基于神经机器翻译的文本隐写方法

深度学习促进了自然语言处理技术的发展，基于文本生成的信息隐藏方法表现出了巨大的潜力.为此，提出了一种基于神经机器翻译的文本信息隐藏方法，在翻译文本生成过程中进行信息嵌入.神经机器翻译模型使用集束搜索（Beam Search）解码器，在翻译过程中通过Beam Search得到目标语言序列各位置上的候选单词集合，并将候选单词依据概率排序进行编码；然后在解码输出目标语言文本的过程中，根据秘密信息的二进制比特流选择对应编码的候选单词，实现以单词为单位的信息嵌入.实验结果表明，与已有的基于机器翻译的文本信息隐藏方法相比，该方法在隐藏容量方面明显提升，并且具有良好的抗隐写检测性和安全性.