論文の概要: Provable Secure Steganography Based on Adaptive Dynamic Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12579v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 01:52:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:38:04.326823
• Title: Provable Secure Steganography Based on Adaptive Dynamic Sampling
• Title（参考訳）: 適応型動的サンプリングに基づく安全ステガノグラフィー
• Authors: Kaiyi Pang,
• Abstract要約: 安全ステガノグラフィー(Secure Steganography)は、ステゴキャリアーを通常のキャリアと区別しにくい技術である。 現在のPSS方式では、送信側と受信側の両方で生成モデルの分布に明示的にアクセスする必要があることが多い。 本稿では,送信側と受信側の両方に対して,明示的なモデル分布へのアクセスを必要としない,確実に安全なステガノグラフィ手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The security of private communication is increasingly at risk due to widespread surveillance. Steganography, a technique for embedding secret messages within innocuous carriers, enables covert communication over monitored channels. Provably Secure Steganography (PSS) is state of the art for making stego carriers indistinguishable from normal ones by ensuring computational indistinguishability between stego and cover distributions. However, current PSS methods often require explicit access to the distribution of generative model for both sender and receiver, limiting their practicality in black box scenarios. In this paper, we propose a provably secure steganography scheme that does not require access to explicit model distributions for both sender and receiver. Our method incorporates a dynamic sampling strategy, enabling generative models to embed secret messages within multiple sampling choices without disrupting the normal generation process of the model. Extensive evaluations of three real world datasets and three LLMs demonstrate that our blackbox method is comparable with existing white-box steganography methods in terms of efficiency and capacity while eliminating the degradation of steganography in model generated outputs.
• Abstract（参考訳）: 民間通信のセキュリティは、広く監視されているため、ますます危険にさらされている。 ステガノグラフィー(Steganography)は、秘密メッセージを無害なキャリアに埋め込む技術であり、監視されたチャネル上での隠蔽通信を可能にする。 Secure Steganography (PSS) は、ステゴキャリアを通常のキャリアと区別不能にするための最先端技術である。 しかしながら、現在のPSS法では、送信側と受信側の両方で生成モデルの分布に明示的にアクセスする必要があることが多く、ブラックボックスのシナリオでは実用性が制限される。 本稿では,送信側と受信側の両方に対して,明示的なモデル分布にアクセスする必要のない,確実かつ安全なステガノグラフィ手法を提案する。 提案手法は動的サンプリング戦略を取り入れ,複数のサンプリング選択に秘密メッセージを埋め込むことができる。 3つの実世界のデータセットと3つのLCMの広範囲な評価により,我々のブラックボックス法は,モデル生成出力におけるステガノグラフィの劣化を排除しつつ,効率とキャパシティの観点から既存のホワイトボックスステガノグラフィ法と同等であることが示された。

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