后续扩展与可靠性
Provably Secure Disambiguating Neural Linguistic Steganography
首次 arXiv 提交： · IEEE TDSC 2025 (preprint 2024)
正式发表版本：2025年5月。
提出 SyncPool，在保持模型词元分布的同时解决子词切分歧义。方法将具有前缀关系的词元分组，并使用同步伪随机采样，使接收方从转换后的文本中恢复词元选择。
与 Neural Linguistic Steganography 的关系
论文在神经生成式隐写的背景下引用 Neural Linguistic Steganography，并解决现代词元级隐写共有的实现问题。它解决的分词可靠性问题，与秘密比特到词元的编码映射处于不同环节。
适用范围与边界
对有歧义的词元分组会损失可用于传输的熵，从而降低嵌入率。论文明确分析了可靠性与容量之间的这一权衡。
引用这篇论文
正式发表版本
Yuang Qi, Kejiang Chen, Kai Zeng, Weiming Zhang, Nenghai Yu. Provably Secure Disambiguating Neural Linguistic Steganography. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2025
正式发表版本 BibTeX · 正式发表版本 CSL-JSON
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arXiv 预印本
Yuang Qi, Kejiang Chen, Kai Zeng, Weiming Zhang, Nenghai Yu. Provably Secure Disambiguating Neural Linguistic Steganography. arXiv:2403.17524。首次提交：2024年3月26日。
该引用保留首个 arXiv 版本及其原始标题。版本链接区分后续修订；请引用支持所述结论的版本。
arXiv 预印本 BibTeX · arXiv 预印本 CSL-JSON
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