BERTのような大規模言語モデルは、幅広いNLPタスクで最先端のパフォーマンスを実現している。近年の研究では、このようなBERTベースのモデルが、テキストの敵対的攻撃の脅威に直面していることが示されている。本稿では,事前学習した言語モデルの堅牢な微調整のための新しい学習フレームワークであるInfoBERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-05T20:49:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。