| 基于神经机器翻译的文本隐写方法 |
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| 作者姓名： | 尉爽生 杨忠良 江旻宇 黄永峰 |
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| 作者单位： | 1. 清华大学 电子工程系, 北京 100084;2. 莱斯大学 计算机科学系, 美国 得克萨斯州 77005 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划基金（No.SQ2018YGX210002）;国家自然科学基金（No.U1536201,No.U1636113,No.U1705261）资助 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 文本隐写 信息隐藏 神经网络 机器翻译 |
| 收稿时间： | 2019-11-29 |
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