論文の概要: Provably Secure Steganography Based on List Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21394v2
• Date: Tue, 28 Apr 2026 02:14:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 14:06:43.805748
• Title: Provably Secure Steganography Based on List Decoding
• Title（参考訳）: リストデコードに基づく潜在的に安全なステガノグラフィ
• Authors: Kaiyi Pang, Minhao Bai,
• Abstract要約: ステガノグラフィーは、監視下の秘密通信のために、一見無害なキャリアに秘密のメッセージを埋め込む。 現在のセキュアなステガノグラフィースキームは、表紙と表紙の区別が難しいことを保証できる。 理論的に証明された高容量な確実なステガノグラフィー手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.421129051557276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Steganography embeds secret messages in seemingly innocuous carriers for covert communication under surveillance. Current Provably Secure Steganography (PSS) schemes based on language models can guarantee computational indistinguishability between the covertext and stegotext. However, achieving high embedding capacity remains a challenge for existing PSS. The inefficient entropy utilization renders them not well-suited for Large Language Models (LLMs), whose inherent low-entropy tendencies severely constrain feasible embedding capacity. To address this, we propose a provably secure steganography scheme with a theoretically proved high capacity. Our scheme is based on the concept of list decoding: it maintains a set of candidates that contain the correct secret message, instead of directly finding the correct message with more effort. This strategy fully utilizes the information content of the generated text, yielding higher capacity. To ensure the correctness of our scheme, we further introduce a suffix-matching mechanism to distinguish the correct secret message from the candidates. We provide theoretical proofs for both the security and correctness of our scheme, alongside a derivation of its theoretical capacity lower bound. Our approach is plug-and-play, requiring only a direct replacement of the model's standard random sampling module. Experiments on three LLMs and seven PSS baselines demonstrate that our method achieves computational efficiency comparable to prior PSS schemes while delivering a substantial improvement in embedding capacity.
• Abstract（参考訳）: ステガノグラフィーは、監視下の秘密通信のために、一見無害なキャリアに秘密のメッセージを埋め込む。 言語モデルに基づくPSS(Provably Secure Steganography)スキームは、カバーテキストとステゴテキスト間の計算の不一致を保証できる。 しかし、既存のPSSでは、高い埋め込み能力を達成することが課題である。 非効率なエントロピー利用は、本質的に低エントロピー傾向にあるLarge Language Models (LLMs) には適さない。 そこで本稿では,理論上証明された高いキャパシティを有する確実なステガノグラフィー手法を提案する。 我々のスキームはリスト復号という概念に基づいており、正しい秘密メッセージを含む候補の集合を維持している。 この戦略は、生成したテキストの情報内容を完全に活用し、より高いキャパシティを得る。 提案手法の正当性を確保するため,正解メッセージと正解メッセージとを識別する接尾辞マッチング機構を導入する。 我々は,我々の計画の安全性と正当性を理論的に証明し,その理論能力の低い境界を導出する。 我々のアプローチはプラグアンドプレイであり、モデルの標準ランダムサンプリングモジュールを直接置き換えるだけでよい。 3つのLPMと7つのPSSベースラインの実験により,従来のPSS方式に匹敵する計算効率を実現し,組込み能力を大幅に向上した。

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