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早期神经方法

# RNN-Stega: Linguistic Steganography Based on Recurrent Neural Networks

Zhong-Liang Yang, Xiao-Qing Guo, Zi-Ming Chen, Yong-Feng Huang, Yu-Jin Zhang

IEEE 首次在线发表：2018年9月24日 · IEEE TIFS 2019 (online 2018)

正式发表版本：2019年5月。

使用循环语言模型生成载体文本，并根据候选词的条件概率动态构造定长码或 Huffman 变长码。论文评估生成效率、嵌入容量、文本质量，以及对实验所用隐写分析方法的抵抗能力。

[阅读原文 ↗](https://ieeexplore.ieee.org/document/8470163)

## 与 Neural Linguistic Steganography 的关系

2019 年的 Neural Linguistic Steganography 在同一个 GPT-2 语言模型上实现这一工作的 Huffman 方法，与自己的算术编码方法比较。

在[神经文本隐写方法指南](https://steganography.live/reading-list/zh/guides/neural-text-steganography-methods/)中比较词表分组、Huffman 编码、算术编码与耦合方法。

## 适用范围与边界

论文讨论容量与文本质量之间的权衡，以及每一步重建 Huffman 树的开销。实验中的检测表现与保持原有概率分布的保证是不同结论。

## 引用这篇论文

### 正式发表版本

Zhong-Liang Yang, Xiao-Qing Guo, Zi-Ming Chen, Yong-Feng Huang, Yu-Jin Zhang. [RNN-Stega: Linguistic Steganography Based on Recurrent Neural Networks](https://ieeexplore.ieee.org/document/8470163). IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2019

[正式发表版本 BibTeX](https://steganography.live/reading-list/papers/rnn-stega/publication.bib) · [正式发表版本 CSL-JSON](https://steganography.live/reading-list/papers/rnn-stega/publication.csl.json)
显示 BibTeX`@article{rnn-stega-publication,
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## 原始来源

- [原始来源 1](https://ieeexplore.ieee.org/document/8470163)

- [原始来源 2](https://api.crossref.org/works/10.1109/TIFS.2018.2871746)

- [原始来源 3](https://www.researchgate.net/publication/327852903_RNN-Stega_Linguistic_Steganography_Based_on_Recurrent_Neural_Networks)

- [原始来源 4](https://aclanthology.org/D19-1115.pdf)

- [原始来源 5](https://raw.githubusercontent.com/YangzlTHU/Linguistic-Steganography-and-Steganalysis/master/Steganography/RNN-Stega/README.md)

## 阅读与复用

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