論文の概要: Beyond End-to-End Recovery: Towards a Better Understanding of LLM Steganography via Rolewise Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.30516v1
• Date: Wed, 21 Oct 2026 22:52:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.171965
• Title: Beyond End-to-End Recovery: Towards a Better Understanding of LLM Steganography via Rolewise Decomposition
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド・リカバリを超えて:役割分解によるLCMステレオグラフィーのより良い理解を目指して
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のステガノグラフィでは、エンコーダはプライベートメッセージを通常の応答で隠し、デコーダに送信したテキストはそれを回復しようとする。 E2Eリカバリは、復号失敗と復号失敗を区別したり、プライベートメッセージがエンコーダの送信されたテキストでどのように表現されるかを明らかにすることができない。 本稿では,エンコーダの送信されたテキストにプライベートメッセージがどのように表現されるか,デコーダが何を回復するか,決定論的検証が成立するかを別々に検討する役割分解フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.49364333576705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In large language model (LLM) steganography, an encoder hides a private message in an otherwise ordinary response, as text transmitted to a decoder, who attempts to recover it. The success of this private-message transmission is commonly measured through end-to-end (E2E) recovery, which checks whether the decoder correctly reconstructs the private message. However, E2E recovery cannot distinguish encoding failures from decoding failures or reveal how the private message is represented in the encoder's transmitted text. To address these limitations, we introduce a rolewise decomposition framework that separately examines how private messages are represented in encoder transmitted texts, what decoders recover, and what deterministic verification can establish. Across 7,200 encoder responses, we identify 168 verifiable encodings missed by decoders and 706 responses containing private messages reconstructed through word-length or token-initial patterns not explicitly specified in the encoder's instructions. These findings demonstrate that E2E recovery alone may obscure important distinctions between encoding and decoding, motivating their separate evaluation to better understand and mitigate the safety issues caused by LLM steganography.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のステガノグラフィでは、エンコーダはプライベートメッセージを通常の応答で隠し、デコーダに送信したテキストはそれを回復しようとする。 このプライベートメッセージ送信の成功は、一般的にエンド・ツー・エンド(E2E)リカバリによって測定され、デコーダがプライベートメッセージを正しく再構築したかどうかをチェックする。 しかし、E2Eリカバリは、エラーの復号化と、プライベートメッセージがエンコーダの送信されたテキストでどのように表現されているかを明らかにすることができない。 これらの制約に対処するため、我々は、エンコーダの送信されたテキストにプライベートメッセージがどのように表現されるか、デコーダが何を回復するか、決定論的検証が確立できるかを別々に検討するロールワイズ分解フレームワークを導入する。 7200件のエンコーダ応答において,デコーダが欠落した168件のエンコーダと,エンコーダの指示に明記されていない単語長やトークン初期パターンで再構成されたプライベートメッセージを含む706件の応答を同定した。 以上の結果から, E2Eリカバリだけでは, 符号化と復号の区別が不明確であり, LLMステガノグラフィーによる安全性上の問題点をよりよく理解し軽減するために, それぞれの評価を動機づける可能性が示唆された。

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