論文の概要: Three-State Information Hiding: Provably Secure Asymmetric Steganography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13499v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 13:32:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 15:20:54.686843
• Title: Three-State Information Hiding: Provably Secure Asymmetric Steganography
• Title（参考訳）: 3状態情報隠蔽:おそらく安全で非対称なステガノグラフィー
• Authors: Minhao Bai, Jinshuai Yang, Kaiyi Pang, Xu Xin, Yongfeng Huang,
• Abstract要約: 言語モデルを実行するには、強力な計算プラットフォームが必要です。 従来の安全なステガノグラフィー手法は、この低リソースのシナリオには適用できない。 低リソース方式で実用化された新しいステガノグラフィーフレームワークを設計することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.942580291287626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rise of language models has provided a fertile ground for the application of steganography. Due to their qualified output, steganographic texts become similar to human and have attracted most of the steganography researchers' attention. However, running a language model requires a strong computation platform. It limits the applicable scenario of steganography, since those electronic devices controlled by the decoder may not even equipped with a GPU. Traditional provably secure steganography methods cannot be applied to this low-resource scenario. Therefore, we aim at design a novel steganography framework that is practical in a low-resource scheme. We start from the rigorous probability analysis with the help of hypothesis testing techniques to construct an theoretical framework. Then we prove the security and robostness of our framework and point out its optimization goal. We test our theoretical framework in some famous LLMs and the results have proved its usability. There are still some practical problems and this gives the direction of future work. We hope that this work will expand the practical scope of steganography and create a new branch of steganography.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの台頭は、ステガノグラフィーの応用のための肥大した土台となった。 適格な出力のため、ステガノグラフィーのテキストは人間に似ており、多くのステガノグラフィー研究者の注意を引き付けている。 しかし、言語モデルを実行するには強力な計算プラットフォームが必要である。 ステガノグラフィーはデコーダによって制御される電子機器がGPUを搭載できない可能性があるため、適用可能なシナリオを制限する。 従来の安全なステガノグラフィー手法は、この低リソースのシナリオには適用できない。 そこで我々は,低リソース方式で実用化された新しいステガノグラフィーフレームワークを設計することを目的としている。 我々は、仮説テスト手法を用いて厳密な確率解析から始め、理論的な枠組みを構築する。 そして、フレームワークのセキュリティとロバスト性を証明し、最適化の目標を指摘します。 理論フレームワークをいくつかの有名なLCMで検証し,そのユーザビリティを実証した。 まだいくつかの実践的な問題があり、これが将来の仕事の方向性を与えます。 本研究がステガノグラフィーの実践範囲を拡大し,新たなステガノグラフィーの分野を創出することを願っている。

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