論文の概要: TREND: A Whitespace Replacement Information Hiding Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12710v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 10:21:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:39.077248
• Title: TREND: A Whitespace Replacement Information Hiding Method
• Title（参考訳）: TREND:Whitespace Replacement Information Hiding Method
• Authors: Malte Hellmeier, Hendrik Norkowski, Ernst-Christoph Schrewe, Haydar Qarawlus, Falk Howar,
• Abstract要約: 本稿では,TRENDと呼ばれる情報隠蔽手法を提案する。 カバーテキスト内に任意のバイトエンコードされたシーケンスを隠せる。 従来のホワイトスペース文字を視覚的に類似したUnicodeホワイトスペース文字で置き換えることで、本提案手法は、カバーテキストのセマンティクスを保存できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) have gained significant popularity in recent years. Differentiating between a text written by a human and a text generated by an LLM has become almost impossible. Information hiding techniques such as digital watermarking or steganography can help by embedding information inside text without being noticed. However, existing techniques, such as linguistic-based or format-based methods, change the semantics or do not work on pure, unformatted text. In this paper, we introduce a novel method for information hiding termed TREND, which is able to conceal any byte-encoded sequence within a cover text. The proposed method is implemented as a multi-platform library using the Kotlin programming language, accompanied by a command-line tool and a web interface provided as examples of usage. By substituting conventional whitespace characters with visually similar Unicode whitespace characters, our proposed scheme preserves the semantics of the cover text without increasing the number of characters. Furthermore, we propose a specified structure for secret messages that enables configurable compression, encryption, hashing, and error correction. Our experimental benchmark comparison on a dataset of one million Wikipedia articles compares ten algorithms from literature and practice. It proves the robustness of our proposed method in various applications while remaining imperceptible to humans. We discuss the limitations of limited embedding capacity and further robustness, which guide implications for future work.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は近年大きな人気を集めている。 人間によって書かれたテキストとLLMによって生成されたテキストとを区別することはほぼ不可能である。 デジタル透かしやステガノグラフィーなどの情報隠蔽技術は、注意を払わずにテキストに情報を埋め込むことで役立つ。 しかし、言語ベースの手法やフォーマットベースの手法のような既存の技術は意味論を変更したり、純粋で非形式的なテキストで機能しない。 本稿では,カバーテキスト内に任意のバイトエンコードされたシーケンスを隠蔽できるTRENDという情報隠蔽手法を提案する。 提案手法はKotlinプログラミング言語を用いたマルチプラットフォームライブラリとして実装され,コマンドラインツールとWebインターフェースが使用例として提供される。 従来のホワイトスペース文字を視覚的に類似したUnicodeホワイトスペース文字で置き換えることで,文字数を増やすことなくカバーテキストの意味を保存できる。 さらに,設定可能な圧縮,暗号化,ハッシュ,エラー訂正を可能にする秘密メッセージの特定構造を提案する。 ウィキペディアの記事100万件のデータセットに対する実験的なベンチマークでは、文献と実践から10のアルゴリズムを比較した。 提案手法の頑健性は,人間には認められないまま,様々な応用で証明されている。 埋込容量の制限とさらなる堅牢性について論じ,今後の課題への示唆を導いた。

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