lm steganography

lm-ステガノグラフィー

これは、出版物「Towards Near-imperceptible Steganographic Text」に付属するコードベースです。これは、論文で概説されている言語ステガノグラフィー システムの設計、提案されているpatient-Huffmanアルゴリズム、および論文の実証研究に使用したコードを実装しています。

予備

私たちが研究したステガノグラフィー システムは、ステゴテキストにエンコードされる暗号文を生成する暗号化システムを前提としています。この研究では、言語モデルからのサンプリングを制御することにより、暗号文を流暢なステゴテキストにエンコードします。私たちは、暗号化セキュリティが暗号システムによって提供されるのに対し、知覚不可能性 (ステガノグラフィー的秘密性) を提供することに重点を置いています。

使用法

• example.ipynbには、暗号化/復号化の手順を含む完全な例が含まれています。
• core.pyは、stegosystem のエンコード/デコードの最小限の動作例が含まれています。
• stegotext を生成するには、 GPT-2 (git サブモジュールとして含まれています) と、公開されているGPT-2-117M言語モデルが必要になる場合があります。
• このメソッドは、 patient-Huffman符号化アルゴリズムを実装します。およびそれに対応するデコード方法。
• samples/ディレクトリには、 patient-Huffman (知覚不能パラメータ 0.08、長さ 32 のランダム ビット文字列) を使用して生成された 20 個のサンプルと、基本言語モデルからの 20 個のサンプルが含まれています。これは、制御されたサンプルを制御されていない (標準サンプリング) サンプルと比較することによって、アルゴリズムによってもたらされる知覚不可能性の主観的な感覚を提供するためです。
• このノートにはプロットと実証分析が含まれています。

レプリケーション

独立したレプリケーションは大歓迎です。それらをここにリストしますので、私たちの注意を引いてください。 ACL の送信時に使用した元のコードについては、 acl-2019タグが付いた git コミットを参照してください。

よくある質問

これは研究プロトタイプとして意図されています。プライバシー保護ツールとして使用する場合にはご注意ください。

• ステガノグラフィーとは何ですか?
  • ステガノグラフィーとは、何かを隠しているという事実を隠すことです。これは、秘密通信が行われているという盗聴者 (またはチャネル モニター) の疑いを避けることを目的としています。
• 知覚不能とは何を意味するのでしょうか？
  • 理想的には、ステガノグラフィー通信が知覚できないように、つまり、目に見えないところに隠れるようにしたいと考えています。特に、攻撃者がステガノグラフィー通信の存在を発見するために必要なサンプルの数を尋ねることによって、この概念を形式化します。これはまさに、有効言語モデルと基本言語モデルの間の合計変動距離 (およびカルバックとライブラーの相違) が測定するものです。
• 既知の脆弱性はありますか?
  • この論文の設定では、敵対者は受動的である、つまり単にメッセージを観察しているだけであると仮定します。メッセージ自体に干渉することもできる、より強力な敵がいることを想像できます。このような敵対者の目的は、必ずしもその存在を発見したり、非秘密通信を妨害したりすることなく、ステガノグラフィー通信を妨害することである可能性があります。たとえば、一般的なタイプミスを挿入することによって。この設定は堅牢なステガノグラフィーと呼ばれることもあり、私たちが検討したタイプのステゴシステムはそのような攻撃に対して脆弱です。

参照

このリポジトリまたは関連論文が役立つと思われる場合は、私たちの成果を引用してください。

 Dai, Falcon Z and Cai, Zheng. Towards Near-imperceptible Steganographic Text. Proceedings of ACL. 2019.

 @inproceedings { dai-cai-2019-towards ,
    title = " Towards Near-imperceptible Steganographic Text " ,
    author = " Dai, Falcon Z and Cai, Zheng " ,
    booktitle = " Proceedings of Association for Computational Linguistics " ,
    month = july,
    year = " 2019 " ,
    publisher = " Association for Computational Linguistics "
  }