論文の概要: State-of-the-art Advances of Deep-learning Linguistic Steganalysis Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01780v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 10:49:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 02:01:57.472363
- Title: State-of-the-art Advances of Deep-learning Linguistic Steganalysis Research
- Title（参考訳）: 深層学習言語ステガナリシス研究の現状と展望
- Authors: Yihao Wang, Ru Zhang, Yifan Tang, Jianyi Liu,
- Abstract要約: 本研究は,既存のコントリビューションを包括的にレビューし,発達軌跡の評価を行う。
まず、この分野とテキスト分類の領域の違いを比較しながら、言語ステガナリシスの一般式を公式化した。
既存の研究をベクトル空間マッピングと特徴抽出モデルに基づいて2つのレベルに分類し,研究の動機,モデルの利点,その他の詳細を比較検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.99735992267331
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the evolution of generative linguistic steganography techniques, conventional steganalysis falls short in robustly quantifying the alterations induced by steganography, thereby complicating detection. Consequently, the research paradigm has pivoted towards deep-learning-based linguistic steganalysis. This study offers a comprehensive review of existing contributions and evaluates prevailing developmental trajectories. Specifically, we first provided a formalized exposition of the general formulas for linguistic steganalysis, while comparing the differences between this field and the domain of text classification. Subsequently, we classified the existing work into two levels based on vector space mapping and feature extraction models, thereby comparing the research motivations, model advantages, and other details. A comparative analysis of the experiments is conducted to assess the performances. Finally, the challenges faced by this field are discussed, and several directions for future development and key issues that urgently need to be addressed are proposed.
- Abstract（参考訳）: 生成的言語ステガノグラフィー技術の進化に伴い、従来のステガナリシスは、ステガノグラフィーによって引き起こされる変化を堅牢に定量化するに足りず、検出が複雑になる。
その結果、研究パラダイムは深層学習に基づく言語ステガナリシスへと転換した。
本研究は,既存のコントリビューションを包括的にレビューし,発達軌跡の評価を行う。
具体的には、まず、この分野とテキスト分類の領域の違いを比較しながら、言語ステガナリシスの一般的な公式の形式化された表現を提供した。
その後、ベクトル空間マッピングと特徴抽出モデルに基づいて既存の研究を2つのレベルに分類し、研究モチベーション、モデルアドバンテージ、その他の詳細を比較した。
実験結果の比較分析を行い,評価を行った。
最後に、この分野で直面する課題について論じ、今後の発展に向けてのいくつかの方向性と、緊急に対処する必要がある重要な課題について論じる。
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