論文の概要: Generative Text Steganography with Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10229v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 13:18:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:50.774888
• Title: Generative Text Steganography with Large Language Model
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたテキストステレオグラフィ
• Authors: Jiaxuan Wu, Zhengxian Wu, Yiming Xue, Juan Wen, Wanli Peng,
• Abstract要約: LLM-Stegaと呼ばれる大規模言語モデルのユーザインタフェースに基づくブラックボックス生成テキストステガノグラフィー手法。 まず、キーワードセットを構築し、秘密メッセージを埋め込むための新しい暗号化されたステガノグラフマッピングを設計する。 総合的な実験により、LLM-Stegaは現在の最先端手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.572149957139736
• License:
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have blurred the boundary of high-quality text generation between humans and machines, which is favorable for generative text steganography. While, current advanced steganographic mapping is not suitable for LLMs since most users are restricted to accessing only the black-box API or user interface of the LLMs, thereby lacking access to the training vocabulary and its sampling probabilities. In this paper, we explore a black-box generative text steganographic method based on the user interfaces of large language models, which is called LLM-Stega. The main goal of LLM-Stega is that the secure covert communication between Alice (sender) and Bob (receiver) is conducted by using the user interfaces of LLMs. Specifically, We first construct a keyword set and design a new encrypted steganographic mapping to embed secret messages. Furthermore, to guarantee accurate extraction of secret messages and rich semantics of generated stego texts, an optimization mechanism based on reject sampling is proposed. Comprehensive experiments demonstrate that the proposed LLM-Stega outperforms current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間と機械の間の高品質なテキスト生成の境界を曖昧にしており、生成的テキストステガノグラフィーに好適である。 しかし、現在の高度なステガノグラフマッピングは、ほとんどのユーザは、LCMのブラックボックスAPIやユーザーインターフェースのみにアクセスすることに制限されているため、トレーニング語彙やサンプリング確率にアクセスできないため、LSMには適していない。 本稿では,LLM-Stegaと呼ばれる大規模言語モデルのユーザインタフェースに基づくブラックボックス生成テキストステガノグラフィー手法について検討する。 LLM-Stegaの主な目的は、Alice (sender) と Bob (receiver) のセキュアな秘密通信がLLMのユーザインタフェースを用いて行われることである。 具体的には、まずキーワードセットを構築し、秘密メッセージを埋め込むための新しい暗号化されたステガノグラフマッピングを設計する。 さらに、秘密メッセージの正確な抽出と生成されたステゴテキストのリッチセマンティクスを保証するため、リジェクションサンプリングに基づく最適化機構を提案する。 総合的な実験により、LLM-Stegaは現在の最先端手法よりも優れていることが示された。

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