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LLsM：大型语言模型下的生成型语言隐写
利用大型语言模型（LLM）的 LLsM 方案，通过微调代表语言模型的 LLM LLaMA2，并结合特定信息生成具有特定话语特征的控制性隐写文本，该方案在文本质量、统计分析、话语匹配和反隐写分析等方面优于主流基准，特别是在长篇隐写任务中具备潜
PDF5 months ago
隐匿在眼前：走向语言隐写科学
使用 Python 编写了一个用于推文的隐写码实现，采用插入词以隐藏数字，并使用 n-gram 频率扭曲作为插入检测度量，从而获得一种既形式化又实用的语言隐写方案，允许在编码字密度和隐秘信息的可检测性之间进行权衡。
PDF6 months ago
基于 BERT 和一致性编码的自回归语言隐写
本文介绍了一种基于 BERT 和一致性编码的自回归语言隐写算法，通过使用一致性编码来弥补块编码的缺点，并通过自回归方式填充掩码位置以提高文本质量，从而取得更好的嵌入负载和系统安全之间的平衡。实验结果表明，相对于相关工作，所提出的工作提高了隐
PDF2 years ago
利用轴词翻译和语义感知分箱编码实现语义保持的语言隐写
本研究提出了一种新的语言隐写方法，通过在两种不同的语言之间枢纽给定文本，应用类似 GLS 的信息编码策略来嵌入秘密数据，从而实现高负载的嵌入，同时保持语义信息的一致性和抵抗语言隐写分析方面表现出卓越的性能。
PDF2 years ago
基于掩码语言模型的令人沮丧的基于编辑的语言隐写术
本文提出了一种基于掩码语言模型的语言隐写术，它克服了传统编辑方法的繁琐规则构建，并具有更高的负载能力和更好的安全性能。此方法比生成方法更易于控制安全性和负载能力之间的权衡。
PDF3 years ago
EMNLP基于自适应算术编码的几乎不可察觉的神经语言隐写术
本研究提出了一种新的语言隐写方法，利用基于神经语言模型的自适应算术编码对秘密消息进行编码，并在四个数据集上验证了该方法的统计隐蔽性及其比之前的最先进方法在位数 / 单词和 KL 指标方面分别提高了 15.3% 和 38.9%，人类评估表明
PDF4 years ago
ACL朝着几乎不可察觉的隐写文本
本文通过对现有的语言隐写系统进行形式化分析和实验证明，这些系统的隐蔽性依赖于对流畅文本的统计特征的隐含假设。基于这些观察，我们提出了一种编码算法，称为 patient-Huffman，具有改进的接近难以察觉的保证。
PDF5 years ago